ユースケースを検索

該当ユースケース 16 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
部門:知財× 部門:購買× 部門:営業× AI機能:予測× AI機能:対話× AI機能:読み取り(OCR)× AI機能:分類×
UC-0165

間接材の購入依頼を、標準品と単価契約に照らして仕分け、相見積の要否まで返す

購買部門に届く間接材の購入依頼を、標準品カタログと単価契約に照らして仕分け、相見積の要否と承認者まで付けた回答案を作ります。購買担当の作業は、1件ずつ調べて答えることから、出てきた回答案の根拠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
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 購買 IT・SaaS・介護 判断支援
詳しく見る →
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
詳しく見る →
UC-0142

受け取った名刺とその場のメモから、フォローの優先順位と初回メールの下書きを作る

名刺の写真と、その場で吹き込んだ音声メモを入力に、会社名・氏名・役職・連絡先を読み取り、会話の内容から関心事と検討時期を抽出して、フォローの優先順位と初回メールの下書きまで用意します。営業の作業は、入力と文面づくりから、送る前の確認に変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 マーケティング IT・SaaS・人材 対応スピード向上
詳しく見る →
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
詳しく見る →
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
詳しく見る →
UC-0132

失注・保留のまま止まった案件から、今月声をかけ直す先を選んで再提案の切り口まで作る

過去に失注・保留になった案件の記録を入力に、いま声をかけ直す価値のある先を順位づけし、再提案の切り口と連絡文の下書きまで作ります。営業の作業は、記録を掘り返すことから、示された案件の当たり方を決め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
Google Apps Script 構成例 マーケティング IT・SaaS・商社 属人化解消
詳しく見る →
UC-0128

同じ物をばらばらに買っている状態を購買明細から見つけて、集約の候補を出す

購買明細の自由記述の品名を品目区分に分類し、同じ物の異なる呼び方をまとめて、拠点ごとの仕入先と単価のばらつきを一覧にします。購買担当の作業は、1行ずつ品名を読んで区分に当てはめることから、まとまった結果を見て集約を検討す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
Python 構成例 経理 介護・医療 判断支援
詳しく見る →
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
詳しく見る →
UC-0100

部品・原材料の規制適合の資料を読み取って、含有物質の台帳にする

仕入先から届く不使用証明書や成分表を入力に、物質名・CAS番号・含有量を読み取り、含有物質の台帳に登録できる形にします。担当者の作業は、資料を開いて転記することから、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
72%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 研究開発 医療・商社 入力漏れ削減
詳しく見る →
UC-0093

問い合わせフォームと資料請求の見込み客を選別して担当へ配る

Webの問い合わせフォームと資料請求の内容を入力に、用件の種別と検討段階の手がかりを取り出し、担当を割り当てて一次返信の下書きまで作ります。インサイドセールスの作業は、1件ずつ調べて振り分けることから、割り当ての結果を確かめて送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
Make 構成例 マーケティング IT・SaaS・人材 対応スピード向上
詳しく見る →
UC-0087

動きの止まった商談を洗い出して、次の一手の案までそろえる

営業支援システムの商談データと活動履歴を入力に、過去の受注・失注の実績から「このまま動かなければ失注しやすい」案件の特徴を数値化し、止まりかけている商談を並べます。あわせて、最後のやり取りから止まっている理由の候補と、次の一手の案を出します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 営業 IT・SaaS・商社 判断支援
詳しく見る →
UC-0085

代理店からの在庫・納期の問い合わせに、チャットで一次回答する

代理店からの「この型番は在庫があるか」「いつ入るか」という問い合わせに、型番を特定して基幹システムの在庫と受注残を照会し、チャットで一次回答します。営業事務の作業は、電話を受けて画面を開いて調べることから、答えられなかった質問と例外の対応に変わります。

想定削減率
69%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート 商社・小売 対応スピード向上
詳しく見る →
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
詳しく見る →
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
詳しく見る →
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
詳しく見る →
UC-0003

失注コメントを分類して失注理由を集計する

CRMに自由記述で溜まっている失注コメントを入力に、生成AIへ「価格」「機能不足」「タイミング」「競合」「予算凍結」「社内調整不調」「担当者離職」などの分類コードを割り当てさせます。1件のコメントに複数の理由が含まれる場合は、主因と副因を分けて返させます。

想定削減率
83%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 営業 IT・SaaS・商社 判断支援
詳しく見る →