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該当ユースケース 10 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:飲食× 業界:EC× 業界:教育× AI機能:予測× AI機能:エージェント× AI機能:判定× AI機能:要約× 難易度:★★★☆☆×
UC-0191

入荷予定と荷卸しの実績から、翌日のバースの時間割を組んで待ち時間を減らす

翌日入ってくる便ごとに、荷卸しにかかる時間を過去の実績から見込み、その見込みをもとにバース(荷受け場)の時間割を組みます。トラックが同じ時刻に重なるのを前日のうちにならし、構内での待ち時間を短くします。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Make 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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UC-0180

倉庫の保管場所を出荷実績から見直して、取り出しの短い配置案を出す

倉庫のどの棚に何を置くかの見直しを対象にします。直近12か月の出荷実績と棚の条件を渡すと、出荷が多い品目を手前へ、一緒に出る品目を近くへ動かす配置案が、移動の手間と効果を添えて出ます。集計と可否の判断の時間が減ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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UC-0179

原材料とエネルギーの市況を毎週巡回して、調達と価格改定の材料にする

自社が買っている原材料・包材・エネルギーについて、品目群ごとに決めた巡回先を毎週見に行かせます。公的統計の値と対象期間、出典URLを取り出し、自社の購買単価と並べた1枚にまとめるところまでを自動にします。統計を探し直す時間がなくなります。

想定削減率
66%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 経営企画 商社・小売 判断支援
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UC-0169

不具合の連絡を受けたときの初動調査を、該当ロットと過去の類似事例からまとめる

顧客から不具合の連絡が入った直後の1時間を対象にします。製造番号を渡すと、生産管理・出荷・検査記録・過去の不具合台帳をAIエージェントが順に照会し、集めた事実と類似事例を出どころ付きで一次報告の下書きにします。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 品質管理 医療・小売 対応スピード向上
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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-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-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-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-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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