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該当ユースケース 6 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
業界:飲食× 業界:EC× 業界:教育× 業界:商社× AI機能:予測× AI機能:校正× 難易度:★★★★☆× 難易度:★☆☆☆☆×
UC-0177

契約書の条番号のずれと別紙の参照漏れ、定義語の不統一を締結前に点検する

契約書の本文を入力に、「第◯条に定める」といった相互参照が実在する条を指しているか、引用された別紙が添付されているか、定義した語が本文で一貫して使われているかを点検し、食い違いを箇所つきで一覧にします。担当者の作業は、通しで読んで番号を追うことから、指摘を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
72%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 営業 IT・SaaS・商社 品質標準化
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UC-0140

学会発表と論文の英文原稿を、投稿前に校正して用語と表記をそろえる

英文の原稿を入力に、文法と語法の修正案、社内用語集との食い違い、投稿規程(語数・見出し・単位表記)に反する箇所を、根拠付きの指摘リストとして受け取ります。書き手の作業は、自分で見直すことから、指摘を採否することに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 研究開発 IT・SaaS・その他 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-0050

求人原稿を法令と社内ルールに照らして出稿前にチェックする

求人媒体へ出す前の原稿を入力に、法令上の必須記載の欠落、使ってはいけない表現、社内の表記ルール違反を一度に洗い出し、指摘箇所と修正案を一覧で返します。担当者の作業は、全文を読み比べることから、指摘を採るか採らないかを判断することに変わります。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0047

広告やLPの表現を景品表示法と社内基準に照らして一次チェックする

公開前の広告文やLP、メールマガジン、SNS投稿の原稿を、社内のNG表現集や過去の指摘記録と一緒に生成AIへ渡し、「No.1」「最安」「今だけ」などの要確認箇所を、社内基準の番号と理由、必要な根拠資料を付けた表にします。違法か適法かは人が判断し、減るのは該当表現の洗い出しと指摘コメントを書く時間です。

想定削減率
60%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 マーケティング EC・小売 品質標準化
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UC-0023

売掛金の入金予測から13週の資金繰り表を作る

売掛金の残高一覧と過去3年の入金実績を入力に、請求1件ごとに「支払期日どおりに入金されるか」の確率を予測し、週別の入金見込みを積み上げる構成です。標準ケースと悲観ケースの2本を出します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 財務 商社・建設 判断支援
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