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利用ツール:Make× 利用ツール:Zapier× 利用ツール:Python× 利用ツール:Claude× 業界:保険× 業界:広告× 主な効果:判断支援×
UC-0160

社内の生成AIの利用ログを毎月点検して、渡してはいけない情報の入力を見つける

生成AIへの入力と応答のログを入力に、社内ルールに照らして問題のある入力を見つけ、区分と根拠と代わりのやり方を返します。点検担当の作業は、対話を1件ずつ読むことから、上がってきた判定を確かめることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
n8n 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 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-0087

動きの止まった商談を洗い出して、次の一手の案までそろえる

営業支援システムの商談データと活動履歴を入力に、過去の受注・失注の実績から「このまま動かなければ失注しやすい」案件の特徴を数値化し、止まりかけている商談を並べます。あわせて、最後のやり取りから止まっている理由の候補と、次の一手の案を出します。

想定削減率
67%
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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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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