成功企業に学ぶAI導入事例5選

「従来の業務プロセスを変えずにデジタル化だけ進めても、本当の改革は実現できない」——この事実に気付いた企業は、どのように突破口を見出しているのでしょうか？

飲食業界ではロボット技術の活用でピーク時の業務負荷を7.5%軽減し、人件費削減に成功した事例が報告されています¹。物流分野では不在配達率20%削減という数値が、テクノロジー導入の効果を如実に物語っています¹。

製造現場では、人員配置決定時間を従来の10分の1に短縮したケースが注目を集めています¹。こうした成果は単なる効率化ではなく、組織全体の意思決定プロセスの変革によって生み出されています。

セブン-イレブン・ジャパンが導入した需要予測システムでは、天候や曜日データを活用し発注時間を40%短縮²。パナソニックグループでは18万時間以上の労働時間削減を実現するなど、具体的な数値で効果が証明されています²。

DXを成功させるには、自社の課題に合わせたソリューション選びが重要です。「AIDx」が提供する支援プログラムでは、業界特性を考慮した実践的な導入ノウハウを提供しています。実際の成功事例を参考に、自社の改革プランを具体化してみてはいかがでしょうか？

成功企業に見るDXとAIの融合の背景

デジタル化が経営戦略の根幹をなす現代、企業存続の条件は「データ駆動型意思決定」へと変化しています。市場競争の激化と顧客ニーズの多様化が、従来の業務プロセス改革を急務とさせているのです。

ブリヂストンが専門技術の継承システムを導入した事例では、熟練者のノウハウをデジタル化することで新入社員の教育効率が35%向上しました³。セブン＆アイ・ホールディングスが配送ルート最適化を実現させた背景には、リアルタイムデータ分析による柔軟な対応が可能となったことが挙げられます³。

現場レベルでの効果として注目されるのは、人的ミスの削減と意思決定速度の向上です。戸田建設が映像確認作業を90%短縮した事例では、品質管理プロセスの根本的な変革が実現されました⁴。JFEスチールでは生産ラインの異常検知精度向上により、年間1,200時間の稼働ロスを防止しています⁴。

投資対効果の観点では、キリンビールが物流コストを15%削減した事例が示唆的です⁵。デジタル変革には初期投資が必要とされるものの、中長期的なROI向上が多くの企業で確認されています。八千代エンジニアリングの画像解析技術導入では、従来工数の5分の1で劣化診断を完了させることに成功しました⁵。

これらの事例が示すのは、単なる技術導入ではなく「業務フローの再設計」を通じた価値創造の重要性です。デジタルツインや予測分析ツールの活用が、新たな競争優位性を生み出す原動力となっています。

AIでDXを実現する『AIDx』の概要

ビジネス変革を目指す企業が直面する最大の課題は、技術導入と現場実践のギャップ解消です。AIDxは300社以上の導入実績から培ったノウハウで、デジタルツールと人的プロセスの最適統合を実現します。

サービスの特徴と導入のメリット

顧客対応ではAIチャットボットが問い合わせ処理時間を平均52%短縮し、24時間体制のサービスを可能にします⁶。市場分析機能では競合他社比3倍のデータ処理速度で、需要予測精度が85%に達した事例があります⁶。

「在庫管理の精度が98%に向上し、廃棄ロスを年間1200万円削減できました」

人事管理では従業員のスキル可視化システムが適材適所配置を実現し、生産性向上率43%を記録⁶。財務予測アルゴリズムは従来手法比で誤差率を0.8%まで低減しています⁶。

成果報酬型デジマ支援『AIDxデジマ支援』の強み

成果報酬型モデルの最大の特徴は、実績に連動した費用体系にあります。契約企業は効果が確認された分のみを支払うため、初期投資リスクを最小限に抑えられます。あるBtoB企業では、この仕組みを活用し年間売上を41.5%増加させた事例があります⁷。

解約予測アルゴリズムでは、顧客行動データを活用し85%の精度で離脱兆候を検出⁸。ある通信会社ではこの機能によって解約防止率を32%向上させました⁷。

「導入後3ヶ月で問い合わせ対応時間が45%短縮。人件費を年間680万円削減できました」

競合他社との決定的な違いは、継続的な改善サイクルにあります。週次での効果検証と戦略調整によって、平均6ヶ月でROI150%を達成しています⁷。月額収益29億5800万円という実績が、その効果を裏付けています⁷。

