CASE STUDIES
請求・帳票・図面・集計などの定型業務を、AI社員が巻き取ります。 建設・製造・商社・会計事務所など、各業界の導入事例を 「課題 → 導入したAI社員 → 効果」の形で匿名公開しています。
請求・帳票づくり
AI社員が下ごしらえ
人は最終チェックと承認に集中
図面・書類の作成
ドラフトを自動生成
属人化していた作業を巻き取り
集計・チェック
全件まとめて自動化
人は判断・考察に時間を使える
CASES
自社に近い業界・近い業務から探せます。社名は伏せ、業界カテゴリ・規模帯と、課題→AI社員→効果のナラティブで掲載しています。
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25件の事例／社名は伏せ、業界・規模のみ匿名で掲載しています。
導入前の課題
ダイレクトリクルーティングの候補者選定・文面カスタマイズ・送信・返信対応・面談日程調整を、採用担当が他業務の合間に対応。送信数が確保できず、返信を待たせて辞退も発生していました。
導入したAI社員
候補者要件に沿ったソーシング、一人ひとりに合わせたスカウト文面の生成、送信、返信後のカレンダー照合と日程調整までを担う「採用事務のAI社員」を導入。最終的な見極めと面接は人が行います。
導入効果
採用は「やるべきと分かっているのに後回しになる」典型でした。AI社員が毎日淡々と回してくれるので、人は会いたい人と会うことに集中できています。
導入前の課題
設計部門の3D図面から加工用の展開図や作業手順資料を起こす業務が、ベテランの経験に依存。担当者の退職リスクと教育コストが部門の課題になっていました。
導入したAI社員
図面データを読み取り、展開図・手順資料のドラフトを自動生成するAI社員を、簡単な部品から複雑な部品まで難易度別の複数パターンで構築しました。
導入効果
導入前の課題
図面が残っていない現物や写真をもとに、ベテランが寸法を測りながら図面を起こし直す作業が属人化。再現に時間がかかり、担当者以外には引き継ぎにくい状態でした。
導入したAI社員
現物の写真や手元資料を読み取り、寸法の当たりをつけて図面ドラフトを自動で起こすAI社員を構築。人は計測値の確定と仕上げに専念する分業にしました。
導入効果
導入前の課題
手書きが混在する送り状の内容を人が読み解き、業務システムへ振り分け・格納。工程割り振り業務も含めて、事務負荷が高止まりしていました。以前OCRを試したものの、結局人が直す運用になっていました。
導入したAI社員
送り状を読み取るだけでなく、内容を判断して正しい場所へ自動で仕分け・格納するAI社員を導入。読み取り後の手直し作業そのものを減らす設計にしました。
導入効果
導入前の課題
各ラインの生産日報が手書きやバラバラの様式で上がってくるため、担当者が毎日それを転記・集計してから進捗を確認する流れになっていました。集計に時間がかかり、当日の生産状況が翌日にならないと見えないこと、担当者ごとに集計のやり方が違い属人化していることが課題でした。数字の拾い間違いや転記漏れの確認にも手間がかかっていました。
導入したAI社員
現場の日報の書き方はそのままに、AI社員が様式の違う日報を読み取り、品目・ライン・実績・不良などの項目を自動で整理・集計する役割を担いました。集計結果は決まったフォーマットの一覧と進捗サマリーに自動でまとめ、人は数字の最終確認と、読み取りづらい記載などの例外対応に集中できる体制にしました。導入は現場のやり方を変えず、最短2週間ほどで運用を開始しています。
導入効果
これまで日報の集計だけで毎日それなりの時間を使っていたので、その部分を任せられるようになったのは大きいです。様式がバラバラでも拾ってくれるので、現場には今までどおり書いてもらえるのが助かります。私たちは確認と判断に集中できるようになりました。
導入前の課題
協力会社から定期的に届く手書きの作業指示書を、事務担当が1枚ずつ読み取り、単価表と突き合わせて納品書・請求書を作成。締め日前は残業が常態化し、転記ミスの確認にも追われていました。
