AIインフォグラフィックス集

AI Infographics Collection

業界別 AIエージェント ユースケース 8 選

業界別 AIエージェント ユースケース 8 選

具体シナリオでイメージする導入ポイント

📅 2025年4月29日

"自社でどう使う？" に直結する
導入シナリオ集

1

📞カスタマーサポート

シナリオ: 24h 自動返信ドラフト＋チケット分類

Researcher (RAG検索) Writer (回答下書き) Router (優先度判定)
フロー図
1
顧客がメール送信 → Gateway受信
2
Researcher Agent が RAG 検索
3
Writer Agent が関連ドキュメントから回答案作成
4
Router Agent が「緊急」「通常」に振分
5
自動返信 or オペレータ転送

使用ツール: pgvector, Zendesk API, LanguageTool (校正)

平均応答時間
▼60%
一次解決率
▲15%

First Response Time ≤ 2 min
Human Escalation Rate ≤ 20%

2

💼営業 (B2B SaaS)

シナリオ: リードインテリジェンス & パーソナライズ提案書作成

Data Miner (Web & CRM) Proposal Drafter Reviewer (SWOT分析)
エージェント役割
1
Data Miner: LinkedIn / Crunchbase で企業情報
CRM で過去取引を取得
2
Proposal Drafter: テンプレに沿って ROI 試算
課題→解決策 を埋め込む
3
Reviewer: SWOT チェック、トーン調整
CTA 挿入
提案書作成時間
3h → 15分
CVR
▲8%

スコアリングモデル（OpenAI Function Call）で「A級リードのみ人間精査」にすると歩留まり◎

3

🏭製造

シナリオ: 保守チケット → 部品交換手順書自動生成

Fault Classifier (センサログ分析) Parts Finder (在庫照会) Procedure Writer
処理フロー
センサログ解析
エラーコード 0xA3 → 交換部品: V-Servo
在庫照会
倉庫 #5 に在庫 4 個
手順書自動生成
PDF: 8 手順・2D 図・トルク設定
修理手順作成工数
▼80%
ダウンタイム
▼30%
4

🏥ヘルスケア

シナリオ: 医師ノート要約＋保険請求コード割当

Summarizer (SOAP要約) Coder (ICD-10 / CPT 推薦) Verifier (ガイドライン照合)
入出力

📄 入力: 医師の自由記述 + 検査結果 PDF

🏷 出力: ICD-10: I10, CPT: 93000 など

ガードレール: コード候補を信頼度付きで返し、95% 未満は人間確認

コーディング時間
12分 → 3分
誤請求率
▼50%
5

💹金融リサーチ

シナリオ: 決算発表 ⇒ 即時サマリー＋チャート生成

Scraper (EDGAR & IR収集) Analyst (YoY/KPI算出) Journalist (要約レポート)

≪Tesla Q1 2025≫

• 売上高: $30.6B (+18% YoY)
• EPS: $1.23 vs $1.10 予想
• ガイダンス: 年間納車 1.9M 台 (据置)

自動チャート: python-mplfinance で生成し CDN 配信

留意点: ガイダンス引用は 10-Q 原文付きでハルシネ防止

レポート公開
2h → 5分
トラフィック
▲25%
6

🚚物流 / 倉庫

シナリオ: 入荷予定・欠品リスクの自動通知

Forecaster (時系列予測) Planner (シフト提案) Messenger (Slack通知)
処理内容
1
Forecaster: Prophet or ARIMA → 7 日需要予測
2
Planner: linprog で人員割付表を自動作成
3
Messenger: Slack Webhook + CSV 添付
欠品率
▼18%
人員調整工数
▼70%
7

🎓教育 (e-Learning)

シナリオ: 個別学習プラン＆宿題フィードバック

Tutor (理解度診断) Planner (カリキュラム生成) Grader (課題採点＋解説)
エージェント役割
1
Tutor: クイズ採点 → Bloom タグで弱点分類
2
Planner: Bloom 式階層をベースに来週の動画・問題を提案
3
Grader: GPT-4o Function Call で採点＋次に読む FAQ リンク
学習完了率
▲20%
講師負担
▼40%
8

⚖️法務 / コンプラ

シナリオ: 契約書レビュー＋リスク箇所ハイライト

Clause Extractor (条項抽出) Risk Assessor (判例突合) Amendment Suggester
レビュープロセス
抽出
条項ごとに分割 (管轄/損害制限/SLA)
リスク査定
判例ベクトル RAG → リスクスコア
改訂案
"相互補償" へ書換案
レビュー時間
90分 → 20分
漏れ率
▼65%

✨ 実装のコツ

1
スコープを 1 ユースケースに絞る
2
高リスク工程（送金・契約締結）は人間レビュー必須
3
KPI を可視化 — 応答時間・誤判定率・ROI をダッシュボードで常時監視
4
ログ & バージョン管理 — 全プロンプトとツール実行を保存し、改善サイクルを "PromptOps" 化

🚀 スタート地点

まずは 既存ワークフローで "単調・頻繁・定型" な部分を探し、
1 ループ をエージェントに任せるところから始めてみましょう。

作成: 2025年4月29日 | 業界別 AIエージェント ユースケース 8 選 — 具体シナリオでイメージする導入ポイント