• 見積もり作成

  従来は見積作成に関して、顧客からの依頼内容に応じて社内のデータベースと照合して原価計算し、 粗利を加味した上で見積書の雛形に転記していた。この一連の原価計算・見積作成業務を自動化することで、 見積提出のリードタイムを短縮させた

• 設計図面管理

  設計図面の変更履歴を追うことに手間がかかっていたり、新たな引き合いが合った際に、参考になりそうな過去の 図面を探すことに手間がかかっていたが、図面情報を一元管理し、検索しやすくすることで大幅に効率化された

• 注文データの生産計画連携

  注文データの、品番、数量、出荷日時（納期から自動設定）などを、生産計画システムに自動転記し、時 間短縮。計画生産による在庫引当型の場合は、在庫で引き当てられるものと、追加生産が必要な数量を 自動算出し、追加スケジューリングが必要な品番・数量・工場出荷日を登録。

• 生産計画リードタイム短縮

  最終的には受注量で生産計画を最終化するものの、時間が無いと十分な段取りが出来ない。ロボット作成 の過去の販売実績推移に基づく粗い販売予測を営業担当に期限を設けてロボットが補正依頼し、初版の 生産計画を作成したうえで、最終段階で受注量に基づき微調整を行い計画リードタイムを短縮。

• 生産計画随時見直し

  全ての受注情報を待ってから生産計画を固め、そこから生産しているのでは間に合わないこともある。 ブレにくい生産ロットが大きいものを、確実に需要が見込めるラインを上限として生産着手するスケジューリン グをロボットに組ませ、その後は受注量を見ながら人手で計画を補正し、計画待ち時間を極限まで短縮。

• 製造パフォーマン比較

  蓄積された製造実績データから、同一品目の同一数量あたりの加工リードタイムをロボットに抽出させ、パフォーマ ンスが異なるそれぞれの加工に紐づく、時間帯やシフト（人員構成）や前後の他の製造品目や段取りの時間など を比較することにより、加工リードタイム短縮余地を探り、改善につなげた。

• 製造効率・品質管理

  製造実績・品質管理システム内のデータをロボットに定期的に集計してもらい、例えば「不良率が平時より高い」等、 異常値を発見した際に幹部陣にアラートしてもらうことで、人間がタイムリーに現状把握をできるようになった。 また、月次の分析サイクルをロボット化により週次に変更し、早期対策を打つことで機会損失を最小化。

• 調達・購買

  過去の購買発注履歴をロボットに自動取得させ、サプライヤーからの見積もりと自動照合させ、１円でも過去 の購買単価推移から見て値上がりしているものを漏らさず特定し、価格差が大きく金額インパクトが大きいもの から降順に並び替え、後は人海戦術で交渉を実施することで購買金額の上昇を抑制。

• 未読・未チェック管理

  医師が未読のまま放置されているCTやMRI画像診断などのデータを抽出し、一覧化。 血液検査が基準値以下で追加検査が必要な患者リストを抽出。 また、血液検査結果により、投与が制限される薬剤が絡む検査・治療にアラート。

• 各種データの入力

  検査結果の電子カルテへの入力 入院・外来診療データの作成・入力 保険関連データの作成・入力

• 出席・申請アラート

  会議や発表などの案内メールを自動送信 資料格納状況を事前確認し、アラート 資金調達や補助申請などの期限をアラート

• 在庫情報共有・店舗間融通

  病院間の偏在庫が発生しており、余剰在庫を抱える拠点の一方で、在庫不足に陥る拠点が発生し、在庫切 れに気づいてから拠点間で融通していた。全病院の在庫情報を品目別に一覧化し、過去の処方推移から見た 必要在庫量とのギャップを可視化し、在庫融通が必要な品目を特定することで、早めの融通が可能になった。

• 来局履歴管理

  従来は、属人的に都度来院間隔の確認などして、コミュニケーションを図っていた。全ての患者の来院間隔を自 動集計し、来院間隔に変化が見られた顧客に対してアラートを表示し、用法用量などのヒアリングで残薬量も推測し、服薬・減薬アドバイス。

• 顧客情報管理

  受付では、その場限りの顧客との対話であったが、気になる発言について、その場で専用フォーマットにすぐに記 録するようにして、AI-OCRで自動読み込みを実施し、医師・看護師に共有できるようにした。 情報共有されていることが顧客からの信用にも繋がった。