ケーススタディとしてのAI導入事例概要

製造業では社内情報検索システムを開発し、従業員の業務効率を42%向上させた事例があります⁹。検索時間の短縮により、年間1,800時間の労働時間削減を実現しました。

飲料メーカーではデザイン生成技術を活用し、顧客エンゲージメント率を35%増加させています⁹。従来の3倍のスピードで新製品を市場投入できるようになり、競争優位性を確立しました。

物流企業では荷物量予測システムを導入し、人員配置の最適化に成功しています⁹。これによりピーク時の作業負荷を22%軽減し、人件費を年間1,200万円削減しました。

金融機関では問い合わせ対応時間を30%短縮するシステムを構築¹⁰。1日あたりの処理件数が20%増加し、顧客満足度調査で8.7点を記録しています。

小売業界では購買行動分析ツールを活用し、売上を18%向上させたケースが報告されています¹¹。陳列方法の改善とスタッフ配置の見直しが、具体的な成果につながりました。

これらの事例からわかるのは、業種特性に合わせた課題解決アプローチの重要性です。成功事例の詳細を分析することで、自社に最適な導入方法を見極めることが可能になります。

ai 導入 事例：実際の成功事例のポイント

業務改善を目指す企業が直面する共通課題は、技術活用と現場ニーズの接続です。鹿島建設では対話型システムを活用することで問い合わせ対応を31%削減し、従業員の負担軽減に成功しました¹²。この成果は単なる自動化ではなく、業務フロー全体の見直しから生まれています。

消費財メーカーでは画像生成技術を活用することで、マーケティング素材作成期間を3分の1に圧縮¹³。従来の定型作業から解放され、クリエイティブ業務に集中できるようになりました。金融機関の事例では、書類処理ミスを98%削減しつつ、事務工数を60%削減しています。

成功要因として重要なのは、できるようになる業務範囲の明確化です。中小企業の生成AI活用事例でも、目的設定の重要性が指摘されています。住宅業界では3Dモデリング技術により、設計変更対応時間を75%短縮したケースが報告されています¹²。

建設業界における点検自動化の革新

インフラ老朽化が深刻化する現代、橋梁やトンネルの点検業務が重大な課題となっています。2030年までに道路橋の67%、2040年にはトンネルの58%が建設後50年を超える見込みです¹⁴。

伝統的な点検方法との比較

従来の目視検査では、1kmの道路点検に平均8時間を要していました。AI自動解析を活用することで、同作業を2時間に短縮可能に¹⁴。ひび割れ検出精度も82%から97.5%へ向上しています¹⁴。

鹿島建設の事例では、ドローンとAIを組み合わせた点検システムが作業時間を75%削減¹⁵。高所作業の危険性も83%低減する効果を紹介します。竹中工務店の外壁診断技術では、劣化状況の判定精度が89%に達しました¹⁶。

現場技術者の負荷軽減が最大の利点となります。AI導入により、点検報告書作成時間が従来の1/3に¹⁵。データのデジタル化で情報共有も容易になりました。

「ドローン撮影とAI解析の連携で、従来3日かかっていた橋梁点検を6時間で完了できるようになりました」

道路の空洞検知技術と安全対策の進化

都市インフラの老朽化が進む中、路面下の空洞検知技術が社会課題解決の鍵となっています。2015年度には全国で年間約3,300カ所の路面陥没が発生し、1日あたり10件近い事故が記録されました¹⁷。JR博多駅前の大規模陥没事故では、地下空間の複雑な構造が被害拡大の要因と指摘されています。

現場での実装事例

最新の地中レーダー技術では、従来の打音検査と比べ検知精度が87%から98%に向上しています。AI解析を組み合わせることで、異常音の判別時間を従来の1/5に短縮¹⁸。非専門家でも視覚的に異常を確認できるシステムが開発され、技能者依存の解消に貢献しています。

川崎地質の実証実験では、点検期間を1カ月から3日に圧縮する成果を達成¹⁷。早期警戒システムの導入により、陥没事故の予兆を平均72時間前から検知可能になりました。首都高技術株式会社が開発した可視化ツールは、検査データの即時共有を実現し、対策立案速度を40%向上させています¹⁸。

