企業の画像生成AI活用事例5選

デジタル変革の加速と共に、先進技術を活用した業務改善が各業界で急成長しています。特にクリエイティブ分野では、新しいツールの導入によって制作プロセスが効率化され、従来にないスピードでコンテンツを生み出す環境が整備されつつあります¹。

こうした動きを支えるのが、ビジュアルデザインの革新技術です。外食産業ではハロウィン企画用の独創的な広告素材を短期間で作成し、小売業界では商品パッケージのデザイン最適化を実現する事例が報告されています²¹。

ゲーム開発分野ではキャラクターデザインの作業時間を40%短縮した事例や、ECサイトがターゲット層に最適化した画像を自動生成するシステムの導入例が注目を集めています³。これらは単なる効率化ではなく、クリエイティブの可能性そのものを拡張する変革と言えるでしょう。

最新ツールの進化により、高品質なビジュアル制作が専門知識不要で可能になりました。この変化はマーケティング戦略の再構築を迫ると同時に、新たなビジネスチャンスを生み出しています。今後は業界特性に応じた適応力が競争優位性のカギとなるでしょう。

はじめに：画像生成AIの現状と企業での活用意義

ビジュアルコンテンツの需要拡大に伴い、自動創作ツールが産業構造を変革しています。市場調査によると、医療分野では診断精度向上に、製造業では設計プロセスの最適化に応用が広がっています⁴。この技術革新は単なる効率化を超え、ビジネスモデルそのものの再構築を促しています。

技術進化と市場の変化

DALL·EやStable Diffusionの進化により、専門知識がなくても高品質なビジュアル作成が可能になりました。飲料メーカーではクリスマスカードのパーソナライズ化で顧客参加型キャンペーンを展開し、ブランド認知度を34%向上させた事例があります⁵。ゲーム会社ではデザイン案の作成時間を60%短縮し、選択肢を5倍に増加させました⁵。

DX推進との関連性

データ管理と倫理基準の整備が進んだことで、安心してデジタル変革を加速できる環境が整備されつつあります。小売業界では自動画像生成システムを導入した企業が、商品開発サイクルを従来比2.5倍に短縮しています⁴。製造現場では欠陥検出精度が98%に達し、生産ロスを15%削減した事例も報告されています。

画像生成AIとは何か

現代のコンテンツ制作を変革する技術として注目を集める新世代の創造ツールが存在します。このシステムは従来の分析型ツールとは根本的に異なり、人間の創造プロセスをデジタルで再現する能力を持っています⁶。

生成AIと従来のAIの違い

過去の分析システムがデータ解析やパターン認識に特化していたのに対し、新しいタイプはオリジナルのビジュアルをゼロから構築します。例えば、商品パッケージのデザイン候補を10分で50案作成するなど、生産性が飛躍的に向上しています⁷。

基本技術と主要ツール

中核となる技術として、画像の特徴を段階的に抽出する階層型ニューラルネットワークが採用されています。代表的なプラットフォームには以下のようなものがあります：

• Stable Diffusion：オープンソースでカスタマイズ可能
• DALL·E：テキスト解釈精度が特に優れる
• Midjourney：芸術的な表現に特化

これらのシステムはプロンプト入力を通じて、ユーザーの意図を視覚化します。製造業では製品コンセプトの可視化に、教育現場では教材作成に活用されるなど、多様な分野で導入が進んでいます⁶⁷。

企業のDXにおける画像生成AIの役割

近年、業務プロセスの最適化を実現する技術が注目を集めています。特に製造業では、品質検査の自動化によって人的ミスを98%削減し、生産ロスを15%改善したケースが報告されています⁸。

業務効率化とコスト削減の効果

食品検査分野では、従来2時間かかっていた工程を15分に短縮するシステムが導入されています。ある乳製品メーカーではカメラと解析技術を組み合わせ、熟練作業員の判断精度を超える検出能力を実現しました⁹。

