生成AIのメリットと実践事例5選

デジタル変革の加速に伴い、先進技術を活用した業務改革が日本企業で急速に広がっています。作業時間の短縮と生産性向上を実現する取り組みが各業界で成果を上げており、特に製造工程の最適化ではCO2排出量削減効果も確認されています¹。

主要企業の実践例を見ると、情報整理業務では従来比70%の時間短縮を達成した金融機関や、3Dモデル作成時間を半減させた製造メーカーが存在します¹。顧客対応分野ではハイブリッド型コールセンターの導入で人材不足を解消した事例も報告されています¹。

クリエイティブ領域では画像生成技術を活用した広告展開が注目を集め、あるECサイトではAI作成画像を使用した広告のクリック率が1.8倍に向上しました²。これらの成果は単なる効率化を超え、新たな価値創造へと発展しています。

デジタルマーケティング支援では「AIDxデジマ支援」のような成果報酬型サービスが登場し、リスクを抑えた技術導入を可能にしています。企業規模を問わず革新を推進できる環境が整ってきているのです。

生成AIの基本的な仕組み

現代の技術革新を支える核心として、コンテンツ創造を自動化するシステムが注目を集めています。このシステムは大量のデータを解析し、人間のような創造性を発揮します。

生成AIとは何か

ディープラーニングを基盤とした機械学習モデルが、テキストや画像を自在に生み出す技術です。GPT-3/4のような大規模言語モデルは、インターネット上の膨大な情報を学習し、自然な会話を再現します³。具体的な仕組みを見ると：

• GAN（敵対的生成ネットワーク）: 生成器と識別器が競合しながら高精度な出力を作成
• VAE（変分オートエンコーダー）: データの潜在構造を抽出し新規コンテンツを構築

「生成モデルはプロンプトを解釈し、文脈に沿った論理的な回答を構築する」

ディープラーニングとの関係

多層ニューラルネットワークが複雑なパターンを抽出し、創造プロセスを支えます。Stable Diffusionの場合、テキスト指示から画像特徴を解釈し、512×512ピクセルの高解像度画像を生成⁴。この技術基盤は、マーケティング資料の自動作成や設計図の高速生成など、多分野で応用が進んでいます。

生成AI導入による業務効率化のメリット

企業の業務プロセスが根本から変わりつつある中で、先進的な自動化手法が注目を集めています。特に文書作成やデータ分析分野では、従来の手作業に比べ最大90%の時間短縮を実現する事例が増加中です⁵。

コスト最適化の具体的手法

パナソニック コネクトでは年間18,600時間の業務削減に成功し、複数部門の生産性向上を実現⁵。メルカリでは商品リスト改善作業を自動化することで、手動作業量を40%削減しました⁵。

精度向上の実証データ

金融機関ではオンライン審査システムを活用することで、数日かかっていた処理を1分に短縮⁷。製造業では3Dモデル作成時間を半減させつつ、設計精度を15%向上させた事例があります⁵。

これらの成果は単なる効率化を超え、人的リソースの戦略的再配置を可能にしています。自動化を活用することで、専門人材をコア業務に集中させられる点が最大の強みです。

DX実現に向けたAIDxの取り組み

企業変革を推進するパートナーとして、AIDxが独自のアプローチでデジタルトランスフォーメーションを支援しています。Larkプラットフォームとの連携により、200社以上の組織で戦略的な業務改善が進められています⁸。

AIDxでDXを実現する戦略

実践型セミナーではChatGPT活用術を習得し、30%の生産性向上を実現する手法を伝授しています⁹。24時間稼働するAIエージェントが定型業務を自動化し、人的リソースをコア業務へ集中させる仕組みを構築⁸。

AIDxデジマ支援の具体例

AIDxデジマ支援では検索エンジン対策を強化し、競合他社との差別化を図ります。あるECサイトではAI分析を活用した広告戦略で、3ヶ月間で顧客獲得コストを22%削減することに成功しています⁸。

経営陣向け勉強会では実践知を共有し、技術導入から成果測定までのプロセスを可視化。この取り組みが持続的な改善サイクルを生み出し、組織全体の変革を加速させています⁸。

生成 ai メリット 事例

企業活動の革新を支える最新技術が、具体的な成果を生み出しています。ある食品メーカーでは市場分析作業を自動化し、商品企画期間を従来の1/10に短縮しました¹⁰。背景には消費トレンドの迅速な把握が必要だった業界事情があります。

