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利用ツール:Python× 利用ツール:ChatGPT× 業界:自治体× AI機能:校正× AI機能:要約× AI機能:予測× AI機能:判定× AI機能:読み取り(OCR)×
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-0052

窓口に届く紙の申請書・届出を読み取って受付台帳と不備の連絡文を作る

窓口や郵送で届いた申請書をスキャンし、様式ごとに決まった記入欄とチェック欄を読み取って受付台帳の1行を作ります。同時に必須欄の空白や記入の不備を検出し、申請者へ返す連絡文の下書きまで用意します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 総務 その他・介護 入力漏れ削減
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UC-0029

SaaSの導入前に利用規約とセキュリティ資料を確認項目に沿って一覧にする

導入を検討しているSaaSについて、公開されている利用規約、プライバシーポリシー、データ処理契約(DPA)、サブプロセッサ一覧、セキュリティに関する説明資料を読み込み、社内の確認項目に沿って一覧にします。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・自治体 判断支援
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