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該当ユースケース 6 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:小売× 業界:広告× AI機能:対話× AI機能:校正× AI機能:抽出× AI機能:生成× 難易度:★★★☆☆×
UC-0171

ライセンス先から届くロイヤルティ報告を読み取って、契約条件どおりかを点検する

ライセンス先から届く報告書を入力に、対象製品・数量・売上・控除項目・算定額を抽出し、契約書に定めた料率・最低保証・控除の範囲と突き合わせて、食い違いを一覧にします。担当者の作業は、報告書を読んで電卓を叩くことから、指摘を検証して相手先へ問い合わせ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 法務 IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0129

利用部門からのデータ抽出依頼に、集計の案と結果の説明の下書きを作る

利用部門の依頼文とテーブル定義を入力に、集計の案(SQL)と、結果を読むための説明の下書きを作ります。データ担当の作業は、ゼロから書くことから、示された案を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 対応スピード向上
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UC-0127

入札・提案書の要求事項に対する記載漏れを、提出前に点検する

仕様書やRFPから要求事項を1件ずつ取り出し、提案書のどこで答えているかを対応付けて、記載のないものを一覧にします。取りまとめ担当の作業は、全文を突き合わせて読むことから、挙がった未対応の箇所を確かめて埋めることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 営業 IT・SaaS・広告 品質標準化
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UC-0118

保有個人データの台帳を作り、公表項目と実態の食い違いを洗い出す

システムの仕様書と業務の手順書を入力に、どこにどんな個人データがあるかを洗い出し、公表している利用目的と照らして食い違いを一覧にします。担当者の作業は、関係者に聞いて回ることから、出てきた候補を確かめることに変わります。

想定削減率
69%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 情報システム IT・SaaS・人材 品質標準化
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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-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。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 カスタマーサポート 不動産・宿泊 品質標準化
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