業務効率化を実現するAI活用事例5選

住宅ローンの審査時間が数日から1分に短縮された事例や、問い合わせ対応が31%削減された事実をご存知ですか？¹ これらは単なる夢物語ではなく、実際に現場で起きている革新です。

製造業では画像認識技術の導入で不良品検出精度が向上し、小売業では出荷予測が劇的に改善されています²。Panasonicが社内業務支援AI「ConnectAI」を導入し、従業員の創造的業務時間を増加させた事例も注目されます³。

こうした進化の背景には、戦略的なデジタルトランスフォーメーションの存在があります。AIDxとデジマ支援が提供するソリューションは、単なるツール導入ではなく、業務プロセス全体の最適化を実現します。

本記事では5つの具体例を通じて、生産性向上のメカニズムを解明。データに基づく効果検証や成功のポイントを、実際の数値と共に提示します。次世代の働き方を考える全てのビジネスパーソン必見の内容です。

はじめに：AIによる業務効率化の現状

現代企業では、従来の手作業に代わる自動化技術が急速に普及しています。航空会社のチャットボット運用では、顧客対応コストが最大40%削減される成果が報告されました⁴。この変化は単なる効率向上ではなく、人的リソースの戦略的再配置を可能にする革新です。

栄養管理分野では、自動献立作成システムが専門家の作業負荷を32%軽減。従来3時間かかっていた業務が2分に短縮される事例も確認されています⁵。機械学習を活用したデータ処理では、ヒューマンエラー発生率が0.3%以下に抑制され、処理速度が従来比17倍向上しました⁴。

特許明細書作成支援では、文章生成技術が作業時間を78%削減。正確性も人間のチェックと比較して12%向上する結果が得られています⁵。社内教育では、研修教材の自動作成が可能となり、コンテンツ制作期間が3週間から2日に短縮されました。

これらの進化は単なるツール導入ではなく、業務プロセスの根本的な再設計を伴います。成功事例の8割が、技術導入と同時に作業フローの見直しを実施している点が特徴的です⁴。

AIでDXを実現する「AIDx」とその取り組み

デジタル変革を推進するAIDxは、組織の働き方そのものを再設計するソリューションを提供しています。横浜市の保育園では、タスク管理ツールと連動したシステムを段階的に導入し、残業時間ゼロと年間休日145日を実現⁶。この成功要因は、従業員の協力体制構築とツール活用のバランスにあります。

AIDxの事例と成功ポイント

ある教育機関では、業務フローの見直しと併せてAIツールを活用した結果、職員の給与向上と入園児童数の増加を同時に達成⁶。重要なのは単なる自動化ではなく、創造的業務へのリソースシフトを可能にした点です。

成功事例の8割が共通して実践しているのは：

• 既存プロセスの可視化と優先順位付け
• 小規模なパイロット運用による検証
• 成果の見える化と従業員への還元

成果報酬額デジマ支援との連携

AIDxはデジマ支援との協業により、リスクを抑えた変革を実現しています。初期費用不要の成果報酬型モデルが、中小企業のデジタル化障壁を解消⁶。ある製造業では両社の連携で、受注処理時間を78%短縮しつつ、データ分析精度を向上させました。

詳細な導入事例はAIDx公式サイトとデジマ支援成功事例集で公開中です。

業務効率化のためのAI活用事例選定基準

効果的な技術導入の成否を分ける要素は、明確な評価基準の設定にあります。ある食品メーカーでは導入前の目標設定が不十分だったため、期待した効果を得られなかった事例が報告されています⁷。

導入効果と定量的評価のポイント

成功事例の80%が実施している3つの基本原則：

• 月次レポートの自動生成で管理工数42%削減
• 販売予測精度を92%に向上させ在庫回転率改善
• エラー検出率0.1%以下を維持する品質管理

サッポロビールの事例では、チャットボット導入で業務負荷70%削減を達成⁷。効果測定には「導入前後比較表」の作成が有効で、3ヶ月単位での進捗管理が推奨されます。

ROIとコスト削減の視点

キユーピーでは画像認識技術の活用で検査効率30%向上を実現⁷。投資回収期間の目安計算式：

(初期投資額) ÷ (月間削減コスト × 12) = 回収年数

失敗事例の分析では、ツール選定ミスが原因の68%を占めます。自社のワークフローを可視化し、解決すべき課題を優先順位付けすることが重要です⁸。

建設業界における点検自動化事例

全国の橋梁やトンネルで進む老朽化問題に対し、新たな解決策が生まれています。従来の目視点検では3日かかっていた作業が、最新技術で2時間に短縮されるケースが増加中です⁹。

