fusion AI GenTask 想定ユースケース （限定版）

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fusion AI GenTASK
ユースケース作成チャットボット

この中にあなたの課題が見つかるかもしれません。
産業別ユースケース集ではユースケース１は、すべて共通テーマである
「CO2排出量削減プロジェクト」となっています。

このコンテンツは生成AIを利用して作成しています。
記載内容の正確性や実施可能性を保証するものではありません。

戦略レベルにおけるユースケース集

• ユースケース1：コーポレートDXの青写真策定
• ユースケース2：新興市場へのアライアンス/買収戦略
• ユースケース3：企業全体のESG/サステナビリティ方針策定
• ユースケース4：全社的リソース統合・サプライチェーン再構築
• ユースケース5：グローバルブランドの再定義・刷新

産業別ユースケース集

製造業におけるユースケース集

• ユースケース1：CO2排出量削減プロジェクト
• ユースケース2：新製品開発プロジェクト
• ユースケース3：品質不具合の原因究明・改善プロジェクト
• ユースケース4：生産ライン自動化プロジェクト
• ユースケース5：サプライチェーン最適化プロジェクト

ヘルスケア産業におけるユースケース集

• ユースケース1：CO2排出量削減プロジェクト
• ユースケース2：患者情報のデジタル化・セキュア共有プロジェクト
• ユースケース3：AI診断サポートシステム導入プロジェクト
• ユースケース4：遠隔医療（テレメディスン）拡充プロジェクト
• ユースケース5：新薬開発支援プロジェクト

金融業におけるユースケース集

• ユースケース1：CO2排出量削減プロジェクト
• ユースケース2：新商品開発プロジェクト（金融商品・保険商品）
• ユースケース3：デジタルトランスフォーメーション（DX）推進プロジェクト
• ユースケース4：リスク管理強化プロジェクト
• ユースケース5：グローバル展開支援プロジェクト

小売・EC業界におけるユースケース集

• ユースケース1：CO2排出量削減プロジェクト
• ユースケース2：オムニチャネル強化プロジェクト
• ユースケース3：会員制度・ロイヤルティプログラム刷新プロジェクト
• ユースケース4：ECサイトリニューアル・UX最適化プロジェクト
• ユースケース5：在庫管理・サプライチェーン最適化プロジェクト

観光・ホスピタリティ産業におけるユースケース集

• ユースケース1：CO2排出量削減プロジェクト
• ユースケース2：観光ハイシーズン対策プロジェクト
• ユースケース3：宿泊施設のデジタルマーケティング強化プロジェクト
• ユースケース4：新規観光アクティビティ開発プロジェクト
• ユースケース5：クチコミ向上キャンペーンプロジェクト

建設・不動産業界におけるユースケース集

• ユースケース1：CO2排出量削減プロジェクト
• ユースケース2：大規模改修工事プロジェクト
• ユースケース3：不動産開発プロジェクトのファイナンス計画
• ユースケース4：賃貸管理強化プロジェクト
• ユースケース5：スマートシティ・都市開発プロジェクト

IT・ソフトウェア業界におけるユースケース集

• ユースケース1：CO2排出量削減プロジェクト
• ユースケース2：レガシーシステムのクラウド移行プロジェクト
• ユースケース3：DevOps導入・自動化プロジェクト
• ユースケース4：セキュリティ強化・コンプライアンス対応プロジェクト
• ユースケース5：次世代AI活用プロジェクト

教育業界におけるユースケース集

• ユースケース1：CO2排出量削減プロジェクト
• ユースケース2：オンライン学習プラットフォーム拡充プロジェクト
• ユースケース3：校務DX・デジタル行政手続きプロジェクト
• ユースケース4：学習データ分析・Adaptive Learning導入プロジェクト
• ユースケース5：国際連携・グローバル教育強化プロジェクト

公共・行政分野におけるユースケース集

• ユースケース1：CO2排出量削減プロジェクト
• ユースケース2：デジタルガバメント推進プロジェクト
• ユースケース3：防災・減災対策プロジェクト
• ユースケース4：行政DX人材育成プロジェクト
• ユースケース5：地域振興・スマートシティ化プロジェクト