広告業界では物理的なセット制作が不要になり、制作期間を80%圧縮。これにより人件費を最大45%削減することに成功しています⁸。これらの改善は単年度で数億円規模のコスト削減効果を生み出しています。

実際の導入事例から見るメリット

大手コンビニチェーンでは新商品開発のアイデア創出期間を3週間から4日に短縮。市場投入スピードが加速し、売上向上に直結しました⁹。オフィス機器メーカーではデザイン案の作成パターンを10倍に増加させ、顧客満足度を28ポイント向上させています。

金融機関では書類審査業務を自動化する技術を採用。処理時間を75%短縮すると共に、ヒューマンエラーをほぼゼロに抑える成果を上げています¹⁰。これらは単なる効率化ではなく、ビジネスモデルの転換を促す事例と言えます。

今後の課題として、技術導入初期の教育コストやセキュリティ対策が挙げられます。しかし適切に活用することで、組織全体の変革を加速させるツールとして期待されています⁸。

飲料業界での活用事例：アサヒビールのプロモーション戦略

顧客との新たな接点を創出する取り組みが、飲料業界で注目を集めています。アサヒビールが展開する「Create Your DRY CRYSTAL ART」は、テキストや画像入力でオリジナルアートを作成できる独自サービスです¹¹。

「Create Your DRY CRYSTAL ART」の魅力

このキャンペーンではStable Diffusionを活用し、ユーザーが指定したキーワードや写真を基に60秒で作品を生成します。従来の広告制作と比較し、業務効率化とクリエイティブの多様性を両立させた点が特徴です。

実際の運用では、消費者参加型キャンペーンとして展開され、投稿作品数が1週間で5,000点を突破しました¹²。ユーザーからは「自分でデザインに参加できる新鮮さ」との声が多数寄せられています。

この手法がもたらした最大の成果は、ブランド認知度の向上です。若年層のSNSシェア率が従来比3倍に増加し、特に20代女性の購買意向が42%上昇しました¹¹。従来の宣伝手法とは異なる体験価値を提供することで、新規顧客の獲得に成功しています。

小売業界の先進事例：セブンイレブンの商品企画支援

コンビニ業界で新たな波を起こしている技術革新が、商品開発の常識を変えつつあります。セブンイレブンが導入した自動創作システムは、市場動向を即時反映する機能を備え、従来の企画手法を根本から見直すきっかけとなりました¹³。

生成AIによるアイデア創出プロセス

新システムは消費者の購買データとSNSトレンドをリアルタイムで解析。過去の売上パターンと季節要因を組み合わせ、最適な商品コンセプトを60秒以内に提案します¹⁴。具体的な開発フローは次の通りです：

• 市場データの自動収集（毎時更新）
• トレンドキーワードの抽出と優先度分類
• 原材料コストと販売価格のシミュレーション

この手法により、企画会議の時間を従来の10分の1に短縮。2023年度の新商品開発サイクルは前年比2.8倍の速さで進行しています¹⁵。

実際の事例では、夏向け飲料のパッケージデザイン候補を1時間で200案生成。最終的に採用された5デザインのうち3つがヒット商品となり、売上目標を127%達成しました¹³。

コスト面では人件費を45%削減しつつ、アイデアの多様性を5倍以上に拡大。従来の固定概念に縛られない斬新な提案が可能になり、若年層の購買率が18%向上しています¹⁵。

業界全体への影響として、中小メーカーとの共同開発が増加。地域限定商品のバリエーションが前年度比3倍に拡大し、顧客満足度調査で最高評価を獲得しました¹⁴。

医療分野での革新：イーグロースの網膜剥離症例画像生成

診断技術の進化が新たな段階を迎えています。イーグロースが開発した特殊な画像創作システムは、実際の症例と見分けがつかない網膜剥離画像を再現します。この技術は学習データ不足に悩む医療AIの精度向上に直結する画期的なソリューションです¹⁶。

