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業務:記録・議事録作成× 業務:比較検討× AI機能:抽出× AI機能:要約× AI機能:検索(RAG)× AI機能:対話× AI機能:予測×
UC-0205

審議会・委員会の文字起こしから公開用の会議録要旨を作り、個人情報の点検と公用文の表記の校正まで済ませる

審議会や委員会の文字起こしを、Word の Copilot で議題ごとの要旨にまとめ、発言者を「委員長」「委員A」の表記にそろえます。あわせて、公開前に消すべき個人情報や非公開案件の記載の候補を挙げさせ、表記を自団体の基準にそろえる校正までを1つの文書の中で済ませます。

想定削減率
62%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 総務 その他・自治体 品質標準化
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UC-0203

カジュアル面談の記録から、一次面接の面接官に渡す引き継ぎメモを作る

カジュアル面談の文字起こしや手書きメモを渡すと、候補者の関心事・懸念・志向・次に確かめることの4欄にまとめた引き継ぎメモの案を作ります。採用担当は案を確かめて、一次面接の面接官へ渡します。

想定削減率
68%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0199

設備投資の稟議に付ける投資回収の試算と、過去の投資実績との比較を作る

投資稟議の申請資料を入力に、投資額・効果額・耐用年数・稼働率といった前提値を抜き出し、判断に必要なのに書かれていない前提を指摘したうえで、過去に承認した類似の投資とその実績を並べます。担当者の作業は、資料を読んで前提を拾い集めることから、そろった数字を見て審査す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
Claude 構成例 経営企画 IT・SaaS・小売 判断支援
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UC-0194

面接官の練習をAIに候補者役をさせて行い、質問の癖と聞いてはいけない事項を点検する

募集職種と候補者像を入力に、AIが候補者役を務めて模擬面接を行い、面接官が投げた質問を「適性と能力を見る質問だったか」「聞いてはいけない事項に触れていないか」「深掘りができていたか」に整理します。人事は、全員の練習に付き添うことから、指導が必要な人と話すことへ変わります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0191

入荷予定と荷卸しの実績から、翌日のバースの時間割を組んで待ち時間を減らす

翌日入ってくる便ごとに、荷卸しにかかる時間を過去の実績から見込み、その見込みをもとにバース(荷受け場)の時間割を組みます。トラックが同じ時刻に重なるのを前日のうちにならし、構内での待ち時間を短くします。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Make 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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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-0178

設計変更の影響範囲を、部品表と図面と手配の状況から洗い出す

設計変更が確定した時点を起点にします。変更する部品番号と図面番号を渡すと、部品表の上位展開、図面や取扱説明書の横断検索、発注残や在庫の照会をまとめて行い、影響を受ける製品と文書と手配の一覧を根拠付きで出します。探し回る作業がなくなります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 生産 IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-0173

仕入先の納期・品質・対応を毎月集計して、取引先評価の資料にする

発注・検収の記録、受入検査の結果、不適合の報告、仕入先とのメールを入力に、納期遵守率や不適合率といった数字と、対応の質についての所見を合わせた月次のカルテを仕入先ごとに作ります。担当者の作業は、評価のたびに集計し直すことから、たまった記録を読んで判断することに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 品質管理 商社・小売 判断支援
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UC-0170

中途入社者の立ち上がりを、入社後の面談をAIとの対話で行って追い、定着のリスクを拾う

中途入社者に対して、入社1か月後と3か月後にチャットで一次ヒアリングを行い、回答を「業務の立ち上がり」「人間関係」「期待とのずれ」「必要な支援」の4つの論点に整理します。人事の作業は、全員と面談することから、整理結果を読んで支援が要る人とだけ面談することに変わります。

想定削減率
57%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 属人化解消
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UC-0162

社員インタビューの録音から、採用広報の記事と募集要項の下書きを作る

社員インタビューの録音の文字起こしを入力に、採用広報の記事の下書きと、募集要項の魅力づけの文面を作ります。担当者の作業は、録音を聞き直して一から書くことから、下書きを本人の発言と突き合わせることに変わります。

想定削減率
61%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 採用 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0157

購買の引き合い仕様書を、依頼部門とのAIとの対話で必要事項を埋めてから作る

購買依頼を出した人に、AIがその場で質問します。購買の区分を聞き、区分ごとに決まった項目を順に埋めさせ、引き合い仕様書の下書きまで作ります。購買担当がメールで何往復も確認する作業がなくなります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 生産 医療・宿泊 品質標準化
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UC-0154

