CASE STUDIES

AI社員は、もう現場で働いています

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

FEATURED — CAD

二次元の意匠図から、3D CADを起こす。

ベテランの経験に頼っていた図面・展開図づくりを、AI社員が下ごしらえ。 線画やスケッチから3Dモデル・展開図のドラフトまで自動で起こし、 人は専門判断と仕上げに集中できます。

製造業生産技術部門を持つメーカー
この事例を詳しく見る
資料を見ながら手作業で資料を起こす様子(イメージ)BEFORE
資料をベテランが手作業で作成
自動生成された資料ドラフトの画面(イメージ)AFTER
資料ドラフトを自動生成

デモ動画 準備中

図面から3D CADを起こすAI社員のデモを準備中です。実際の動作は無料相談でご覧いただけます。

CAD × AI

建築・製造・設備機械の3領域で実証

図面・現物写真からの3Dモデル化や図面起こしを、領域をまたいで実証しています。成果物は STEP / STL / DXF / PDF で出力でき、既存のCAD環境にそのまま取り込めます。

  • 建築・製造・設備機械の3領域で実証
  • STEP / STL / DXF / PDF で既存CADに取り込み
  • 人は計測値の確定と仕上げに集中する分業

CASES

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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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建設業従業員50〜100名規模経理・請求

手書き作業指示書からの請求書づくりを、AI社員がほぼ自動化

Before → After

束ねられた手書きの作業指示書(イメージ)BEFORE
手書きの指示書(人が転記)
自動生成されたデジタル納品書のイメージAFTER
納品書・請求書を自動ドラフト

デモ動画 準備中

手書き指示書から請求書を作るAI社員のデモを準備中です。実際の動作は無料相談でご覧いただけます。

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

請求書づくりの作業
1枚ずつ手作業で転記・計算AI社員がドラフト、人は最終確認
金額の突合
目視チェック頼み全件を自動照合して検算
締め日前の負担
残業が常態化大幅に解消
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。
経理担当者(匿名)
建設業従業員20〜50名規模書類作成・チェック

工事指示書の振り分け・発行を、AI社員が自動化

Before → After

元資料を人が読み解く様子(イメージ)BEFORE
元資料を人が読み解く
自動生成された業者別の指示書(イメージ)AFTER
業者別の指示書を自動生成

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

1件あたりの処理
読み解き・転記に時間確認込みで短時間に
振り分けの判断
ベテランの頭の中過去実績ベースで標準化
発行フォーマット
手作業で転記既存帳票と同形式で自動生成
「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。
工事部 管理担当(匿名)
商社・卸売従業員100名規模データ集計・分析

月次の売上集計・ランキング作成を、AI社員が当日中に

Before → After

バラバラの元データ(イメージ)BEFORE
表記ゆれの集計を人手で
自動集計されたランキング画面(イメージ)AFTER
名寄せ・分類して自動集計

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

集計資料の完成まで
数日がかりで作成データ受領の当日中に
名寄せ・分類
1社ずつ手作業自動判定+例外のみ確認
成果物
担当者ごとに形式バラバラ複数シートの定型レポートに統一
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。
営業企画担当(匿名)
食品製造業従業員50名規模データ集計・分析

値上げの取りこぼし確認を、1社ずつ目視→全得意先一括チェックに

Before → After

1社ずつ目視で追う売上日報(イメージ)BEFORE
1社ずつ目視でチェック
取りこぼし候補を一覧化した画面(イメージ)AFTER
全得意先を一括スキャン

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

確認範囲
目が届く一部の得意先全得意先を毎回一括スキャン
取りこぼし候補の発見
気づいたときだけ候補を自動でリストアップ
値上げ案内の準備
都度ゼロから作成下書きを自動生成
「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。
経営企画担当(匿名)
士業・会計職員20名規模書類作成・チェック

決算書×申告書の突合チェックで、確認の手戻りを大幅削減

Before → After

申告書と決算書を人が突合(イメージ)BEFORE
全項目を人が目視チェック
整合済み/要確認に仕分けされた画面(イメージ)AFTER
自動照合し要確認のみ提示

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

一次チェック
全項目を人が目視自動照合し要確認のみ人が見る
グループ横断の確認
時間が足りず限定的横断突合まで自動化
繁忙期の所長レビュー
深夜まで確認要確認リストに集中
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。
会計事務所 所長(匿名)
冠婚葬祭・サービス従業員20〜50名規模受付・一次入力

FAXで届く依頼書の一次入力を、24時間自動化

Before → After

書式バラバラのFAX依頼書(イメージ)BEFORE
夜間もFAXを人が手入力
構造化されてシステムへ一次入力された画面(イメージ)AFTER
24時間 自動で一次入力

デモ動画 準備中

FAX依頼書を一次入力するAI社員のデモを準備中です。実際の動作は無料相談でご覧いただけます。

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

受付対応
人の当番制(夜間も)24時間365日の自動一次入力
書式バラバラのFAX
1枚ずつ解読複数書式をまとめて構造化
深夜の入力作業
毎晩発生確認のみに縮小
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。
運行管理責任者(匿名)
不動産従業員20名規模書類作成・チェック

重要事項説明書の下書き作成を、AI社員が自動化

Before → After

資料を見ながら手作業で組む書類(イメージ)BEFORE
資料から1件ずつ手作業
様式に沿って自動生成された書類ドラフト(イメージ)AFTER
様式どおりにドラフト自動生成

