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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 6 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
利用ツールZapier×またはChatGPT×またはn8n×かつ業界商社×または人材×かつAI機能校正×
UC-0241

入稿する広告データを、媒体ごとの規定に照らして入稿前に点検する

入稿する広告クリエイティブを、媒体ごとの入稿規定と突き合わせ、直すべき箇所を一覧にします。文字数や画像の寸法は機械で測り、必須表記の有無や禁止表現の判断だけをAIに渡します。担当者の作業は、規定を調べて探すことから、出た一覧を確かめることに変わります。

想定削減率
62%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 マーケティング EC・IT・SaaS 品質標準化
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UC-0221

求人票と労働条件通知書の記載が食い違っていないかを、内定を出す前に点検する

求人票・選考中に提示した条件・労働条件通知書の3つを入力に、明示事項を項目ごとに抜き出して並べ、食い違いと記載漏れを箇所つきで指摘します。担当者の作業は、3つの書類を並べて目で追うことから、指摘を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 人事 人材・介護 品質標準化
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UC-0181

外注した翻訳を受け入れる前に、訳抜けと数値違いと用語の不統一を点検する

翻訳会社から納品された訳文と、その原文を渡します。段落の対応・数値と単位・型番・用語集との一致・訳抜けの5点で突き合わせ、差し戻す箇所だけを原文と訳文の位置つきで一覧にします。訳の巧拙は採点しません。

想定削減率
64%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 マーケティング IT・SaaS・医療 判断支援
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UC-0177

契約書の条番号のずれと別紙の参照漏れ、定義語の不統一を締結前に点検する

契約書の本文を入力に、「第◯条に定める」といった相互参照が実在する条を指しているか、引用された別紙が添付されているか、定義した語が本文で一貫して使われているかを点検し、食い違いを箇所つきで一覧にします。担当者の作業は、通しで読んで番号を追うことから、指摘を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
72%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 営業 IT・SaaS・商社 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-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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