導入したAI社員
手書き指示書のPDFを読み取り、品目・数量を単価マスタと自動で突き合わせて納品書・請求書のドラフトまで作成する「請求事務のAI社員」を導入。人は最終チェックと承認だけを行う体制に変えました。
導入効果
手書きの字のクセまで読み取ってくれるとは思っていませんでした。締め前に夜遅くまで電卓を叩く光景がなくなり、担当者は取引先対応に時間を使えるようになりました。
導入前の課題
元請から届く工事指示書を読み解き、工事内容ごとに協力業者へ振り分けて業者別の指示書を作り直す作業に、相応の手間がかかっていました。件数が重なると事務担当の一日がこの作業だけで埋まっていました。
導入したAI社員
指示書PDFを読み取り、過去の振り分け実績をもとに工事内容を業者ごとに自動仕分けし、社内フォーマットの業者別指示書PDFまで生成する「工事事務のAI社員」を構築。判断に迷うケースだけ人に聞き返す設計にしました。
導入効果
「この工事はどの業者さんか」という長年の勘どころを、AIが過去の実績から覚えてくれたのが大きい。新しい事務員さんに引き継ぐより早かった、というのが正直な感想です。
導入前の課題
全国の取引データを集めて得意先別・商品別のランキング資料を作る半期・月次の集計業務。表記ゆれの名寄せや業界分類を人手で行うため、担当者が長時間 Excel と格闘していました。
導入したAI社員
売上データの取り込み→社名の名寄せ→業界分類→ランキング表・比較表の Excel 一括生成までを自動化する「集計のAI社員」を導入。人は出来上がった資料のレビューと考察に集中する形にしました。
導入効果
毎回「今月もあの集計が来る」と身構えていた仕事が、朝データを渡すと夕方には表になって返ってくる。空いた時間で数字の中身を考えられるようになりました。
導入前の課題
図面が添付された見積依頼が大量に届き、読み取りと見積ドラフトの作成が特定の担当者に集中。価格改定が重なる時期は、残業しても処理が追いつかない状態でした。
導入したAI社員
図面と依頼内容を読み取り、過去実績・単価マスタを参照して見積ドラフトまで作成する「見積のAI社員」を導入。人は単価の最終判断と承認に集中する分業を構築しました。
導入効果
導入前の課題
受注情報やインボイス、出荷指示をもとに、貿易・出荷まわりの各種書類を担当者が手作業で起こしていました。品目や数量、単価、仕向地などを複数の元データから転記する必要があり、書式ごとの細かなルールも担当者の頭の中に依存。出荷の波が重なる時期は作成と照合に時間を取られ、転記ミスや書類間の不整合のリスクが常につきまとっていました。
導入したAI社員
受注・出荷の元データをAI社員が読み取り、必要な貿易・出荷書類のドラフトを自動で組み立て、書類間で品目・数量・金額・仕向先などが食い違っていないかを自動でクロスチェックする体制にしました。人は、AIが洗い出した要確認ポイントと最終的な内容を確認し、イレギュラーな取引や特例対応だけに集中。現場の業務フローや使っている書式はそのまま変えていません。
導入効果
これまでは出荷が立て込むと書類づくりだけで手一杯で、ミスがないか何度も見直していました。今はAIが下書きと突き合わせまでやってくれるので、私たちは確認とイレギュラー対応に集中できています。やり方を大きく変えずに導入できたのもありがたかったです。
導入前の課題
原材料の値上げを販売価格へ反映できているか、売上日報を得意先ごとに1社ずつ目で追って確認。確認しきれない取引先で旧単価のまま出荷が続き、利益を静かに削っていました。
導入したAI社員
販売管理データを全得意先ぶん一括スキャンし、「商品全体は値上がりしているのに、この得意先だけ単価が動いていない」候補を怪しさ順に一覧化する「価格チェックのAI社員」を導入。値上げ案内の文面づくりまで支援します。
導入効果
「ここ、まだ昔の単価のままですよ」と一覧で出てきたときは正直ぞっとしました。人の根気に頼っていた確認を、機械的に全件回せるようになった意味は大きいです。
導入前の課題
