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UC-0185

海外の拠点・仕入先とやり取りする品質の是正要求と回答を、用語をそろえて双方向に訳す

海外の仕入先に出す是正要求と、返ってきた回答書を対象にします。日本語の原稿を用語集に沿って英訳し、届いた回答書を和訳したうえで、要求した項目と回答の項目を対応づけ、答えていない項目と食い違っている項目を一覧にします。

想定削減率
64%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 品質管理 EC・医療 品質標準化
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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-0157

購買の引き合い仕様書を、依頼部門とのAIとの対話で必要事項を埋めてから作る

購買依頼を出した人に、AIがその場で質問します。購買の区分を聞き、区分ごとに決まった項目を順に埋めさせ、引き合い仕様書の下書きまで作ります。購買担当がメールで何往復も確認する作業がなくなります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 生産 医療・宿泊 品質標準化
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UC-0126

退職者と選考辞退者へのヒアリングをAIとの対話で行い、理由を集計する

退職者と選考辞退者に、決めた設問に沿ってAIとの対話で答えてもらい、回答を分類して月次で集計します。人事の作業は、1人ずつ面談して記録することから、集まった回答を読んで改善につなげることに変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0119

外国人従業員向けに、労務の手続きと社内ルールを多言語で案内する

人事が作る案内文や社内の通知を入力に、制度用語の対訳集に沿って多言語に訳し、やさしい日本語版もあわせて作ります。担当者の作業は、翻訳を外部に頼んで待つことから、出てきた訳を確かめて配ることに変わります。

想定削減率
66%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Gemini 構成例 人事 介護・宿泊 対応スピード向上
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UC-0111

既存顧客の解約の兆しを利用状況と問い合わせから拾って、フォローの順番を決める

製品の利用ログ、問い合わせ履歴、請求の状況を入力に、顧客ごとの解約の確率を出し、問い合わせ本文から読み取れる不満の中身を添えて、フォローする順番の案を作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Python 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 判断支援
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UC-0080

外国語の口コミとアンケートを翻訳して改善点を月次でまとめる

予約サイトや地図アプリ、自社アンケートに届く外国語の声を入力に、原文を残したまま日本語訳を付け、あらかじめ決めた区分を割り当て、書かれている事実を抜き出します。区分ごとの件数を月次で数えられる形にします。

想定削減率
69%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Gemini 構成例 カスタマーサポート EC・宿泊 判断支援
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UC-0064

提案書や報告書の数字と社名を、元データと突き合わせて公開前に確認する

社外に出す資料を入力に、書かれている数値と固有名詞を社内の数値台帳・顧客表記台帳と突き合わせ、食い違いと出典のない数値を一覧にします。確認する人の作業は、資料を最初から読んで数字を探すことから、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
66%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 マーケティング IT・SaaS・保険 品質標準化
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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-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-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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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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UC-0046

クレーム電話の応対練習でAIに顧客役をさせ、振り返りまで行う

クレーム電話の応対研修で、SV(スーパーバイザー)が演じていた顧客役を生成AIに任せます。顧客の状況や怒りの段階を書いた「シナリオカード」と評価の観点表を渡すと、AIが音声で顧客を演じ、根拠の発言を引用した振り返りの下書きまで作ります。SVの時間が、顧客役と口頭の指導から記録の確認に変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 カスタマーサポート EC・保険 品質標準化
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UC-0037

予約前の問い合わせに多言語のチャットで一次回答する

予約や来店の前に届く「大浴場は何時まで入れますか」「駅から送迎はありますか」「ベビーベッドは借りられますか」といった問い合わせに、自社の案内資料を根拠にして、質問が書かれた言語のまま回答を返す構成です。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 カスタマーサポート 不動産・宿泊 品質標準化
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UC-0022

作業手順書を用語集付きで多言語に翻訳する

日本語の作業手順書を入力に、社内で決めた対訳用語集を適用して、ベトナム語・インドネシア語・英語の版を作る構成です。設備名、工程名、治具の呼び方といった社内用語が、毎回同じ訳語になります。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
最小構成
Google Apps Script 構成例 品質管理 宿泊・建設 品質標準化
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UC-0021

社内のIT問い合わせをチャットで一次対応する

社員が Teams のチャットで「VPNがつながらない」「共有フォルダに入れない」と書くと、情報システム部が SharePoint に置いている手順書とFAQを根拠に、その場で回答が返る構成です。回答には参照した文書へのリンクが付きます。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 情報システム 保険・教育 対応スピード向上
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