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部門:購買× 部門:法務× 課題:判断に時間がかかる× AI機能:分類× AI機能:予測× AI機能:エージェント× AI機能:対話×
UC-0165

間接材の購入依頼を、標準品と単価契約に照らして仕分け、相見積の要否まで返す

購買部門に届く間接材の購入依頼を、標準品カタログと単価契約に照らして仕分け、相見積の要否と承認者まで付けた回答案を作ります。購買担当の作業は、1件ずつ調べて答えることから、出てきた回答案の根拠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
Microsoft Copilot 構成例 購買 IT・SaaS・介護 判断支援
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UC-0157

購買の引き合い仕様書を、依頼部門とのAIとの対話で必要事項を埋めてから作る

購買依頼を出した人に、AIがその場で質問します。購買の区分を聞き、区分ごとに決まった項目を順に埋めさせ、引き合い仕様書の下書きまで作ります。購買担当がメールで何往復も確認する作業がなくなります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 生産 医療・宿泊 品質標準化
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UC-0068

法務への相談・契約審査の依頼を仕分けて、ひな形で済むものと審査が必要なものに分ける

依頼フォームに書かれた相談内容を入力に、依頼の種別、緊急度、必要書類の不足を判定し、自社ひな形で済むものと法務の審査が必要なものに分けます。法務の作業は、届いた順に内容を読んで判断することから、仕分け済みの一覧を上から処理することに変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 法務 IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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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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