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業界:金融× 業界:商社× 業務:情報検索× 業務:比較検討× AI機能:予測× AI機能:生成× AI機能:分類×
UC-0193

社内からの自動化の相談を、効果と手間で仕分けて着手の順番を決める

各部署から届く「この作業を自動化したい」という相談を要約して分類し、着手の順番を決める材料を整えます。窓口の作業は、1件ずつ聞いて見積もることから、そろった材料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
最小構成
Google Apps Script 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 判断支援
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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
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UC-0129

利用部門からのデータ抽出依頼に、集計の案と結果の説明の下書きを作る

利用部門の依頼文とテーブル定義を入力に、集計の案(SQL)と、結果を読むための説明の下書きを作ります。データ担当の作業は、ゼロから書くことから、示された案を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 対応スピード向上
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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
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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
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