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業界:EC× 部門:研究開発× 部門:法務× 部門:採用× 部門:物流× AI機能:画像認識×
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-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-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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