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業界:教育× 業界:自治体× 業界:建設× 課題:人手が足りない× AI機能:判定× AI機能:対話× AI機能:校正×
UC-0166

運行記録と点呼記録を突き合わせて、拘束時間と休息期間の基準に外れた運行を洗い出す

運行記録と点呼記録を毎日突き合わせ、拘束時間・休息期間・連続運転時間を機械で計算して、基準を外れた運行と外れそうな人を朝の一覧に出します。運行管理者の作業は、400運行を目で追うことから、印の付いた運行を確かめることに変わります。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 物流 小売・建設 品質標準化
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UC-0135

グループ会社どうしの債権債務を月次で突き合わせて、差異の原因まで切り分ける

グループ各社が出した債権・債務の明細を入力に、合う組を機械的に消し込み、残った差異を原因の型に分けて、相手会社への問い合わせ文まで作ります。連結担当の作業は、差異を探すことから、切り分けられた差異を確かめることに変わります。

想定削減率
56%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 経理 商社・小売 判断支援
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UC-0109

取適法の記載事項と支払期日を毎月点検して、是正が要る取引を洗い出す

発注データ・支払データ・取引先マスタを入力に、書面の記載事項の欠け、支払期日が受領日から60日を超えていないか、実際の支払が期日を過ぎていないかを点検し、是正が要る取引を一覧にします。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 法務 IT・SaaS・商社 入力漏れ削減
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UC-0097

代表電話の一次受けをAIの音声応対で行い、用件を記録して担当へ回す

代表電話にかかってきた電話をAIが一次で受け、相手と用件と緊急かどうかを聞き取って記録します。受付担当の作業は、全件を受けて取り次ぐことから、記録された用件を確認して担当へ回すことに変わります。

想定削減率
72%
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 不動産・士業 対応スピード向上
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UC-0075

応募者からの選考中の問い合わせにチャットで一次回答する

中途採用の選考中に応募者から届く「選考はどこまで進んでいるか」「面接は対面かオンラインか」といった問い合わせに、募集要項と応募者へ開示済みの案内だけを根拠にして、その場で一次回答を返す構成です。合否や評価に触れる質問には答えさせず、採用担当へ引き継ぎます。

想定削減率
58%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0021

社内のIT問い合わせをチャットで一次対応する

社員が Teams のチャットで「VPNがつながらない」「共有フォルダに入れない」と書くと、情報システム部が SharePoint に置いている手順書とFAQを根拠に、その場で回答が返る構成です。回答には参照した文書へのリンクが付きます。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 情報システム 保険・教育 対応スピード向上
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