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該当ユースケース 4 並び替え おすすめ順 削減率が高い順 導入しやすい順 新着順
業界:金融× 業界:保険× 業界:EC× 業界:医療× 部門:採用× 部門:知財× 部門:営業× AI機能:判定×
UC-0201

契約した数量・機能と実際の利用状況のずれを毎月見て、増減の提案とフォローを決める

契約内容と当月の利用実績を突き合わせ、ずれの型を「上限に迫っている」「契約より大幅に少ない」「特定の機能が使われていない」などに分け、フォローの種類と優先度を判定します。担当者の作業は、900社分の数字を見比べることから、示された順に動くことへ変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 カスタマーサポート IT・SaaS・人材 判断支援
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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-0130

製品に組み込んだOSSのライセンス条件を、リリース前に点検する

製品に含まれるOSSの一覧とライセンス条文を入力に、自社の配布形態で守るべき条件と、抵触のおそれがある箇所を一覧にします。担当者の作業は、条文を読むことから、指摘された箇所を確かめることに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・医療 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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