• 意見・改善提案の一覧化

  個別に届く、意見書や改善提案書などを自動受信／取り込みをして、スプレッドシートに一覧化 キーワードで対応管理者に自動転送 提出必須書面の未提出者に自動アラート

• ホームページ問い合わせ対応

  ホームページやポータルサイト経由で来た問い合わせやクレームを一覧化した上で、適切な担当者に通知する作 業を随時ロボットに行ってもらうことで、問い合わせが放置されることなくタイムリーに対応されるようになった

• 管理顧客フォロー

  これまで、トップセールスと売れない営業マンで、管理顧客のフォロー頻度・内容が大きく異なっていた。 例えば更新日が近づいてきたときに連絡をしたり、決裁者に誕生日お祝いメッセージを送ったり、こうした動きを ロボットに対応させて（自動送信／アラート）、凡庸な営業担当の管理顧客への対応品質を上げることが出来た。

• ホームページお問い合わせ対応

  ホームページやポータルサイト経由で来た問い合わせを一覧化した上で、適切な営業担当者に通知する作業を 随時ロボットに行ってもらうことで、問い合わせが放置されることなくタイムリーに対応されるようになった

• 口コミの取集

  ロボットに毎日ネット上を巡回してもらい、顧客商品および競合商品の口コミを発見したら、 タイムリーに関係社員にレポートしてもらうことで、営業・マーケティング活動の精度を高めることができた

• 顧客情報管理

  以前は、その場限りの顧客との対話であったが、気になる発言について、その場でフォーマットにすぐに記録する ようにして、自動読み込みを実施し、関係者にすぐに共有できるようにした。 前回のやり取りを記憶しているかのように接客することで、顧客からの信用も格段に上昇した。

• 発注業務

  従来は発注したい品目の名称・仕入先情報などを社内のデータベースから発注依頼書に転記し、仕入先に メールやFAXで送付。その後、納品状況を個別確認していたが、この一連の発注作業を自動化した

• 進捗管理

  進捗管理データをロボットに定期的に集計してもらい、例えば「遅延発生状況が平時より高い」等、 異常値を発見した際に幹部陣にアラートしてもらうことで、人間がタイムリーに現状把握をできるようになった

• 求人管理

  紹介会社からのメールでの人材紹介情報をロボットが自動で、スプレッドシートに転記。 面接を希望する候補者にチェックをつけると、ロボットが自動で面接日程調整依頼メールを送信

• 取引実績分析

  サービス内容や取引先数が多岐にわたる中、各取引がどの程度利益につながっているのかを集計・分析するの に、毎月非常に時間がかかっていた。そこで、分析の前段階となる集計業務をロボットに任せ、人間は分析に集 中することで、タイムリーに現状把握や戦略立案が出来るようになった

• 日々集計業務

  毎日終了時に、当日の稼働・売上・収支等について、データを集計し、本部に報告していた。 この日々の集計作業を自動化し、業務時間を削減すると共に、分析・戦略立案に集中できる体制を構築した

• シフト調整

  従業員の予定を確認しながら、特定の人にシフトが偏らず、人数に過不足がないようシフトを調整するのに 毎回時間がかかっていた。そこで、シフトの条件をロボットに覚えさせて、シフト表の作成から、その前段階で ある予定の提出のせっつきまでをロボットに行ってもらうことで、シフト調整にかける時間が大幅に削減された

• 求人管理

  紹介会社からのメールでの人材紹介情報をロボットが自動で、スプレッドシートに転記。 面接を希望する候補者にチェックをつけると、ロボットが自動で面接日程調整依頼メールを送信

• 口コミの集計

  ロボットに毎日ネット上を巡回してもらい、自社商品および競合商品の口コミを発見したら、 タイムリーに関係社員にレポートしてもらうことで、マーケティング活動の精度を高めることができた

• ホームページの問い合わせ対応

  ホームページやポータルサイト経由で来た問い合わせを一覧化した上で、適切な営業担当者に通知する作業を 随時ロボットに行ってもらうことで、問い合わせが放置されることなくタイムリーに対応されるようになった

• 週次／月次販売実績分析

  業種別、職種タイプ別、顧客別などの売上利益推移を定期的にロボットに集計してもらい、 関係者に配信してもらうことで、人間は集計作業に時間をとられることなく、分析に集中できるようになった