エンターテインメント・メディア業界におけるユースケース集

• ユースケース1：CO2排出量削減プロジェクト
• ユースケース2：マルチプラットフォーム配信強化プロジェクト
• ユースケース3：大型イベント・フェスティバル企画管理プロジェクト
• ユースケース4：グローバル展開・IPライセンス管理プロジェクト
• ユースケース5：ファンコミュニティ活性化・CRM強化プロジェクト

暗号資産業界におけるユースケース集

• ユースケース1：CO2排出量削減プロジェクト
• ユースケース2：取引所のKYC・セキュリティ強化プロジェクト
• ユースケース3：新規トークン発行・IEO/IDOプロジェクト
• ユースケース4：NFTマーケットプレイス拡充プロジェクト
• ユースケース5：DeFiプラットフォーム開発・運用プロジェクト

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戦略レベルにおけるユースケース集

ユースケース1：コーポレートDXの青写真策定

タスク計画の目的

全社横断でデジタルトランスフォーメーション(DX)をどのレベルまで進め、事業ポートフォリオをどのように変革していくかの大枠を決めます。長期的視点でIT基盤の再設計や組織構造の見直し、データ利活用戦略を策定し、経営効率と競争優位性を同時に高めることを狙います。

前提となる業種・業態

製造業や小売、金融、サービスなど業界を問わず、従来の業務プロセスを大きく変革しようと考えている企業を想定しています。既存システムが乱立していたり、現場のデータが活用されていない組織に有効です。

自社の知見

過去に部分的なシステム刷新やデジタル技術の実証実験を実施している場合が多いが、全社レベルのDX成果には十分結びついていない。経営層や各部門マネージャーがDXの意義を共有できていないことも課題になりがちです。

GenTASK活用のポイント

• 生成AIがDX推進事例や方法論、技術トレンドを照らし合わせて、最初のDXロードマップを素早く策定。
• タスク管理システムで、IT基盤再編・データ活用推進・組織改編・人材育成などを横断的に管理し、優先度と進捗を可視化。
• 経営層との連携を図りながら、各部門での試行結果を素早く共有し、PDCAサイクルを回して大きな青写真を実行に移す。

期待される効果

• バラバラだったIT投資が統合され、全社レベルでの最適化とコスト削減を同時に実現。
• DX施策が経営戦略と直結する形で推進され、社内の抵抗感を抑えながら変革を加速。
• データ駆動型組織への転換が進み、新たなビジネスモデルや収益源を生み出す可能性が高まる。

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ユースケース2：新興市場へのアライアンス/買収戦略

タスク計画の目的

海外や新たに台頭している市場セグメントに対し、他社との戦略的提携やM&Aを通じた進出を検討・実行します。政治や文化、競合状況が異なるマーケットへの展開を効率的かつ安全に行い、グローバルな成長機会を正確に捉えます。

前提となる業種・業態

海外展開を目指すメーカー、IT企業、流通企業など。従来の国内・既存市場が飽和し、新たな成長ドライバーとして新興国やニッチセグメントの攻略を模索しているケースに最適です。

自社の知見

部分的に海外企業との提携実績や、輸出入ルートを持っているが、本格的な現地法人設立や現地プレイヤーとのM&Aには踏み込めていないことが多い。言語・法規制面や投資リスク評価も十分でないケースが散見されます。

GenTASK活用のポイント

• 生成AIが海外市場調査データや過去のアライアンス事例を照らし合わせ、買収候補の洗い出しや提携形態ごとのメリット・リスクを短時間で整理。
• タスク管理システムでデュー・ディリジェンス、法規制確認、リスクシナリオ分析、現地法人立ち上げタスクを横断管理し、ステークホルダーとの連携を円滑化。
• アライアンス成立後も、統合プロセスや現地人材育成などのフォローアップタスクをPDCAで巡回させ、安定した海外事業基盤を築く。

期待される効果

• 新興国やニッチなマーケットへの進出を短期間で実現し、売上・顧客基盤を効率的に拡大。
• 買収やジョイントベンチャーに伴うリスクを可視化し、失敗リスクを最小化。
• 提携企業とのシナジーを素早く具体化し、新規事業の収益化スピードが向上。

