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業界:小売× 課題:属人化している× AI機能:対話× AI機能:校正× AI機能:要約× AI機能:予測×
UC-0199

設備投資の稟議に付ける投資回収の試算と、過去の投資実績との比較を作る

投資稟議の申請資料を入力に、投資額・効果額・耐用年数・稼働率といった前提値を抜き出し、判断に必要なのに書かれていない前提を指摘したうえで、過去に承認した類似の投資とその実績を並べます。担当者の作業は、資料を読んで前提を拾い集めることから、そろった数字を見て審査す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
Claude 構成例 経営企画 IT・SaaS・小売 判断支援
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UC-0194

面接官の練習をAIに候補者役をさせて行い、質問の癖と聞いてはいけない事項を点検する

募集職種と候補者像を入力に、AIが候補者役を務めて模擬面接を行い、面接官が投げた質問を「適性と能力を見る質問だったか」「聞いてはいけない事項に触れていないか」「深掘りができていたか」に整理します。人事は、全員の練習に付き添うことから、指導が必要な人と話すことへ変わります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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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。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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UC-0173

仕入先の納期・品質・対応を毎月集計して、取引先評価の資料にする

発注・検収の記録、受入検査の結果、不適合の報告、仕入先とのメールを入力に、納期遵守率や不適合率といった数字と、対応の質についての所見を合わせた月次のカルテを仕入先ごとに作ります。担当者の作業は、評価のたびに集計し直すことから、たまった記録を読んで判断することに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 品質管理 商社・小売 判断支援
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UC-0154

面接の評価コメントを候補者ごとにそろえて、合否会議の比較表にする

面接官が残した評価コメントを入力に、募集要件の観点ごとに要約と引用を割り付け、候補者を横並びにした比較表を作ります。新しく評価を書くのではなく、すでにあるコメントをそろえる作業です。合否会議の前の読み直しと転記が減ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0148

内定承諾から入社までの提出書類と連絡を追って、フォロー漏れと辞退の兆しを拾う

内定者ごとの提出書類の状況と、やり取りの履歴を入力に、未提出のものと返信が途絶えている人を毎朝一覧にします。担当者の作業は、Excelと受信箱を見比べて状況を思い出すことから、出てきた一覧の上から連絡す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
Zapier 構成例 人事 IT・SaaS・人材 入力漏れ削減
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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。

想定削減率
73%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0122

交代勤務の申し送りを音声で残して、次の担当が読める要点にする

交代前の申し送りを録音し、文字起こしして、案件ごとの要点と未完了事項に整理します。担当者の作業は、話しながらメモを取ることから、整理された内容を確かめて補うことに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 カスタマーサポート EC・保険 品質標準化
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UC-0116

エネルギー使用量を月次で集計して、増減の理由と見通しを出す

拠点ごとのエネルギー使用量を入力に、原単位と前年同月比を計算し、増減の要因を切り分ける材料をそろえます。担当者の作業は、数字を集めて表にすることから、出てきた増減の理由を拠点に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
Google Apps Script 構成例 生産 宿泊・小売 判断支援
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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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UC-0054

システム障害の対応記録とチャットのやり取りから障害報告書の下書きを作る

障害チケットの記録と対応中のチャットを入力に、発生から収束までの時系列と、影響範囲・暫定対応の欄を下書きします。担当者の作業は、ログをたどって一から書くことから、下書きの事実を確かめて原因と対策を書き足すことに変わります。

想定削減率
61%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 情報システム IT・SaaS・その他 品質標準化
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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。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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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。

想定削減率
60%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 マーケティング EC・小売 品質標準化
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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。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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