• 日報の自動登録

  これまで、紙に記入してまとめて本社に提出していた日報を、その場で写メに取り、本部に送信し、本部でOCR 自動読み込みに切り替えた（スマホアプリを導入した企業もある）

• 伝票入力

  商品を納品した際に送られてくる仕入伝票の内容を、都度基幹システムに転記していた。 この転記作業をロボットに任せることで、営業事務の業務時間を大幅に削減できた

• 出荷情報のお問い合わせ対応

  運送会社が行っている荷物の追跡サービスに、ロボットに自動で問い合わせ番号を入力させ、 その配送状況を自社のデータベースに紐付けさせることで、顧客からの出荷状況の問い合わせに対し、 従業員が手間をかけずに答えられるようになった

• 在庫の消込

  商品が売れた際に、複数の取引チャネルや取引サイトで、それぞれ在庫情報を更新する必要があったが、 これを自動化することで、業務削減に加え、在庫情報のリアルタイムな反映が可能になった

• 求人管理

  紹介会社からのメールでの人材紹介情報をロボットが自動で、スプレッドシートに転記。 面接を希望する候補者にチェックをつけると、ロボットが自動で面接日程調整依頼メールを送信

• ホームページの問い合わせ対応

  ホームページやポータルサイト経由で来た問い合わせを一覧化した上で、適切な営業担当者に通知する作業を 随時ロボットに行ってもらうことで、問い合わせが放置されることなくタイムリーに対応されるようになった

• 日次集計業務

  毎日、当日の商品別の売上等について、紙の情報をシステムに登録していた。 この日々の登録・集計作業を自動化し、業務時間を削減すると共に、分析に集中できる体制を構築した

• 取引実績分析

  商品数や取引先数が多岐にわたる中、各取引がどの程度利益につながっているのかを集計・分析 するのに、毎月非常に時間がかかっていた。そこで、分析の前段階となる集計業務をロボットに任せ、 人間は分析に集中することで、タイムリーに現状把握や戦略立案が出来るようになった

• 発注業務

  従来は発注したい品目の名称・仕入先情報などを社内のデータベースから発注依頼書に転記し、仕入先に メールやFAXで送付。その後、納品状況を個別確認していたが、この一連の発注作業を自動化した

• 伝票入力

  商品を納品した際に送られてくる仕入伝票の内容を、都度基幹システムに転記していた。 この転記作業をロボットに任せることで、営業事務の業務時間を大幅に削減できた

• 出荷情報のお問い合わせ対応

  運送会社が行っている荷物の追跡サービスに、ロボットに自動で問い合わせ番号を入力させ、 その配送状況を自社のデータベースに紐付けさせることで、顧客からの出荷状況の問い合わせに対し、 従業員が手間をかけずに答えられるようになった

• 在庫の消込

  商品が貸し出された際に、複数の取引チャネルや取引サイトで、それぞれ在庫情報を更新する必要があったが、 これを自動化することで、業務削減に加え、在庫情報のリアルタイムな反映が可能になった

• 予約処理

  顧客からの予約内容を注文管理システムに転記する作業をロボットに行ってもらうことで、 事務作業にかかる時間を削減した

• 消耗品予測

  メンテナンス記録および工程管理情報から消耗品交換タイミングを自動で見極め、メンテナンス計画に転記。 また、在庫データと照合して、消耗品の追加発注アラートを上げる

• 保証サービスの入力

  物品破損などの保証サービス申請のシステムへの情報入力に手間がかかっていたが、必要情報を自動連携した。

• 注文可能性分析

  お客様毎の注文確率の算出～注文可能性が高いお客様の抽出などを全て手作業で実施していたが、 基準を明確化し、分析～関係者への自動配信を自動化した。 関連して、顧客セグメント毎のCSアンケートの回収率なども自動集計。

• ホームページお問い合わせ対応

  ホームページやポータルサイト経由で来た問い合わせを一覧化した上で、適切な営業担当者に通知する作業を 随時ロボットに行ってもらうことで、問い合わせが放置されることなくタイムリーに対応されるようになった

• 販売実績分析

  売チャネル別、取引先別、カテゴリ別などの売上利益推移を定期的にロボットに集計してもらい、 関係者に配信してもらうことで、人間は集計作業に時間をとられることなく、分析に集中できるようになった

• 日々の集計業務

  毎日終了時に、各拠点の売上・収支等について、データを集計し、本部に報告していた。 この日々の集計作業を自動化し、業務時間を削減すると共に、分析・戦略立案に集中できる体制を構築した

