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入荷予定と荷卸しの実績から、翌日のバースの時間割を組んで待ち時間を減らす
翌日入ってくる便ごとに、荷卸しにかかる時間を過去の実績から見込み、その見込みをもとにバース（荷受け場）の時間割を組みます。トラックが同じ時刻に重なるのを前日のうちにならし、構内での待ち時間を短くします。
詳しく見る → UC-0186社員紹介の受付から選考の進捗までを回して、紹介した社員へ状況を返す
社員が知人を紹介する制度の受付を1つのフォームに寄せ、募集中のポジションの候補を出し、選考の段階が変わるたびに紹介した社員へ返す文面を下書きします。担当者の作業は、経路をまたいだ情報集めから、下書きの確認に変わります。
詳しく見る → UC-0180倉庫の保管場所を出荷実績から見直して、取り出しの短い配置案を出す
倉庫のどの棚に何を置くかの見直しを対象にします。直近12か月の出荷実績と棚の条件を渡すと、出荷が多い品目を手前へ、一緒に出る品目を近くへ動かす配置案が、移動の手間と効果を添えて出ます。集計と可否の判断の時間が減ります。
詳しく見る → UC-0126退職者と選考辞退者へのヒアリングをAIとの対話で行い、理由を集計する
退職者と選考辞退者に、決めた設問に沿ってAIとの対話で答えてもらい、回答を分類して月次で集計します。人事の作業は、1人ずつ面談して記録することから、集まった回答を読んで改善につなげることに変わります。
詳しく見る → UC-0111既存顧客の解約の兆しを利用状況と問い合わせから拾って、フォローの順番を決める
製品の利用ログ、問い合わせ履歴、請求の状況を入力に、顧客ごとの解約の確率を出し、問い合わせ本文から読み取れる不満の中身を添えて、フォローする順番の案を作ります。
詳しく見る → UC-0105補助金・助成金の申請書の下書きを、公募要領と社内資料から作る
公募要領と社内の資料を入力に、審査項目に対応づけた事業計画書の下書きと、必要書類の一覧を作ります。担当者の作業は、白紙から書き起こすことから、下書きを自社の言葉に直して数値を確かめることに変わります。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0055店舗に付いたGoogleの口コミを読み分けて、返信案と本部への報告を作る
店舗に付いたGoogleの口コミを読み、そのまま返信してよいものと、本部が事実を確かめてから対応すべき苦情とに分けます。前者には口コミの中身に触れた返信案を作り、後者は本部へ報告に回します。
詳しく見る → UC-0050求人原稿を法令と社内ルールに照らして出稿前にチェックする
求人媒体へ出す前の原稿を入力に、法令上の必須記載の欠落、使ってはいけない表現、社内の表記ルール違反を一度に洗い出し、指摘箇所と修正案を一覧で返します。担当者の作業は、全文を読み比べることから、指摘を採るか採らないかを判断することに変わります。
詳しく見る → UC-0047広告やLPの表現を景品表示法と社内基準に照らして一次チェックする
公開前の広告文やLP、メールマガジン、SNS投稿の原稿を、社内のNG表現集や過去の指摘記録と一緒に生成AIへ渡し、「No.1」「最安」「今だけ」などの要確認箇所を、社内基準の番号と理由、必要な根拠資料を付けた表にします。違法か適法かは人が判断し、減るのは該当表現の洗い出しと指摘コメントを書く時間です。
詳しく見る → 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。
詳しく見る → UC-0046クレーム電話の応対練習でAIに顧客役をさせ、振り返りまで行う
クレーム電話の応対研修で、SV（スーパーバイザー）が演じていた顧客役を生成AIに任せます。顧客の状況や怒りの段階を書いた「シナリオカード」と評価の観点表を渡すと、AIが音声で顧客を演じ、根拠の発言を引用した振り返りの下書きまで作ります。SVの時間が、顧客役と口頭の指導から記録の確認に変わります。
詳しく見る → UC-0037予約前の問い合わせに多言語のチャットで一次回答する
予約や来店の前に届く「大浴場は何時まで入れますか」「駅から送迎はありますか」「ベビーベッドは借りられますか」といった問い合わせに、自社の案内資料を根拠にして、質問が書かれた言語のまま回答を返す構成です。
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