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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
課題:判断に時間がかかる× 主な効果:品質標準化× 主な効果:属人化解消× AI機能:対話× AI機能:エージェント× AI機能:生成× AI機能:予測×
UC-0208

知財部に届く社内の定型的な相談に、規程と過去の回答集を根拠にAIとの対話で一次回答する

社内から知財部に届く定型的な相談に、AIが相談者と対話して事実を聞き取り、知財規程と過去の回答集を根拠に一次回答します。判断が要る相談は論点を整理して知財担当へ回し、すべての相談を台帳に残します。

想定削減率
64%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 知財 IT・SaaS・商社 対応スピード向上
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UC-0199

設備投資の稟議に付ける投資回収の試算と、過去の投資実績との比較を作る

投資稟議の申請資料を入力に、投資額・効果額・耐用年数・稼働率といった前提値を抜き出し、判断に必要なのに書かれていない前提を指摘したうえで、過去に承認した類似の投資とその実績を並べます。担当者の作業は、資料を読んで前提を拾い集めることから、そろった数字を見て審査することに変わります。

想定削減率
69%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 経営企画 IT・SaaS・小売 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-0139

技術者へのヒアリングをAIとの対話で行い、届け出されていない発明を掘り起こす

開発報告書や設計レビューの議事録を入力に、技術者ごとの質問案を作り、チャットで一次ヒアリングを行います。知財担当の作業は、全員と面談することから、整理済みの回答を見て出願候補だけを面談することに変わります。

想定削減率
56%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 知財 IT・SaaS・医療 属人化解消
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UC-0091

希望とスキルと法令の制約を満たすシフト表の原案を作る

工程ごとの必要人数、資格、法令の制約、本人の休み希望を入力に、条件を満たすシフト表の原案を作ります。管理者の作業は、白紙の表を埋めて何度も組み直すことから、出てきた原案を見て調整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 人事 介護・医療 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-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
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UC-0041

過去の試作データから次に試す実験条件を絞り込んで試作回数を減らす

これまでに行った試作の「条件」と「結果」を入力に、次に試す価値が高い条件の候補を複数出します。あわせて、その条件が選ばれた理由を文章で示します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 品質管理 その他・医療 判断支援
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