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該当ユースケース 8 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
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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-0176

同業他社の求人と処遇の条件を毎月巡回して、自社の募集条件の見直し材料にする

公開されている他社の求人情報を毎月巡回し、職種ごとに給与レンジ・勤務地・働き方・必須要件・歓迎要件を同じ観点で整理して、自社の募集条件との差を一覧にします。担当者の作業は、求人サイトを見て回って表にまとめることから、整理された比較を読んで条件を決めることに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0146

出願前の特許明細書で、図面の符号と用語の食い違いを点検する

特許事務所から届いた明細書案を入力に、図面の符号と本文の対応、同じ部材を指す語のゆれ、請求項の語が明細書に説明されているかを一覧にします。担当者の作業は、全文を目で追うことから、指摘された箇所を確かめることに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 知財 IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0099

社内規程を改定したときに、他の規程や様式との食い違いを洗い出す

規程の改定案を入力に、他の規程からの参照、用語の定義、数値や期間の食い違いを洗い出します。法務担当の作業は、影響しそうな規程を記憶で探して読み比べることから、指摘された箇所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
半自動化
Claude 構成例 法務 IT・SaaS・士業 品質標準化
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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
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UC-0069

面接の日程調整メールを読み取って、面接官の空きと突き合わせた候補日と返信案を作る

候補者から届いたメールの自由文から希望日時を読み取り、面接官のカレンダーの空きと突き合わせて、提示できる候補日と返信文の案を作ります。採用担当の作業は、メールを読んで複数のカレンダーを開いて突き合わせることから、できあがった案を確認して送ることに変わります。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 人事 IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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UC-0050

求人原稿を法令と社内ルールに照らして出稿前にチェックする

求人媒体へ出す前の原稿を入力に、法令上の必須記載の欠落、使ってはいけない表現、社内の表記ルール違反を一度に洗い出し、指摘箇所と修正案を一覧で返します。担当者の作業は、全文を読み比べることから、指摘を採るか採らないかを判断することに変わります。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 人事 IT・SaaS・人材 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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