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業界:小売× 業界:宿泊× 業界:EC× 業界:広告× AI機能:画像認識× AI機能:対話× AI機能:抽出×
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-0182

設備の点検写真を前回と同じ画角で撮り、前回との違いから劣化の進み方を見る

定期点検で撮る設備の写真を対象にします。同じ箇所を同じ画角で撮り、その箇所の前回・前々回の写真と3枚まとめてAIに渡すと、前回から変わったかどうかと、どこがどう変わったかを返します。前回の写真を探して見比べる作業がなくなります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 品質管理 医療・宿泊 品質標準化
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UC-0171

ライセンス先から届くロイヤルティ報告を読み取って、契約条件どおりかを点検する

ライセンス先から届く報告書を入力に、対象製品・数量・売上・控除項目・算定額を抽出し、契約書に定めた料率・最低保証・控除の範囲と突き合わせて、食い違いを一覧にします。担当者の作業は、報告書を読んで電卓を叩くことから、指摘を検証して相手先へ問い合わせることに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Azure AI 構成例 法務 IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0163

販売店・加盟店が作る販促物を毎月点検して、ロゴと商標表示の逸脱を見つける

販売店や加盟店が作った販促物を毎月まとめて取り込み、ロゴの見え方と商標表示の使い方を点検して、ガイドラインから外れている疑いを条項つきで挙げます。担当者の作業は、120点を順番に開いて見ることから、挙がった疑いに是正を求めるかどうかを決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
Gemini 構成例 マーケティング EC・宿泊 品質標準化
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UC-0158

顧客から届いた荷傷み・誤品の申告を、出荷時の記録と写真で切り分ける

顧客から届いた荷傷み・誤品の申告写真と、出荷時に撮った荷姿の写真を並べて突き合わせ、原因が自社の出荷か輸送中かを一次的に切り分けます。担当者の作業は、記録と写真を探して見比べることから、出てきた切り分け結果を確かめることに変わります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 カスタマーサポート EC・小売 判断支援
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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-0150

製造現場で見つけた不良品を写真で見分けて、不良区分と発生工程の記録にする

現場で撮った不良品の写真を入力に、不良区分の候補と記録票の下書きを作ります。作業者は、紙の不良票に書いて後から入力することから、写真を撮って候補を選ぶことに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 品質管理 EC・小売 入力漏れ削減
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UC-0138

求人媒体から届く応募通知を読み取って、応募者台帳に一本化する

複数の求人媒体から届く応募通知メールを入力に、氏名・連絡先・応募職種・応募拠点・経歴の要点を抽出し、1つの応募者台帳へ自動で追記します。担当者の作業は、転記から、抽出結果の確認と初回連絡に変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 人事 人材・介護 入力漏れ削減
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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-0125

返品された商品の状態を写真で見分けて、再販・補修・廃棄に仕分ける

返品された商品と付属品の写真を入力に、社内の判定基準に当てはめて再販・補修・廃棄の候補を示します。検品担当の作業は、状態を一から見て判断することから、示された候補と根拠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
半自動化
Power Automate 構成例 カスタマーサポート EC・小売 品質標準化
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UC-0120

ドライブレコーダーの映像から、危険な運転の場面を拾って指導に使う

ドライブレコーダーが記録したイベント映像を入力に、実際に危険があった場面と、段差などによる誤検知を分けます。安全運転管理者の作業は、全件の映像を見ることから、絞り込まれた場面を見て指導の材料に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 医療・小売 品質標準化
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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-0106

入荷した貨物の破損と員数違いを写真で記録して、運送会社への申し立て資料を作る

入荷した貨物をスマートフォンで撮った写真を入力に、外装の破損、荷崩れ、荷札の記載、個口数を読み取り、検品記録の下書きを作ります。異常があれば運送会社への申し立て文も同時に用意します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 物流 商社・小売 入力漏れ削減
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UC-0096

店舗の巡回チェックを写真で行い、基準との差と是正依頼を作る

巡回で撮った店舗の写真を入力に、掲示物の掲出、什器の配置、保管ラベルの記載といった基準との差を洗い出し、是正依頼の下書きまで作ります。スーパーバイザーの作業は、写真を整理して報告書を書くことから、指摘を確かめて店長に伝えることに変わります。

想定削減率
66%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 品質管理 介護・宿泊 品質標準化
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UC-0085

代理店からの在庫・納期の問い合わせに、チャットで一次回答する

代理店からの「この型番は在庫があるか」「いつ入るか」という問い合わせに、型番を特定して基幹システムの在庫と受注残を照会し、チャットで一次回答します。営業事務の作業は、電話を受けて画面を開いて調べることから、答えられなかった質問と例外の対応に変わります。

想定削減率
69%
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 商社・小売 対応スピード向上
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UC-0046

クレーム電話の応対練習でAIに顧客役をさせ、振り返りまで行う

クレーム電話の応対研修で、SV(スーパーバイザー)が演じていた顧客役を生成AIに任せます。顧客の状況や怒りの段階を書いた「シナリオカード」と評価の観点表を渡すと、AIが音声で顧客を演じ、根拠の発言を引用した振り返りの下書きまで作ります。SVの時間が、顧客役と口頭の指導から記録の確認に変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 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-0037

予約前の問い合わせに多言語のチャットで一次回答する

予約や来店の前に届く「大浴場は何時まで入れますか」「駅から送迎はありますか」「ベビーベッドは借りられますか」といった問い合わせに、自社の案内資料を根拠にして、質問が書かれた言語のまま回答を返す構成です。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 カスタマーサポート 不動産・宿泊 品質標準化
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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-0024

出荷前の荷姿写真から荷札の不備と積付け不良を見つける

出荷直前に撮った荷姿の写真を入力に、荷札の出荷番号と届け先を読み取って出荷指示データと突き合わせ、さらに「取扱表示のラベルが貼られているか」「段ボールが潰れていないか」「パレットからはみ出していないか」を判定する構成です。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 物流 EC・小売 品質標準化
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