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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:OpenSearch× 利用ツール:Python× 難易度:★★★★☆× 難易度:★★☆☆☆×
UC-0020

問い合わせ内容からFAQの不足テーマを洗い出す

1か月分の問い合わせ(4,400件)を入力に、「同じことを聞いている問い合わせ」をまとめて論点の単位にし、件数の多い順に並べます。 さらに、各論点について既存のFAQでカバーされているかを判定します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
最小構成
Python 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-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-0007

入金明細と売掛金の消込候補を作成する

銀行の入金明細(振込日、振込名義、金額)と、会計システムの売掛金残高データを入力に、「この入金はどの請求に対するものか」の候補を提示させます。

想定削減率
76%
導入難易度
★★★★☆
実装
半自動化
Python 構成例 経理 IT・SaaS・商社 対応スピード向上
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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-0003

失注コメントを分類して失注理由を集計する

CRMに自由記述で溜まっている失注コメントを入力に、生成AIへ「価格」「機能不足」「タイミング」「競合」「予算凍結」「社内調整不調」「担当者離職」などの分類コードを割り当てさせます。1件のコメントに複数の理由が含まれる場合は、主因と副因を分けて返させます。

想定削減率
83%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 営業 IT・SaaS・商社 判断支援
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