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

下書きの作成
1件ずつ手作業で組むドラフトを自動生成
転記作業
資料を見ながら手入力資料から自動で反映
宅建士の時間
転記に消費専門判断・接客に再配分
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。
代表(宅地建物取引士)(匿名)
製造業従業員50〜100名規模採用・人事

スカウト送信〜日程調整を自動化し、採用事務を大幅に圧縮

Before → After

散在する候補者対応のメモ(イメージ)BEFORE
手が空いたときだけ対応
送信・日程調整が整理されたスケジュール画面(イメージ)AFTER
送信〜日程調整まで自動運用

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

採用事務の作業
手作業で都度対応大幅に圧縮(確認中心)
スカウト送信
手が空いたときだけ計画通りに安定稼働
返信への一次対応
数日待たせることも原則当日中
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。
管理部門 責任者(匿名)
商社・卸売従業員20〜50名規模書類作成・チェック

図面付き見積依頼の一次処理を、AI社員が当日ドラフトに

Before → After

資料付きの見積依頼を人が読み解く様子(イメージ)BEFORE
図面を読み取り人が見積作成
読み取り結果から自動作成した見積ドラフトの画面(イメージ)AFTER
見積ドラフトを自動作成

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

一次処理
人手で読み取り・作成AI社員が読み取り・ドラフト作成
見積回答の初速
依頼が滞留しがち当日中のドラフト提示
属人化
特定担当者に集中判断基準を文書化して共有
物流・運送拠点10名規模の事務体制受付・一次入力

電話・FAX・メールの受注入力を、全チャネルまとめて自動化

Before → After

散乱した受注メモ(イメージ)BEFORE
メモを見ながら手入力・配車
整理された配車カレンダー画面(イメージ)AFTER
受注を自動入力し配車表に

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

受注入力
大量件数を手入力自動入力+不足情報の確認まで
現場の下調べ
地図・条件を毎回人が調査AI社員が下調べを準備
配車担当の残業
常態化大幅削減
製造業生産技術部門を持つメーカー書類作成・チェック

3D図面からの展開図・作業手順書づくりを、AIで自動化

Before → After

資料を見ながら手作業で資料を起こす様子(イメージ)BEFORE
資料をベテランが手作業で作成
自動生成された資料ドラフトの画面(イメージ)AFTER
資料ドラフトを自動生成

デモ動画 準備中

図面から3D CADを起こすAI社員のデモを準備中です。実際の動作は無料相談でご覧いただけます。

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

資料作成
ベテランが手作業で起こすドラフトを自動生成
ノウハウ
個人の頭の中判断基準を形式知化
対応範囲
一部部品で手探り難易度別パターンで体系化
製造業中堅メーカー書類作成・チェック

現物・写真からの図面起こしを、AIで自動下書き化

Before → After

現物・写真の元資料を人が確認する様子(イメージ)BEFORE
現物・写真から人が資料化
自動で起こした図面ドラフトの画面(イメージ)AFTER
図面ドラフトを自動生成

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

図面起こし
ベテランが手作業で再現ドラフトを自動生成
属人化
担当者頼み判断基準を形式知化
再現の初速
都度ゼロから下書きから着手
製造業中堅メーカー受付・一次入力

手書き混在の送り状を読み取り、業務システムへ自動仕分け

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

送り状の処理
1枚ずつ人が判断・転記読み取り→判断→格納まで自動化
工程割り振り
人手でまとまった時間自動ドラフト化
OCRの手直し
結局人が修正「直す作業」自体を削減
農業複数拠点の農業法人受付・一次入力

出荷オーダーの振り分け〜納品書発行を、紙ノート運用から自動化

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

振り分け管理
紙ノートで属人化自動振り分け案+配車表を生成
書式バラバラの注文
人が読み替え・名寄せ形式の違いをAI社員が吸収
繁閑差のコスト
人員調整が難しい件数連動の料金で吸収
士業・会計経理代行・BPO会社経理・請求

記帳・給与計算・重要連絡の検知を、短期間で部分稼働するAI経理社員に

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

導入リードタイム
一括導入で時間がかかる短期間で部分稼働
重要連絡の検知
人の注意力頼み自動検知して通知
受託キャパシティ
繁忙期は頭打ち同じ人数で拡大余地
宿泊・レジャー複数施設を展開する運営会社受付・一次入力

OTA対応・予約管理・清掃手配を、少人数のまま多施設運営できる体制へ

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

OTAメッセージ対応
手すきの時間にまとめて返信一次対応を自動化
清掃手配
電話・チャットで都度調整連絡まで自動化
運営体制
施設数に比例して人が必要少人数のまま複数施設を運営
宿泊・レジャーレジャー施設運営会社受付・一次入力

繁忙期の忘れ物問い合わせを、受付〜照合〜返送手配まで自動化

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

問い合わせ対応
大量件数を電話で対応AI社員が一次受付・照合
現場作業の中断
頻発ほぼ解消
契約形態
通年の固定費繁忙期限定・件数連動

近い業界の事例を、詳しくお話しできます

公開できる範囲に限りがあるため、商談の場では同業界の取り組みをより具体的にご紹介しています。

OUR POLICY

事例掲載の3つのルール

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。

社名は出しません

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。

効果は定性的に伝えます

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。

「人の仕事」が残る設計です

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

次の事例は、御社かもしれません

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。

自社ならどの業務から任せられるか、知りたい方へ

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