手書き作業日報のデータ化と日次集計
現場が手書きした作業日報をまとめて撮影し、工番・工程・時刻・数量を項目ごとに読み取って集計表へ流し込みます。

Use Cases
30件の事例を掲載しています。それぞれ「人がやる場合」と「AIを使った場合」を対比し、 実際の手順、プロンプト例、つまずきやすい点まで書いています。 自社の業務に近いものから読んでみてください。

6業界ぶん
現場・営業・管理・総務・顧客対応
紙・転記・属人化・書類作成・確認の負担
業界・業務領域・課題の3つで絞り込めます。 組み合わせて0件になる条件はあらかじめ押せないようにしてあります。
業界
業務領域
課題
30件の事例
現場が手書きした作業日報をまとめて撮影し、工番・工程・時刻・数量を項目ごとに読み取って集計表へ流し込みます。
見積依頼書と図面PDFから部材表を書き出させ、過去見積の実績から類似案件を引いて見積の下書きを作ります。
主役は読み取りではなく、「9ミリの黒皮」のような現場の呼び名を品番へ結びつける別名マスタの整備です。読み取った依頼書を品番に変換し、在庫表の差引在庫と突き合わせます。
現場のメモや口述からトラブル報告書の下書きを作り、過去に同じ現象がなかったかを一覧から検索します。
様式がばらばらな注文書から受注データを読み取り、過去の受注履歴と比べて単価差や桁違いを登録前に洗い出します。
相談メールの本文と、事務所に蓄積した過去回答の一覧をAIに渡し、論点整理と回答ドラフトと確認すべき事実を3点セットで出させます。
現行の就業規則と改定方針をAIに渡し、条文の改定案と、条番号がそろった新旧対照表を同時に作らせます。
勤怠集計データと給与計算結果を突き合わせ、不整合と異常値を一覧で出す処理をAIに書かせ、毎月同じ観点で確認できるようにします。
賃金台帳と対象者の情報をAIに突き合わせさせ、支給要件の充足状況を判定表として出させたうえで、申請様式に転記する項目を整えます。
面談の録音を文字起こしし、議事録と、期限・担当者付きのタスク一覧を同時に生成します。事務所側と顧問先側の宿題を分けて出します。
撮った写真をAIに読ませて工種の候補とコメント案を出し、日報は音声で吹き込んで自社様式に整えます。
手書きの調査野帳と現地写真をAIに読ませ、自社の見積項目マスタの語彙だけで項目候補と根拠を出させます。
現地写真をそのまま使い、変更したい部分だけを指示して完成イメージを3案作り、商談の場で方向を決めます。
作業員マスタを1つに統一し、元請ごとの様式との項目対応表をAIに作らせて差し込み、施工計画書は変更箇所だけを洗い出します。
図面と仕上表をAIに読ませて部屋別の仕上一覧と建具の突合表を作らせ、数量計算と最終確認は人が行います。
介助の直後にスマートフォンへ話しかけて音声で残し、書き起こしをAIに渡して利用者ごと・時系列の記録文に整形させます。整形結果は職員が事実を確認してから記録ソフトへ反映します。
訪問時のメモとサービス提供記録をAIに渡し、モニタリング報告書とケアプラン変更案の下書きを作ります。利用者の意向確認と原案の決定は、介護支援専門員が行います。
資格、雇用区分、夜勤明けの扱い、希望休といった条件を表として書き出し、その条件を満たす勤務表の候補をプログラムに生成させます。職員の組み合わせと最終決定は管理者が行います。
面会ルールの変更、行事案内、利用料改定などのお知らせを、施設で決めた型と入力メモからAIに下書きさせます。事実関係の確定と公表範囲の判断は、施設長と生活相談員が行います。
既存の日本語マニュアルを、やさしい日本語とふりがな付きに書き換え、母語の訳を併記した手順書を作ります。訳語が現場で通じるかの確認と、介助の安全に関わる手順の最終判断は職員が行います。
原稿テキストと社内表記ルール表をAIに渡し、誤字脱字・表記ゆれ・薬機法や景表法に触れる表現を指摘一覧として出させます。
初校と再校のPDFをプログラムで比較し、テキストと画像の差分を一覧化して、修正指示が漏れなく反映されたかを確認します。
バラバラな形式で届く見積依頼から、判型・部数・用紙・加工などの仕様をAIに抽出させ、単価表と突き合わせた見積下書きを作ります。
客先ごとにバラバラなExcelの宛名データをAIで整形し、InDesign用の組版スクリプトもAIに書かせて差し込み印刷を組み立てます。
改訂前後の電子添文から項番単位で差分を抽出し、新旧対照表の下書きと、受領した改訂指示との突合結果を作ります。規制上の判定は発注元の製薬会社が行います。
乗務後の手書き日報とヒヤリハット報告を、音声で話した内容からAIに項目別の下書きへ整理させ、翌朝の判読確認と月末の転記をなくします。
荷主ごとに様式の違うFAX依頼書とメール添付の依頼書を、AIに決まった列のCSVへ読み取らせ、受注表への手入力と電話での確認を減らします。
ベテラン配車係の判断基準を条件表に書き出し、翌日の割り当て案をAIに複数出させて比較します。最終決定と法令の確認は運行管理者が行います。
傭車先から届く請求書PDFをAIに明細化させ、自社の運行実績表と突き合わせて差異のある行だけを抽出し、月末月初の照合作業を絞り込みます。
運行管理規程、荷主別の構内ルール、事務手順書をAIチャットに読み込ませ、出典付きで答えさせます。法令にかかわる判断は運行管理者に残します。
掲載しているデータについて
事例に登場する書類・数値はすべて架空のものです。お客様からお預かりした実データは一切使用していません。 削減効果は出典のあるものだけを引用し、それ以外は「要実測」と記載しています。
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