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業界:IT・SaaS× 業界:医療× 業務:比較検討× AI機能:判定× AI機能:対話× AI機能:予測× AI機能:生成×
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-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-0056

現地調査メモと過去の類似見積から、工事見積の明細の初期案を作る

現地調査のメモと過去の類似見積を入力に、見積書に載せる工事項目と数量の根拠を洗い出し、明細行の骨子を作ります。単価は単価表からプログラムが引くため、AIが金額を決めることはありません。営業の作業は、明細を一から組むことから、抜けと数量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
Python 構成例 営業 IT・SaaS・不動産 品質標準化
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UC-0041

過去の試作データから次に試す実験条件を絞り込んで試作回数を減らす

これまでに行った試作の「条件」と「結果」を入力に、次に試す価値が高い条件の候補を複数出します。あわせて、その条件が選ばれた理由を文章で示します。

想定削減率
67%
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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