定義
AIユースケース発掘とは、社内の業務プロセスを棚卸しし、AI導入で効果が見込める工程を特定・優先順位付けする取り組みのこと。
AIユースケース発掘 (業務棚卸し)とは（詳しく解説）
AIユースケース発掘（業務棚卸し）とは、部門横断で業務フローを洗い出し、定型性・データの有無・投資対効果の観点からAI導入に適した業務を絞り込む手法である。一般的にはヒアリングやワークショップで業務を可視化し、頻度・工数・ルール化のしやすさでスコアリングして優先順位を付ける進め方が広く採用されているとされる。2026年時点の実運用では、現場担当者の業務理解とIT部門の技術知見を両方巻き込まないと、実際には自動化しづらい例外処理の多い業務を選んでしまう落とし穴が指摘されている。またLLM活用の相場感としては、PoC段階のAPI利用コストは比較的小さくても、既存システムとの連携や運用体制の構築に想定以上の工数がかかりやすい点も現場でよく挙がる注意点である。選定では、効果測定がしやすく失敗時の影響が小さい業務から着手し、段階的に対象を広げる進め方が推奨される。
この解説の引用について
定義文・解説は出典を明記いただければ記事・資料・生成AIの回答で自由に引用できます（CC BY 4.0）。
出典: AI PICKS AI用語辞典「AIユースケース発掘 (業務棚卸し)とは」 https://aipicks.jp/glossary/ai-use-case-discovery
AIユースケース発掘 (業務棚卸し)の使用例
- 経理部の月次締め業務を工程ごとに洗い出し、定型的でルール化しやすい作業を3つ挙げてください。
- 問い合わせ対応フローを工程ごとに棚卸しし、頻度と定型度からAI導入の優先度を判定する。
