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利用ツール:Python× 利用ツール:Microsoft Copilot× 業界:教育× 業界:EC× 実装方法:半自動化×
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-0188

訪日客向けの館内案内とメニューを多言語にして、原文の更新に訳を追随させる

館内の案内やメニュー、注意書きの日本語の原文を台帳で持ち、英語・中国語・韓国語の訳を作ります。原文を直すと、その行に対応する訳へ自動で「要更新」が立ち、古い訳が掲示に残らなくなります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 マーケティング 医療・宿泊 品質標準化
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UC-0180

倉庫の保管場所を出荷実績から見直して、取り出しの短い配置案を出す

倉庫のどの棚に何を置くかの見直しを対象にします。直近12か月の出荷実績と棚の条件を渡すと、出荷が多い品目を手前へ、一緒に出る品目を近くへ動かす配置案が、移動の手間と効果を添えて出ます。集計と可否の判断の時間が減ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 物流 EC・小売 判断支援
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UC-0163

販売店・加盟店が作る販促物を毎月点検して、ロゴと商標表示の逸脱を見つける

販売店や加盟店が作った販促物を毎月まとめて取り込み、ロゴの見え方と商標表示の使い方を点検して、ガイドラインから外れている疑いを条項つきで挙げます。担当者の作業は、120点を順番に開いて見ることから、挙がった疑いに是正を求めるかどうかを決めることに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 マーケティング EC・宿泊 品質標準化
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UC-0128

同じ物をばらばらに買っている状態を購買明細から見つけて、集約の候補を出す

購買明細の自由記述の品名を品目区分に分類し、同じ物の異なる呼び方をまとめて、拠点ごとの仕入先と単価のばらつきを一覧にします。購買担当の作業は、1行ずつ品名を読んで区分に当てはめることから、まとまった結果を見て集約を検討することに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 経理 介護・医療 判断支援
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UC-0125

返品された商品の状態を写真で見分けて、再販・補修・廃棄に仕分ける

返品された商品と付属品の写真を入力に、社内の判定基準に当てはめて再販・補修・廃棄の候補を示します。検品担当の作業は、状態を一から見て判断することから、示された候補と根拠を確かめることに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 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-0122

交代勤務の申し送りを音声で残して、次の担当が読める要点にする

交代前の申し送りを録音し、文字起こしして、案件ごとの要点と未完了事項に整理します。担当者の作業は、話しながらメモを取ることから、整理された内容を確かめて補うことに変わります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 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-0117

棚卸の差異を、入出庫の記録から原因別に切り分ける

棚卸で出た差異を入力に、同じ時期の入出庫の記録と照らして、原因の候補を区分ごとに並べます。担当者の作業は、差異を1件ずつ追いかけることから、示された候補を確かめて原因を確定することに変わります。

想定削減率
71%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 物流 EC・商社 入力漏れ削減
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UC-0101

顧客マスタの重複と表記ゆれを見つけて、名寄せの候補を出す

顧客マスタのレコードを入力に、表記ゆれと重複の候補を見つけ、法人番号で裏付けの取れたものと取れないものに分けます。担当者の作業は、登録のたびに既存を検索して見比べることから、提示された候補を判断することに変わります。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 マーケティング EC・IT・SaaS 入力漏れ削減
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UC-0079

配送業者の運賃請求を出荷実績と運賃表に突き合わせて過払いを見つける

配送業者から届く運賃の請求明細を、自社の出荷実績と契約運賃表に1行ずつ突き合わせ、金額の合わない行だけを洗い出します。担当者の作業は、数千行の明細を抜き取りで見ることから、差異の付いた行だけを調べることに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 物流 EC・小売 品質標準化
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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-0039

新商品名の候補を先行商標と突き合わせて出願前のリスクを一次仕分けする

商品開発チームが出した名称候補を入力に、特許庁のJ-PlatPat(特許情報プラットフォーム)で検索した結果を読み取り、候補ごとに「先行する登録商標とどれくらい近いか」を高・中・低に仕分けて、その理由を文章で返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 マーケティング EC・士業 判断支援
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UC-0021

社内のIT問い合わせをチャットで一次対応する

社員が Teams のチャットで「VPNがつながらない」「共有フォルダに入れない」と書くと、情報システム部が SharePoint に置いている手順書とFAQを根拠に、その場で回答が返る構成です。回答には参照した文書へのリンクが付きます。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 情報システム 保険・教育 対応スピード向上
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