ユースケースを検索

該当ユースケース 11 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
利用ツール:Python× 利用ツール:OpenSearch× 主な効果:品質標準化× AI機能:対話× AI機能:要約× AI機能:生成× AI機能:エージェント× AI機能:読み取り(OCR)×
UC-0167

社有車の運転日報と給油伝票を読み取って、車両別の費用と点検期限の台帳にする

社有車の運転日報と給油伝票を読み取って、車両別の走行距離・燃料費・燃費と、車検や点検の期限を持つ台帳に落とします。読み取った値は機械で検算し、確からしさの低い項目だけを人が直します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Azure AI 構成例 総務 不動産・医療 入力漏れ削減
詳しく見る →
UC-0156

支払う前に請求書と発注・契約を突き合わせて、二重払いと過払いを止める

受け取った請求書を、支払データを作る直前に止めて、過去の支払履歴・発注データ・契約の単価表と突き合わせます。3つのルールで判定し、止めるべきものだけを人に回します。全件を目で見る確認がなくなります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 経理 その他・士業 入力漏れ削減
詳しく見る →
UC-0131

スカウトを送る候補者を要件に照らして選び、一人ずつに合わせた文面の下書きを作る

候補者の職務経歴と募集要件を入力に、要件のどこに当たっているかを根拠付きで示し、その根拠を引いたスカウト文の下書きを作ります。採用担当の作業は、探して書くことから、示された候補と文面を確かめて送ることに変わります。

想定削減率
61%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
詳しく見る →
UC-0107

採用の選考歩留まりを毎月集計して、どこで候補者が離脱しているかを洗い出す

採用管理システムから書き出した選考ステータスを入力に、ポジションごとの応募から内定承諾までの通過率を集計し、前月との差が大きい箇所と、辞退コメントから読み取れる論点を整理します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 人事 IT・SaaS・その他 判断支援
詳しく見る →
UC-0075

応募者からの選考中の問い合わせにチャットで一次回答する

中途採用の選考中に応募者から届く「選考はどこまで進んでいるか」「面接は対面かオンラインか」といった問い合わせに、募集要項と応募者へ開示済みの案内だけを根拠にして、その場で一次回答を返す構成です。合否や評価に触れる質問には答えさせず、採用担当へ引き継ぎます。

想定削減率
58%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
詳しく見る →
UC-0073

試験の測定データからグラフと集計を作り、報告書の考察の下書きまで用意する

測定データのCSVを入力に、グラフと統計量を作り、社内様式に沿った試験報告書の下書きと考察の案を用意します。研究員の作業は、表計算でグラフを作って文章を書き起こすことから、出てきた図と下書きを見て結論を決めることに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 品質管理 IT・SaaS・医療 品質標準化
詳しく見る →
UC-0056

現地調査メモと過去の類似見積から、工事見積の明細の初期案を作る

現地調査のメモと過去の類似見積を入力に、見積書に載せる工事項目と数量の根拠を洗い出し、明細行の骨子を作ります。単価は単価表からプログラムが引くため、AIが金額を決めることはありません。営業の作業は、明細を一から組むことから、抜けと数量を確かめることに変わります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 営業 IT・SaaS・不動産 品質標準化
詳しく見る →
UC-0045

注文状況の問い合わせに受注データと配送状況を照会して回答案を作る

注文・配送・返品に関する問い合わせメールを入力に、AIが「注文の検索」「出荷状況と伝票番号の取得」「返品規定の参照」といった読み取り専用の道具を自分で選んで呼び出し、集めた事実をもとに回答案を作ります。担当者が受注管理画面と配送業者の追跡ページを行き来して調べる作業が減ります。

想定削減率
57%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 カスタマーサポート EC・小売 品質標準化
詳しく見る →
UC-0043

決算説明会の想定問答集を決算資料と過去の質疑記録から作る

決算短信・決算説明資料と過去の説明会の質疑記録を入力に、前回聞かれて今回数字が動いた論点から想定質問を出し、資料名とページを根拠に付けた回答案を作ります。数値の照合はプログラムが行い、IR担当の作業は、記録の読み返しと回答の執筆から、根拠を見て直すことに変わります。

想定削減率
62%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 経営企画 IT・SaaS・小売 品質標準化
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。

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
詳しく見る →
UC-0029

SaaSの導入前に利用規約とセキュリティ資料を確認項目に沿って一覧にする

導入を検討しているSaaSについて、公開されている利用規約、プライバシーポリシー、データ処理契約(DPA)、サブプロセッサ一覧、セキュリティに関する説明資料を読み込み、社内の確認項目に沿って一覧にします。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・自治体 判断支援
詳しく見る →