インフラ老朽化対策とAIの役割

鹿島建設の資機材管理システムは、ドローンと3Dモデルを連動させ作業時間を75%削減⁹。安藤ハザマの画像解析技術は損傷検出精度を98%に向上させ、設計図面作成を自動化しています⁹。

技術者負担の軽減と効率アップ

清水建設の安全監視システムは、作業員の骨格データを分析し危険行動をリアルタイム検出⁹。ギリア社の配管検査AIは、人間の目視では見逃しがちな微小な腐食を99%の精度で発見します¹⁰。

竹中工務店の赤外線解析技術では、建物外壁の劣化度を従来比4倍の速度で評価可能¹⁰。山岳トンネル工事では、専門家の判断を学習したシステムが工事安全性を17%向上させました¹¹。

道路空洞検知による安全対策の実例

福岡市の主要幹線道路で、地盤沈下の前兆を捉えた検知システムが重大事故を未然に防止しました¹²。従来の目視検査では発見困難だった直径5cmの微小な空洞を、最新技術が正確に検出しています¹³。

AIによる地中レーダー解析技術

地中レーダーと表面波探査のデータを統合分析するシステムが、従来比3倍の速度で解析を実現¹²。正常な道路画像を基準にした差分検出方式により、教師データの作成コストを72%削減しています¹³。

事故予防と迅速対応のメリット

JR博多駅周辺では、システム導入後2ヶ月で3件の潜在リスクを早期発見¹²。路面陥没事故の発生率が前年比65%減少し、補修費用を4200万円節約しました¹²。

リアルタイム解析機能が危険箇所を即時特定¹³。自治体の対応時間が平均72時間から6時間に短縮され、市民の安全確保が強化されています¹²。

オフィス業務の自動化とRPAの活用事例

多くの企業で従業員の30%以上の時間が定型作業に費やされています。請求書処理や経費精算などのルーチンワークでは、入力ミスや処理遅延が生産性低下の主要因に¹⁴。こうした課題解決に有効なのが、RPAと知能技術の連携です。

ある小売企業では、RPAとAIの連携事例を活用し、2時間かかっていた請求書処理を10分に短縮¹⁴。この改善は単なる時間削減ではなく、従業員の創造的業務への集中度を47%向上させました。

定型業務処理の自動化手法

効果的な自動化の鍵は、ツール特性に合わせた業務選定にあります。物流企業では書類処理の例外対応を80%削減¹⁴。次の表は主要3分野での改善効果比較です：

異常検知による例外処理の強化

自治体の事例では、AI-OCRが書類を読み取り、RPAがデータ連携する仕組みで人的介入を72%削減¹⁵。異常パターンを学習したシステムが、誤入力や書式不備を0.3%以下の精度で検出します。

製造業の品質管理では、例外処理の自動化で検査工数30%削減を達成¹⁵。これにより専門スタッフは高度な分析業務にリソースを集中可能に。ある金融機関では月5,000件の問い合わせ対応を自動化し、応答速度60%向上を実現しました¹⁴。

カスタマーサポート効率化：AIチャットボットの事例

多くの企業が顧客対応の遅延に悩む中、新たな解決策が注目を集めています。従来の電話対応では平均待ち時間5分以上が常態化し、夜間や休日の問い合わせ対応が課題でした¹⁶。こうした状況を打破する技術が、自動応答システムの進化です。

24時間対応で顧客満足度向上

金融機関の事例では、自動応答システム導入で問い合わせ処理時間を78%短縮¹⁶。KIYOラーニングの「KARAKURIチャットボット」は月間問い合わせ数を15%削減しつつ、対応品質を向上させています¹⁶。これにより専門スタッフは複雑な案件に集中可能になりました。

東京ガスの音声認識ツールは応答時間を10秒短縮し、年間1万1000時間の効率化を達成¹⁶。ある菓子メーカーでは問い合わせ件数が31%減少し、カスタマーサポートAIソリューションによるデータ蓄積がサービス改善に活用されています¹。

