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業界:宿泊× 業界:医療× 業務:集計・分析× 業務:要約× AI機能:抽出× AI機能:予測× AI機能:エージェント×
UC-0171

ライセンス先から届くロイヤルティ報告を読み取って、契約条件どおりかを点検する

ライセンス先から届く報告書を入力に、対象製品・数量・売上・控除項目・算定額を抽出し、契約書に定めた料率・最低保証・控除の範囲と突き合わせて、食い違いを一覧にします。担当者の作業は、報告書を読んで電卓を叩くことから、指摘を検証して相手先へ問い合わせ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
Azure AI 構成例 法務 IT・SaaS・医療 品質標準化
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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
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UC-0103

設備の故障の兆しを、点検記録と保全履歴から拾って優先度をつける

点検記録と保全履歴を入力に、部品の交換時期、点検値の傾向、自由記述の異常の兆しを突き合わせ、優先して見るべき設備を並べます。保全担当の作業は、経験で見当をつけることから、挙がった設備を確かめ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 生産 宿泊・建設 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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UC-0026

法改正と通達の更新を毎週巡回して影響のある顧問先と規程を洗い出す

あらかじめ決めた官公庁サイトの一覧を対象に、週1回、更新されたページを見つけて内容を読み、「何が、いつから、誰に適用されるのか」を整理したうえで、顧問先台帳や社内規程と突き合わせて影響先の候補を出す構成です。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★★★
実装
本格構成
n8n 構成例 法務 保険・医療 判断支援
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