取引先ごとに様式の異なる注文書・納品控え・出荷データが紙やExcel、FAXで混在し、経理担当者が受注と出荷、そして請求の三者を1件ずつ目視で突き合わせていました。月末の請求締めに作業が集中し、特定の担当者しか全体を把握できない属人化した状態に陥っていました。単価違いや数量のズレに気づくのが請求後になることもあり、修正対応に追われていました。
導入したAI社員
様式の異なる注文書・納品控え・出荷データをAI社員が読み取って構造化し、受注・出荷・請求の項目を自動で突き合わせて、単価や数量の不一致を一覧で洗い出す体制にしました。一致した分はそのまま請求データの下書きまで作成し、人は例外として上がってきた差異の確認と最終承認だけを担う形に切り替えています。現場の伝票の出し方や取引先とのやり取りは一切変えていません。
導入効果
これまでは月末になると突合と修正に追われて、他の仕事に手が回らない状態でした。今は差異だけが手元に上がってくるので、確認すべきところに集中できています。様式を変えずに始められたのも、現場に負担をかけずに済んで助かりました。
導入前の課題
電話・FAX・メール・SMSで届く大量の受注を、事務担当が基幹システムへ手入力。現場ごとの地図作成や車両条件の確認まで人手で行い、配車担当の残業が常態化していました。
導入したAI社員
全チャネルの受注を読み取って基幹システムへ自動入力し、現場地図の作成や配車条件の下調べまで支援する「配車事務のAI社員」を、機能別に選べるメニューで導入しました。
導入効果
導入前の課題
配車表やデジタコ、運行日報など複数の様式に散らばったデータを、担当者が毎日Excelへ手で転記・集計し、稼働状況や実車率のレポートにまとめていました。月末や繁忙期はこの集計だけで現場が埋まり、フォーマットや判断基準が一部の担当者に依存していて、急な不在時にレポートが止まるリスクも抱えていました。数字を整える作業に追われ、分析や改善提案まで手が回らない状態が続いていました。
導入したAI社員
日々アップロードされる配車・運行関連のデータをAI社員が読み取り、決まった指標（稼働状況・実車率・遅延傾向など）を自動で集計し、見慣れたフォーマットのレポートとしてまとめ上げる体制にしました。様式の違いや表記ゆれもAI社員側で吸収するため、現場のデータの出し方は今までどおり。人は出来上がったレポートの最終確認と、イレギュラーな数値の例外対応だけに集中できるようにしています。
導入効果
毎日の集計に追われていたのが、確認と例外対応だけで回るようになったのが一番大きいです。現場のデータの出し方を変えずに任せられたので、導入の負担もほとんど感じませんでした。これまで手が回らなかった数字の振り返りに、少しずつ時間を使えるようになってきています。
導入前の課題
出荷オーダーメールの受領から、紙ノートでの振り分け、配車調整、納品書発行までが属人運用。注文書式もExcel・PDF・メール本文とバラバラで、繁忙期は引き継ぎが綱渡りでした。
導入したAI社員
オーダーメールを検知して振り分け案・配車表・納品書まで作成するAI社員を導入。繁忙期と閑散期で処理件数に連動する料金設計にしました。
導入効果
導入前の課題
申告書（別表）と決算書の数値整合を、繁忙期に担当者と所長が目視でダブルチェック。関連会社をまたぐ取引の整合まで見るには時間が足りず、確認漏れの不安が常にありました。
導入したAI社員
申告書と決算書を読み取り、対応すべき数値の整合を自動照合して「整合済み／要確認」を仕分けする「決算チェックのAI社員」を導入。グループ会社を横断した関連当事者の突合にも対応しました。
導入効果
チェックリストを全部なぞる仕事から、「機械が引っかけた箇所だけを職業的懐疑心を持って見る」仕事に変わりました。職員の教育材料としても役立っています。
導入前の課題
顧客ごとに異なる記帳・給与計算・チャット対応を少人数で回しており、重要連絡の見落としが常に不安。繁忙期は新規の受託を断らざるを得ない状態でした。
導入したAI社員