SBI証券のシステムは対応可能率を20%から68%に向上させました¹⁶。24時間稼働する仕組みが、時間外問い合わせの86%を自動処理しています。これらの事例が示すのは、単なる効率化ではなく「顧客エンゲージメントの質的転換」です。

需要予測と在庫最適化におけるAIの活用

日本国内のEC市場規模が24.8兆円に達する中、正確な需要予測が収益拡大の鍵を握っています¹⁷。大手アパレル企業では、過去5年間の販売データと天候情報を組み合わせた分析モデルが開発され、予測精度が89%に向上しました。

予測分析モデルの実用例

ある家電メーカーでは機械学習を活用し、販売予測の誤差を41%削減することに成功¹⁸。この技術により、新商品発売時の在庫過剰リスクを72%低減しています。コンビニチェーンでは発注作業時間が30%短縮され、欠品率も15%改善されました¹⁸。

在庫管理と経営効率の向上

ホームセンターの事例では、在庫最適化手法を導入後、管理誤差を数個単位に抑制¹⁸。キリンビールでは製造計画作成時間が70%削減され、年間1,400時間の業務効率化を実現しています¹⁷。

効果測定では「在庫回転率」と「発注精度」の数値管理が重要です。ある薬局チェーンでは在庫金額を20%削減しつつ、商品廃棄量を35%減少させました¹⁸。これらの成果は、単なるコスト削減ではなく持続可能な経営基盤の構築に貢献しています。

人事・採用プロセスにおけるAI活用事例

採用担当者が1人あたり月間300件以上の応募を処理する現代、選考プロセスを最適化する技術が注目を集めています。ある製造企業では、書類選考作業に要する時間が週15時間から2時間に短縮されました¹⁹。この改善は単なる時間削減ではなく、適性の高い候補者を見極める精度向上にもつながっています。

履歴書スクリーニングの自動化

自然言語処理を活用したシステムが、応募書類からスキルや経験を瞬時に抽出します。あるIT企業ではこの技術を導入後、適格者発見率が従来比1.8倍に向上¹⁹。McKinseyの調査では、選考プロセス効率化により人事部門の生産性が30%改善した事例が報告されています¹⁹。

面接評価では音声解析技術が新たな基準を確立しました。松屋フーズHDの事例では、AIを活用した昇格試験で判断の一貫性を確保²⁰。表情分析システムは、従来の面接では見逃されがちな非言語コミュニケーションを97%の精度で検出します。

ある医療機器メーカーでは、自動選考システム導入後6ヶ月で採用コストを42%削減¹⁹。これらの技術は単なる効率化ツールではなく、人的判断の客観性向上という付加価値を生み出しています。

財務・会計業務の自動化による生産性向上

手作業が中心だった財務処理が、デジタル革新で新たな段階を迎えています。ある企業では月間5,000枚の領収書処理が3時間から15分に短縮され、人的ミスが98%減少しました²¹。この変化は単なる時間短縮ではなく、経営判断のスピード向上にもつながっています。

AI-OCRと自動仕訳システム

最新の文字認識技術は複数言語混在の書類も99.5%の精度で処理可能です²²。自動仕訳機能では取引内容を学習し、適切な勘定科目を提案。ある製造業では導入後3ヶ月で経理処理時間を91%削減しました²¹。

具体的な効果として注目されるのは：

• 月次決算業務の期間が10日から2日に短縮
• 経理担当者の分析業務時間が週15時間増加
• 年間の紙代・印刷コストを75%削減

ある事例では、複数システム間のデータ連携を自動化し、月間200時間の工数削減を達成²¹。導入のポイントは既存ワークフローの可視化と、段階的な適用範囲の拡大にあります。

予算管理ではリアルタイム分析が可能に²²。ある小売企業では予実管理の精度が83%向上し、戦略会議の時間を経営分析に充てられるようになりました。詳細な導入プロセスでは、初期投資を抑えつつ効果を最大化する手法が紹介されています。

新規事業・サービス開発へのAI導入事例

顧客の好みが多様化する現代、企業は従来のマスプロダクションから個別最適化へシフトしています。美容業界では肌質分析技術を活用したシステムが登場し、リピート購入率が平均34%向上しました²³。この変化は単なる販売手法の進化ではなく、消費行動そのものの変革を意味します。

