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業界:建設× 業界:自治体× AI機能:予測× AI機能:翻訳× AI機能:対話× AI機能:抽出× AI機能:検索(RAG)× 実装方法:本格構成×
UC-0178

設計変更の影響範囲を、部品表と図面と手配の状況から洗い出す

設計変更が確定した時点を起点にします。変更する部品番号と図面番号を渡すと、部品表の上位展開、図面や取扱説明書の横断検索、発注残や在庫の照会をまとめて行い、影響を受ける製品と文書と手配の一覧を根拠付きで出します。探し回る作業がなくなります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 生産 IT・SaaS・その他 品質標準化
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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-0097

代表電話の一次受けをAIの音声応対で行い、用件を記録して担当へ回す

代表電話にかかってきた電話をAIが一次で受け、相手と用件と緊急かどうかを聞き取って記録します。受付担当の作業は、全件を受けて取り次ぐことから、記録された用件を確認して担当へ回すことに変わります。

想定削減率
72%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート 不動産・士業 対応スピード向上
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UC-0053

設備の保守マニュアルと過去の対応履歴から現場の質問に根拠付きで答える

現場からの「この型式でこのエラーが出たときはどうするか」という質問に対し、該当する設備のマニュアルと過去の対応履歴を探して、出典付きの回答案を返します。保全員の作業は、書庫と過去の日報を探すことから、示された根拠を読んで自分の設備に当てはまるかを判断することに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 品質管理 その他・医療 対応スピード向上
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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-0013

会議の録音から議事録と決定事項・宿題を作る

会議の文字起こしを入力に、「決定したこと」「決めなかったこと(保留)」「誰が何をいつまでにやるか」の3つを分けて抽出させます。

想定削減率
71%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Power Automate 構成例 経営企画 IT・SaaS・建設 入力漏れ削減
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