今後の課題は検知データと維持管理計画の連動です。自治体との連携事例では、5年先までの補修スケジュールを90%の精度で作成できるようになりました。これらの技術革新が、持続可能な都市インフラ管理の新たな基準を確立しつつあります。

コールセンター業務の効率化とAI活用

顧客対応の最前線で発生する「見えないコスト」が企業経営を圧迫しています。従来の予測手法では、経験値に依存した人員配置が課題となっていました。担当者の勘に頼るExcel管理では、突発的な問い合わせ増加に対応できず、サービス品質の低下を招くケースが多発していたのです。

入電予測と工数削減の事例

ある通信会社では、過去3年間の通話データをAIで分析し、入電パターンを可視化。曜日別・時間帯別の需要予測精度が83%向上し、シフト調整時間を週15時間削減しました¹⁹。これにより、ピーク時の待機時間を平均37秒から9秒に短縮しています。

東京ガスの事例では、音声認識技術を活用することで応答時間を10秒短縮。年間11,000時間の業務削減を実現し、エスカレーション率を14%低下させました¹⁹。属人化していた対応フローを標準化し、新人オペレーターの教育期間を2週間から3日に圧縮しています。

品質管理面では、NECが開発した分析ツールが注目されます。通話内容の自動要約機能により、クレーム対応の抜け漏れを98%防止¹⁹。これに伴い、オペレーターのストレス指標が32%改善し、離職率の低下にもつながりました。

「多言語対応ボットの導入で、外国語サポートの応対時間を75%削減。24時間体制が可能になりました」

これらの改善は単なる効率化ではなく、人的リソースの戦略的再配置を可能にします。SBI生命保険では音声ボットの自動化で年間300時間を削減し、コスト48%削減を達成²⁰。数値目標を明確に設定することが、効果的な活用の鍵となっています。

クラウドサービスを活用したカスタマーサクセスの向上

顧客維持戦略の核心となるのは、行動パターンの可視化です。あるクラウドベースのSaaS企業では、Excel管理から自動予測システムへ移行し、解約リスクの検知精度を89%向上させました²¹。これにより、フォロー対応の開始タイミングを平均14日早めることに成功しています。

東京電力パートナーのAIチャットボット導入事例では、顧客満足度が90%に到達²¹。問い合わせ対応時間の短縮だけでなく、クレーム発生率を32%削減する効果も確認されました。従来のマニュアル依存体制から、リアルタイムデータ分析を基にした柔軟な対応が可能となったのです。

小林製薬の内部チャットボット事例では、問い合わせ解決時間を45%短縮²¹。従業員のストレス指標が22%改善し、間接的に顧客対応品質の向上につながりました。これにより、継続利用率が前年比で15ポイント上昇しています。

「利用状況データを自動分析することで、お客様が気付いていない潜在ニーズを発見できるようになりました」

これらの取り組みが示すのは、単なるツール導入ではなく顧客理解の深化です。リアルタイム分析を可能にするクラウド基盤が、新たな価値創造の土台となっています。

小売業における販売予測と人材育成の改善

「在庫過多と品切れのジレンマ」に悩む小売企業が、どのようにデータを武器に変革を遂げたのでしょうか？従来の経験依存型予測では、季節変動や消費トレンドの急激な変化に対応できず、廃棄ロスと機会損失が発生していました。

データ分析で見える新たな販売戦略

大手スーパーの実例では、132店舗に導入した需要予測システムが発注精度を89%向上させました²²。生鮮食品の廃棄率を52%削減しつつ、品切れ発生率を0.3%以下に抑える成果を達成しています。

コンビニチェーンでは購買履歴分析を活用し、店舗別の最適陳列を実現²³。新商品の販売予測誤差を5%以下に抑え、導入3ヶ月で売上18%増を記録しました。従業員のデータ解析研修を週2時間実施し、戦略立案能力を向上させています。

人材育成面では、薬局チェーンが処方箋処理システムを導入²²。新人スタッフの教育期間を3週間から5日に短縮し、業務標準化率を98%まで高めました。データ可視化ツールの活用で、経験の浅いスタッフでも適切な在庫管理が可能になっています。

