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業界:製造× 部門:カスタマーサポート× 部門:知財× 部門:購買× 部門:法務× AI機能:対話× AI機能:予測×
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-0097

代表電話の一次受けをAIの音声応対で行い、用件を記録して担当へ回す

代表電話にかかってきた電話をAIが一次で受け、相手と用件と緊急かどうかを聞き取って記録します。受付担当の作業は、全件を受けて取り次ぐことから、記録された用件を確認して担当へ回すことに変わります。

想定削減率
72%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート 不動産・士業 対応スピード向上
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UC-0085

代理店からの在庫・納期の問い合わせに、チャットで一次回答する

代理店からの「この型番は在庫があるか」「いつ入るか」という問い合わせに、型番を特定して基幹システムの在庫と受注残を照会し、チャットで一次回答します。営業事務の作業は、電話を受けて画面を開いて調べることから、答えられなかった質問と例外の対応に変わります。

想定削減率
69%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート 商社・小売 対応スピード向上
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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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