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業界:士業× 業界:製造× 業務:比較検討× 業務:記録・議事録作成× AI機能:検索(RAG)× AI機能:画像認識×
UC-0150

製造現場で見つけた不良品を写真で見分けて、不良区分と発生工程の記録にする

現場で撮った不良品の写真を入力に、不良区分の候補と記録票の下書きを作ります。作業者は、紙の不良票に書いて後から入力することから、写真を撮って候補を選ぶことに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 品質管理 EC・小売 入力漏れ削減
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UC-0106

入荷した貨物の破損と員数違いを写真で記録して、運送会社への申し立て資料を作る

入荷した貨物をスマートフォンで撮った写真を入力に、外装の破損、荷崩れ、荷札の記載、個口数を読み取り、検品記録の下書きを作ります。異常があれば運送会社への申し立て文も同時に用意します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 物流 商社・小売 入力漏れ削減
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UC-0098

新製品の仕様から、他社特許に触れていないかを一次調査する

開発中の製品の仕様を入力に、関係しそうな他社特許を絞り込み、請求項と自社仕様の対応表を作ります。知財担当の作業は、検索式を組んで数百件を目で選り分けることから、絞り込まれた候補を読んで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
本格構成
Azure AI 構成例 知財 IT・SaaS・医療 判断支援
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UC-0078

過去の技術報告書から類似の検討結果を根拠付きで探して開発の重複をなくす

「昔、似た材料で検討した気がする」という問いに対し、20年分の技術報告書と検討書から該当箇所を探し、報告書名・年度・担当者・ページを示した回答案を返します。研究開発者の作業は、共有フォルダを探して経験の長い技術者に聞くことから、示された原典を読んで判断することに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 品質管理 その他・医療 判断支援
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