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利用ツール:Azure OpenAI Service× 部門:logistics× 部門:知財× 部門:研究開発× 部門:法務× 部門:情報システム× 部門:採用×
UC-0129

利用部門からのデータ抽出依頼に、集計の案と結果の説明の下書きを作る

利用部門の依頼文とテーブル定義を入力に、集計の案(SQL)と、結果を読むための説明の下書きを作ります。データ担当の作業は、ゼロから書くことから、示された案を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 対応スピード向上
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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-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-0104

メールの宛先と添付を送信前に点検して、誤送信を止める

送信しようとしているメールの宛先・添付・本文を入力に、社外への送信で危ない組み合わせを見つけて、送信の直前に知らせます。送信者の作業は、毎回自分で見直すことから、指摘が出たときだけ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
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 品質標準化
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UC-0092

取引先から届くセキュリティチェックシートに、過去の回答から下書きを作る

取引先から届くチェックシートの設問を入力に、過去の回答と社内規程から根拠付きの回答案を作ります。担当者の作業は、設問ごとに過去のExcelを探すことから、出てきた案が今も正しいか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
半自動化
Azure AI 構成例 品質管理 IT・SaaS・商社 対応スピード向上
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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-0077

セキュリティの警告メールを仕分けて対応が要るものだけ担当へ回す

共有メールボックスに届くセキュリティ通知を入力に、通知元の製品名、出来事の種類、対象の機器や利用者、本文に書かれた重大度を抜き出し、あらかじめ人が決めた区分へ仕分けます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 情報システム IT・SaaS・自治体 品質標準化
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UC-0076

取締役会の録音から法定の記載事項を満たす議事録の下書きを作る

取締役会の録音と事前配布の議案書を入力に、議案ごとの議事の経過の要領、述べられた意見の概要、決議事項と報告事項の区分を整理し、所定の様式に沿った議事録の下書きを作ります。決議の結果と賛否は、AIに判断させません。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 法務 IT・SaaS・不動産 入力漏れ削減
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UC-0075

応募者からの選考中の問い合わせにチャットで一次回答する

中途採用の選考中に応募者から届く「選考はどこまで進んでいるか」「面接は対面かオンラインか」といった問い合わせに、募集要項と応募者へ開示済みの案内だけを根拠にして、その場で一次回答を返す構成です。合否や評価に触れる質問には答えさせず、採用担当へ引き継ぎます。

想定削減率
58%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 人事 IT・SaaS・人材 品質標準化
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