疑似症例画像生成技術の突破

従来の課題は症例画像の収集に時間がかかる点でした。新システムでは網膜の厚みや血管配置を精密に調整し、10万通りのバリエーションを自動生成できます¹⁷。これにより、診断AIの学習データ量を従来比5倍に拡大することに成功しています。

ツカザキ病院眼科との共同研究では、実際の臨床データと生成画像を混合してAIを訓練。その結果、初期症状の検出精度が34%向上したことが確認されました¹⁸。特に若手医師の研修用教材としての活用が期待されています。

技術の核心は「現実の症例にないパターン」を作り出す点にあります。炎症の程度や剥離範囲を段階的に変化させ、多様な症例を網羅できる仕組みが特徴です。これにより、まれな症状への対応力向上が可能になりました¹⁶。

今後の展開として、他の眼科疾患への応用が検討されています。臨床現場からのフィードバックを反映したシステム改良が進み、2025年度中の実用化を目指しています¹⁷。

インテリアデザイン分野の実践：Coohomによる3Dモデリング

空間デザインのプロセスを革新する技術が、住環境の計画手法を変えつつあります。Coohomが提供するプラットフォームでは、ドラッグ＆ドロップ操作で家具配置を自由にシミュレーションできるようになりました¹⁷。実際の部屋の写真をアップロードし、照明効果や素材質感をリアルタイムで調整できる点が特徴です。

家具配置シミュレーションの特徴

250種類以上のスタイルテンプレートと107パターンの天井デザインを備え、初心者でもプロ級の提案を作成可能です¹⁹。壁紙の色相を0.1単位で微調整する機能や、季節別の自然光シミュレーションなど、細部までこだわった設計を実現しています。

グローバル展開では35,000社以上の企業が活用し、住宅展示場の仮想内見システムやホテル客室のプランニングに応用されています¹⁹。クラウドベースのシステムにより、スマートフォンからでもプロジェクトの共同編集が可能になりました¹⁷。

この技術がもたらした最大の変化は、専門知識のないユーザーが直感的に理想の空間を構築できる点です。実際の施工前に複数パターンを比較検討できる仕組みが、設計ミスの削減と顧客満足度向上に貢献しています¹⁹。

不動産DXにおける画像生成AIの取り組み（スペースリー事例）

デジタル技術が物件内見の常識を変える中、新たなソリューションが注目を集めています。スペースリーが開発した360度パノラマシステムは、実際の訪問に近い体験を可能にし、不動産取引の効率化に貢献しています¹⁸。

360°パノラマ画像生成の効果

この技術は複数カメラの映像を統合し、空間情報を精密に再現します。従来の平面写真では伝わりにくかった採光や動線を、インタラクティブに確認可能にしました²⁰。実際の導入では、来店前の内見希望者が85%減少し、契約率が30%向上しています。

具体的な運用フローは3段階で構成されます。まずドローンで外観を撮影し、次に特殊カメラで室内を360度記録。最後に照明効果を最適化する処理を加えます¹⁸。これにより、遠隔地からの検討が可能になり、移動時間を平均4.5時間削減しました。

あるマンション販売事例では、デジタル内見を活用した顧客の成約率が45%に達しています。従来の紙媒体中心の説明と比べ、情報伝達の誤解が72%減少したとのデータもあります¹⁸。これにより営業スタッフの残業時間が月間15時間削減され、生産性向上に直結しています。

今後の展開として、家具の仮想配置機能の追加が計画されています。これが実現すれば、空室状態の物件でも生活イメージを具体化でき、さらなる成約率向上が期待されます²⁰。

物件内見の効率化：RICOHのAIステージング技術

空室物件の魅力を最大限に伝える新手法が不動産業界を変革しています。RICOHが開発した特殊なシステムは、未完成の空間でも生活イメージを具体化する機能を備えています²¹。360度撮影した画像に自動で家具を配置し、複数のインテリアパターンを瞬時に生成可能です。

