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AI活用ユースケースデータベース

業界・部門・業務・課題から、自社で使えるAI活用方法を探せます。各ユースケースでは、具体的な実装方法、必要なシステム、導入前後の業務フロー、想定工数削減まで解説します。

該当ユースケース 4 件/全 257 件 並び替え おすすめ順 削減率が高い順 導入しやすい順 新着順
業界広告×または商社×かつ部門物流×かつAI機能予測×または分類×または抽出×
UC-0226

荷主から届く配車依頼のメールとFAXを読み取って、配車表に転記する

メール・FAX・Webフォームでばらばらに届く配車依頼を読み取り、集荷日時・積地・卸地・品目・重量・車格・付帯作業を配車表に1行ずつ書き込みます。足りない項目があれば、荷主への問い合わせ文案まで作ります。

想定削減率
71%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 物流 商社・小売 入力漏れ削減
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UC-0117

棚卸の差異を、入出庫の記録から原因別に切り分ける

棚卸で出た差異を入力に、同じ時期の入出庫の記録と照らして、原因の候補を区分ごとに並べます。担当者の作業は、差異を1件ずつ追いかけることから、示された候補を確かめて原因を確定することに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 物流 EC・商社 入力漏れ削減
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UC-0063

需要のばらつきから発注点と発注量を決めて、毎週の発注案を出す

過去の出荷実績と調達リードタイムから品目ごとの発注点と発注量を計算し、仕入先からの連絡や営業の情報を読み取って補正の根拠を添えた発注案を毎週出します。購買担当の作業は、在庫と実績を見て発注量を決めることから、提示された案を確認することに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 物流 EC・商社 判断支援
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UC-0031

仕入先からの納期回答メールを読み取って発注残の納期を更新する

仕入先から届く納期回答のメールを入力に、発注番号、品番、数量、回答された納期、分納の有無を取り出し、発注残台帳の該当行と突き合わせます。当初の希望納期より遅れているものには遅延の印を付け、台帳を更新します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 物流 商社・建設 入力漏れ削減
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業務内容を伺い、導入候補となるAI活用方法の整理、優先順位付け、PoC設計まで支援します。

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