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利用ツール:Google Vertex AI× 部門:営業× 部門:物流×
UC-0120

ドライブレコーダーの映像から、危険な運転の場面を拾って指導に使う

ドライブレコーダーが記録したイベント映像を入力に、実際に危険があった場面と、段差などによる誤検知を分けます。安全運転管理者の作業は、全件の映像を見ることから、絞り込まれた場面を見て指導の材料に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 医療・小売 品質標準化
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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-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-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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