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利用ツール:Python× 利用ツール:AWS Textract× 主な効果:属人化解消× AI機能:対話× AI機能:翻訳× AI機能:予測× AI機能:検索(RAG)×
UC-0132

失注・保留のまま止まった案件から、今月声をかけ直す先を選んで再提案の切り口まで作る

過去に失注・保留になった案件の記録を入力に、いま声をかけ直す価値のある先を順位づけし、再提案の切り口と連絡文の下書きまで作ります。営業の作業は、記録を掘り返すことから、示された案件の当たり方を決め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
Google Apps Script 構成例 マーケティング IT・SaaS・商社 属人化解消
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UC-0081

滞留している売掛金の督促の優先順位を決めて連絡文の下書きを作る

毎月の消込が終わった後に残る期日超過の売掛金を入力に、取引先ごとの入金実績から入金の見込み日と遅れの異常さを計算し、社内で決めた式で督促の順番を並べ、連絡文の下書きまで作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 経理 IT・SaaS・商社 判断支援
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UC-0078

過去の技術報告書から類似の検討結果を根拠付きで探して開発の重複をなくす

「昔、似た材料で検討した気がする」という問いに対し、20年分の技術報告書と検討書から該当箇所を探し、報告書名・年度・担当者・ページを示した回答案を返します。研究開発者の作業は、共有フォルダを探して経験の長い技術者に聞くことから、示された原典を読んで判断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 品質管理 その他・医療 判断支援
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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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UC-0041

過去の試作データから次に試す実験条件を絞り込んで試作回数を減らす

これまでに行った試作の「条件」と「結果」を入力に、次に試す価値が高い条件の候補を複数出します。あわせて、その条件が選ばれた理由を文章で示します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 品質管理 その他・医療 判断支援
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