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該当ユースケース 4 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:教育× AI機能:校正× AI機能:予測× AI機能:エージェント× AI機能:判定× 難易度:★★☆☆☆× 難易度:★☆☆☆☆×
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-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-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-0039

新商品名の候補を先行商標と突き合わせて出願前のリスクを一次仕分けする

商品開発チームが出した名称候補を入力に、特許庁のJ-PlatPat(特許情報プラットフォーム)で検索した結果を読み取り、候補ごとに「先行する登録商標とどれくらい近いか」を高・中・低に仕分けて、その理由を文章で返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 マーケティング EC・士業 判断支援
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