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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-0099

社内規程を改定したときに、他の規程や様式との食い違いを洗い出す

規程の改定案を入力に、他の規程からの参照、用語の定義、数値や期間の食い違いを洗い出します。法務担当の作業は、影響しそうな規程を記憶で探して読み比べることから、指摘された箇所を確か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
Claude 構成例 法務 IT・SaaS・士業 品質標準化
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UC-0064

提案書や報告書の数字と社名を、元データと突き合わせて公開前に確認する

社外に出す資料を入力に、書かれている数値と固有名詞を社内の数値台帳・顧客表記台帳と突き合わせ、食い違いと出典のない数値を一覧にします。確認する人の作業は、資料を最初から読んで数字を探すことから、指摘された箇所を確かめることに変わります。

想定削減率
66%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 マーケティング IT・SaaS・保険 品質標準化
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UC-0047

広告やLPの表現を景品表示法と社内基準に照らして一次チェックする

公開前の広告文やLP、メールマガジン、SNS投稿の原稿を、社内のNG表現集や過去の指摘記録と一緒に生成AIへ渡し、「No.1」「最安」「今だけ」などの要確認箇所を、社内基準の番号と理由、必要な根拠資料を付けた表にします。違法か適法かは人が判断し、減るのは該当表現の洗い出しと指摘コメントを書く時間です。

想定削減率
60%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 マーケティング EC・小売 品質標準化
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