記帳・給与計算のドラフト作成と、顧客チャットの重要連絡検知を担う「AI経理社員・AI給与社員」を構築。全体の完成を待たず、部分稼働から段階的に広げるアジャイル導入にしました。
導入効果
導入前の課題
決算期が集中する時期は、申告書の別表と決算書、各種付表の数字が整合しているかを担当者が一枚ずつ目視で突き合わせており、確認作業に多くの時間が割かれていました。チェックの観点がベテランの頭の中にしかなく、新人が同じ精度で確認できない属人化も課題でした。繁忙期には残業が常態化し、見落としへの不安が常につきまとっていました。
導入したAI社員
決算書・申告書一式を読み込み、別表間や決算書との数値整合、転記ミス、計算の不一致、必要書類の欠落などをルールに沿って自動照合するAI社員を導入しました。AI社員が一次チェックを行って「整合した項目」と「要確認の項目」を仕分けし、人は要確認箇所の精査と例外的な判断、最終承認に専念する体制に切り替えました。現場の作成手順や使用しているシステムはそのまま変えず、チェック工程だけを巻き取る形にしています。
導入効果
これまで一枚ずつ目で追っていた数字の突き合わせを、AI社員がまとめて見てくれるので、私たちは「ここを確かめて」と言われた箇所に集中できるようになりました。確認の観点が誰がやっても揃うので、新しいスタッフにも安心して任せられます。繁忙期の気持ちの余裕がまるで違います。
導入前の課題
提携先から昼夜を問わずFAXで届く出動依頼書。書式が会社ごとにバラバラで、夜間も担当者が読み取ってシステムへ手入力。深夜対応の負担と入力ミスが課題でした。
導入したAI社員
複数書式のFAXを読み取り、依頼内容を構造化してシステムへの一次入力まで行う「受付のAI社員」を導入。人は内容の最終確認と手配判断に専念し、深夜でも受付が止まらない体制にしました。
導入効果
深夜のFAXに起こされて手入力する、という仕事が一番人を疲れさせていました。今は朝起きると一次入力が終わっていて、人は判断だけすればいい状態です。
導入前の課題
電話・FAX・メールなど複数の経路から依頼が飛び込み、受付担当が日時・会場・規模・宗派・連絡先といった手配に必要な情報を、その都度手書きメモや別々のシステムへ転記していました。依頼が重なる時間帯や夜間・休日は対応が特定のベテランに偏り、聞き漏らしや転記ミス、入力の遅れが起きやすい状態でした。繁忙時には一次受付だけで現場が逼迫し、肝心の手配判断に時間を割けないことが課題でした。
導入したAI社員
受け取った依頼内容をAI社員が読み取り、手配に必要な項目へ自動で振り分け・整形し、社内の管理フォーマットへ一次入力するところまでを任せました。記載が曖昧な項目や定型外の依頼は「要確認」として印を付けて差し出すため、人は最終確認と例外対応・最終判断だけに集中できます。現場の受付のやり方そのものは変えず、後ろの事務処理だけを巻き取る形で、最短2週間ほどで運用に乗せられる体制を整えました。
導入効果
忙しい時間帯ほど受付の負担が大きくて、どうしても入力が後回しになっていました。今は受けた内容がすぐ形になって出てくるので、私たちは中身の確認と判断に集中できます。慣れているやり方を変えずに済んだのも、現場としては助かりました。
導入前の課題
OTAのメッセージ対応・予約管理・清掃手配・チェックイン案内を少人数で回しており、施設を増やすほど夜間・休日の対応が限界に近づいていました。
導入したAI社員
予約・問い合わせの一次対応から清掃手配の連絡までを自動化する「宿泊運営のAI社員」を導入。ゲストの嗜好に合わせた体験提案まで広げています。
導入効果
導入前の課題
シーズン中は忘れ物・落とし物の問い合わせが大量に達し、電話対応のたびに現場作業が中断。台帳との照合・返送手配も人海戦術でした。
導入したAI社員
問い合わせをAI社員が受け付け、写真台帳と照合して返送手配まで進める構成を導入。繁忙期だけ稼働する契約で、閑散期に固定費を抱えない料金設計にしました。
導入効果
導入前の課題
