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該当ユースケース 24 並び替え おすすめ順 削減率が高い順 導入しやすい順 新着順
業界:宿泊× 業界:飲食× 業界:医療× AI機能:検索(RAG)× AI機能:予測× AI機能:判定× AI機能:読み取り(OCR)× AI機能:校正×
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-0181

外注した翻訳を受け入れる前に、訳抜けと数値違いと用語の不統一を点検する

翻訳会社から納品された訳文と、その原文を渡します。段落の対応・数値と単位・型番・用語集との一致・訳抜けの5点で突き合わせ、差し戻す箇所だけを原文と訳文の位置つきで一覧にします。訳の巧拙は採点しません。

想定削減率
64%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 マーケティング IT・SaaS・医療 判断支援
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UC-0180

倉庫の保管場所を出荷実績から見直して、取り出しの短い配置案を出す

倉庫のどの棚に何を置くかの見直しを対象にします。直近12か月の出荷実績と棚の条件を渡すと、出荷が多い品目を手前へ、一緒に出る品目を近くへ動かす配置案が、移動の手間と効果を添えて出ます。集計と可否の判断の時間が減ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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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-0167

社有車の運転日報と給油伝票を読み取って、車両別の費用と点検期限の台帳にする

社有車の運転日報と給油伝票を読み取って、車両別の走行距離・燃料費・燃費と、車検や点検の期限を持つ台帳に落とします。読み取った値は機械で検算し、確からしさの低い項目だけを人が直します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Azure AI 構成例 総務 不動産・医療 入力漏れ削減
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UC-0146

出願前の特許明細書で、図面の符号と用語の食い違いを点検する

特許事務所から届いた明細書案を入力に、図面の符号と本文の対応、同じ部材を指す語のゆれ、請求項の語が明細書に説明されているかを一覧にします。担当者の作業は、全文を目で追うことから、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
63%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 知財 IT・SaaS・医療 品質標準化
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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-0130

製品に組み込んだOSSのライセンス条件を、リリース前に点検する

製品に含まれるOSSの一覧とライセンス条文を入力に、自社の配布形態で守るべき条件と、抵触のおそれがある箇所を一覧にします。担当者の作業は、条文を読むことから、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
71%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0116

エネルギー使用量を月次で集計して、増減の理由と見通しを出す

拠点ごとのエネルギー使用量を入力に、原単位と前年同月比を計算し、増減の要因を切り分ける材料をそろえます。担当者の作業は、数字を集めて表にすることから、出てきた増減の理由を拠点に確かめることに変わります。

想定削減率
69%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 生産 宿泊・小売 判断支援
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UC-0112

取扱説明書を改訂したときに、旧版との差分と表記のゆれを出荷前に点検する

改訂前後の取扱説明書を入力に、変わった箇所だけを抜き出し、その箇所が社内の表記ルールと用語集に沿っているかを点検します。直し忘れた旧仕様の記述や、訳語の不一致も指摘します。

想定削減率
64%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 品質管理 IT・SaaS・その他 品質標準化
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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-0103

設備の故障の兆しを、点検記録と保全履歴から拾って優先度をつける

点検記録と保全履歴を入力に、部品の交換時期、点検値の傾向、自由記述の異常の兆しを突き合わせ、優先して見るべき設備を並べます。保全担当の作業は、経験で見当をつけることから、挙がった設備を確かめ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 生産 宿泊・建設 判断支援
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UC-0100

部品・原材料の規制適合の資料を読み取って、含有物質の台帳にする

仕入先から届く不使用証明書や成分表を入力に、物質名・CAS番号・含有量を読み取り、含有物質の台帳に登録できる形にします。担当者の作業は、資料を開いて転記することから、読み取り結果を確かめて承認することに変わります。

想定削減率
72%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 研究開発 医療・商社 入力漏れ削減
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UC-0090

勤怠の締め前に、打刻漏れと時間外の上限と年休の取得状況を点検する

勤怠システムから出した締め前のデータを入力に、打刻の漏れ、時間外労働の上限に近づいている人、年次有給休暇が年5日に届かない人を洗い出し、現場の管理者へ差し戻す確認文まで作ります。労務担当の作業は、一覧を上から見ることから、指摘を確かめて送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 人事 介護・医療 入力漏れ削減
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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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UC-0074

対外発表の資料を公開前に点検して未出願の発明と秘密情報の記載を洗い出す

学会の予稿やプレスリリースなど社外へ出す技術資料を入力に、社内の公開前チェック基準と過去の指摘記録に照らして、出願前の発明や秘密にしている条件値に当たりうる記載を、基準番号・理由・確認先つきの表にします。知財担当の作業は、資料を読んで該当箇所を探すことから、挙がった箇所を確かめることに変わります。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 知財 IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0065

社内システムのアクセス権限を棚卸して、不要な権限と申請漏れを洗い出す

各システムから取り出した実際の権限を入力に、申請台帳と人事マスタと突き合わせ、退職者に残る権限、異動後も残る権限、申請記録のない権限を洗い出します。情報システムの作業は、画面を見比べて照合することから、指摘を確認して依頼を出すことに変わります。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 入力漏れ削減
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UC-0057

仕入先からの値上げ依頼を購買実績と物価指数に照らして、協議用の検討表にまとめる

仕入先から届く値上げ依頼の文書を読み、対象品目・改定率・実施希望日・理由・根拠資料の有無を取り出して、購買実績と物価指数に照らした検討表にまとめます。購買担当の作業は、依頼書と実績を突き合わせて表を作ることから、表を見て協議の進め方を決めることに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 購買 商社・小売 判断支援
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UC-0053

設備の保守マニュアルと過去の対応履歴から現場の質問に根拠付きで答える

現場からの「この型式でこのエラーが出たときはどうするか」という質問に対し、該当する設備のマニュアルと過去の対応履歴を探して、出典付きの回答案を返します。保全員の作業は、書庫と過去の日報を探すことから、示された根拠を読んで自分の設備に当てはまるかを判断することに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 品質管理 その他・医療 対応スピード向上
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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-0050

求人原稿を法令と社内ルールに照らして出稿前にチェックする

求人媒体へ出す前の原稿を入力に、法令上の必須記載の欠落、使ってはいけない表現、社内の表記ルール違反を一度に洗い出し、指摘箇所と修正案を一覧で返します。担当者の作業は、全文を読み比べることから、指摘を採るか採らないかを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
最小構成
ChatGPT 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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UC-0041

過去の試作データから次に試す実験条件を絞り込んで試作回数を減らす

これまでに行った試作の「条件」と「結果」を入力に、次に試す価値が高い条件の候補を複数出します。あわせて、その条件が選ばれた理由を文章で示します。

想定削減率
67%
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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UC-0039

新商品名の候補を先行商標と突き合わせて出願前のリスクを一次仕分けする

商品開発チームが出した名称候補を入力に、特許庁のJ-PlatPat(特許情報プラットフォーム)で検索した結果を読み取り、候補ごとに「先行する登録商標とどれくらい近いか」を高・中・低に仕分けて、その理由を文章で返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 マーケティング EC・士業 判断支援
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UC-0034

手書きの実験・試作記録を読み取って条件と結果の台帳にする

手書きの実験記録用紙をスキャンした画像を入力に、実験番号、日付、担当者、原料と配合、温度・時間・圧力などの条件、測定値、判定を読み取り、台帳の列に割り当てた1行のデータとして受け取ります。測定機から出てくるCSVがある場合は、実験番号で突き合わせて同じ行にまとめます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Python 構成例 品質管理 その他・医療 入力漏れ削減
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