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該当ユースケース 6 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
利用ツール:Zapier× 利用ツール:Google Vertex AI× 業界:飲食× 業界:EC× AI機能:予測× AI機能:対話× AI機能:分類×
UC-0175

滞留している問い合わせを毎日洗い出して、止まっている理由と次の一手を出す

対応履歴を入力に、動きが止まっているチケットを「顧客の返信待ち」「他部門への確認待ち」といった止まり方で区分し、次に動くべき人と具体的な一手を並べます。担当者の作業は、一覧を1件ずつ開いて思い出すことから、示された方針を確かめて動くことに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 対応スピード向上
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UC-0159

個人情報の開示・訂正・利用停止の請求を、期限内に回して記録に残す

本人から届いた請求の文面を入力に、開示・第三者提供記録の開示・訂正等・利用停止等のどれに当たるかを切り分け、対象範囲と本人確認の状態を整理して、回答書の下書きまで作ります。担当者の作業は、読んで判断することから、切り分けの結果を確かめることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Make 構成例 カスタマーサポート EC・人材 品質標準化
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UC-0157

購買の引き合い仕様書を、依頼部門とのAIとの対話で必要事項を埋めてから作る

購買依頼を出した人に、AIがその場で質問します。購買の区分を聞き、区分ごとに決まった項目を順に埋めさせ、引き合い仕様書の下書きまで作ります。購買担当がメールで何往復も確認する作業がなくなります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 生産 医療・宿泊 品質標準化
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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-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-0037

予約前の問い合わせに多言語のチャットで一次回答する

予約や来店の前に届く「大浴場は何時まで入れますか」「駅から送迎はありますか」「ベビーベッドは借りられますか」といった問い合わせに、自社の案内資料を根拠にして、質問が書かれた言語のまま回答を返す構成です。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 カスタマーサポート 不動産・宿泊 品質標準化
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