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該当ユースケース 10 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:その他× 業界:宿泊× 主な効果:属人化解消× 主な効果:品質標準化× AI機能:画像認識× AI機能:検索(RAG)×
UC-0189

退去立会いの写真から、入居時との差と原状回復の負担区分の一次案を作る

退去立会いで撮った部屋の写真を、入居時の写真と部位ごとに突き合わせ、変わった箇所を一覧にします。原状回復の負担区分は一次案までを機械が出し、決めるのは人です。退去者との金銭のやり取りに直結する判断は自動化しません。

想定削減率
60%
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 その他・不動産 判断支援
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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-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-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-0144

社内の業務手順書が実態と合っているかを点検して、改訂が要るものを洗い出す

業務手順書を入力に、その手順書が前提としている画面名・帳票の様式・社内規程・部署名・システム名を抜き出し、現在の正本と照らして食い違う箇所を出します。文書管理の担当は、全部を読み返す作業から、指摘された箇所を確認する作業に変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 情報システム IT・SaaS・その他 品質標準化
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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-0084

固定資産の現物確認をスマートフォンの撮影で行い、台帳との差異を洗い出す

現場でスマートフォンから資産を撮影すると、資産管理シールのコードと印字番号を読み取り、固定資産台帳と突き合わせて、その場で「台帳どおり」「場所が違う」「台帳にない」を判定します。担当者の作業は、台帳を印刷して現物を探し歩き、確認結果を後から入力することから、撮って結果を確かめることに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 経理 その他・医療 入力漏れ削減
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UC-0082

物件の写真を仕分けて、掲載用の並び順と説明文の下書きまで作る

現地で撮った写真を入力に、部屋のどこを写したものかを判定して掲載順に並べ替え、掲載に使えない写真を取り除いたうえで、物件データベースの値をもとに説明文の下書きを作ります。掲載担当の作業は、写真を1枚ずつ見て分けることから、並んだ結果を確認して直すことに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 マーケティング その他・不動産 品質標準化
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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-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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