ユースケースを検索

該当ユースケース 7 並び替え おすすめ順 削減率が高い順 導入しやすい順 新着順
部門:法務× 部門:物流× 部門:総務× AI機能:エージェント× AI機能:予測× AI機能:対話× AI機能:生成×
UC-0097

代表電話の一次受けをAIの音声応対で行い、用件を記録して担当へ回す

代表電話にかかってきた電話をAIが一次で受け、相手と用件と緊急かどうかを聞き取って記録します。受付担当の作業は、全件を受けて取り次ぐことから、記録された用件を確認して担当へ回すことに変わります。

想定削減率
72%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート 不動産・士業 対応スピード向上
詳しく見る →
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
詳しく見る →
UC-0071

社内向けのお知らせ文を、決まったことのメモから体裁の整った通知にする

会議で決まったことのメモを入力に、社内通知の型に沿った本文を作り、不足している情報を指摘します。総務の作業は、白紙から書き起こすことから、下書きを直して不足を埋めることに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 人事 IT・SaaS・その他 品質標準化
詳しく見る →
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
詳しく見る →
UC-0059

退職・異動のときに引き継ぎ資料の下書きをAIに作らせる

退職や異動が決まった人のカレンダー、送信メール、作業ファイルの更新履歴を入力に、担当していた業務の一覧と、後任が最初に困る点を並べた引き継ぎ資料の下書きを作ります。本人の作業は、白紙から書き起こすことから、下書きを直すことに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・商社 属人化解消
詳しく見る →
UC-0048

翌週の出荷量を予測して物流センターの日別の必要人員を決める

WMSの出荷実績と、荷主から届く販促の連絡、祝日の並びを入力に、翌週の日別の出荷件数を時系列予測で見込み、工程ごとに必要な人数を上振れ・下振れの幅つきで計算します。計画担当の作業は、実績を集めて勘で件数を置くことから、出てきた人数の幅を見て派遣の発注数を決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
Python 構成例 物流 EC・小売 判断支援
詳しく見る →
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
詳しく見る →