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利用ツール:Make× 利用ツール:ChatGPT× AI機能:予測× AI機能:要約× AI機能:分類× 実装方法:本格構成×
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-0103

設備の故障の兆しを、点検記録と保全履歴から拾って優先度をつける

点検記録と保全履歴を入力に、部品の交換時期、点検値の傾向、自由記述の異常の兆しを突き合わせ、優先して見るべき設備を並べます。保全担当の作業は、経験で見当をつけることから、挙がった設備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
本格構成
Python 構成例 生産 宿泊・建設 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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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-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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UC-0018

問い合わせメールを内容別に分類して担当へ振り分ける

受信した問い合わせメール(またはフォーム投稿)を入力に、問い合わせ種別、担当すべきチーム、優先度、緊急度、含まれる製品名を判定させ、該当チームのキューへ自動で振り分けます。

想定削減率
80%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Power Automate 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 品質標準化
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