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利用ツール:ChatGPT× 利用ツール:Claude× 業界:医療× 業界:人材× AI機能:翻訳× AI機能:検索(RAG)× AI機能:要約×
UC-0188

訪日客向けの館内案内とメニューを多言語にして、原文の更新に訳を追随させる

館内の案内やメニュー、注意書きの日本語の原文を台帳で持ち、英語・中国語・韓国語の訳を作ります。原文を直すと、その行に対応する訳へ自動で「要更新」が立ち、古い訳が掲示に残らなくなります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 マーケティング 医療・宿泊 品質標準化
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UC-0185

海外の拠点・仕入先とやり取りする品質の是正要求と回答を、用語をそろえて双方向に訳す

海外の仕入先に出す是正要求と、返ってきた回答書を対象にします。日本語の原稿を用語集に沿って英訳し、届いた回答書を和訳したうえで、要求した項目と回答の項目を対応づけ、答えていない項目と食い違っている項目を一覧にします。

想定削減率
64%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 品質管理 EC・医療 品質標準化
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UC-0178

設計変更の影響範囲を、部品表と図面と手配の状況から洗い出す

設計変更が確定した時点を起点にします。変更する部品番号と図面番号を渡すと、部品表の上位展開、図面や取扱説明書の横断検索、発注残や在庫の照会をまとめて行い、影響を受ける製品と文書と手配の一覧を根拠付きで出します。探し回る作業がなくなります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 生産 IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-0162

社員インタビューの録音から、採用広報の記事と募集要項の下書きを作る

社員インタビューの録音の文字起こしを入力に、採用広報の記事の下書きと、募集要項の魅力づけの文面を作ります。担当者の作業は、録音を聞き直して一から書くことから、下書きを本人の発言と突き合わせることに変わります。

想定削減率
61%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 採用 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0154

面接の評価コメントを候補者ごとにそろえて、合否会議の比較表にする

面接官が残した評価コメントを入力に、募集要件の観点ごとに要約と引用を割り付け、候補者を横並びにした比較表を作ります。新しく評価を書くのではなく、すでにあるコメントをそろえる作業です。合否会議の前の読み直しと転記が減ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0145

製品カタログと技術仕様書を、用語集と過去の訳をそろえて多言語化する

日本語の原稿を入力に、社内用語集と過去に承認された訳文を参照した各言語の訳を作り、型番・単位・注意表記が原文と合っているかを点検します。担当者の作業は、下訳をつくることから、訳文の確認と用語の判断に変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 マーケティング IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0114

内部監査とISO審査の記録から、指摘事項と是正の進捗を管理する

監査の記録を入力に、指摘事項を1件ずつ台帳の形に整理し、是正の期限と進捗を追えるようにします。事務局の作業は、報告書を読み直して転記することから、整理された指摘を確かめて各部門に回すことに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 品質管理 IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0107

採用の選考歩留まりを毎月集計して、どこで候補者が離脱しているかを洗い出す

採用管理システムから書き出した選考ステータスを入力に、ポジションごとの応募から内定承諾までの通過率を集計し、前月との差が大きい箇所と、辞退コメントから読み取れる論点を整理します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 人事 IT・SaaS・その他 判断支援
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UC-0098

新製品の仕様から、他社特許に触れていないかを一次調査する

開発中の製品の仕様を入力に、関係しそうな他社特許を絞り込み、請求項と自社仕様の対応表を作ります。知財担当の作業は、検索式を組んで数百件を目で選り分けることから、絞り込まれた候補を読んで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
本格構成
Azure AI 構成例 知財 IT・SaaS・医療 判断支援
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UC-0078

過去の技術報告書から類似の検討結果を根拠付きで探して開発の重複をなくす

「昔、似た材料で検討した気がする」という問いに対し、20年分の技術報告書と検討書から該当箇所を探し、報告書名・年度・担当者・ページを示した回答案を返します。研究開発者の作業は、共有フォルダを探して経験の長い技術者に聞くことから、示された原典を読んで判断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 品質管理 その他・医療 判断支援
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UC-0053

設備の保守マニュアルと過去の対応履歴から現場の質問に根拠付きで答える

現場からの「この型式でこのエラーが出たときはどうするか」という質問に対し、該当する設備のマニュアルと過去の対応履歴を探して、出典付きの回答案を返します。保全員の作業は、書庫と過去の日報を探すことから、示された根拠を読んで自分の設備に当てはまるかを判断することに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 品質管理 その他・医療 対応スピード向上
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UC-0017

公開特許公報を要約して自社領域との関連を整理する

公開特許公報を入力に、「何を解決しようとしている発明か」「どういう構成か」「請求項1の範囲は何か」を定型の観点で要約させ、自社の技術領域との関連度を分類させます。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 知財 IT・SaaS・医療 対応スピード向上
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