実践事例の概要と背景

広告業界では人間と見分けがつかない仮想モデルを採用し、コストを62%削減した事例が報告されています¹⁰。これにより制作期間の短縮とクリエイティブの質向上を両立しました。

某不動産会社では物件説明文の自動作成システムを導入。基本情報入力だけで詳細な文章を生成し、業務効率を47%改善しました¹¹。新人教育期間の短縮にもつながっています。

NECの「cotomi」活用事例では、日本語処理技術を活かした文書作成支援で、会議準備時間を85%削減しています¹²。定型業務の自動化が専門人材の戦略的配置を可能にしました。

国内外の成功事例に見る生成AIの活用

グローバルなデジタル競争が加速する中、先進技術の実践活用が企業成長の鍵となっています。日本と海外のリーディングカンパニーが示す成果から、技術導入の効果的な方法論が見えてきます。

日本企業における成功事例

セブン-イレブン・ジャパンでは市場分析ツールを活用し、商品開発期間を50%短縮しました¹³。京都大学医学部附属病院は音声文字変換システムで診療記録作成時間を60%削減しています¹³。

トヨタ自動車は塗装シミュレーション技術を導入し、コスト20%削減と品質向上を同時達成¹³。これらの事例は戦略的な業務改善の重要性を示しています。

海外での先進的な導入事例

テスラでは顧客問い合わせの50%を自動処理し、応答速度を3倍に向上させました¹³。ロレアルは仮想メイクアドバイザーで顧客満足度を向上させ、売上20%増を記録しています¹³。

主要企業の取り組みから、データ分析とプロセス改善の組み合わせが重要だとわかります。今後は業界を超えた技術応用がさらに進むと予測されています。

生成AI活用がもたらす業務プロセスの変革

企業活動と機械学習技術の融合が、従来の働き方の常識を書き換えつつあります。人間とデジタルシステムの協働が新たな標準となり、価値創造の方法論が根本から変化しています。

プロセス自動化による変革

パナソニック コネクトではメール作成や議事録整理を自動化する「ConnectAI」を導入。従業員が創造業務に集中できる環境を整え、年間18,600時間の業務削減を達成しました¹⁴。この取り組みは定型作業からの解放と戦略的人材配置を実現する好例です。

アサヒグループでは生産ラインの最適化に自動化技術を活用。エネルギー消費量の削減とCO2排出量低減を両立させ、持続可能な製造プロセスを構築しています¹⁴。従来の手動調整から脱却し、リアルタイムデータ分析による精度向上を実現しました。

グリコでは社内問い合わせ対応にチャットシステムを導入。応答時間を30%短縮すると同時に、人的リソースを新商品開発に集中配分しています¹⁵。これにより部門間連携が改善され、意思決定速度が2倍に向上しました。

開発現場ではGitHub Copilotの導入でコーディング時間を40%削減。毎日68分の時間節約を実現し、エンジニアの生産性向上に貢献しています¹⁶。自動化ツールが専門職の業務内容そのものを進化させている証左です。

これらの変革は単なる効率化を超え、組織文化そのものの転換を促しています。今後は顧客対応から戦略策定まで、あらゆる業務領域で人間と機械の協働が深化していくでしょう。

生成AIの具体的な活用ツールの紹介

現場の声から生まれた実用的なツールが各分野で成果を上げています。自動応答システムからクリエイティブ支援まで、目的に応じた選択肢が充実しています。

AIチャットボットと画像生成ツール

Microsoft 365 Copilot Chatは日常業務をサポートし、文書作成からスケジュール管理まで統合的に処理します¹⁷。楽天証券では投資相談アバターを導入し、顧客満足度を向上させています¹⁸。

• Stable Diffusion: オープンソースで高品質画像を生成
• CanvaAI: SNS投稿用素材を3分で作成可能
• PerplexityAI: 最新情報検索と関連質問提案機能を搭載

その他の便利なツール群

ビズリーチのレジュメ自動作成システムは入力負担を軽減し、スカウト数を40%増加させました¹⁸。GitHub Copilotはコーディング時間を削減し、開発効率を向上させています¹⁷。

• SAKUBUN: ターゲット層に最適な文章を自動生成
• SummarizeBot: 長文資料を瞬時に要約
• AIVA: 日本語対応の動画編集支援ツール

湘南鎌倉総合病院では電話応答率を68%から90%に改善し、業務品質を向上させています¹⁸。各ツールの特徴を理解し、自社課題に合わせた選択が重要です。

導入前に知っておくべきリスクと対策

技術導入の可能性と同時に、適切なリスク管理戦略の構築が急務となっています。2023年に発生した主要プラットフォームの情報流出問題では、機密データの無断使用が複数報告されました¹⁹。この教訓から、安全な活用方法の確立が最重要課題として浮上しています。