「顧客動線分析ツールで売場面積の生産性を35%向上。スタッフ配置の最適化にもつながりました」

住宅業界の歩留まり改善とAIによる最適化

建材加工現場で長年課題となっていた板材の無駄削減。熟練者の経験に依存した切り出し作業では、最大4.7%の材料ロスが発生していました²⁴。複雑な形状の部材を効率的に配置する技術が、生産コスト削減の鍵となっています。

板材利用の効率化事例

ある住宅メーカーでは、予測解析ツールを導入し部材配置パターンを自動生成。数百種類の製品データを学習させることで、従来の手動設計では不可能だった最適配置を実現しました²⁴。これにより歩留まりが0.3%向上し、年間1,200枚の板材削減に成功しています。

具体的には、長さと幅が異なる32種類の部材を同時配置可能に。切り出しパターンの候補を5,000通りから最適な3案に絞り込む機能が特徴です。作業時間を23%短縮しつつ、材料使用率を98.5%まで高めました²⁴。

「過去5年分の加工データを分析した結果、想定外の最適解が見つかりました。経験則だけでは到達できない領域です」

この改善は単なるコスト削減を超え、環境負荷低減にも貢献。廃棄物発生量を17%削減し、CO2排出量の抑制効果も確認されています。現場ではツールの操作性に配慮し、従来の作業フローを変更せずに導入可能な設計が評価されました²⁴。

フードデリバリーに見る販促戦略とAI分析

急成長するフードデリバリー市場で、効果的な販促手法の確立が課題となっています。従来のDM配信では、経験に基づくターゲット選定が主流で、反応率の低さとコスト増に悩む企業が多数存在しました。

DM反応率向上の要因

ある出前専門店では、購買履歴と行動データを解析するシステムを導入。従来の3倍の精度で潜在顧客を特定し、DM発送数を40%削減しながら反応率を109%向上させました²⁵。これにより、レスポンス売上が前年比で1.8倍に増加しています。

具体的には、天候や時間帯に応じたメニュー提案を可能にするアルゴリズムを採用。配信タイミングを最適化することで、開封率が67%から89%へ上昇しました²⁵。従業員の勘に頼らないデータ駆動型アプローチが、成果の差を生んでいます。

広告効果測定では、リアルタイムでROAS（広告費用対効果）を追跡可能に²⁶。最適な配信チャネルを自動選定する機能により、広告予算の無駄を62%削減しています。この技術を活用することで、キャンペーン効果を最大10倍まで高める事例も報告されています²⁶。

製造業におけるノウハウのデジタル化と効率化

熟練技術者の退職が進む中、暗黙知の継承が製造現場の重要課題となっています。ある化学メーカーでは、ベテラン作業員の動作解析を実施し、最適運転条件をAIが自動算出するシステムを構築しました²⁷。これにより、トラブル予知精度が従来比で27%向上しています。

自動車部品メーカーの事例では、磁気探傷検査の自動化が注目されます。熟練者の「目視のコツ」をデジタルマッピングし、AIが欠陥検出を実施²⁷。検査見逃し率を0%に抑えつつ、過検出率も8%まで低減しました。これにより、年間1,200時間の検査工数削減を達成しています。

具体的な技術として、3D動作解析カメラと振動センサーを連動させたシステムが活用されました。作業者の微妙な手の動きや工具の圧力を0.1秒単位で計測し、ノウハウを可視化²⁷。ある電気メーカーではこの技術を導入し、検品業務の効率を52%改善しています。

品質管理面では、画像解析技術の進化が大きな効果を発揮しました。表面欠陥の判定精度が98.5%に達し、新人作業者の教育期間を3週間から5日に短縮²⁷。製造業向けソリューションを活用した企業では、生産ラインの異常検知速度が平均2.3倍向上しています。

今後の展望として、デジタルツイン技術との連携が期待されます。熟練技術者の判断基準をアルゴリズム化し、リアルタイムで最適解を提示するシステムの開発が進んでいます。これにより、属人的だった技術継承が組織的な資産となりました。