複数の予約サイトや電話・メール・問い合わせフォームから日々ばらばらの形式で予約や質問が届き、フロント担当が手作業で内容を読み取って予約台帳へ転記していました。繁忙期は対応が追いつかず、転記漏れや二重入力、返信の遅れが起きやすく、ベテラン担当に作業が集中して属人化していました。電話の取りこぼしや、定型的な質問への返信に追われて接客に集中できないことも課題でした。
導入したAI社員
各チャネルから届く予約・問い合わせをAI社員が受け取り、宿泊日・人数・部屋タイプ・要望などの必要項目を読み取って予約台帳の形式に整え、定型的な質問には下書き返信まで用意します。料金や空き状況に関わる判断、特別な要望や例外的な問い合わせは人が最終確認・対応する体制とし、現場のオペレーションややり方は変えずに一次対応と入力作業だけを巻き取りました。
導入効果
繁忙期になると予約の入力だけで手いっぱいで、お客様への返信が後回しになっていました。今は届いた内容が台帳の形まで整って上がってくるので、私たちは確認と接客に集中できます。導入も思っていたより早く、現場のやり方を変えずに任せられたのが助かりました。
導入前の課題
契約のたびに発生する重要事項説明書の作成。物件資料や登記情報からの転記項目が多く、宅建士が1件ずつ手作業で組み上げるため、繁忙期は契約日程のボトルネックになっていました。
導入したAI社員
物件資料を読み取り、業界システムの様式に沿った重要事項説明書のドラフトを自動生成する「書類作成のAI社員」を導入。宅建士は専門判断が必要な箇所のレビューに集中する分業にしました。
導入効果
重説は「間違えられない書類」なので逆にAIは無理だと思っていましたが、下書きまで任せて人が仕上げる分業なら、品質を落とさず速くなる。発想が変わりました。
導入前の課題
ポータルサイトやメール、電話など複数の経路から物件問い合わせが日々流れ込み、問い合わせ内容の確認・要望の聞き取り・顧客管理システムへの入力までを営業担当が手作業でこなしていました。繁忙期は一次対応が追いつかず、入力フォーマットも担当ごとにばらつきがあり、対応の遅れや記入漏れが起きやすい状態でした。属人的な運用のため、誰がどの問い合わせを抱えているのかが見えづらいことも課題でした。
導入したAI社員
各経路から届く問い合わせ文面をAI社員が読み取り、物件・希望条件・連絡先などの要点を統一フォーマットに整理し、顧客管理システムへの一次入力までを担います。あわせて、よくある質問への定型的な返信文案も準備します。現場のやり方や使っているシステムは変えず、人は最終確認と、込み入った要望や例外的な問い合わせへの対応に集中できる体制にしました。
導入効果
問い合わせを開いて要点を拾って入力する、という地味だけど時間のかかる作業から解放されたのが大きいです。お客様への返信が遅れることが減り、担当者は提案やご案内そのものに時間を使えるようになりました。やり方を大きく変えずに始められたので、現場の抵抗もほとんどありませんでした。
OUR POLICY
信頼していただくために、事例の見せ方にもルールを設けています。
すべての事例を「業界 × 従業員規模」のみで匿名掲載しています。同業他社に知られず導入できることも、AI社員の価値の一部だと考えています。
効果は「何が、どう変わったか」を中心にお伝えします。数字の独り歩きを避け、再現できる事実だけを誠実にご紹介します。
どの事例も、最終判断・承認・お客様対応は人が担います。AI社員が下ごしらえを巻き取り、人は判断に集中する——この分業がすべての事例の共通項です。
NEXT CASE
ここに並ぶ事例は、すべて「まずは無料相談」から始まりました。
無料相談・業務ヒアリング
「どの業務から任せるべきか」を一緒に棚卸しします。資料がなくても大丈夫です。
実データでPoC（試験導入）
実際の帳票・データを使い、小さく検証。効果を確認してから本導入を判断できます。
運用開始・改善
現場に合わせて育てていきます。最短2週間でPoC開始、ここに並ぶ事例と同じ道筋です。
掲載している事例は業界・規模のみを匿名で示しており、同等の効果を保証するものではありません。