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該当ユースケース 12 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:Microsoft Copilot× 利用ツール:Gemini× 利用ツール:n8n× 利用ツール:Python× 業界:EC× 業界:広告× 難易度:★★★★☆× 難易度:★☆☆☆☆×
UC-0181

外注した翻訳を受け入れる前に、訳抜けと数値違いと用語の不統一を点検する

翻訳会社から納品された訳文と、その原文を渡します。段落の対応・数値と単位・型番・用語集との一致・訳抜けの5点で突き合わせ、差し戻す箇所だけを原文と訳文の位置つきで一覧にします。訳の巧拙は採点しません。

想定削減率
64%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Microsoft Copilot 構成例 マーケティング IT・SaaS・医療 判断支援
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UC-0124

通販サイトの模倣品・無断転載を毎週巡回して見つけ、申立ての資料を作る

自社の商品名・型番・登録商標を手がかりに通販サイトを毎週巡回し、疑わしい出品を出典のURLとともに一覧にします。担当者の作業は、自分で検索して見回ることから、挙がった候補を見て申立ての要否を決め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
Claude 構成例 マーケティング EC・小売 工数削減
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UC-0080

外国語の口コミとアンケートを翻訳して改善点を月次でまとめる

予約サイトや地図アプリ、自社アンケートに届く外国語の声を入力に、原文を残したまま日本語訳を付け、あらかじめ決めた区分を割り当て、書かれている事実を抜き出します。区分ごとの件数を月次で数えられる形にします。

想定削減率
69%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Gemini 構成例 カスタマーサポート EC・宿泊 判断支援
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UC-0064

提案書や報告書の数字と社名を、元データと突き合わせて公開前に確認する

社外に出す資料を入力に、書かれている数値と固有名詞を社内の数値台帳・顧客表記台帳と突き合わせ、食い違いと出典のない数値を一覧にします。確認する人の作業は、資料を最初から読んで数字を探すことから、指摘された箇所を確かめることに変わります。

想定削減率
66%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 マーケティング IT・SaaS・保険 品質標準化
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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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UC-0051

競合の製品・価格ページを毎週巡回して変更点を一覧にする

競合8社の製品・価格・事例ページを毎週決まった曜日に取得し、前回分との差分から意味のある変更だけを拾って一覧にします。担当者の作業は、各社のサイトを開いて読み比べることから、上がってきた変更点を見て社内に流すかを決めることに変わります。

想定削減率
80%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
n8n 構成例 マーケティング EC・IT・SaaS 判断支援
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UC-0047

広告やLPの表現を景品表示法と社内基準に照らして一次チェックする

公開前の広告文やLP、メールマガジン、SNS投稿の原稿を、社内のNG表現集や過去の指摘記録と一緒に生成AIへ渡し、「No.1」「最安」「今だけ」などの要確認箇所を、社内基準の番号と理由、必要な根拠資料を付けた表にします。違法か適法かは人が判断し、減るのは該当表現の洗い出しと指摘コメントを書く時間です。

想定削減率
60%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Claude 構成例 マーケティング EC・小売 品質標準化
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UC-0046

クレーム電話の応対練習でAIに顧客役をさせ、振り返りまで行う

クレーム電話の応対研修で、SV(スーパーバイザー)が演じていた顧客役を生成AIに任せます。顧客の状況や怒りの段階を書いた「シナリオカード」と評価の観点表を渡すと、AIが音声で顧客を演じ、根拠の発言を引用した振り返りの下書きまで作ります。SVの時間が、顧客役と口頭の指導から記録の確認に変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
ChatGPT 構成例 カスタマーサポート EC・保険 品質標準化
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UC-0045

注文状況の問い合わせに受注データと配送状況を照会して回答案を作る

注文・配送・返品に関する問い合わせメールを入力に、AIが「注文の検索」「出荷状況と伝票番号の取得」「返品規定の参照」といった読み取り専用の道具を自分で選んで呼び出し、集めた事実をもとに回答案を作ります。担当者が受注管理画面と配送業者の追跡ページを行き来して調べる作業が減ります。

想定削減率
57%
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・小売 品質標準化
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UC-0025

社外に出す文章の誤字と表記ゆれを社内ルールで一括チェックする

公開前の原稿と、自社で決めた表記ルールの一覧を入力に、誤字・脱字、表記ゆれ、文体の不統一、社名や商品名の誤りを指摘させる構成です。AIに文章を書き換えさせるのではなく、「どこが、どのルールに、どう反しているか」を一覧で返させます。

想定削減率
70%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
最小構成
Google Apps Script 構成例 マーケティング IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-0019

過去の対応履歴とFAQから回答案を作成する

問い合わせ内容を入力に、社内のFAQ、製品マニュアル、過去の対応履歴から根拠となる情報を検索し、出典を明示した回答案を作ります。

想定削減率
58%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 品質標準化
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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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