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業界:保険× 業界:医療× 部門:法務× 部門:研究開発× AI機能:エージェント× AI機能:判定× AI機能:分類× AI機能:生成×
UC-0160

社内の生成AIの利用ログを毎月点検して、渡してはいけない情報の入力を見つける

生成AIへの入力と応答のログを入力に、社内ルールに照らして問題のある入力を見つけ、区分と根拠と代わりのやり方を返します。点検担当の作業は、対話を1件ずつ読むことから、上がってきた判定を確かめることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
n8n 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 判断支援
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UC-0159

個人情報の開示・訂正・利用停止の請求を、期限内に回して記録に残す

本人から届いた請求の文面を入力に、開示・第三者提供記録の開示・訂正等・利用停止等のどれに当たるかを切り分け、対象範囲と本人確認の状態を整理して、回答書の下書きまで作ります。担当者の作業は、読んで判断することから、切り分けの結果を確かめることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Make 構成例 カスタマーサポート EC・人材 品質標準化
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UC-0073

試験の測定データからグラフと集計を作り、報告書の考察の下書きまで用意する

測定データのCSVを入力に、グラフと統計量を作り、社内様式に沿った試験報告書の下書きと考察の案を用意します。研究員の作業は、表計算でグラフを作って文章を書き起こすことから、出てきた図と下書きを見て結論を決めることに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 品質管理 IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0026

法改正と通達の更新を毎週巡回して影響のある顧問先と規程を洗い出す

あらかじめ決めた官公庁サイトの一覧を対象に、週1回、更新されたページを見つけて内容を読み、「何が、いつから、誰に適用されるのか」を整理したうえで、顧問先台帳や社内規程と突き合わせて影響先の候補を出す構成です。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★★★
実装
本格構成
n8n 構成例 法務 保険・医療 判断支援
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