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利用ツール:Zapier× 利用ツール:Python× 業界:教育× 業界:飲食× AI機能:判定× AI機能:抽出× AI機能:予測×
UC-0138

求人媒体から届く応募通知を読み取って、応募者台帳に一本化する

複数の求人媒体から届く応募通知メールを入力に、氏名・連絡先・応募職種・応募拠点・経歴の要点を抽出し、1つの応募者台帳へ自動で追記します。担当者の作業は、転記から、抽出結果の確認と初回連絡に変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 人事 人材・介護 入力漏れ削減
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UC-0111

既存顧客の解約の兆しを利用状況と問い合わせから拾って、フォローの順番を決める

製品の利用ログ、問い合わせ履歴、請求の状況を入力に、顧客ごとの解約の確率を出し、問い合わせ本文から読み取れる不満の中身を添えて、フォローする順番の案を作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Python 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 判断支援
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UC-0057

仕入先からの値上げ依頼を購買実績と物価指数に照らして、協議用の検討表にまとめる

仕入先から届く値上げ依頼の文書を読み、対象品目・改定率・実施希望日・理由・根拠資料の有無を取り出して、購買実績と物価指数に照らした検討表にまとめます。購買担当の作業は、依頼書と実績を突き合わせて表を作ることから、表を見て協議の進め方を決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 購買 商社・小売 判断支援
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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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