パーソナライズ商品推奨システムの実例

あるECプラットフォームでは、閲覧履歴と購買データを組み合わせたアルゴリズムを開発。これにより推奨精度が78%向上し、平均購入金額が23%増加しました²⁴。技術を活用したこの仕組みは、1秒間に5,000件のデータ処理が可能です。

建材メーカーの事例では、3D空間認識技術を導入し顧客の間取りデータを解析。これまで2週間かかっていた提案業務が3分に短縮されました²³。リアルタイムで最適な商品を提示するシステムが、新規顧客獲得率を41%押し上げています。

食品業界では味覚プロファイル分析が革新を起こしました。ある企業が開発した推奨エンジンは、20万件のレビューデータを学習し、顧客好みを92%の精度で予測²⁴。これにより開発した新商品のヒット率が従来比2.3倍に向上しています。

将来的にはセンサー技術との連携がさらに進む見込みです。店舗内の行動データとオンライン購入履歴を統合するシステムが、顧客満足度と売上を同時に最大化する時代が到来します²⁴。これらの進化は、企業の収益構造そのものを変える可能性を秘めています。

画像認識技術の応用と事例紹介

0.05mmの微小なひび割れ検知から顧客行動分析まで、視覚情報のデジタル化が産業構造を変革しています。自動車部品の表面検査では、人間の目視確認と比較して検出精度が99%に到達²⁵。この技術進化が生産ラインの根本的な効率化を実現しています。

製造業での品質管理自動化

電子機器工場では、組み立てラインの誤差チェックを高速化。従来1時間かかっていた検査が3分に短縮され、不良品流出率を0.3%以下に抑制²⁶。ある部品メーカーでは画像解析で搬送経路を最適化し、倉庫管理コストを17%削減しました²⁵。

不動産や小売業での画像解析活用

ECプラットフォームでは商品画像検索機能が導入され、顧客の商品探し時間を平均42%短縮²⁷。建材チェーン店では3D空間認識技術で間取り提案を自動化し、成約率を28%向上させています²⁵。

建設現場の安全監視では、作業員の動線解析で事故発生率を65%低減²⁵。小売店舗の客足分析では、年齢層別の商品配置改善が売上を19%増加させました²⁵。これらの成果は、単なる技術導入ではなくデータ活用の新たな可能性を示しています。

自然言語処理を活用したコンテンツ生成の実例

最新の文章生成技術がマーケティング現場を革新しています。ある出版社では月間300本の記事作成が3日から6時間に短縮され、専門家のチェック工程を経つつ品質を維持²⁴。この進化の核にあるのが、大規模言語モデルの進歩です。

自動記事生成とキャッチコピー作成

ニュース要約システムが1分間で5,000字の原稿を生成可能に²⁴。製品説明文では、過去の販売データを学習したアルゴリズムが顧客の興味を引く表現を自動提案します。あるECサイトでは生成されたキャッチコピーでクリック率が28%向上しました²⁸。

金融機関の事例では、契約書類の自動作成ツールが導入されました。専門用語の正確性を保ちつつ、従来3時間かかっていた作業を15分に短縮²⁹。重要なのは生成後の品質管理プロセスで、人間による最終チェックが不可欠です。

広告文案作成では、感情分析技術が消費者の反応を予測します。ある飲料メーカーが実施したA/Bテストでは、AI生成コピーが従来手法より19%高い反響を獲得²⁸。この技術は多言語対応が可能で、グローバル展開する企業の強力な味方になります。

効果を最大化する秘訣は、適切なデータの選択にあります。過去の成功事例や市場動向を分析し、ターゲット層に最適化されたコンテンツを自動生成²⁴。ある調査では、生成ツール使用者の78%が制作時間の半減を実感しています²⁹。

IoTとAIの融合による新規事業の可能性

センサー技術と解析システムの進化が、産業の常識を変えつつあります。製造現場では、温度や振動を計測するデバイスを搭載した装置が24時間稼働。収集データを瞬時に解析する仕組みが、故障予測精度を89%向上させています³⁰。

センサー情報とリアルタイムデータ解析

農業分野では、圃場に設置したIoT機器が土壌状態を監視。水分量や養分データをクラウドに送信し、最適な栽培タイミングをアドバイスするシステムが普及しています³¹。ある稲作農家ではこの技術を導入後、収量が18%増加しました。

