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該当ユースケース 7 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
業界:飲食× 業界:EC× 業界:金融× 課題:データ分析に時間がかかる× 主な効果:機会損失防止×
UC-0201

契約した数量・機能と実際の利用状況のずれを毎月見て、増減の提案とフォローを決める

契約内容と当月の利用実績を突き合わせ、ずれの型を「上限に迫っている」「契約より大幅に少ない」「特定の機能が使われていない」などに分け、フォローの種類と優先度を判定します。担当者の作業は、900社分の数字を見比べることから、示された順に動くことへ変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 カスタマーサポート IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0190

販売奨励金・リベートの支払額を、契約の条件と販売実績から検算する

取引先と結んだ販売奨励金(リベート)の契約書から、支払の条件をAIに読み取らせて条件テーブルにします。そのテーブルと販売実績から支払額を機械で計算し、取引先からの請求との差異を理由ごとに切り分けます。

想定削減率
69%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 営業 EC・商社 品質標準化
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UC-0179

原材料とエネルギーの市況を毎週巡回して、調達と価格改定の材料にする

自社が買っている原材料・包材・エネルギーについて、品目群ごとに決めた巡回先を毎週見に行かせます。公的統計の値と対象期間、出典URLを取り出し、自社の購買単価と並べた1枚にまとめるところまでを自動にします。統計を探し直す時間がなくなります。

想定削減率
66%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 経営企画 商社・小売 判断支援
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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-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-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-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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