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該当ユースケース 3 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:医療× 業界:EC× 業界:保険× 部門:法務× 部門:購買× 部門:採用× 課題:データ分析に時間がかかる×
UC-0160

社内の生成AIの利用ログを毎月点検して、渡してはいけない情報の入力を見つける

生成AIへの入力と応答のログを入力に、社内ルールに照らして問題のある入力を見つけ、区分と根拠と代わりのやり方を返します。点検担当の作業は、対話を1件ずつ読むことから、上がってきた判定を確かめることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
n8n 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 判断支援
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UC-0128

同じ物をばらばらに買っている状態を購買明細から見つけて、集約の候補を出す

購買明細の自由記述の品名を品目区分に分類し、同じ物の異なる呼び方をまとめて、拠点ごとの仕入先と単価のばらつきを一覧にします。購買担当の作業は、1行ずつ品名を読んで区分に当てはめることから、まとまった結果を見て集約を検討す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
Python 構成例 経理 介護・医療 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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