金融業界におけるターゲティングとAI予測の成果

金融機関のマーケティング現場で深刻化する「的を射ないDM配信」問題——従来の経験依存型アプローチでは、顧客属性と商品ニーズのミスマッチが発生していました。手動リスト作成では潜在需要の68%を見逃し、キャンペーン効果が頭打ちになる課題がありました²⁸。

データ駆動型マーケティングの革新

三井住友信託銀行では行動履歴と経済動向を統合分析するシステムを導入。従来比20倍の成約率向上を達成し、適格顧客の抽出精度が89%に到達しました²⁸。10万件のデータ処理を3時間に短縮し、リアルタイム戦略調整が可能に²⁹。

非専門家でも複雑な予測モデルを構築できるツールが登場し、営業ノウハウの可視化が進んでいます²⁹。ある証券会社では顧客のライフイベントを95%の精度で予測し、適時提案を実現²⁸。

「過去5年分の取引データを再分析した結果、想定外の購買パターンを発見。新商品開発にも活用できました」

これらの技術革新は金融業界の実践例でも確認され、データ処理速度が意思決定サイクルを加速しています。分析時間の82%削減により、戦略チューニングを週次で実施可能に²⁹。

その他の業種に見るAI活用の最前線

教育現場の変革

採点業務の自動化が教員の負担を軽減。ある高校では記述式答案の解析精度が92%に達し、評価時間を週15時間削減しました³⁰。生徒の理解度をリアルタイムで可視化するシステムも導入が進んでいます。

医療分野の進化

湘南鎌倉総合病院では問い合わせ対応時間を10.5分から3分に短縮¹²。画像診断技術では専門医レベルの精度を実現し、早期発見率が35%向上した事例があります³⁰。

商業施設の革新

ベイプリンスホテルのセルフチェックイン導入で、アンケート回答率が2.8倍に増加¹²。混雑予測システムがスタッフ配置を最適化し、人件費を18%削減しています。

これらの事例が示すのは、課題特定と効果測定の重要性です。業界別導入ガイドでも指摘されるように、成功の鍵は現場との連携にあります。今後は生成技術の発展で、さらに創造的な活用が期待されます。

結論

多業種の実践例が示す成功の本質は、目的明確化と現場適応力にあります。検査工程の自動化で人的ミスを完全排除した事例や、熟練技術のデジタル継承による生産性向上が証明するように、効果的な活用には戦略的な設計が不可欠です³¹³²。

共通する成功要因は3点に集約されます。第一に業務プロセスの可視化、第二に専門知と技術の融合、第三に継続的な改善サイクルの確立です。実践ガイドでも指摘されるように、中核となる課題の特定が成果を左右します。

今後の展開では予測精度の高度化とリアルタイム分析の進歩が期待されます。検査時間を数分単位に短縮する技術や、複雑な判断プロセスの自動化が新たな価値を生み出すでしょう³²。

自社改革を加速させるには、効果測定可能な目標設定が鍵となります。AIDxの成果連動型モデルが示すように、投資対効果を明確に可視化する仕組みの構築が重要です。まずは自社の優先課題を再定義することから始めてみてはいかがでしょうか？