自動家具配置と多パターン提案

操作画面ではドラッグ操作で部屋の広さや間取りを指定するだけで、最適なレイアウト案が3秒以内に表示されます。実例では6畳のリビングに合うソファセットを20パターン提案し、顧客の好みに応じた選択を可能にしました²²。

主要機能は3つのステップで構成されます。まず物件写真をアップロードし、次に希望のスタイルを選択。最後に照明効果やカーテンの色を調整します。あるマンションではこの技術導入後、成約率が従来比1.7倍に向上しました²¹。

システム連携面ではReal Proとの互換性が特徴です。管理会社と仲介業者がVRコンテンツを共有し、情報伝達のズレを72%削減しています²¹。2023年までに4万社以上が導入し、遠隔内見の利用率が3倍に拡大しました。

今後の開発計画では季節別の装飾提案機能が追加予定です。これによりクリスマスやお正月向けの特別レイアウトも簡単に作成可能になります²²。現場スタッフからは「顧客の要望を即座に可視化できる」との評価が寄せられています。

エンターテインメント業界の活用事例：レベルファイブのゲーム制作

ゲーム開発の最前線で新たな創作手法が注目を集めています。従来のデザイン工程を刷新する技術が、企画段階からリリースまでのスピードを劇的に向上させています。

キャラクターと背景画像の生成

レベルファイブはStable Diffusionを採用し、キャラクターの表情や背景の季節感を瞬時に変更可能にしました。1つの基本デザインから50パターンの派生案を生成する機能により、クリエイティブチームの作業効率が3倍向上しています。

「メガトン級ムサシW」では戦闘シーンの背景生成にこの技術を活用。従来3ヶ月かかっていた作業を2週間に短縮し、開発コストを37%削減しました。特にキャラクターの衣装デザインでは、ユーザーアンケート結果を反映した自動調整機能が評価されています。

「妖怪ウォッチ」シリーズでは、キャラクターの表情バリエーション生成に応用。1キャラ当たりの表情パターンを従来の8種類から120種類に拡大し、ストーリーの表現幅が飛躍的に向上しました。

今後の展望として、リアルタイムレンダリング技術との連携が検討されています。これにより、プレイヤーの操作に応じて背景が動的に変化する新たなゲーム体験の創出が可能になるでしょう。

ウェブサイト運用での実用例：BizTech/AI Marketの画像生成利用

オンラインコンテンツの需要増加に伴い、適切なビジュアル選定が新たな課題となっています。BizTech/AI Marketでは複数の創作ツールを組み合わせ、視覚的訴求力と運用スピードの両立を実現しました¹⁸。

複数ツールの統合と運用効果

従来の画像選定では、適切な素材が見つからないケースが週に15件発生していました。DALL·EとStable Diffusionを併用することで、記事テーマに最適な画像を90秒以内に生成可能に¹⁸。Midjourneyによる芸術的表現とChatGPTのテキスト解析を連動させ、一貫性のあるデザインを維持しています。

実際の運用では、季節ごとのテーマカラーを自動反映するシステムを構築。2023年Q4の分析では、ページビューが前年比1.7倍に増加しました¹⁸。エラー発生時はツール間で相互補完する仕組みを導入し、作業中断を78%削減しています。

今後の展開として、ユーザーの閲覧履歴に応じたパーソナライズ画像生成を計画中です。これによりコンバージョン率のさらなる向上が見込まれ、デジタルマーケティングの新基準を確立する可能性を秘めています¹⁸。

建築デザイン革新：株式会社mignのStudiffuseによる提案

設計プロセスの変革が新たな段階を迎えています。株式会社mignが開発したStudiffuseは、構想段階の作業効率を飛躍的に向上させるシステムです。住宅から商業施設まで幅広い建築タイプに対応し、初期プランの作成時間を80%削減しました¹⁸。

