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該当ユースケース 8 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:物流× 業界:小売× 業界:保険× 業界:飲食× 主な効果:属人化解消× AI機能:抽出× AI機能:予測× AI機能:検索(RAG)×
UC-0180

倉庫の保管場所を出荷実績から見直して、取り出しの短い配置案を出す

倉庫のどの棚に何を置くかの見直しを対象にします。直近12か月の出荷実績と棚の条件を渡すと、出荷が多い品目を手前へ、一緒に出る品目を近くへ動かす配置案が、移動の手間と効果を添えて出ます。集計と可否の判断の時間が減ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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UC-0133

納品先ごとに違う納品条件を、出荷現場の質問に根拠付きで答える窓口を作る

納品先ごとの覚書・納品指示書・過去のやり取りを検索できる形にし、出荷現場からの質問に、どの文書の何行目に書かれているかを添えて答えます。担当者の作業は、探して伝えることから、返ってきた答えを確かめることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート EC・小売 属人化解消
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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-0053

設備の保守マニュアルと過去の対応履歴から現場の質問に根拠付きで答える

現場からの「この型式でこのエラーが出たときはどうするか」という質問に対し、該当する設備のマニュアルと過去の対応履歴を探して、出典付きの回答案を返します。保全員の作業は、書庫と過去の日報を探すことから、示された根拠を読んで自分の設備に当てはまるかを判断することに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 品質管理 その他・医療 対応スピード向上
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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-0036

設備の点検・修理の記録を音声で入力して保全台帳に残す

保全担当者が作業を終えた直後に、その場でスマートフォンへ30秒から1分ほど話します。「3号ラインの充填機、A系統のシールヒーター。温度が上がりきらない。ヒーター本体を交換。品番はH-2140、1個。作業40分。次回、隣のB系統も同じ症状が出ていないか見ておく」。これだけです。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 品質管理 宿泊・建設 入力漏れ削減
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UC-0032

取引先の与信レビュー資料を決算書と公開情報から作る

取引先から受領した決算書のPDFを入力に、貸借対照表と損益計算書の主要な勘定科目を3期分取り出し、社内で決めてある指標(自己資本比率、流動比率、売上高の増減、営業利益率など)を計算して1枚の表に並べます。あわせて、社内基準に照らして目立つ点を箇条書きにした所見の下書きを作ります。

想定削減率
65%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 財務 商社・建設 判断支援
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UC-0011

就業規則を根拠付きで答える人事FAQを作る

従業員からの質問(「有給は半日単位で取れますか」「育休から復帰したときの時短勤務は何歳まで使えますか」)を入力に、就業規則・育児介護休業規程・給与規程などから該当条項を検索し、条項番号を明示した回答案を返します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 人事 IT・SaaS・介護 対応スピード向上
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