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利用ツール:ChatGPT× 業界:物流× 業界:自治体× AI機能:生成× AI機能:校正× AI機能:予測×
UC-0127

入札・提案書の要求事項に対する記載漏れを、提出前に点検する

仕様書やRFPから要求事項を1件ずつ取り出し、提案書のどこで答えているかを対応付けて、記載のないものを一覧にします。取りまとめ担当の作業は、全文を突き合わせて読むことから、挙がった未対応の箇所を確かめて埋めることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 営業 IT・SaaS・広告 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-0091

希望とスキルと法令の制約を満たすシフト表の原案を作る

工程ごとの必要人数、資格、法令の制約、本人の休み希望を入力に、条件を満たすシフト表の原案を作ります。管理者の作業は、白紙の表を埋めて何度も組み直すことから、出てきた原案を見て調整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 人事 介護・医療 判断支援
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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-0023

売掛金の入金予測から13週の資金繰り表を作る

売掛金の残高一覧と過去3年の入金実績を入力に、請求1件ごとに「支払期日どおりに入金されるか」の確率を予測し、週別の入金見込みを積み上げる構成です。標準ケースと悲観ケースの2本を出します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 財務 商社・建設 判断支援
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