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利用ツール:Azure OpenAI Service× 業界:教育× 業界:商社× 業界:広告× 業界:保険× 部門:営業× 部門:知財×
UC-0127

入札・提案書の要求事項に対する記載漏れを、提出前に点検する

仕様書やRFPから要求事項を1件ずつ取り出し、提案書のどこで答えているかを対応付けて、記載のないものを一覧にします。取りまとめ担当の作業は、全文を突き合わせて読むことから、挙がった未対応の箇所を確かめて埋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
Power Automate 構成例 営業 IT・SaaS・広告 品質標準化
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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-0004

過去の提案書から類似案件の骨子を検索して再利用する

新しい案件の条件(業種、課題、予算規模、提案する製品)を入力に、過去の提案書ファイルの中から条件の近いものを検索し、その構成(見出し立て)と、流用できる箇所を提示させます。

想定削減率
44%
導入難易度
★★★★☆
実装
半自動化
Azure AI 構成例 営業 IT・SaaS・広告 品質標準化
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UC-0001

商談の文字起こしから営業日報を自動作成する方法

オンライン商談の文字起こしを入力に、生成AIへ「顧客課題」「要望」「予算」「決裁者」「競合」「宿題」「次回アクション」の7項目を抽出させ、CRMの対応する入力欄へそのまま入る形の構造化データとして受け取ります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 営業 IT・SaaS・商社 入力漏れ削減
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