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業界:その他× 業界:宿泊× 業務:比較検討× AI機能:エージェント× AI機能:対話× AI機能:翻訳× AI機能:予測× AI機能:検索(RAG)×
UC-0178

設計変更の影響範囲を、部品表と図面と手配の状況から洗い出す

設計変更が確定した時点を起点にします。変更する部品番号と図面番号を渡すと、部品表の上位展開、図面や取扱説明書の横断検索、発注残や在庫の照会をまとめて行い、影響を受ける製品と文書と手配の一覧を根拠付きで出します。探し回る作業がなくなります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 生産 IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-0157

購買の引き合い仕様書を、依頼部門とのAIとの対話で必要事項を埋めてから作る

購買依頼を出した人に、AIがその場で質問します。購買の区分を聞き、区分ごとに決まった項目を順に埋めさせ、引き合い仕様書の下書きまで作ります。購買担当がメールで何往復も確認する作業がなくなります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 生産 医療・宿泊 品質標準化
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UC-0083

補助金・助成金の公募を毎週調べて、自社が使えるものと締切を洗い出す

補助金の公募情報を毎週自動で取得し、対象者・対象経費・補助率・締切を読み取って、自社の条件に当てはまりそうなものだけを一覧にします。担当者の作業は、複数のサイトを順番に見て回ることから、絞り込まれた候補を見て社内に持ち込むかを決めることに変わります。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
n8n 構成例 経営企画 その他・士業 判断支援
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UC-0078

過去の技術報告書から類似の検討結果を根拠付きで探して開発の重複をなくす

「昔、似た材料で検討した気がする」という問いに対し、20年分の技術報告書と検討書から該当箇所を探し、報告書名・年度・担当者・ページを示した回答案を返します。研究開発者の作業は、共有フォルダを探して経験の長い技術者に聞くことから、示された原典を読んで判断することに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 品質管理 その他・医療 判断支援
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UC-0041

過去の試作データから次に試す実験条件を絞り込んで試作回数を減らす

これまでに行った試作の「条件」と「結果」を入力に、次に試す価値が高い条件の候補を複数出します。あわせて、その条件が選ばれた理由を文章で示します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 品質管理 その他・医療 判断支援
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