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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 12/全 225 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:金融×業界:人材×AI機能:予測×AI機能:検索(RAG)×AI機能:対話×
UC-0200

決裁の権限について「これは誰の承認が要るか」に、規程の根拠付きで答える

「金額」「案件の種別」「申請する部署」を入力に、職務権限規程の該当条項を探して決裁者を示し、根拠となる条文と、判断が分かれうる点を併記して返します。総務の作業は、規程を開いて条項を探すことから、機械が示せなかった照会だけに答え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
Google Apps Script 構成例 経理 その他・商社 判断支援
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UC-0194

面接官の練習をAIに候補者役をさせて行い、質問の癖と聞いてはいけない事項を点検する

募集職種と候補者像を入力に、AIが候補者役を務めて模擬面接を行い、面接官が投げた質問を「適性と能力を見る質問だったか」「聞いてはいけない事項に触れていないか」「深掘りができていたか」に整理します。人事は、全員の練習に付き添うことから、指導が必要な人と話すことへ変わります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0174

社内で使っている指標の定義のばらつきを洗い出して、指標辞書にまとめる

レポートの注記、ダッシュボードの設定、集計クエリを入力に、指標ごとの分子・分母・期間・対象範囲・除外条件を抜き出し、同じ名前の指標どうしで食い違っている箇所を一覧にします。担当者の作業は、1本ずつ開いて読み比べることから、指摘された組み合わせを確かめて定義を決めることに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
n8n 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 品質標準化
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UC-0170

中途入社者の立ち上がりを、入社後の面談をAIとの対話で行って追い、定着のリスクを拾う

中途入社者に対して、入社1か月後と3か月後にチャットで一次ヒアリングを行い、回答を「業務の立ち上がり」「人間関係」「期待とのずれ」「必要な支援」の4つの論点に整理します。人事の作業は、全員と面談することから、整理結果を読んで支援が要る人とだけ面談することに変わります。

想定削減率
57%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 属人化解消
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UC-0148

内定承諾から入社までの提出書類と連絡を追って、フォロー漏れと辞退の兆しを拾う

内定者ごとの提出書類の状況と、やり取りの履歴を入力に、未提出のものと返信が途絶えている人を毎朝一覧にします。担当者の作業は、Excelと受信箱を見比べて状況を思い出すことから、出てきた一覧の上から連絡することに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 人事 IT・SaaS・人材 入力漏れ削減
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UC-0144

社内の業務手順書が実態と合っているかを点検して、改訂が要るものを洗い出す

業務手順書を入力に、その手順書が前提としている画面名・帳票の様式・社内規程・部署名・システム名を抜き出し、現在の正本と照らして食い違う箇所を出します。文書管理の担当は、全部を読み返す作業から、指摘された箇所を確認する作業に変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 情報システム IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-0126

退職者と選考辞退者へのヒアリングをAIとの対話で行い、理由を集計する

退職者と選考辞退者に、決めた設問に沿ってAIとの対話で答えてもらい、回答を分類して月次で集計します。人事の作業は、1人ずつ面談して記録することから、集まった回答を読んで改善につなげることに変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0123

新規取引先の反社・コンプライアンス確認を、根拠付きで一次調査して記録に残す

取引先の商号・所在地・代表者名を入力に、社内の確認基準に沿って公開情報を集め、根拠のURLを付けた調査メモを作ります。担当者の作業は、自分で検索することから、集まった情報を読んで判断することに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 法務 不動産・保険 判断支援
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UC-0111

既存顧客の解約の兆しを利用状況と問い合わせから拾って、フォローの順番を決める

製品の利用ログ、問い合わせ履歴、請求の状況を入力に、顧客ごとの解約の確率を出し、問い合わせ本文から読み取れる不満の中身を添えて、フォローする順番の案を作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Python 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 判断支援
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UC-0092

取引先から届くセキュリティチェックシートに、過去の回答から下書きを作る

取引先から届くチェックシートの設問を入力に、過去の回答と社内規程から根拠付きの回答案を作ります。担当者の作業は、設問ごとに過去のExcelを探すことから、出てきた案が今も正しいかを確かめることに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Azure AI 構成例 品質管理 IT・SaaS・商社 対応スピード向上
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UC-0075

応募者からの選考中の問い合わせにチャットで一次回答する

中途採用の選考中に応募者から届く「選考はどこまで進んでいるか」「面接は対面かオンラインか」といった問い合わせに、募集要項と応募者へ開示済みの案内だけを根拠にして、その場で一次回答を返す構成です。合否や評価に触れる質問には答えさせず、採用担当へ引き継ぎます。

想定削減率
58%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0019

過去の対応履歴とFAQから回答案を作成する

問い合わせ内容を入力に、社内のFAQ、製品マニュアル、過去の対応履歴から根拠となる情報を検索し、出典を明示した回答案を作ります。

想定削減率
58%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 品質標準化
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