ユースケースを検索

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:飲食× 業界:その他× 課題:確認ミスが多い× AI機能:抽出× AI機能:分類× AI機能:翻訳× AI機能:校正×
UC-0140

学会発表と論文の英文原稿を、投稿前に校正して用語と表記をそろえる

英文の原稿を入力に、文法と語法の修正案、社内用語集との食い違い、投稿規程(語数・見出し・単位表記)に反する箇所を、根拠付きの指摘リストとして受け取ります。書き手の作業は、自分で見直すことから、指摘を採否することに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 研究開発 IT・SaaS・その他 品質標準化
詳しく見る →
UC-0112

取扱説明書を改訂したときに、旧版との差分と表記のゆれを出荷前に点検する

改訂前後の取扱説明書を入力に、変わった箇所だけを抜き出し、その箇所が社内の表記ルールと用語集に沿っているかを点検します。直し忘れた旧仕様の記述や、訳語の不一致も指摘します。

想定削減率
64%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 品質管理 IT・SaaS・その他 品質標準化
詳しく見る →
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
詳しく見る →
UC-0033

応募書類を募集要件と突き合わせて一次確認の所見を作る

応募者から届いた職務経歴書と履歴書を入力に、ポジションごとの募集要件の項目を1つずつ見て、その要件について書類のどこに何と書かれているかを原文の引用付きで並べた一覧を作ります。採用担当の作業は、数ページの職務経歴書を最初から読んで要件を思い出しながら照合することから、要件ごとに並んだ引用を見て原本で裏を取ることに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 人事 IT・SaaS・その他 品質標準化
詳しく見る →
UC-0025

社外に出す文章の誤字と表記ゆれを社内ルールで一括チェックする

公開前の原稿と、自社で決めた表記ルールの一覧を入力に、誤字・脱字、表記ゆれ、文体の不統一、社名や商品名の誤りを指摘させる構成です。AIに文章を書き換えさせるのではなく、「どこが、どのルールに、どう反しているか」を一覧で返させます。

想定削減率
70%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Google Apps Script 構成例 マーケティング IT・SaaS・その他 品質標準化
詳しく見る →
UC-0022

作業手順書を用語集付きで多言語に翻訳する

日本語の作業手順書を入力に、社内で決めた対訳用語集を適用して、ベトナム語・インドネシア語・英語の版を作る構成です。設備名、工程名、治具の呼び方といった社内用語が、毎回同じ訳語になります。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
最小構成
Google Apps Script 構成例 品質管理 宿泊・建設 品質標準化
詳しく見る →