具体例として注目されるのが：

• 製造ラインの異常検知：外観検査を搭載したカメラが0.1mm単位の欠陥を発見
• 設備保全：振動データから部品交換時期を92%の精度で予測³¹
• 品質管理：重量測定センサーが規格外品を99.7%の確率で排除

「e-kakashi」と呼ばれる農業支援システムは、気象データと生育状況を分析。施肥量の最適化提案を行っており、導入農家の作業効率が平均37%向上しています³⁰。詳細な導入事例はIoTとAIの連携事例集で確認可能です。

これらの技術が生み出す新価値は、単なる効率化を超えます。データを活用した新規サービス創出が企業競争力を強化し、市場開拓の可能性を広げているのです³¹。

ai 業務 活用 事例 の詳細検証と考察

デジタル変革の成功要因は技術選定だけでなく、組織の適応プロセスにあります。三菱UFJフィナンシャルグループではデータ暗号化と厳格なアクセス管理を実施し、金融分析精度を向上させました³²。この事例が示すのは、セキュリティ対策と業務フローの整合性確保の重要性です。

基盤整備とリスク管理の要点

効果的な運用には3つの要素が不可欠です：

• 既存システムとの互換性検証
• 段階的なパイロット運用
• 従業員のデジタルリテラシー向上

星野リゾートの自動応答システムでは、FAQ最適化により対応効率30%向上を達成³²。逆に、あるECプラットフォームではコンテンツ検証不足が精度低下を招いた事例もあります³²。

実践的知見の抽出方法

セブンイレブンの商品計画期間90%短縮事例では、消費者の行動データと天候情報の統合分析が鍵でした³²。これに対し、完全自動化を急いだ企業では期待した成果を得られないケースが散見されます。

「部分的な適用から始め、効果を検証しながら範囲を拡大することが重要」

効果測定では「処理時間削減率」と「人的介入頻度」を主要指標に設定することが推奨されます。三菱総合研究所の分析時間短縮事例では、意思決定速度の向上が収益拡大に直結しました³²。導入を検討する際は、自社のデータ整備状況と社内体制を客観評価する必要があります。

結論

デジタル変革の波が各業界に新たな価値を生み出しています。本記事で紹介した事例では、データ標準化とプロセス再設計が成果を分ける共通点として挙げられます³⁴。製造現場の品質管理から顧客対応まで、効果的な適用には段階的な導入が不可欠です。

成功事例の8割が重視するポイントは3つ。既存業務の可視化、パイロット運用による検証、従業員のデジタルリテラシー向上が挙げられます³⁵。特に販売予測精度の向上事例では、過去データの整理が成果を左右することが明らかになっており³⁴。

今後の展望として、IoTとの連携によるリアルタイム分析の進化が期待されています。検査工程の自動化事例で示されたように、技術の適応範囲は日々拡大中です³⁵。自社導入を検討する際は、単なるツール導入ではなく業務フローの根本的な見直しから始めることが重要でしょう。

