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業界:物流× 業界:建設× 部門:営業× AI機能:エージェント× AI機能:校正× AI機能:判定× AI機能:画像認識×
UC-0189

退去立会いの写真から、入居時との差と原状回復の負担区分の一次案を作る

退去立会いで撮った部屋の写真を、入居時の写真と部位ごとに突き合わせ、変わった箇所を一覧にします。原状回復の負担区分は一次案までを機械が出し、決めるのは人です。退去者との金銭のやり取りに直結する判断は自動化しません。

想定削減率
60%
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 その他・不動産 判断支援
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UC-0177

契約書の条番号のずれと別紙の参照漏れ、定義語の不統一を締結前に点検する

契約書の本文を入力に、「第◯条に定める」といった相互参照が実在する条を指しているか、引用された別紙が添付されているか、定義した語が本文で一貫して使われているかを点検し、食い違いを箇所つきで一覧にします。担当者の作業は、通しで読んで番号を追うことから、指摘を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
72%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 営業 IT・SaaS・商社 品質標準化
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UC-0136

官公庁・自治体の入札公告を毎週巡回して、自社が応札できる案件と締切を洗い出す

複数の発注機関に散らばった入札公告を定期的に集め、自社の資格・実績・体制に照らして応札できるかを仕分けます。担当者の作業は、サイトを回って探すことから、絞られた案件を見て応札の可否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 営業 IT・SaaS・商社 工数削減
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UC-0127

入札・提案書の要求事項に対する記載漏れを、提出前に点検する

仕様書やRFPから要求事項を1件ずつ取り出し、提案書のどこで答えているかを対応付けて、記載のないものを一覧にします。取りまとめ担当の作業は、全文を突き合わせて読むことから、挙がった未対応の箇所を確かめて埋めることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 営業 IT・SaaS・広告 品質標準化
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UC-0110

取引先の信用不安の兆しを毎週巡回して、与信の見直しが要る先を洗い出す

与信限度を設定している取引先について、官報の公告と公開情報を毎週巡回し、信用不安の兆しを引用つきで一覧にします。何も見つからなかった先は「異常なし」として静かに落とします。

想定削減率
68%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Make 構成例 営業 IT・SaaS・商社 判断支援
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UC-0082

物件の写真を仕分けて、掲載用の並び順と説明文の下書きまで作る

現地で撮った写真を入力に、部屋のどこを写したものかを判定して掲載順に並べ替え、掲載に使えない写真を取り除いたうえで、物件データベースの値をもとに説明文の下書きを作ります。掲載担当の作業は、写真を1枚ずつ見て分けることから、並んだ結果を確認して直すことに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 マーケティング その他・不動産 品質標準化
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