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該当ユースケース 5 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
利用ツール:Make× 利用ツール:Google Vertex AI× 部門:logistics× 部門:法務× 部門:研究開発× 主な効果:判断支援×
UC-0141

輸入する商品の関税分類(HSコード)の候補を仕様から出して、通関前の確認資料を作る

商品の仕様書と説明文を入力に、材質・用途・機能・加工の程度を整理し、関税率表の分類候補を根拠と反証つきで並べます。担当者の作業は、ゼロから調べることから、提示された候補を検証して決めることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 法務 EC・商社 判断支援
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UC-0123

新規取引先の反社・コンプライアンス確認を、根拠付きで一次調査して記録に残す

取引先の商号・所在地・代表者名を入力に、社内の確認基準に沿って公開情報を集め、根拠のURLを付けた調査メモを作ります。担当者の作業は、自分で検索することから、集まった情報を読んで判断することに変わります。

想定削減率
68%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 法務 不動産・保険 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-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-0026

法改正と通達の更新を毎週巡回して影響のある顧問先と規程を洗い出す

あらかじめ決めた官公庁サイトの一覧を対象に、週1回、更新されたページを見つけて内容を読み、「何が、いつから、誰に適用されるのか」を整理したうえで、顧問先台帳や社内規程と突き合わせて影響先の候補を出す構成です。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★★★
実装
本格構成
n8n 構成例 法務 保険・医療 判断支援
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