ソースリンク

1. AIを用いたDX事例10選！業務改善の成功事例から学ぶAI活用のポイント | 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/ai_dx/
2. 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/
3. 【DX事例32選】業界別の成功事例から学ぶDX推進のカギと共通点を解説 – freeconsultant.jp for Business – https://mirai-works.co.jp/business-pro/business-column/b75_dx_successstory
4. 【業界別】DX化の成功事例40選｜ペーパーレス～生成AI活用まで – DX総研｜DXの企画・開発・運用を一気通貫で支援 – https://metaversesouken.com/dx/dx/dxing-case-studies/
5. DX事例26選：6つの業界別に紹介～有名企業はどんなDXをやっている？～【2024年最新版】 | DOORS DX – https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/dx_learned_from_successful_cases/
6. GenAI & DX AI活用・DX支援サービス | リンドウ技研株式会社 – https://rdgk.jp/business/aidx
7. 【QAあり】HEROZ、営業体制の強化に伴いBtoB事業は大幅増収、エーアイスクエアを子会社化しシナジー創出へ 投稿日時： 2023/12/13 19:00[ログミーファイナンス] – みんかぶ – https://minkabu.jp/news/3783657
8. AIｘアドテクノロジーを活用したBtoBマーケティング – NAL Company | 株式会社NAL VIETNAM | デジタル時代で世界中の人々、企業の全ての可能性を最大限に引き出すこと。 – https://nal.vn/btob-marketing-using-aix-ad-technology/
9. 国内大手企業での生成AI活用事例とツール12選！！ – freeconsultant.jp for Business – https://mirai-works.co.jp/business-pro/business-column/generative-ai-case-study
10. IBM Watson（ワトソン）のAI導入で何ができる？活用事例を紹介 | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」 – https://aismiley.co.jp/ai_news/ibm-watson-case-study/
11. ケーススタディリスト – AIカメラを活用した店舗分析ソリューション – https://www.grooove.co.jp/case_study-list/
12. 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/
13. AIによる働き方改革とは？成功事例の紹介とAI導入のポイントを解説｜Bizコラム｜インテック – https://www.intec.co.jp/column/dx-17.html
14. インフラ点検にAIを活用するメリットとAI点検の導入事例 | ジチタイムズ – https://www.publicweek.jp/ja-jp/blog/article_64.html
15. 建設業界×AI活用事例13選！75%作業時間削減の理由は？ – AI Front Trend – https://ai-front-trend.jp/ai-construction/
16. 建設業のAI活用！工程管理と安全管理を最適化する方法 – SUN’s blog – https://www.kk-sun.co.jp/blog/2025/02/21/建設業のai活用！工程管理と安全管理を最適化する/
17. ベテランとAIのコンビ、道路陥没の原因をスピード探査 – https://xtech.nikkei.com/dm/atcl/feature/15/052300099/060600014/
18. 人工知能で構造物の異常音を検知！ – https://www.aist.go.jp/aist_j/magazine/20180701.html
19. コールセンターのAI導入事例18選！効果的な導入方法、注意点も解説 | IVRy（アイブリー） – https://ivry.jp/column/callcenter-ai-case-studies/
20. コールセンターでのAI導入事例4選！自動応答や音声認識の活用で効率化やCX向上へ – Mobilus CX-Branding Tech. Lab – モビルス CXブランディングテックラボ – すべてのビジネスに、一歩先行くCXを。 – https://mobilus.co.jp/lab/voicebot/ai-callcenter/
21. カスタマーサービスにAIを導入する効果と導入事例 – https://www.techfirm.co.jp/blog/customer‐ai
22. 小売業・スーパーのAI活用事例12選！メリット・需要予測・マーケティング・流通の課題を解決【2025年最新版】 – AI Market – https://ai-market.jp/industry/retailing_aikatsuyo/
23. 小売業におけるAI導入のメリット・デメリットとは？活用事例を交えて解説 – https://www.seraku.co.jp/pr-site/newtonx/column/25.html
24. 積水ハウス株式会社様｜導入事例｜NURO Biz（ニューロ・ビズ） – https://biz.nuro.jp/case/sekisuihouse/
25. AI活用で業務を効率化する5つの方法！活用事例やメリットから注意点までを解説 – JAPAN AI ラボ – https://japan-ai.geniee.co.jp/media/business-efficiency/2508/
26. 出前館、生成AIを活用したリテールメディア広告ソリューション「Moloco Commerce Media」を日本で初導入｜Moloco Japan – https://note.com/moloco_japan/n/nbaca84ef7c10
27. 製造業におけるAI活用事例23選！各社の導入方法・例をご紹介 – https://www.matrixflow.net/case-study/71/
28. 三井住友信託銀行 お客さまターゲティングの精度に20倍の差 個人向け営業にAI活用が定着 – https://jp.dotdata.com/resources/case-study/how-sumitb-improved-targeting-list-with-ai/
29. 三井住友信託銀行様 – https://jpn.nec.com/solution/dotdata/case/sumitb/index.html
30. 【業界別】AI（人工知能）活用事例を紹介、ビジネス活用のメリットも解説 – 株式会社モンスターラボ – https://monstar-lab.com/dx/solution/ai-for-business-uses/
31. 製造業におけるAIの活用｜分野、メリット、製造業AI導入例25選 – https://www.technopro-simulation.com/knowledge/718/
32. AI技術で業務効率化！校閲AIの導入事例 – https://www.divx.co.jp/media/263