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利用ツール:Zapier× 利用ツール:Microsoft Copilot× 利用ツール:Python× 主な効果:判断支援× 主な効果:品質標準化× AI機能:読み取り(OCR)× AI機能:検索(RAG)×
UC-0200

決裁の権限について「これは誰の承認が要るか」に、規程の根拠付きで答える

「金額」「案件の種別」「申請する部署」を入力に、職務権限規程の該当条項を探して決裁者を示し、根拠となる条文と、判断が分かれうる点を併記して返します。総務の作業は、規程を開いて条項を探すことから、機械が示せなかった照会だけに答え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
Google Apps Script 構成例 経理 その他・商社 判断支援
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UC-0184

受け取った請求書が適格請求書の要件を満たしているかを、支払う前に点検する

仕入先から届いた請求書を読み取り、適格請求書として必要な記載事項がそろっているかを1枚ずつ点検します。足りない項目のある請求書を支払う前に洗い出し、再発行を依頼する先の一覧にします。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Make 構成例 経理 不動産・士業 入力漏れ削減
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UC-0167

社有車の運転日報と給油伝票を読み取って、車両別の費用と点検期限の台帳にする

社有車の運転日報と給油伝票を読み取って、車両別の走行距離・燃料費・燃費と、車検や点検の期限を持つ台帳に落とします。読み取った値は機械で検算し、確からしさの低い項目だけを人が直します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Azure AI 構成例 総務 不動産・医療 入力漏れ削減
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UC-0156

支払う前に請求書と発注・契約を突き合わせて、二重払いと過払いを止める

受け取った請求書を、支払データを作る直前に止めて、過去の支払履歴・発注データ・契約の単価表と突き合わせます。3つのルールで判定し、止めるべきものだけを人に回します。全件を目で見る確認がなくなります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 経理 その他・士業 入力漏れ削減
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UC-0123

新規取引先の反社・コンプライアンス確認を、根拠付きで一次調査して記録に残す

取引先の商号・所在地・代表者名を入力に、社内の確認基準に沿って公開情報を集め、根拠のURLを付けた調査メモを作ります。担当者の作業は、自分で検索することから、集まった情報を読んで判断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
Power Automate 構成例 法務 不動産・保険 判断支援
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UC-0078

過去の技術報告書から類似の検討結果を根拠付きで探して開発の重複をなくす

「昔、似た材料で検討した気がする」という問いに対し、20年分の技術報告書と検討書から該当箇所を探し、報告書名・年度・担当者・ページを示した回答案を返します。研究開発者の作業は、共有フォルダを探して経験の長い技術者に聞くことから、示された原典を読んで判断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 品質管理 その他・医療 判断支援
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