• シフト調整

  従業員の予定を確認しながら、特定の人にシフトが偏らず、人数に過不足がないようシフトを調整するのに 毎回時間がかかっていた。そこで、シフトの条件をロボットに覚えさせて、シフト表の作成から、その前段階で ある予定の提出のせっつきまでをロボットに行ってもらうことで、シフト調整にかける時間が大幅に削減された

• 求人管理

  紹介会社からのメールでの人材紹介情報をロボットが自動で、スプレッドシートに転記。 面接を希望する候補者にチェックをつけると、ロボットが自動で面接日程調整依頼メールを送信

• ホームページ問い合わせ対応

  ホームページやポータルサイト経由で来た問い合わせを一覧化した上で、適切な営業担当者に通知する作業を 随時ロボットに行ってもらうことで、問い合わせが放置されることなくタイムリーに対応されるようになった

• 献立情報管理

  トップ栄養士の献立を蓄積して、自動で検索できるようにしたことにより、各拠点のクライアントの要望を踏まえつ つも、品質高いメニューを開発できるようになった。

• 食材所要量計算

  計画精度の低い担当が実施すると、無駄な食材を余らせて廃棄処分になったり、食材で赤字に陥ることが発 生していた。ベテラン栄養士の献立からの発注量計算情報を自動で蓄積し、検索できるようにしたことで、経験 が浅い担当でも、食材所要量計算の精度をある程度高めることが出来た。

• 食材発注書作成

  献立表を見ながら手作業で発注書を作成していたが、献立表から食材名、分量、カット方法・サイズ、納期な どの情報を自動取得し、数週間分の発注表を自動作成できるようにした。

• 集中購買

  各拠点で分散発注して割高な調達になっていたところを、各拠点の発注表を自動集約し、発注量・仕入先を まとめたことにより、調達コストを引き下げることができた。 また、過去の購買発注履歴をロボットが一覧化して、業者見積もりと自動照合することにより値下げを抑制し た。

• 意見・改善提案の一覧化

  個別に届く、意見書や改善提案書などを自動受信／取り込みをして、スプレッドシートに一覧化 キーワードで対応管理者に自動転送 提出必須書面の未提出者に自動アラート

• 未読・未チェック管理

  未読もしくは未対応のまま放置されている障害データなどを抽出し、一覧化。 対策が不十分で承認を得ていない追加対策が必要な対象リストを抽出。

• 口コミの収集

  ロボットに毎日ネット上を巡回してもらい、自社商品および競合商品の口コミを発見したら、 タイムリーに関係社員にレポートしてもらうことで、マーケティング活動の精度を高めることができた

• ホームページ問い合わせ対応

  ホームページやポータルサイト経由で来た問い合わせやクレームを一覧化した上で、適切な担当者に通知する作 業を随時ロボットに行ってもらうことで、問い合わせが放置されることなくタイムリーに対応されるようになった

• 顧客情報管理

  その場限りの顧客との対話で終わらせず、気になる発言について、その場で専用フォーマットにすぐに記録するよ うにして、AI-OCRで自動読み込みを実施し、プロジェクト関係者に共有できるようにした。 情報共有されていることが顧客からの信用にも繋がった。

• 管理顧客フォロー

  これまで、トップセールスと売れない営業担当で、管理顧客のフォロー頻度・内容が大きく異なっていた。 例えば予算策定タイミングが近づいてきたときに連絡をしたり、決裁者の誕生日にお祝いをしたり、こうした動きを ロボットに対応させて（自動送信／アラート）、凡庸な営業担当の管理顧客への対応品質を上げることが出来た。

• 進捗管理

  進捗管理システムのデータをロボットに定期的に集計してもらい、例えば「遅延発生状況が平時より高い」等、 異常値を発見した際に幹部陣にアラートしてもらうことで、人間がタイムリーに現状把握をできるようになった

• 実績分析

  販売チャネル別、取引先別、カテゴリ別などの売上利益推移を定期的にロボットに集計してもらい、 関係者に配信してもらうことで、人間は集計作業に時間をとられることなく、分析に集中できるようになった

• 求人管理

  紹介会社からのメールでの人材紹介情報をロボットが自動で、スプレッドシートに転記。 面接を希望する候補者にチェックをつけると、ロボットが自動で面接日程調整依頼メールを送信