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部門:知財× 部門:物流× 部門:総務× AI機能:予測× AI機能:読み取り(OCR)× AI機能:生成× AI機能:エージェント×
UC-0167

社有車の運転日報と給油伝票を読み取って、車両別の費用と点検期限の台帳にする

社有車の運転日報と給油伝票を読み取って、車両別の走行距離・燃料費・燃費と、車検や点検の期限を持つ台帳に落とします。読み取った値は機械で検算し、確からしさの低い項目だけを人が直します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Azure AI 構成例 総務 不動産・医療 入力漏れ削減
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UC-0152

納品書の控えと受領書の未回収を追って、督促と保管までを回す

戻ってきた受領書のスキャン画像を入力に、伝票番号と受領日を読み取り、出荷実績と突き合わせて回収状況を更新します。担当者の作業は、1枚ずつ番号を見てExcelに印を付けることから、読み取り結果を確認することに変わります。

想定削減率
65%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 物流 商社・小売 入力漏れ削減
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UC-0124

通販サイトの模倣品・無断転載を毎週巡回して見つけ、申立ての資料を作る

自社の商品名・型番・登録商標を手がかりに通販サイトを毎週巡回し、疑わしい出品を出典のURLとともに一覧にします。担当者の作業は、自分で検索して見回ることから、挙がった候補を見て申立ての要否を決め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
Claude 構成例 マーケティング EC・小売 工数削減
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UC-0083

補助金・助成金の公募を毎週調べて、自社が使えるものと締切を洗い出す

補助金の公募情報を毎週自動で取得し、対象者・対象経費・補助率・締切を読み取って、自社の条件に当てはまりそうなものだけを一覧にします。担当者の作業は、複数のサイトを順番に見て回ることから、絞り込まれた候補を見て社内に持ち込むかを決めることに変わります。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
n8n 構成例 経営企画 その他・士業 判断支援
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UC-0071

社内向けのお知らせ文を、決まったことのメモから体裁の整った通知にする

会議で決まったことのメモを入力に、社内通知の型に沿った本文を作り、不足している情報を指摘します。総務の作業は、白紙から書き起こすことから、下書きを直して不足を埋めることに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 人事 IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-0067

技術者の打ち合わせメモから発明届出書の下書きを作る

打ち合わせメモと実験データの説明を入力に、社内の発明届出書の様式に沿った下書きを作ります。技術者の作業は、白紙の様式を最初から埋めることから、下書きを直すことに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 知財 IT・SaaS・建設 品質標準化
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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-0059

退職・異動のときに引き継ぎ資料の下書きをAIに作らせる

退職や異動が決まった人のカレンダー、送信メール、作業ファイルの更新履歴を入力に、担当していた業務の一覧と、後任が最初に困る点を並べた引き継ぎ資料の下書きを作ります。本人の作業は、白紙から書き起こすことから、下書きを直すことに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・商社 属人化解消
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UC-0052

窓口に届く紙の申請書・届出を読み取って受付台帳と不備の連絡文を作る

窓口や郵送で届いた申請書をスキャンし、様式ごとに決まった記入欄とチェック欄を読み取って受付台帳の1行を作ります。同時に必須欄の空白や記入の不備を検出し、申請者へ返す連絡文の下書きまで用意します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 総務 その他・介護 入力漏れ削減
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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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