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ユースケース3：企業全体のESG/サステナビリティ方針策定

タスク計画の目的

全社レベルで環境（E）・社会（S）・ガバナンス（G）への取り組み方針を定義・実行し、ステークホルダー（投資家・顧客・従業員）からの評価を高めます。事業ポートフォリオの見直しやサプライチェーン再編を含め、長期的なバリュー創出を目指します。

前提となる業種・業態

製造業、小売、IT、サービスなど業界を問わず、ESG投資の潮流が加速する中で、企業価値向上やリスク回避のためESG戦略を重要視している組織を想定。機関投資家へのレポーティングやSDGs対応が急務なケースに有効です。

自社の知見

環境報告書やCSR報告書を作成してきたが、具体的な事業ｲﾝﾊﾟｸﾄへの落とし込みは途上。サプライチェーンや人権リスクのマネジメント体制が不十分な例が多い。ESG評価を得るための定量的指標や投資家とのコミュニケーションに課題を抱えている。

GenTASK活用のポイント

• 生成AIを活用して他社のESG事例や国際基準（GRI、SASBなど）を照合し、サステナビリティ方針を定めるうえでのタスク計画を短時間で策定。
• タスク管理システムで事業部ごとの環境負荷削減や社会貢献施策、ガバナンス改革を統合管理し、社内外への報告を効率化。
• 企業ポリシー全体をレビューしながら、投資家や消費者に対する情報開示とエンゲージメント施策をPDCAで継続的にアップデート。

期待される効果

• ESGLensでの経営判断が明確化し、投資家・顧客・従業員から一体的な信頼が得られやすくなる。
• サプライチェーン全体で環境・人権リスクを低減し、ブランドイメージと長期的収益基盤を同時に形成。
• 定量的なKPI導入により、サステナビリティ関連の目標達成進度が把握しやすく、方針を柔軟に修正できる。

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ユースケース4：全社的リソース統合・サプライチェーン再構築

タスク計画の目的

複数事業部門にまたがる生産・物流・販売プロセスを見直し、全体のリソースを最適化してコスト削減と供給効率の向上を図ります。サプライチェーン全体をデータ活用によって一元管理し、予測精度アップや在庫削減、リードタイム短縮を実現します。

前提となる業種・業態

グローバル生産体制を持つメーカーや、多店舗展開を行う小売企業など。事業部間のサプライチェーンが縦割り化してコストや在庫が膨張し、経営効率の向上余地が大きい企業に適しています。

自社の知見

局所的に生産管理システムや販売管理システムを導入しているが、事業部間のデータ連携が不十分。多品種少量生産や海外拠点とのやり取りが複雑化しており、属人的な管理に依存していることも多い。

GenTASK活用のポイント

• 生成AIが参考とする先進サプライチェーン最適化事例をもとに、全社横断リソース統合のロードマップを策定。
• タスク管理システムで生産・物流・販売の各ステージを連携し、デジタルサプライチェーン構築とデータ分析タスクを一元管理。
• 拠点ごとの在庫やリードタイム情報をリアルタイム可視化しながらPDCAを回し、リソース配分と需要予測を高度化。

期待される効果

• 生産コスト削減や在庫圧縮により、キャッシュフローを改善しつつ供給安定を実現。
• サプライチェーン全体の可視化が進み、生産計画や販売戦略の立案が精緻化。
• 事業部門間の連携が円滑化し、大規模なオペレーショナル変革を加速。

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ユースケース5：グローバルブランドの再定義・刷新

タスク計画の目的

海外を含む全拠点でのブランドイメージや商品ラインアップを再定義し、統一されたコーポレートアイデンティティを構築します。現地の文化・顧客ニーズと、会社全体の価値観やバリューを上手く融合し、グローバル展開時の認知度向上を狙います。

前提となる業種・業態

海外事業を展開中、または今後拡大する可能性があるメーカー・小売・サービス・IT企業など。国内外でブランドが分散していたり、現地法人が独自にブランド戦略を展開しているが、統合が進んでいないケースを想定します。

