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業界:保険× 業界:小売× 部門:法務× 部門:営業× 部門:購買× AI機能:要約× AI機能:予測× AI機能:校正×
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-0063

需要のばらつきから発注点と発注量を決めて、毎週の発注案を出す

過去の出荷実績と調達リードタイムから品目ごとの発注点と発注量を計算し、仕入先からの連絡や営業の情報を読み取って補正の根拠を添えた発注案を毎週出します。購買担当の作業は、在庫と実績を見て発注量を決めることから、提示された案を確認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 物流 EC・商社 判断支援
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UC-0047

広告やLPの表現を景品表示法と社内基準に照らして一次チェックする

公開前の広告文やLP、メールマガジン、SNS投稿の原稿を、社内のNG表現集や過去の指摘記録と一緒に生成AIへ渡し、「No.1」「最安」「今だけ」などの要確認箇所を、社内基準の番号と理由、必要な根拠資料を付けた表にします。違法か適法かは人が判断し、減るのは該当表現の洗い出しと指摘コメントを書く時間です。

想定削減率
60%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 マーケティング EC・小売 品質標準化
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