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業界:物流× 業界:自治体× 業務:データ入力・転記× AI機能:対話× AI機能:画像認識× AI機能:抽出×
UC-0138

求人媒体から届く応募通知を読み取って、応募者台帳に一本化する

複数の求人媒体から届く応募通知メールを入力に、氏名・連絡先・応募職種・応募拠点・経歴の要点を抽出し、1つの応募者台帳へ自動で追記します。担当者の作業は、転記から、抽出結果の確認と初回連絡に変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 人事 人材・介護 入力漏れ削減
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UC-0040

現場で撮った工事写真を仕分けして電子納品用の写真管理項目を作る

現場で撮影した工事写真を入力に、写真に写っている黒板の文字を読み取り、撮影日時と合わせて、電子納品で求められる写真管理項目の下書きを作ります。写真区分、工種、写真タイトル、撮影箇所といった項目が、1枚ずつ打ち込む前に埋まった状態になります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 品質管理 不動産・建設 入力漏れ削減
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UC-0031

仕入先からの納期回答メールを読み取って発注残の納期を更新する

仕入先から届く納期回答のメールを入力に、発注番号、品番、数量、回答された納期、分納の有無を取り出し、発注残台帳の該当行と突き合わせます。当初の希望納期より遅れているものには遅延の印を付け、台帳を更新します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 物流 商社・建設 入力漏れ削減
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UC-0024

出荷前の荷姿写真から荷札の不備と積付け不良を見つける

出荷直前に撮った荷姿の写真を入力に、荷札の出荷番号と届け先を読み取って出荷指示データと突き合わせ、さらに「取扱表示のラベルが貼られているか」「段ボールが潰れていないか」「パレットからはみ出していないか」を判定する構成です。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 物流 EC・小売 品質標準化
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