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業界:物流× 業界:飲食× 業界:建設× 業界:士業× AI機能:検索(RAG)× AI機能:抽出× 難易度:★★★☆☆×
UC-0178

設計変更の影響範囲を、部品表と図面と手配の状況から洗い出す

設計変更が確定した時点を起点にします。変更する部品番号と図面番号を渡すと、部品表の上位展開、図面や取扱説明書の横断検索、発注残や在庫の照会をまとめて行い、影響を受ける製品と文書と手配の一覧を根拠付きで出します。探し回る作業がなくなります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 生産 IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-0147

仕入先から届く製造中止・仕様変更の通知を読み取って、影響する製品と手配を洗い出す

仕入先から届く製造中止・仕様変更の通知を入力に、部品番号・変更区分・最終発注期限を読み取り、部品表と突き合わせて影響する製品と在庫を一覧にします。担当者の作業は、通知を読んで調べることから、出てきた一覧を見て手配を決めることに変わります。

想定削減率
66%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 生産 IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0133

納品先ごとに違う納品条件を、出荷現場の質問に根拠付きで答える窓口を作る

納品先ごとの覚書・納品指示書・過去のやり取りを検索できる形にし、出荷現場からの質問に、どの文書の何行目に書かれているかを添えて答えます。担当者の作業は、探して伝えることから、返ってきた答え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
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート EC・小売 属人化解消
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UC-0123

新規取引先の反社・コンプライアンス確認を、根拠付きで一次調査して記録に残す

取引先の商号・所在地・代表者名を入力に、社内の確認基準に沿って公開情報を集め、根拠のURLを付けた調査メモを作ります。担当者の作業は、自分で検索することから、集まった情報を読んで判断することに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 法務 不動産・保険 判断支援
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UC-0032

取引先の与信レビュー資料を決算書と公開情報から作る

取引先から受領した決算書のPDFを入力に、貸借対照表と損益計算書の主要な勘定科目を3期分取り出し、社内で決めてある指標(自己資本比率、流動比率、売上高の増減、営業利益率など)を計算して1枚の表に並べます。あわせて、社内基準に照らして目立つ点を箇条書きにした所見の下書きを作ります。

想定削減率
65%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 財務 商社・建設 判断支援
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UC-0012

複数社の見積書を突合して比較表を作る

3社から届いた様式のばらばらな見積書(PDF・Excel)を入力に、品目、数量、単価、金額、納期、支払条件、保証範囲、有効期限を抽出し、同じ項目名・同じ単位に揃えた比較表を生成します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 総務 商社・建設 判断支援
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