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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/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:宿泊×業界:自治体×業界:広告×業界:小売×業界:その他×部門:人事×部門:営業×業務:比較検討×
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-0189

退去立会いの写真から、入居時との差と原状回復の負担区分の一次案を作る

退去立会いで撮った部屋の写真を、入居時の写真と部位ごとに突き合わせ、変わった箇所を一覧にします。原状回復の負担区分は一次案までを機械が出し、決めるのは人です。退去者との金銭のやり取りに直結する判断は自動化しません。

想定削減率
60%
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 その他・不動産 判断支援
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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-0127

入札・提案書の要求事項に対する記載漏れを、提出前に点検する

仕様書やRFPから要求事項を1件ずつ取り出し、提案書のどこで答えているかを対応付けて、記載のないものを一覧にします。取りまとめ担当の作業は、全文を突き合わせて読むことから、挙がった未対応の箇所を確かめて埋め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
Power Automate 構成例 営業 IT・SaaS・広告 品質標準化
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UC-0087

動きの止まった商談を洗い出して、次の一手の案までそろえる

営業支援システムの商談データと活動履歴を入力に、過去の受注・失注の実績から「このまま動かなければ失注しやすい」案件の特徴を数値化し、止まりかけている商談を並べます。あわせて、最後のやり取りから止まっている理由の候補と、次の一手の案を出します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 営業 IT・SaaS・商社 判断支援
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UC-0051

競合の製品・価格ページを毎週巡回して変更点を一覧にする

競合8社の製品・価格・事例ページを毎週決まった曜日に取得し、前回分との差分から意味のある変更だけを拾って一覧にします。担当者の作業は、各社のサイトを開いて読み比べることから、上がってきた変更点を見て社内に流すかを決めることに変わります。

想定削減率
80%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
n8n 構成例 マーケティング EC・IT・SaaS 判断支援
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