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部門:logistics× 部門:知財× 部門:物流× 部門:品質管理× AI機能:読み取り(OCR)× AI機能:対話× AI機能:予測×
UC-0139

技術者へのヒアリングをAIとの対話で行い、届け出されていない発明を掘り起こす

開発報告書や設計レビューの議事録を入力に、技術者ごとの質問案を作り、チャットで一次ヒアリングを行います。知財担当の作業は、全員と面談することから、整理済みの回答を見て出願候補だけを面談す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
Microsoft Copilot 構成例 知財 IT・SaaS・医療 属人化解消
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UC-0137

仕入先から届く試験成績書を読み取って、受入検査の記録と規格判定まで自動化する

仕入先から届く試験成績書を入力に、材料の識別情報と試験値を抽出し、社内で定めた規格値と照合して合否の候補を出します。受入検査担当の作業は、紙を見ながら打ち込むことから、抽出された値が正しいかを確か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
Make 構成例 品質管理 商社・建設 入力漏れ削減
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UC-0094

現場の手書き作業日報を読み取って生産実績に反映する

現場で記入された手書きの作業日報を入力に、製造指示番号・良品数・不良数・稼働時間を読み取り、生産管理システムに登録できる形にします。生産管理担当の作業は、日報を見ながら打ち込むことから、読み取り結果を確かめて承認することに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 品質管理 建設・物流 入力漏れ削減
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UC-0063

需要のばらつきから発注点と発注量を決めて、毎週の発注案を出す

過去の出荷実績と調達リードタイムから品目ごとの発注点と発注量を計算し、仕入先からの連絡や営業の情報を読み取って補正の根拠を添えた発注案を毎週出します。購買担当の作業は、在庫と実績を見て発注量を決めることから、提示された案を確認することに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 物流 EC・商社 判断支援
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UC-0048

翌週の出荷量を予測して物流センターの日別の必要人員を決める

WMSの出荷実績と、荷主から届く販促の連絡、祝日の並びを入力に、翌週の日別の出荷件数を時系列予測で見込み、工程ごとに必要な人数を上振れ・下振れの幅つきで計算します。計画担当の作業は、実績を集めて勘で件数を置くことから、出てきた人数の幅を見て派遣の発注数を決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
Python 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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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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UC-0034

手書きの実験・試作記録を読み取って条件と結果の台帳にする

手書きの実験記録用紙をスキャンした画像を入力に、実験番号、日付、担当者、原料と配合、温度・時間・圧力などの条件、測定値、判定を読み取り、台帳の列に割り当てた1行のデータとして受け取ります。測定機から出てくるCSVがある場合は、実験番号で突き合わせて同じ行にまとめます。

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 入力漏れ削減
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