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部門:営業× 業務:内容確認・チェック× AI機能:予測× AI機能:エージェント× AI機能:読み取り(OCR)× AI機能:生成× AI機能:校正×
UC-0177

契約書の条番号のずれと別紙の参照漏れ、定義語の不統一を締結前に点検する

契約書の本文を入力に、「第◯条に定める」といった相互参照が実在する条を指しているか、引用された別紙が添付されているか、定義した語が本文で一貫して使われているかを点検し、食い違いを箇所つきで一覧にします。担当者の作業は、通しで読んで番号を追うことから、指摘を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
72%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 営業 IT・SaaS・商社 品質標準化
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UC-0127

入札・提案書の要求事項に対する記載漏れを、提出前に点検する

仕様書やRFPから要求事項を1件ずつ取り出し、提案書のどこで答えているかを対応付けて、記載のないものを一覧にします。取りまとめ担当の作業は、全文を突き合わせて読むことから、挙がった未対応の箇所を確かめて埋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
Power Automate 構成例 営業 IT・SaaS・広告 品質標準化
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UC-0058

FAXやPDFで届く注文書を読み取って受注データを作る

取引先からFAXやメールで届く注文書を入力に、得意先・品番・数量・希望納期・単価を読み取り、販売管理システムに登録できる形の受注データにします。担当者の作業は、打ち込むことから、読み取り結果を確認して承認す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
Power Automate 構成例 営業 商社・小売 入力漏れ削減
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