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業界:広告× AI機能:校正× AI機能:予測× AI機能:対話× AI機能:抽出× AI機能:分類× AI機能:検索(RAG)× 実装方法:半自動化×
UC-0127

入札・提案書の要求事項に対する記載漏れを、提出前に点検する

仕様書やRFPから要求事項を1件ずつ取り出し、提案書のどこで答えているかを対応付けて、記載のないものを一覧にします。取りまとめ担当の作業は、全文を突き合わせて読むことから、挙がった未対応の箇所を確かめて埋め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 営業 IT・SaaS・広告 品質標準化
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UC-0093

問い合わせフォームと資料請求の見込み客を選別して担当へ配る

Webの問い合わせフォームと資料請求の内容を入力に、用件の種別と検討段階の手がかりを取り出し、担当を割り当てて一次返信の下書きまで作ります。インサイドセールスの作業は、1件ずつ調べて振り分けることから、割り当ての結果を確かめて送ることに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 マーケティング IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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UC-0087

動きの止まった商談を洗い出して、次の一手の案までそろえる

営業支援システムの商談データと活動履歴を入力に、過去の受注・失注の実績から「このまま動かなければ失注しやすい」案件の特徴を数値化し、止まりかけている商談を並べます。あわせて、最後のやり取りから止まっている理由の候補と、次の一手の案を出します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 営業 IT・SaaS・商社 判断支援
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UC-0068

法務への相談・契約審査の依頼を仕分けて、ひな形で済むものと審査が必要なものに分ける

依頼フォームに書かれた相談内容を入力に、依頼の種別、緊急度、必要書類の不足を判定し、自社ひな形で済むものと法務の審査が必要なものに分けます。法務の作業は、届いた順に内容を読んで判断することから、仕分け済みの一覧を上から処理することに変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 法務 IT・SaaS・人材 対応スピード向上
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UC-0004

過去の提案書から類似案件の骨子を検索して再利用する

新しい案件の条件(業種、課題、予算規模、提案する製品)を入力に、過去の提案書ファイルの中から条件の近いものを検索し、その構成(見出し立て)と、流用できる箇所を提示させます。

想定削減率
44%
導入難易度
★★★★☆
実装
半自動化
Azure AI 構成例 営業 IT・SaaS・広告 品質標準化
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