面接の評価コメントを候補者ごとにそろえて、合否会議の比較表にする

面接官が残した評価コメントを入力に、募集要件の観点ごとに要約と引用を割り付け、候補者を横並びにした比較表を作ります。新しく評価を書くのではなく、すでにあるコメントをそろえる作業です。合否会議の前の読み直しと転記が減ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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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-0126

退職者と選考辞退者へのヒアリングをAIとの対話で行い、理由を集計する

退職者と選考辞退者に、決めた設問に沿ってAIとの対話で答えてもらい、回答を分類して月次で集計します。人事の作業は、1人ずつ面談して記録することから、集まった回答を読んで改善につなげることに変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0122

交代勤務の申し送りを音声で残して、次の担当が読める要点にする

交代前の申し送りを録音し、文字起こしして、案件ごとの要点と未完了事項に整理します。担当者の作業は、話しながらメモを取ることから、整理された内容を確かめて補うことに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 カスタマーサポート EC・保険 品質標準化
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UC-0114

内部監査とISO審査の記録から、指摘事項と是正の進捗を管理する

監査の記録を入力に、指摘事項を1件ずつ台帳の形に整理し、是正の期限と進捗を追えるようにします。事務局の作業は、報告書を読み直して転記することから、整理された指摘を確かめて各部門に回すことに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 品質管理 IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0108

納付期限が来る特許を、事業での使用状況と照らして維持と放棄の判断材料を作る

翌々月に特許料の納付期限が来る権利を一覧にし、公報から請求項の要点を取り出して、自社の製品仕様や事業計画と突き合わせた検討表を作ります。維持する理由と放棄してよい理由の両方を並べます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 知財 IT・SaaS・その他 判断支援
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UC-0098

新製品の仕様から、他社特許に触れていないかを一次調査する

開発中の製品の仕様を入力に、関係しそうな他社特許を絞り込み、請求項と自社仕様の対応表を作ります。知財担当の作業は、検索式を組んで数百件を目で選り分けることから、絞り込まれた候補を読んで判断することに変わります。

想定削減率
65%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 知財 IT・SaaS・医療 判断支援
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UC-0097

代表電話の一次受けをAIの音声応対で行い、用件を記録して担当へ回す

代表電話にかかってきた電話をAIが一次で受け、相手と用件と緊急かどうかを聞き取って記録します。受付担当の作業は、全件を受けて取り次ぐことから、記録された用件を確認して担当へ回すことに変わります。

想定削減率
72%
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 不動産・士業 対応スピード向上
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UC-0087

動きの止まった商談を洗い出して、次の一手の案までそろえる

営業支援システムの商談データと活動履歴を入力に、過去の受注・失注の実績から「このまま動かなければ失注しやすい」案件の特徴を数値化し、止まりかけている商談を並べます。あわせて、最後のやり取りから止まっている理由の候補と、次の一手の案を出します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 営業 IT・SaaS・商社 判断支援
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UC-0078

過去の技術報告書から類似の検討結果を根拠付きで探して開発の重複をなくす

「昔、似た材料で検討した気がする」という問いに対し、20年分の技術報告書と検討書から該当箇所を探し、報告書名・年度・担当者・ページを示した回答案を返します。研究開発者の作業は、共有フォルダを探して経験の長い技術者に聞くことから、示された原典を読んで判断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 品質管理 その他・医療 判断支援
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UC-0076

取締役会の録音から法定の記載事項を満たす議事録の下書きを作る

取締役会の録音と事前配布の議案書を入力に、議案ごとの議事の経過の要領、述べられた意見の概要、決議事項と報告事項の区分を整理し、所定の様式に沿った議事録の下書きを作ります。決議の結果と賛否は、AIに判断させません。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 法務 IT・SaaS・不動産 入力漏れ削減
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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-0054

システム障害の対応記録とチャットのやり取りから障害報告書の下書きを作る

障害チケットの記録と対応中のチャットを入力に、発生から収束までの時系列と、影響範囲・暫定対応の欄を下書きします。担当者の作業は、ログをたどって一から書くことから、下書きの事実を確かめて原因と対策を書き足すことに変わります。

想定削減率
61%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 情報システム IT・SaaS・その他 品質標準化
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