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該当ユースケース 16 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
利用ツール:Claude× 業界:飲食× 業界:人材× AI機能:校正× AI機能:分類× AI機能:生成× AI機能:対話×
UC-0175

滞留している問い合わせを毎日洗い出して、止まっている理由と次の一手を出す

対応履歴を入力に、動きが止まっているチケットを「顧客の返信待ち」「他部門への確認待ち」といった止まり方で区分し、次に動くべき人と具体的な一手を並べます。担当者の作業は、一覧を1件ずつ開いて思い出すことから、示された方針を確かめて動くことに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 対応スピード向上
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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-0159

個人情報の開示・訂正・利用停止の請求を、期限内に回して記録に残す

本人から届いた請求の文面を入力に、開示・第三者提供記録の開示・訂正等・利用停止等のどれに当たるかを切り分け、対象範囲と本人確認の状態を整理して、回答書の下書きまで作ります。担当者の作業は、読んで判断することから、切り分けの結果を確かめることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Make 構成例 カスタマーサポート EC・人材 品質標準化
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UC-0131

スカウトを送る候補者を要件に照らして選び、一人ずつに合わせた文面の下書きを作る

候補者の職務経歴と募集要件を入力に、要件のどこに当たっているかを根拠付きで示し、その根拠を引いたスカウト文の下書きを作ります。採用担当の作業は、探して書くことから、示された候補と文面を確かめて送ることに変わります。

想定削減率
61%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 人事 IT・SaaS・人材 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-0113

ウェビナーの録画から、参加者と欠席者に配るフォロー資料を作る

ウェビナーの録画の文字起こしと参加者名簿を入力に、要点レポート、質疑応答のまとめ、参加の状況に応じたフォローメールの下書きを作ります。最後まで見た人、途中で抜けた人、申し込んだが来なかった人で、送る内容を変えます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 マーケティング IT・SaaS・その他 対応スピード向上
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UC-0105

補助金・助成金の申請書の下書きを、公募要領と社内資料から作る

公募要領と社内の資料を入力に、審査項目に対応づけた事業計画書の下書きと、必要書類の一覧を作ります。担当者の作業は、白紙から書き起こすことから、下書きを自社の言葉に直して数値を確かめることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 経営企画 小売・建設 対応スピード向上
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UC-0093

問い合わせフォームと資料請求の見込み客を選別して担当へ配る

Webの問い合わせフォームと資料請求の内容を入力に、用件の種別と検討段階の手がかりを取り出し、担当を割り当てて一次返信の下書きまで作ります。インサイドセールスの作業は、1件ずつ調べて振り分けることから、割り当ての結果を確かめて送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
Make 構成例 マーケティング IT・SaaS・人材 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-0068

法務への相談・契約審査の依頼を仕分けて、ひな形で済むものと審査が必要なものに分ける

依頼フォームに書かれた相談内容を入力に、依頼の種別、緊急度、必要書類の不足を判定し、自社ひな形で済むものと法務の審査が必要なものに分けます。法務の作業は、届いた順に内容を読んで判断することから、仕分け済みの一覧を上から処理す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
Power Automate 構成例 法務 IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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UC-0055

店舗に付いたGoogleの口コミを読み分けて、返信案と本部への報告を作る

店舗に付いたGoogleの口コミを読み、そのまま返信してよいものと、本部が事実を確かめてから対応すべき苦情とに分けます。前者には口コミの中身に触れた返信案を作り、後者は本部へ報告に回します。

想定削減率
71%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 カスタマーサポート その他・医療 品質標準化
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UC-0050

求人原稿を法令と社内ルールに照らして出稿前にチェックする

求人媒体へ出す前の原稿を入力に、法令上の必須記載の欠落、使ってはいけない表現、社内の表記ルール違反を一度に洗い出し、指摘箇所と修正案を一覧で返します。担当者の作業は、全文を読み比べることから、指摘を採るか採らないかを判断することに変わります。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0037

予約前の問い合わせに多言語のチャットで一次回答する

予約や来店の前に届く「大浴場は何時まで入れますか」「駅から送迎はありますか」「ベビーベッドは借りられますか」といった問い合わせに、自社の案内資料を根拠にして、質問が書かれた言語のまま回答を返す構成です。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 カスタマーサポート 不動産・宿泊 品質標準化
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UC-0025

社外に出す文章の誤字と表記ゆれを社内ルールで一括チェックする

公開前の原稿と、自社で決めた表記ルールの一覧を入力に、誤字・脱字、表記ゆれ、文体の不統一、社名や商品名の誤りを指摘させる構成です。AIに文章を書き換えさせるのではなく、「どこが、どのルールに、どう反しているか」を一覧で返させます。

想定削減率
70%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Google Apps Script 構成例 マーケティング IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-0020

問い合わせ内容からFAQの不足テーマを洗い出す

1か月分の問い合わせ(4,400件)を入力に、「同じことを聞いている問い合わせ」をまとめて論点の単位にし、件数の多い順に並べます。 さらに、各論点について既存のFAQでカバーされているかを判定します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
最小構成
Python 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 品質標準化
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UC-0002

商談後のフォローメール案を過去のやり取りから生成する

商談メモと、その顧客との過去のメールのやり取りを入力に、生成AIへフォローメールの本文案を作らせます。生成するのは、お礼、商談で出た論点の確認、自社が持ち帰った宿題とその期限、次回の打ち合わせの提案の4つを含む文面です。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 営業 IT・SaaS・人材 品質標準化
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