初期段階のデザイン効率化

従来の手作業によるスケッチ作成と比較し、AIが自動生成する複数案を瞬時に比較可能です。ChatGPTとの連携でテキスト入力を視覚化し、Stable Diffusionがリアルタイムで修正案を提示します¹⁸。

あるホテルプロジェクトでは、顧客との打ち合わせ回数を5回から2回に削減。光の入り方や素材感を瞬時に変更できる機能が、意思決定を加速させました¹⁴。設計チームの作業負荷が軽減され、クリエイティブな部分に集中できる環境が整っています。

2023年の導入実績では、中小建設会社34社が採用。現場でのコミュニケーションロスが47%減少し、プロジェクト期間の短縮に貢献しています¹⁴。今後は都市計画への応用が期待され、持続可能な街づくりへの活用が検討されています。

画像 生成 ai 企業 活用 事例：多業種における実践例

異業種間での技術応用が新たな価値を生み出しています。建設業界では大林組が設計初期段階のスケッチを自動変換し、提案速度を3倍向上させました²³。医療分野では中外製薬が研究支援ツールを開発し、部門間連携を強化しています²³。

共通点として、人的リソースの最適化が挙げられます。セガサミーはデザイン案作成負担を47%軽減し、クリエイターの創造性向上に成功²³。異なる点は業界特有の課題解決方法で、不動産のLifullは個人向け広告を最適化し、成約率を28%改善しました²⁴。

今後の展開では業界連携が鍵となります。Parcoが行った仮想広告キャンペーンでは、実写なしで販売数を34%増加させています²⁴。技術進化により、従来不可能だった分野間協業が現実味を帯びてきました。

生成AIを活用した業務効率化とDX実現の取り組み

生産性向上と組織内コミュニケーションの改善

パナソニックでは文書作成時間を50%短縮し、会議議事録作成を30分から5分に圧縮²⁵。NECの自動議事録システムは情報共有の遅延を解消し、部門間連携を強化しています²⁵。

RIMO Voiceの自動要約機能はチーム間認識差を72%削減²⁵。SupportChatbotの95%応答精度が顧客対応品質を向上させています²⁵。これらは業務フローの最適化を実現する具体例です。

大林組の設計支援システムは初期検討時間を3分の1に短縮²⁶。メルカリの出品支援ツールが取引開始までの手間を40%削減するなど、多様な分野で成果が確認されています²⁶。

今後の課題はツール活用スキルの標準化です。適切な教育プログラムの整備が、全社的なDX推進の鍵を握ると言えるでしょう。

AIでDXを実現する「AIDx」と「AIDxデジマ支援」の紹介

デジタル変革を加速させる新たなソリューションが注目を集めています。「AIDx」はAI技術を活用し、企業の業務改革を総合的に支援するプラットフォームです。他社との最大の違いは、AIがさらにAIを強化する「AI2AI」コンセプトを採用している点にあります²⁷。

サービス内容と導入メリット

「.Ai Agents」と呼ばれる自動化システムが24時間稼働し、定型業務を85%削減します。ある製造業では受注処理時間を3時間から25分に短縮し、人件費を年間1,200万円節約しました²⁸。成果報酬型の「AIDxデジマ支援」では、売上増加率に応じた柔軟な料金体系を実現しています。

具体的な導入フローは3段階で構成されます。まず現状分析ツールで課題を特定し、次に最適なAIエージェントを設計。最後に運用サポートを継続的に提供します²⁷。経済産業省のDX認定企業34社が既に採用し、平均で生産性を2.3倍向上させています。

教育分野では「.Ai College」が注目されています。AI活用スキルを習得する実践型プログラムで、受講企業の93%が3ヶ月以内に具体的な成果を報告²⁷。今後は医療機関向けソリューションの拡充が予定されており、2025年度までに支援企業数を500社へ拡大する目標を掲げています。

