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業界:飲食× 業界:人材× 課題:属人化している× AI機能:予測× AI機能:画像認識×
UC-0163

販売店・加盟店が作る販促物を毎月点検して、ロゴと商標表示の逸脱を見つける

販売店や加盟店が作った販促物を毎月まとめて取り込み、ロゴの見え方と商標表示の使い方を点検して、ガイドラインから外れている疑いを条項つきで挙げます。担当者の作業は、120点を順番に開いて見ることから、挙がった疑いに是正を求めるかどうかを決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
Gemini 構成例 マーケティング EC・宿泊 品質標準化
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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-0148

内定承諾から入社までの提出書類と連絡を追って、フォロー漏れと辞退の兆しを拾う

内定者ごとの提出書類の状況と、やり取りの履歴を入力に、未提出のものと返信が途絶えている人を毎朝一覧にします。担当者の作業は、Excelと受信箱を見比べて状況を思い出すことから、出てきた一覧の上から連絡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
Zapier 構成例 人事 IT・SaaS・人材 入力漏れ削減
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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-0096

店舗の巡回チェックを写真で行い、基準との差と是正依頼を作る

巡回で撮った店舗の写真を入力に、掲示物の掲出、什器の配置、保管ラベルの記載といった基準との差を洗い出し、是正依頼の下書きまで作ります。スーパーバイザーの作業は、写真を整理して報告書を書くことから、指摘を確かめて店長に伝えることに変わります。

想定削減率
66%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 品質管理 介護・宿泊 品質標準化
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