利用可能な： Copilot Studio/GitHubとAzure AI Foundry
製造シナリオ: 貨物の漏れを減らす
シナリオ
ハイパーオートメーションと効率化が進む現代においても、請求書に埋もれた不正確な請求（誤った手数料の適用や未検出のエラーなど）は、気づかないうちに多額の過払いにつながる可能性があります。AIはエラー検出プロセスを自動化し、過払いを削減します。
顧客参照: ダウはCopilotで貨物請求書処理を変革しています
Copilot エージェントは、すべての受信メールを自動的にスキャンして、PDF または Word 形式の貨物請求書を検索します。
Copilot スタジオエージェント
利点: 受信した請求書を自動的に識別して分析します。
請求書を契約書と照合し、陸上、航空、はしけ、および地理の出荷タイプごとに請求書を分類します。
Copilot スタジオエージェント
利点: 請求書を分類して、出荷タイプに基づいてさまざまな分析ルールを適用します。
請求書の分類に基づく一連のルールを使用して、欠落したデータ、遅延コード、付加料金、重量の不一致、不正確な料金、誤って適用された料金、NMFC コードなどの不正確なラベル付けを探し、さらに分析するためにフラグを立てます。
Copilot スタジオエージェント
利点: 起こりそうなエラーを特定してさらに分析することで、従業員の時間を優先します。
請求書から特定のデータと一致する契約データを識別し、そのデータを請求データベースに入力してさらに分析します。
Copilot スタジオエージェント
利点: データ入力を自動化し、配送の非効率性を分析するためのデータセットを作成します。
Copilot を使用して、重複請求、遅延、ルーティングの非効率性など、請求書全体のデータをさらに分析します。
Copilot スタジオエージェント
利点: 調達アナリストが自然言語クエリを使用して貴重な洞察を発見し、配送コストを削減できるようにします。
すべての出荷について、推定配送コストと実際の配送コストを比較した差異レポートを生成します。
Copilot スタジオエージェント
利点: 請求エラーを文書化することで、貨物運送業者から料金を請求するプロセスを簡素化します。
次のシナリオ: 新しいサプライヤーを特定する このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。
次は何？
製造シナリオをもっと詳しく見る
製造シナリオライブラリCopilotの使用を開始する
Copilotアプリにアクセスして、新しいシナリオを今すぐお試しください。Copilot Chatから始めることができます。ライセンスをお持ちの場合は、Microsoft 365 Copilotで仕事用データやアプリに接続できます。
Copilotの使用を開始する