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業界:商社× 業界:保険× 部門:経理× 部門:購買× 部門:情報システム× AI機能:エージェント× AI機能:予測×
UC-0197

使っているSaaSの仕様変更と提供終了の告知を毎週巡回して、影響を洗い出す

利用中のSaaSのリリースノートと管理者向け告知を毎週巡回し、変更の種類を仕分けたうえで、自社の利用状況に照らして影響のあるものだけを、期限とともに一覧にします。担当者の作業は、各サービスの告知を読んで回ることから、絞り込まれた一覧を確かめて手を打つことに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 対応スピード向上
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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-0081

滞留している売掛金の督促の優先順位を決めて連絡文の下書きを作る

毎月の消込が終わった後に残る期日超過の売掛金を入力に、取引先ごとの入金実績から入金の見込み日と遅れの異常さを計算し、社内で決めた式で督促の順番を並べ、連絡文の下書きまで作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 経理 IT・SaaS・商社 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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