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業界:自治体× 業界:商社× 業界:飲食× 部門:物流× AI機能:抽出× AI機能:予測× AI機能:翻訳×
UC-0063

需要のばらつきから発注点と発注量を決めて、毎週の発注案を出す

過去の出荷実績と調達リードタイムから品目ごとの発注点と発注量を計算し、仕入先からの連絡や営業の情報を読み取って補正の根拠を添えた発注案を毎週出します。購買担当の作業は、在庫と実績を見て発注量を決めることから、提示された案を確認す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 物流 EC・商社 判断支援
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UC-0035

海外取引先との英文メールを要点整理して返信案まで作る

海外の仕入先や物流業者から届いた英文メールを入力に、スレッド全体の要点、相手が求めていること、こちらが返すべき事項の一覧を日本語で受け取ります。続けて、社内の用語集と定型表現に沿った英文の返信案を作らせます。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 物流 商社・宿泊 品質標準化
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UC-0031

仕入先からの納期回答メールを読み取って発注残の納期を更新する

仕入先から届く納期回答のメールを入力に、発注番号、品番、数量、回答された納期、分納の有無を取り出し、発注残台帳の該当行と突き合わせます。当初の希望納期より遅れているものには遅延の印を付け、台帳を更新します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 物流 商社・建設 入力漏れ削減
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