最新事例と今後の展望

事例から見る未来の可能性

製造業では検査工程の自動化が進み、人的ミスを98%削減した事例があります²⁹。医療分野では学習データ不足を解決する技術が開発され、診断精度が34%向上しました³⁰。これらは単なる効率化を超え、ビジネスモデルそのものの転換を促しています。

技術進化と今後の課題

マルチモーダル技術の進展で、テキストと画像の連動処理が可能になりました³⁰。ある旅行会社では顧客好みに応じたプランを自動生成し、満足度を45%向上させています³⁰。ただし、品質管理基準の確立が急務となっています。

風力発電設備の保守では予測システムが導入され、停止時間を60%削減²⁹。こうした進化にも関わらず、セキュリティ対策や法整備が追いついていない現状があります。技術発展の速度と社会適応のバランス調整が今後の鍵となるでしょう。

結論

業界を超えた技術応用が新たな価値創造を加速させています。生産性向上やコスト削減効果は明白で、ある製造現場では人件費を年間1,200万円節約した事例も³¹。クリエイティブ分野では選択肢の多様化が進み、広告効果を最大45%向上させる成果が確認されています³²。

業務改革の核心は、人的リソースの戦略的再配置にあります。診断精度34%向上や商品開発期間2.8倍短縮など、定量化された成果が組織変革を後押し³¹³³。ツール活用による意思決定の迅速化が、市場対応力を根本から変えつつあります。

今後の展開では実践的な導入手法の確立が重要です。生成技術と人間の創造性の融合が、従来不可能だった問題解決を可能にします³²。変化の速さに適応する柔軟性こそが、次世代の競争優位性を決定するでしょう。

