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該当ユースケース 5 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:物流× 業界:EC× 業界:飲食× 部門:研究開発× 部門:人事× 部門:経理× AI機能:校正× AI機能:判定×
UC-0090

勤怠の締め前に、打刻漏れと時間外の上限と年休の取得状況を点検する

勤怠システムから出した締め前のデータを入力に、打刻の漏れ、時間外労働の上限に近づいている人、年次有給休暇が年5日に届かない人を洗い出し、現場の管理者へ差し戻す確認文まで作ります。労務担当の作業は、一覧を上から見ることから、指摘を確かめて送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
Power Automate 構成例 人事 介護・医療 入力漏れ削減
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UC-0079

配送業者の運賃請求を出荷実績と運賃表に突き合わせて過払いを見つける

配送業者から届く運賃の請求明細を、自社の出荷実績と契約運賃表に1行ずつ突き合わせ、金額の合わない行だけを洗い出します。担当者の作業は、数千行の明細を抜き取りで見ることから、差異の付いた行だけを調べることに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 物流 EC・小売 品質標準化
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UC-0070

取引先からの振込口座の変更依頼を、確認項目に沿って検証して人の電話確認に回す

口座変更の依頼メールと添付書類を入力に、確認項目に沿って検証し、不審な点を列挙します。経理の作業は、毎回どこを見るべきかを思い出しながら確かめることから、整理された確認表を見て電話確認に進むことに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 経理 IT・SaaS・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-0007

入金明細と売掛金の消込候補を作成する

銀行の入金明細(振込日、振込名義、金額)と、会計システムの売掛金残高データを入力に、「この入金はどの請求に対するものか」の候補を提示させます。

想定削減率
76%
導入難易度
★★★★☆
実装
半自動化
Python 構成例 経理 IT・SaaS・商社 対応スピード向上
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