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利用ツール:Python× 利用ツール:Microsoft Copilot× 部門:経理× 部門:研究開発× AI機能:抽出× AI機能:予測× AI機能:対話×
UC-0208

知財部に届く社内の定型的な相談に、規程と過去の回答集を根拠にAIとの対話で一次回答する

社内から知財部に届く定型的な相談に、AIが相談者と対話して事実を聞き取り、知財規程と過去の回答集を根拠に一次回答します。判断が要る相談は論点を整理して知財担当へ回し、すべての相談を台帳に残します。

想定削減率
64%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 知財 IT・SaaS・商社 対応スピード向上
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UC-0139

技術者へのヒアリングをAIとの対話で行い、届け出されていない発明を掘り起こす

開発報告書や設計レビューの議事録を入力に、技術者ごとの質問案を作り、チャットで一次ヒアリングを行います。知財担当の作業は、全員と面談することから、整理済みの回答を見て出願候補だけを面談することに変わります。

想定削減率
56%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 知財 IT・SaaS・医療 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-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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