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業界:EC× 業界:教育× 業界:建設× 業務:集計・分析× 業務:比較検討× AI機能:判定× AI機能:対話× AI機能:検索(RAG)×
UC-0190

販売奨励金・リベートの支払額を、契約の条件と販売実績から検算する

取引先と結んだ販売奨励金(リベート)の契約書から、支払の条件をAIに読み取らせて条件テーブルにします。そのテーブルと販売実績から支払額を機械で計算し、取引先からの請求との差異を理由ごとに切り分けます。

想定削減率
69%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 営業 EC・商社 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-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-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-0149

借入金の返済予定と契約の条件を毎月点検して、期限と財務制限条項の抵触を洗い出す

借入契約書と月次の試算表を入力に、返済期限・報告義務の期日・財務制限条項の余裕度を一覧にします。担当者の作業は、契約書を開いて条件を思い出すことから、出てきた一覧で余裕の小さいものを確かめることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 法務 不動産・商社 判断支援
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UC-0141

輸入する商品の関税分類(HSコード)の候補を仕様から出して、通関前の確認資料を作る

商品の仕様書と説明文を入力に、材質・用途・機能・加工の程度を整理し、関税率表の分類候補を根拠と反証つきで並べます。担当者の作業は、ゼロから調べることから、提示された候補を検証して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
Claude 構成例 法務 EC・商社 判断支援
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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-0089

電話応対の録音から、評価の下書きと本人へのフィードバックを作る

応対の録音を文字起こしして話者を分け、評価項目ごとに「該当する発言」を引用した評価の下書きを作ります。管理者の作業は、録音を頭から聞いて評価票を埋めることから、下書きと該当箇所を確認して本人に返すことに変わります。

想定削減率
69%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 カスタマーサポート EC・その他 品質標準化
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UC-0079

配送業者の運賃請求を出荷実績と運賃表に突き合わせて過払いを見つける

配送業者から届く運賃の請求明細を、自社の出荷実績と契約運賃表に1行ずつ突き合わせ、金額の合わない行だけを洗い出します。担当者の作業は、数千行の明細を抜き取りで見ることから、差異の付いた行だけを調べ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
Make 構成例 物流 EC・小売 品質標準化
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UC-0039

新商品名の候補を先行商標と突き合わせて出願前のリスクを一次仕分けする

商品開発チームが出した名称候補を入力に、特許庁のJ-PlatPat(特許情報プラットフォーム)で検索した結果を読み取り、候補ごとに「先行する登録商標とどれくらい近いか」を高・中・低に仕分けて、その理由を文章で返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 マーケティング EC・士業 判断支援
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