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業界:小売× 業界:教育× 部門:購買× AI機能:エージェント× AI機能:予測× AI機能:対話× AI機能:分類× AI機能:検索(RAG)×
UC-0210

取引先から届くサステナビリティ・人権の調査票に、過去の回答から回答案を作る

取引先から届くサステナビリティや人権の調査票を設問ごとに切り出し、過去に別の取引先へ出した回答と社内資料から、出どころ付きの回答案を作ります。担当者の作業は、過去のファイルを探すことから、出てきた案が今も正しいか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
半自動化
ChatGPT 構成例 経営企画 IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-0179

原材料とエネルギーの市況を毎週巡回して、調達と価格改定の材料にする

自社が買っている原材料・包材・エネルギーについて、品目群ごとに決めた巡回先を毎週見に行かせます。公的統計の値と対象期間、出典URLを取り出し、自社の購買単価と並べた1枚にまとめるところまでを自動にします。統計を探し直す時間がなくなります。

想定削減率
66%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 経営企画 商社・小売 判断支援
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UC-0128

同じ物をばらばらに買っている状態を購買明細から見つけて、集約の候補を出す

購買明細の自由記述の品名を品目区分に分類し、同じ物の異なる呼び方をまとめて、拠点ごとの仕入先と単価のばらつきを一覧にします。購買担当の作業は、1行ずつ品名を読んで区分に当てはめることから、まとまった結果を見て集約を検討す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 経理 介護・医療 判断支援
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UC-0063

需要のばらつきから発注点と発注量を決めて、毎週の発注案を出す

過去の出荷実績と調達リードタイムから品目ごとの発注点と発注量を計算し、仕入先からの連絡や営業の情報を読み取って補正の根拠を添えた発注案を毎週出します。購買担当の作業は、在庫と実績を見て発注量を決めることから、提示された案を確認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 物流 EC・商社 判断支援
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