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業界:その他× 業界:EC× 業界:物流× 部門:営業× 部門:研究開発× AI機能:検索(RAG)× AI機能:判定×
UC-0201

契約した数量・機能と実際の利用状況のずれを毎月見て、増減の提案とフォローを決める

契約内容と当月の利用実績を突き合わせ、ずれの型を「上限に迫っている」「契約より大幅に少ない」「特定の機能が使われていない」などに分け、フォローの種類と優先度を判定します。担当者の作業は、900社分の数字を見比べることから、示された順に動くことへ変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 カスタマーサポート IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0190

販売奨励金・リベートの支払額を、契約の条件と販売実績から検算する

取引先と結んだ販売奨励金(リベート)の契約書から、支払の条件をAIに読み取らせて条件テーブルにします。そのテーブルと販売実績から支払額を機械で計算し、取引先からの請求との差異を理由ごとに切り分けます。

想定削減率
69%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 営業 EC・商社 品質標準化
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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-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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