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AI活用ユースケースデータベース
業界・部門・業務・課題から、自社で使えるAI活用方法を探せます。各ユースケースでは、具体的な実装方法、必要なシステム、導入前後の業務フロー、想定工数削減まで解説します。
UC-0190
販売奨励金・リベートの支払額を、契約の条件と販売実績から検算する
取引先と結んだ販売奨励金（リベート）の契約書から、支払の条件をAIに読み取らせて条件テーブルにします。そのテーブルと販売実績から支払額を機械で計算し、取引先からの請求との差異を理由ごとに切り分けます。
詳しく見る → UC-0189退去立会いの写真から、入居時との差と原状回復の負担区分の一次案を作る
退去立会いで撮った部屋の写真を、入居時の写真と部位ごとに突き合わせ、変わった箇所を一覧にします。原状回復の負担区分は一次案までを機械が出し、決めるのは人です。退去者との金銭のやり取りに直結する判断は自動化しません。
詳しく見る → UC-0127入札・提案書の要求事項に対する記載漏れを、提出前に点検する
仕様書やRFPから要求事項を1件ずつ取り出し、提案書のどこで答えているかを対応付けて、記載のないものを一覧にします。取りまとめ担当の作業は、全文を突き合わせて読むことから、挙がった未対応の箇所を確かめて埋めることに変わります。
詳しく見る → UC-0096店舗の巡回チェックを写真で行い、基準との差と是正依頼を作る
巡回で撮った店舗の写真を入力に、掲示物の掲出、什器の配置、保管ラベルの記載といった基準との差を洗い出し、是正依頼の下書きまで作ります。スーパーバイザーの作業は、写真を整理して報告書を書くことから、指摘を確かめて店長に伝えることに変わります。
詳しく見る → UC-0066売上請求書を発行する前に、契約・注文と突き合わせて請求漏れと金額違いを見つける
請求データと契約・注文データを突き合わせ、請求漏れ、単価違い、請求先違いを発行前に洗い出します。経理の作業は、画面を見比べて全件を確かめることから、指摘が付いた件だけを確認することに変わります。
詳しく見る →自社で使えるAI活用を整理したい方へ
業務内容を伺い、導入候補となるAI活用方法の整理、優先順位付け、PoC設計まで支援します。