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業界:飲食× 業界:医療× 業務:要約× 業務:データ入力・転記× AI機能:対話× AI機能:エージェント× AI機能:要約×
UC-0225

取引先監査の提出資料を読み込んで、当日に聞くべき論点を先にまとめる

取引先が監査の前に提出する資料を読み込み、必要な記載があるか、前回の監査から何が変わったか、当日に確認すべき論点は何かを整理します。監査を担当する人の作業は、数十ページを読み通すことから、整理された内容を確か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
Azure AI 構成例 購買 その他・医療 品質標準化
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UC-0154

面接の評価コメントを候補者ごとにそろえて、合否会議の比較表にする

面接官が残した評価コメントを入力に、募集要件の観点ごとに要約と引用を割り付け、候補者を横並びにした比較表を作ります。新しく評価を書くのではなく、すでにあるコメントをそろえる作業です。合否会議の前の読み直しと転記が減ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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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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UC-0017

公開特許公報を要約して自社領域との関連を整理する

公開特許公報を入力に、「何を解決しようとしている発明か」「どういう構成か」「請求項1の範囲は何か」を定型の観点で要約させ、自社の技術領域との関連度を分類させます。

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