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業界:建設× 業界:物流× 業務:データ入力・転記× 業務:比較検討× AI機能:要約× AI機能:予測× AI機能:生成×
UC-0173

仕入先の納期・品質・対応を毎月集計して、取引先評価の資料にする

発注・検収の記録、受入検査の結果、不適合の報告、仕入先とのメールを入力に、納期遵守率や不適合率といった数字と、対応の質についての所見を合わせた月次のカルテを仕入先ごとに作ります。担当者の作業は、評価のたびに集計し直すことから、たまった記録を読んで判断す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
Make 構成例 品質管理 商社・小売 判断支援
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UC-0056

現地調査メモと過去の類似見積から、工事見積の明細の初期案を作る

現地調査のメモと過去の類似見積を入力に、見積書に載せる工事項目と数量の根拠を洗い出し、明細行の骨子を作ります。単価は単価表からプログラムが引くため、AIが金額を決めることはありません。営業の作業は、明細を一から組むことから、抜けと数量を確かめることに変わります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 営業 IT・SaaS・不動産 品質標準化
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UC-0048

翌週の出荷量を予測して物流センターの日別の必要人員を決める

WMSの出荷実績と、荷主から届く販促の連絡、祝日の並びを入力に、翌週の日別の出荷件数を時系列予測で見込み、工程ごとに必要な人数を上振れ・下振れの幅つきで計算します。計画担当の作業は、実績を集めて勘で件数を置くことから、出てきた人数の幅を見て派遣の発注数を決めることに変わります。

想定削減率
64%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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