自社の知見

現地文化や消費者調査は一部実施しているが、本社と海外拠点のブランド戦略が統一されていない。ローカル向けの商品・サービスが存在するものの、グローバル標準のデザインやメッセージとの整合性が不十分なことも多い。

GenTASK活用のポイント

• 生成AIでグローバルブランド再編事例や海外市場の消費者動向を一括リサーチし、ブランドの再定義に向けたステップを明確化。
• タスク管理システムで商品のネーミング・パッケージ統一・広告キャンペーン・現地法人との調整などを集約し、意思決定を効率化。
• リニューアルブランドをローンチした後も、初期反応や売上データをモニターし、ローカル調整を含むPDCAを短期で回す。

期待される効果

• 国内外で統一されたブランドイメージが確立し、マーケティング投資が相乗効果を発揮。
• 現地特性を反映しながらもグローバルで認知度・信頼度が向上し、売上拡大につながる。
• ブランド統制とローカル戦略のバランスを最適化し、企業価値を長期的に高められる。

以上の5つの想定ユースケースは、企業戦略レベルでの長期的・全社的取り組みを促進するために有効です。GenTASKの生成AIを活用し、タスク計画を迅速に策定・可視化することで、経営層と事業部門の連携を強化し、大きな変革・成長の推進を効率化できます。

製造業におけるユースケース集

ユースケース1：CO2排出量削減プロジェクト

タスク計画の目的

製造工程で使用するエネルギーや資源を見直し、温室効果ガスの排出を削減することで環境負荷を軽減しつつ、長期的なコスト削減と企業イメージ向上を狙います。

前提となる業種・業態

重工業から食品製造まで、エネルギー消費の大きい製造ラインを抱える現場を想定。特に品質維持や設備の大掛かりな稼働が止めづらい環境下で、いかに省エネ対策を実現するかが重要課題です。

自社の知見

これまでの生産実績データや電力・ガスなどのエネルギー消費記録を、生成AIが保有する省エネ事例と組み合わせることで、最適な削減策を立案します。社内には生産ラインごとの稼働パターンや歩留まり管理ノウハウが蓄積されています。

GenTASK活用のポイント

• 生成AIが提供する排出量標準や改善事例を活用し、対策タスクを迅速に策定。
• タスク管理システムと連携し、各ラインの削減目標を工程管理と結びつけてモニタリング。
• 設備投資や施工スケジュール、リスク要因もタスク管理システム上で統合管理し、即時に計画修正が可能。

期待される効果

• CO2排出量削減と同時にエネルギーコストを削減し、利益を圧迫する要素を軽減。
• ESG対応や環境負荷低減への取り組みにより、顧客や投資家からの信頼度が向上。
• 実稼働データをGenTASKで一元管理することで、継続的な改善サイクルを早期に確立。

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ユースケース2：新製品開発プロジェクト

タスク計画の目的

市場ニーズに対応する新製品のコンセプト立案から、試作・品質評価、量産化プロセスまでを短期間でまとめ上げ、素早く市場投入することを目指します。

前提となる業種・業態

自動車部品メーカーや家電製造業、または消費財メーカーなど、新製品の競争力強化が事業成長のカギとなる企業を想定しています。

自社の知見

過去に開発した製品の成功・失敗事例、ターゲット市場のデータ、社内の製品設計ノウハウ等。性能試験や認証手続きに関する標準プロセスが整備されており、これを生成AIが参照することで短時間で計画を策定します。

GenTASK活用のポイント

• 生成AIが示す開発フローの標準タスクを基に、社内の固有ノウハウを追加して計画を作成。
• タスク管理システムにより試作・検証の進捗をリアルタイムに可視化し、市場要求や品質テスト結果を素早く反映。
• 社内外の関連部門（設計、生産技術、品質保証、マーケティングなど）との連携を漏れなく管理。

期待される効果

• 新製品をターゲットタイミングに合わせて投入し、市場シェア拡大を後押し。
• 部門横断的な情報共有により、開発リードタイムを短縮。
• プロジェクト管理効率が上がり、必要コストとリソースを最適化。

