ユースケース

L1サポートに定型的な問い合わせが大量に寄せられ、待ち時間の長期化と担当者の負担増加につながっていました。

過去のチケット対応履歴を学習したAIエージェントを導入し、問い合わせを自動で解決。必要に応じて、適切な担当者へ振り分けます。

仕入先ごとに形式の異なる数千件の請求書を手作業で入力しており、業務負担の増加や入力ミスが発生していました。

高精度OCRとLLMエージェントを導入し、帳票形式にかかわらず明細データを正確に抽出して、後続システムへ自動連携します。

繁忙期の欠品と、閑散期の過剰在庫が課題となっていました。

天候、SNSのトレンド、過去の販売実績を統合した需要予測モデルを構築しました。

海外からのゲストに対し、24時間365日、母国語での接客や問い合わせ対応を提供することが困難でした。

40以上の言語に対応する生成AIを活用し、Web・チャット上で利用できるAIコンシェルジュを導入しました。

数百件に及ぶ融資申請の不整合を手作業で確認しており、監査に多くの時間を要していました。

申請書を読み取り、不整合を即座に検出するルールベースのAIエージェントを構築しました。

非効率な配送ルートにより、燃料消費の増加や配送遅延が発生していました。

AIを活用し、交通状況や天候に応じて配送ルートをリアルタイムで自動最適化しました。