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該当ユースケース 3 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
業界:保険× 業界:EC× AI機能:対話× AI機能:予測× AI機能:校正× AI機能:抽出× 難易度:★★☆☆☆× 難易度:★★★★☆×
UC-0214

化粧品・健康食品の広告表現を、出稿前に社内基準と公的な考え方に照らして点検する

化粧品・健康食品・医薬部外品の広告原稿を、自社の表現ルール集に当てて、効能効果を言いすぎている疑いのある箇所を洗い出します。原文の引用・当たるルール・言い換え候補の3点セットで返し、出稿の可否は人が決めます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 マーケティング EC・その他 品質標準化
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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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UC-0044

事故の連絡内容から保険金請求の受付票と必要書類の案内を作る

電話・メール・Webフォームで届く事故の連絡文を入力に、事故日時・場所・状況・相手・けが人・警察への届出・修理先を抜き出して受付票に整えます。足りない項目の質問文と、対応表から引いた必要書類の案内メールまで下書きし、受付票の作成と書類の調べものを減らします。

想定削減率
64%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 カスタマーサポート 保険 入力漏れ削減
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