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利用ツール:Azure OpenAI Service× 利用ツール:OpenSearch× 業界:小売× 業界:広告× 業界:物流× 業界:その他× 業界:飲食×
UC-0144

社内の業務手順書が実態と合っているかを点検して、改訂が要るものを洗い出す

業務手順書を入力に、その手順書が前提としている画面名・帳票の様式・社内規程・部署名・システム名を抜き出し、現在の正本と照らして食い違う箇所を出します。文書管理の担当は、全部を読み返す作業から、指摘された箇所を確認する作業に変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 情報システム IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-0133

納品先ごとに違う納品条件を、出荷現場の質問に根拠付きで答える窓口を作る

納品先ごとの覚書・納品指示書・過去のやり取りを検索できる形にし、出荷現場からの質問に、どの文書の何行目に書かれているかを添えて答えます。担当者の作業は、探して伝えることから、返ってきた答え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
Azure AI 構成例 カスタマーサポート EC・小売 属人化解消
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UC-0129

利用部門からのデータ抽出依頼に、集計の案と結果の説明の下書きを作る

利用部門の依頼文とテーブル定義を入力に、集計の案(SQL)と、結果を読むための説明の下書きを作ります。データ担当の作業は、ゼロから書くことから、示された案を確かめて直すことに変わります。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Python 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 対応スピード向上
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UC-0127

入札・提案書の要求事項に対する記載漏れを、提出前に点検する

仕様書やRFPから要求事項を1件ずつ取り出し、提案書のどこで答えているかを対応付けて、記載のないものを一覧にします。取りまとめ担当の作業は、全文を突き合わせて読むことから、挙がった未対応の箇所を確かめて埋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
Power Automate 構成例 営業 IT・SaaS・広告 品質標準化
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UC-0126

退職者と選考辞退者へのヒアリングをAIとの対話で行い、理由を集計する

退職者と選考辞退者に、決めた設問に沿ってAIとの対話で答えてもらい、回答を分類して月次で集計します。人事の作業は、1人ずつ面談して記録することから、集まった回答を読んで改善につなげ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
Microsoft Copilot 構成例 人事 IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-0108

納付期限が来る特許を、事業での使用状況と照らして維持と放棄の判断材料を作る

翌々月に特許料の納付期限が来る権利を一覧にし、公報から請求項の要点を取り出して、自社の製品仕様や事業計画と突き合わせた検討表を作ります。維持する理由と放棄してよい理由の両方を並べます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 知財 IT・SaaS・その他 判断支援
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UC-0085

代理店からの在庫・納期の問い合わせに、チャットで一次回答する

代理店からの「この型番は在庫があるか」「いつ入るか」という問い合わせに、型番を特定して基幹システムの在庫と受注残を照会し、チャットで一次回答します。営業事務の作業は、電話を受けて画面を開いて調べることから、答えられなかった質問と例外の対応に変わります。

想定削減率
69%
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 商社・小売 対応スピード向上
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UC-0078

過去の技術報告書から類似の検討結果を根拠付きで探して開発の重複をなくす

「昔、似た材料で検討した気がする」という問いに対し、20年分の技術報告書と検討書から該当箇所を探し、報告書名・年度・担当者・ページを示した回答案を返します。研究開発者の作業は、共有フォルダを探して経験の長い技術者に聞くことから、示された原典を読んで判断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 品質管理 その他・医療 判断支援
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UC-0053

設備の保守マニュアルと過去の対応履歴から現場の質問に根拠付きで答える

現場からの「この型式でこのエラーが出たときはどうするか」という質問に対し、該当する設備のマニュアルと過去の対応履歴を探して、出典付きの回答案を返します。保全員の作業は、書庫と過去の日報を探すことから、示された根拠を読んで自分の設備に当てはまるかを判断することに変わります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 品質管理 その他・医療 対応スピード向上
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UC-0049

入社・退職の連絡から社会保険と雇用保険の手続きリストと期限を作る

顧問先からメールや添付ファイルで届く入社・退職の連絡を入力に、生成AIで氏名・日付・給与・週の労働時間などを抜き出し、曖昧な点と聞き返しの文面を下書きします。必要な手続きと提出期限は、人が管理するルール表とプログラムで決めます。連絡を読み解き、期限を数えて台帳に書く作業が減ります。

想定削減率
58%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 人事 その他・士業 入力漏れ削減
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UC-0043

決算説明会の想定問答集を決算資料と過去の質疑記録から作る

決算短信・決算説明資料と過去の説明会の質疑記録を入力に、前回聞かれて今回数字が動いた論点から想定質問を出し、資料名とページを根拠に付けた回答案を作ります。数値の照合はプログラムが行い、IR担当の作業は、記録の読み返しと回答の執筆から、根拠を見て直すことに変わります。

想定削減率
62%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 経営企画 IT・SaaS・小売 品質標準化
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UC-0037

予約前の問い合わせに多言語のチャットで一次回答する

予約や来店の前に届く「大浴場は何時まで入れますか」「駅から送迎はありますか」「ベビーベッドは借りられますか」といった問い合わせに、自社の案内資料を根拠にして、質問が書かれた言語のまま回答を返す構成です。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 カスタマーサポート 不動産・宿泊 品質標準化
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UC-0030

顧客からの不具合報告を原因区分で分類して再発防止の台帳にする

顧客や営業担当から届く不具合報告の文面を入力に、製品名、型式、発生した現象、発生した工程、発生時期、顧客影響の度合いを取り出し、社内で決めてある原因区分の候補を付けます。あわせて、過去の不具合台帳から似た事例を探して並べます。

想定削減率
64%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 品質管理 EC・商社 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-0011

就業規則を根拠付きで答える人事FAQを作る

従業員からの質問(「有給は半日単位で取れますか」「育休から復帰したときの時短勤務は何歳まで使えますか」)を入力に、就業規則・育児介護休業規程・給与規程などから該当条項を検索し、条項番号を明示した回答案を返します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 人事 IT・SaaS・介護 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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