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業界:製造× 業界:小売× 部門:研究開発× 部門:物流× AI機能:予測× AI機能:画像認識×
UC-0158

顧客から届いた荷傷み・誤品の申告を、出荷時の記録と写真で切り分ける

顧客から届いた荷傷み・誤品の申告写真と、出荷時に撮った荷姿の写真を並べて突き合わせ、原因が自社の出荷か輸送中かを一次的に切り分けます。担当者の作業は、記録と写真を探して見比べることから、出てきた切り分け結果を確かめることに変わります。

想定削減率
60%
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・小売 判断支援
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UC-0125

返品された商品の状態を写真で見分けて、再販・補修・廃棄に仕分ける

返品された商品と付属品の写真を入力に、社内の判定基準に当てはめて再販・補修・廃棄の候補を示します。検品担当の作業は、状態を一から見て判断することから、示された候補と根拠を確か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 カスタマーサポート EC・小売 品質標準化
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UC-0120

ドライブレコーダーの映像から、危険な運転の場面を拾って指導に使う

ドライブレコーダーが記録したイベント映像を入力に、実際に危険があった場面と、段差などによる誤検知を分けます。安全運転管理者の作業は、全件の映像を見ることから、絞り込まれた場面を見て指導の材料に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 医療・小売 品質標準化
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UC-0106

入荷した貨物の破損と員数違いを写真で記録して、運送会社への申し立て資料を作る

入荷した貨物をスマートフォンで撮った写真を入力に、外装の破損、荷崩れ、荷札の記載、個口数を読み取り、検品記録の下書きを作ります。異常があれば運送会社への申し立て文も同時に用意します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 物流 商社・小売 入力漏れ削減
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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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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-0041

過去の試作データから次に試す実験条件を絞り込んで試作回数を減らす

これまでに行った試作の「条件」と「結果」を入力に、次に試す価値が高い条件の候補を複数出します。あわせて、その条件が選ばれた理由を文章で示します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 品質管理 その他・医療 判断支援
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UC-0024

出荷前の荷姿写真から荷札の不備と積付け不良を見つける

出荷直前に撮った荷姿の写真を入力に、荷札の出荷番号と届け先を読み取って出荷指示データと突き合わせ、さらに「取扱表示のラベルが貼られているか」「段ボールが潰れていないか」「パレットからはみ出していないか」を判定する構成です。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 物流 EC・小売 品質標準化
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