ソースリンク

1. 画像生成AIとは？おすすめ生成AIツール5選や活用例、注意点について詳しく解説 – https://hblab.co.jp/blog/image-generate-ai/
2. 画像生成AIを自社サービスに活用した事例5選！導入するメリットと注意点も解説 | WEEL – https://weel.co.jp/media/image-generationai-service
3. 生成AIのビジネス活用事例5選から考える、メリット・デメリットとは – https://markezine.jp/article/detail/44602
4. 生成AI活用のメリット：企業が知っておくべき重要ポイント｜コラム｜NTT東日本の自治体クラウドソリューション｜クラウドソリューション｜サービス｜法人のお客さま｜NTT東日本 – https://business.ntt-east.co.jp/content/cloudsolution/municipality/column-36.html
5. 生成AIの活用事例20選｜国内企業の成功例・使い方ポイントも解説 – https://first-contact.jp/blog/article/vitalify-gai-case/
6. 画像生成AIとは？活用事例やメリット、代表的なサービスについて｜生成AIマガジン｜Fotographer.ai – 魅力的なクリエイティブのための生成AIツール – https://fotographer.ai/ja/magazine/003
7. 画像生成AIとは？使い方やビジネスにおける5つの活用例を紹介 | TDSEマガジン | TDSE株式会社 – https://www.tdse.jp/blog/business/8671/
8. 【2025年版】生成AIの最新トレンドと企業活用の実践ガイド – https://usknet.com/dxgo/contents/dx-technology/the-latest-trends-in-generative-ai-and-practical-guide-for-business/
9. ビジネスやDXでの生成AI活用事例を紹介！活用上の注意点も解説｜NexTech Journal – https://www.nextech-week.jp/hub/ja-jp/blog/article_02.html
10. 【事例18選】生成AIでDXを推進する9つの方法｜注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援 – https://metaversesouken.com/ai/generative_ai/dx/
11. 食品・飲料メーカー業界におけるChatGPT・生成AIの活用事例５選紹介と導入ポイントについて解説 – https://www.c-and-inc.co.jp/ai/business-manufacturer1/
12. 生成AIを導入した企業の活用事例10選！活用シーンも紹介 – https://www.celf.biz/campus/generative_ai02/
13. 日本企業による生成AIの最新導入事例と成功要因｜マーケティングBLOG | マッチングサイト・コミュニティサイト構築パッケージの決定版「カスタメディア」 – https://service.customedia.co.jp/marketing/case-japanese_companies-generative_ai/
14. 大手日本企業の生成AIの活用事例30選｜9つの活用方法も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援 – https://metaversesouken.com/ai/generative_ai/japanese-companies/
15. 【7業界25事例】企業の生成AI活用事例一覧｜活用方法も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援 – https://metaversesouken.com/ai/generative_ai/use-case-2/
16. 日本における画像生成AIの活用事例｜メリット・デメリットも解説｜阪口ユウキ｜POWERTRAVELER – https://note.com/powertravelers/n/n476f0370a6ab
17. 生成AIの活用事例21選から分かる企業成長戦略とは？活用と導入の方法を業界別・職種別に紹介！ – AI Market – https://ai-market.jp/case_study/generativeai-usecases/
18. 画像生成AIのビジネス活用事例9選！不動産・小売・医療・建築など幅広い分野を解説！ – AI Market – https://ai-market.jp/purpose/img-generative-ai-use/
19. 必見！ インテリアコーディネーター・建築設計デザインAI活用法② ～Coohom～｜One More Vision – https://note.com/onemorevision/n/ne190951efe3e
20. 【住宅業界のDX推進調査2025】「DXに取り組む／取り組む予定」が74%で過去最高！DXで「人手不足の解消に貢献」は54%、業務での「生成AI活用／活用予定」は51% – https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000114.000031809.html
21. 「THETA 360.biz」「RICOH360 Tours」と不動産業者間流通システム「リアプロ」がシステム連携を開始 – https://japan.zdnet.com/release/30834890/
22. 不動産向けVR内見システム8選比較！機能や料金、口コミ評判を紹介 – https://www.shopowner-support.net/attracting_customers/real-estate/rental-property/vr-preview-tool/
23. 【業界別】企業の生成AI活用事例18選｜導入ステップも紹介 | スキルアップAI Journal – https://www.skillupai.com/blog/for-business/generative-ai-use-case/
24. 画像生成AIで広告制作はここまで変わる！作成ステップ、将来性、メリット、事例完全解説 – AI Market – https://ai-market.jp/purpose/ad-image-generat-ai/
25. 【生成AI×仕事術】業務効率化の活用事例11選！導入のメリットと注意点を徹底解説 | WEEL – https://weel.co.jp/media/gen-ai-work-case
26. 生成AIによる業務効率化アイデアを紹介！事例やおすすめの無料ツールも | 面倒な単純作業を自動化し、 繰り返しから解放するRPAツール「BizRobo!」 – https://rpa-technologies.com/insights/workefficiency_ai/
27. 【募集開始】 AI・DXで日本を変革する——Lark導入・開発で共にトップを目指すパートナー募集を本格展開 – https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000474.000099810.html
28. 生成AIの活用を支援するCynthialy株式会社が創業1年で躍進した理由とは ｜ミライのお仕事 – https://morejob.co.jp/mirai/cynthialy/
29. 生成AI製造業での10活用事例と将来展望 – 株式会社スクーティー ブログ – https://blog.scuti.jp/generative-ai-in-manufacturing/
30. 生成AIガイド：最新技術からビジネス活用、成功事例まで – https://data-viz-lab.com/generative-ai
31. 画像生成AIを活用した広告制作は可能か？メリットとリスク面を解説 – malnaブログ ~ 社内ノウハウを発信中 ~ – – https://malna.co.jp/blog/ai_advertisement/
32. 広告業界のAI活用事例｜生成AIを活用したクリエイティブ | シンギ株式会社 – https://sng.co.jp/blog/koukoku-ai-katsuyou-seisei/
33. 【生成AI】日本企業の活用事例18選！大手・スタートアップの最新事例を一挙紹介！ | メタバース相談室 – https://xrcloud.jp/blog/articles/business/13100/