ソースリンク

1. AIによる業務効率化の事例5選！生成AIを活用するメリットも解説 – https://www.celf.biz/campus/efficiency03/
2. 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/
3. 生成AI活用事例5選！業務を大幅に効率化する手法をわかりやすく解説 – https://products.sint.co.jp/aisia-ad/blog/generative-ai-case-study
4. AIの活用で業務効率化。8割が効果を実感する機械学習の導入事例4選。 – https://www.science.co.jp/annotation_blog/30583/
5. アイデア創出　特許調査、分析　商品開発　 – https://www.gijutu.co.jp/doc/b_2285.htm
6. 【事例紹介】ある幼稚園の業務改革ステップ（AI×DX）｜AidX 研究所（アイデックス ラボ） – https://note.com/aidxlab/n/ne003198715e2
7. AI活用で業務効率化！自動化できる業務や企業の活用事例を紹介 | HELP YOU – https://help-you.me/blog/ai-gyomukoritsuka/
8. AIによる業務効率化の例を紹介！成功のポイントも解説 – https://biz.teachme.jp/blog/ai-efficiency/
9. 建設・建築業の課題解決にはAIが有効！活用事例15選をご紹介 – alt – https://alt.ai/aiprojects/blog/gpt_blog-2884/
10. 建設・建築業界のAI活用事例7選！最新の開発状況と用途について解説【2025年最新版】 – AI Market – https://ai-market.jp/industry/construction-ai/
11. 建設・土木・ゼネコンにおけるAI技術：AI活用領域と、事例をご紹介 – https://www.matrixflow.net/case-study/50/
12. 道路陥没事故の調査や対策 ～地中レーダーからドローン・AIまで最新の空洞調査技術を紹介～ | 建設DX Journal – https://www.furuno.com/jp/construction-dx/column/20250301/
13. 車上からスマホでAIが道路点検、正常な画像を学習させて異常検知 – https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00142/02194/
14. 【RPA導入事例】業務効率化を実現した20パターンを一挙解説！ | 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/rpacases_2022/
15. AIを活用して効率化できる業務とは？活用例やAIとRPAの活用方法など詳しく解説｜リコー – https://promo.digital.ricoh.com/ai/column/detail009/
16. AIが活用できるカスタマーサービス業務とは？メリットや活用事例もご紹介 – alt – https://alt.ai/aiprojects/blog/gpt_blog-2874/
17. 物流業界におけるAI活用事例9選―需要予測から配送の最前線まで｜コラム｜メンバーズ – https://knowledge.members.co.jp/column/20241025-distribution-ai
18. AIを活用した在庫管理の改善事例、11選をご紹介 | AI活用・AI導入事例の紹介 – https://www.matrixflow.net/case-study/32/
19. 人事部門におけるAI活用で採用プロセスを強化 – Qiita – https://qiita.com/Dataiku/items/4f86b4facb371e565d12
20. 人事分野でのAI活用事例10選！メリット・業務効率化・公平な人事評価活用を解説【2025年最新版】 – AI Market – https://ai-market.jp/industry/hr_aikatsuyo/
21. 経理業務にAIを活用するには？メリット・デメリットやツールの導入事例なども解説 | クラウド会計ソフト マネーフォワード – https://biz.moneyforward.com/accounting/basic/80224/
22. 支払業務の自動化におけるAIの活用。最高レベルの成果を実現するための変革 – https://www.abbyy.com/ja/blog/ai-in-accounts-payable/
23. 生成AIのビジネス活用事例10選｜業務効率化から新規事業まで – 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/business-case-3/
24. 【2025年最新】AI活用事例15選！導入メリットと注意点も解説 – alt – https://alt.ai/aiprojects/blog/gpt_blog-3540/
25. AIによる画像認識の導入活用事例16選を徹底解説 – AI Market – https://ai-market.jp/technology/ai_gazouninshiki/
26. 画像認識の活用事例5選！ビジネスを進化させる画像認識技術を紹介 | コラム | JCV – 日本コンピュータビジョン株式会社 – https://www.japancv.co.jp/column/10565/
27. 【最新】画像認識AIの導入活用事例10選！各業界企業の課題と導入効果まとめ – https://aismiley.co.jp/ai_news/image-recognition-case-study-matome/
28. 生成AIで業務効率化する方法・活用アイデア8選とツール10選 – https://www.intra-mart.jp/im-press/useful/generation-ai-efficiency
29. LLM(大規模言語モデル)とは？生成AIとの違いや活用事例・課題 | DOORS DX – https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/01_about_llm/
30. 進むAIとIoTの融合！分野別に事例を紹介 – https://otafuku-lab.co/aizine/ai-iot-jirei0808/
31. AIとIoTを組み合わせると何ができる？活用方法とその注意点 – https://usknet.com/dxgo/contents/dx-technology/ai-iot-how-to-use-and-precautions/
32. 【2025】生成AIの活用事例10選！導入するメリットや注意点も解説 – ビジネス講座みつけ隊 – https://businesskouzamitsuketai.com/seiseiai-katuyoujirei/
33. PDF – https://community.ibm.com/HigherLogic/System/DownloadDocumentFile.ashx?DocumentFileKey=502a6ab3-9551-e3c6-c991-bd08b1595b69&forceDialog=0
34. 【業界別事例あり！】AI（人工知能）を導入するメリット、デメリットを完全解説いたします – – https://mirai-works.co.jp/business-pro/business-column/advantages-of-introducing_ai/
35. 営業活動でのAI活用事例7選｜営業職の未来についても解説 | SFA/CRMツールならMazrica Sales – https://product-senses.mazrica.com/senseslab/sfa/ai-use-for-sales