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該当ユースケース 5 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:小売× AI機能:抽出× AI機能:生成× AI機能:エージェント× AI機能:要約× 難易度:★★★☆☆×
UC-0179

原材料とエネルギーの市況を毎週巡回して、調達と価格改定の材料にする

自社が買っている原材料・包材・エネルギーについて、品目群ごとに決めた巡回先を毎週見に行かせます。公的統計の値と対象期間、出典URLを取り出し、自社の購買単価と並べた1枚にまとめるところまでを自動にします。統計を探し直す時間がなくなります。

想定削減率
66%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 経営企画 商社・小売 判断支援
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UC-0169

不具合の連絡を受けたときの初動調査を、該当ロットと過去の類似事例からまとめる

顧客から不具合の連絡が入った直後の1時間を対象にします。製造番号を渡すと、生産管理・出荷・検査記録・過去の不具合台帳をAIエージェントが順に照会し、集めた事実と類似事例を出どころ付きで一次報告の下書きにします。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 品質管理 医療・小売 対応スピード向上
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UC-0129

利用部門からのデータ抽出依頼に、集計の案と結果の説明の下書きを作る

利用部門の依頼文とテーブル定義を入力に、集計の案(SQL)と、結果を読むための説明の下書きを作ります。データ担当の作業は、ゼロから書くことから、示された案を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 対応スピード向上
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UC-0118

保有個人データの台帳を作り、公表項目と実態の食い違いを洗い出す

システムの仕様書と業務の手順書を入力に、どこにどんな個人データがあるかを洗い出し、公表している利用目的と照らして食い違いを一覧にします。担当者の作業は、関係者に聞いて回ることから、出てきた候補を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
Make 構成例 情報システム IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0069

面接の日程調整メールを読み取って、面接官の空きと突き合わせた候補日と返信案を作る

候補者から届いたメールの自由文から希望日時を読み取り、面接官のカレンダーの空きと突き合わせて、提示できる候補日と返信文の案を作ります。採用担当の作業は、メールを読んで複数のカレンダーを開いて突き合わせることから、できあがった案を確認して送ることに変わります。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 人事 IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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