ユースケースを検索

該当ユースケース 10 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:Zapier× 利用ツール:Python× 業界:小売× AI機能:対話× AI機能:要約× AI機能:予測× AI機能:読み取り(OCR)× AI機能:翻訳×
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
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-0152

納品書の控えと受領書の未回収を追って、督促と保管までを回す

戻ってきた受領書のスキャン画像を入力に、伝票番号と受領日を読み取り、出荷実績と突き合わせて回収状況を更新します。担当者の作業は、1枚ずつ番号を見てExcelに印を付けることから、読み取り結果を確認することに変わります。

想定削減率
65%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 物流 商社・小売 入力漏れ削減
詳しく見る →
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
詳しく見る →
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
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-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
詳しく見る →
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
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。

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
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 →