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ユースケース3：品質不具合の原因究明・改善プロジェクト

タスク計画の目的

製造ラインで発生した不具合やクレームの原因を迅速に特定し、再発防止策や改善策の導入を計画・実施して品質水準を高めることを狙います。

前提となる業種・業態

精密機器メーカーや食品工場など、品質管理が経営に直結する業態を想定しています。不具合発生時には大量のデータ分析や設備点検が必要となるケースを念頭に置きます。

自社の知見

不具合の発生履歴や検査データ、工程FMEA（Failure Mode and Effects Analysis）などの資料が社内に存在。原因究明のための技術者や品質管理部門の専門知識との組み合わせで、最適な改善施策を導きます。

GenTASK活用のポイント

• 生成AIが過去の事例や標準的な不具合対策リストを提示し、原因特定と対策検討を加速。
• タスク管理システムに配備後は、設備点検や試験スケジュール、部品交換への対応を時系列で可視化。
• 再発防止策の効果検証まで含めたPDCA管理を一元的に実施。

期待される効果

• 不具合影響範囲と原因を素早く可視化でき、余計な手戻りや追加コストを削減。
• 水際的な検査だけでなく根本的な改善計画を導入し、品質ブランドを強化。
• クレーム対応のスピードと正確性が向上し、顧客満足度を高める。

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ユースケース4：生産ライン自動化プロジェクト

タスク計画の目的

人手に依存した工程を自動化・効率化するために、ロボット導入やIoTセンサー活用などの設備投資計画を立案し、実際のライン構築までを速やかに行うことを目指します。

前提となる業種・業態

自動車、半導体、食品加工など、稼働ラインを複数抱えており、人的コストや作業リスクを低減したいと考える製造業を想定しています。

自社の知見

ライン分析や稼働効率向上に関する生産技術ノウハウ、過去に導入した自動化設備の効果測定データなどを有しています。

GenTASK活用のポイント

• 生成AIが一般的なロボット導入フローやROI評価モデルを提示、必要タスクを洗い出し。
• タスク管理システムで進捗を可視化し、設備導入スケジュールやテスト稼働結果をリアルタイム共有。
• オペレーター教育や保守工程のタスクも同時に管理し、スムーズな立ち上げを実現。

期待される効果

• 作業時間や人的エラー削減が見込まれ、工場全体の生産性を向上。
• 現場スタッフの負担が軽減し、労働環境の改善と安全性向上につながる。
• 自動化導入前後のデータを継続的に蓄積し、追加の改善計画に活かせる。

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ユースケース5：サプライチェーン最適化プロジェクト

タスク計画の目的

原材料の調達から生産・物流、納品に至るまでのサプライチェーン全体を見直し、在庫やリードタイムを最適化しながらコスト削減とリスク分散を図ります。

前提となる業種・業態

複数のグローバル拠点を持つメーカーや、原材料調達リードタイムが長い電子部品メーカーなど、サプライチェーン管理が複雑な企業を想定しています。

自社の知見

これまでの受発注データ、在庫回転率やリードタイム分析結果、物流費用の内訳など。かつ社内では、緊急時の代替サプライヤー候補や規制対応ノウハウも蓄えてきました。

GenTASK活用のポイント

• 生成AIが需要予測や在庫最適化モデル、調達先リスクなどを提示し、計画を可視化。
• タスク管理システムで倉庫管理・物流スケジュールと連携し、関係部署間のタスクを共有。
• リアルタイムの需要変動や外部リスク情報を加味し、計画を常時アップデート可能。

期待される効果

• 過剰在庫の削減によるコストダウンと、欠品リスクの低減を両立。
• SCM全体を可視化し、トラブル発生時にも迅速に代替策を実行。PDCAの高速化を実現。
• グローバルな調達～生産～物流を統合管理し、企業競争力を高める。

以上の5つの想定ユースケースは、製造業において多様なビジネス課題の解決に適用できます。GenTASKの生成AIが提示する迅速かつ柔軟なタスク計画と、タスク管理システムのリアルタイム進捗管理を組み合わせることで、生産性向上や品質強化、コスト削減など多方面の成果が期待できます。

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