データセキュリティとプライバシーの問題

あるセキュリティ企業の調査では、特別な手法で問い合わせるとメールアドレスなどの個人情報が漏洩する可能性が判明しました²⁰。実際に欧州ではAI音声を悪用した詐欺事件が発生し、22万ユーロの被害が生じています¹⁹。

パナソニック コネクトの事例では、社内システムの構築とデータ匿名化により情報漏洩事故を未然に防止²¹。LINEヤフーはセキュアな環境整備で生産性7%向上を達成しました²¹。

ハルシネーション現象への対処

GPT-4の初期バージョンでは60%の確率で虚偽情報を生成する問題が確認されています²¹。対策として事実確認プロセスの導入が有効で、ある金融機関では専門チームによるダブルチェック体制を構築しています。

信頼性の高いプラットフォーム選定が重要で、出典表示機能を備えたツールの利用が推奨されます。製造業のある事例では、設計図の自動生成時に3段階の検証工程を追加し、誤りを98%削減しました²⁰。

実践ガイドラインとして、次の3点が有効です：

• 機密データフィルタリングシステムの導入
• 生成結果の自動検証ツール活用
• 月次セキュリティ監査の実施

これらの対策を組み合わせることで、リスクを抑えつつ技術のメリットを最大限に活用できます。適切な管理下での導入が、持続的な価値創造への鍵となります。

生成AIで実現する新たな価値創造

企業活動の枠組みを超えた技術活用が、市場に革新の波を起こしています。従来の業務改善を越え、全く新しいビジネスモデルを生み出す事例が各業界で増加中です。

イノベーションの具体事例

コカ・コーラはクリスマスカード作成ツールを開発し、消費者が自由にデザインできる参加型キャンペーンを展開。ユーザー生成コンテンツがSNSで拡散し、ブランド認知度を35%向上させました¹⁸。同時に採用プロセスを効率化し、レジュメ自動作成で人材確保コストを40%削減しています¹⁸。

パナソニックではモーター設計最適化システムを導入。出力効率15%向上とエネルギー消費削減を同時達成し、持続可能な製造プロセスを確立しました²²。アサヒビールは画像生成技術で商品プロモーションを刷新、若年層の購買率を22%増加させています¹⁸。

教育分野ではベネッセが顧客対応システムを刷新。満足度30%向上と運営コスト20%削減を実現し、新たな学習コンテンツ開発にリソースを集中させています²²。これらの事例から、既存業務の効率化を超えた市場創造が成功の鍵だとわかります。

成果報酬型デジマ支援の事例と効果

マーケティング分野で注目を集める成果連動型サービスが、企業のリスク軽減と効果最大化を実現しています。AIDxデジマ支援では導入コストを抑えつつ、明確な成果指標に基づいた戦略構築が可能です²³。

AIDxデジマ支援の成功ポイント

あるECサイトでは検索順位最適化プログラムを導入し、3ヶ月間で有料会員数を58%増加させました²³。成功の鍵はリアルタイムデータ分析と柔軟な戦略修正にあります。週次レポートで効果を可視化し、月次目標達成率を95%以上維持しています²⁴。

オープンハウスの事例ではLINE広告運用を最適化。コンバージョン率158%向上を実現しつつ、広告費を22%削減しました²⁵。成果報酬型ならではのリスク分散効果が、中小企業の積極的な導入を後押ししています。

導入効果と顕著な成果

ファッションリテーラーではパーソナライズ広告を導入後、クリック率が1.8倍に跳ね上がりました²⁵。月間500件以上のデータを分析し、最適な広告枠を自動選定する仕組みが効果を発揮しています。

成果報酬型モデルの最大の強みは、予算効率の最大化と柔軟な戦略変更にあります。AIDxデジマ支援の詳細は公式サイトで確認できます。

生成AIを用いたデジタルマーケティングの革新

リアルタイムデータ解析がマーケティング戦略の意思決定速度を劇的に向上させています。顧客行動予測から広告最適化まで、先進技術が業界の常識を書き換えつつあります²⁶。

市場動向の自動分析

HubSpotの行動予測システムは顧客接触の最適タイミングを特定し、問い合わせ率を35%改善しました²⁷。Agicapではメール広告の自動最適化でコンバージョン率20%向上を実現しています²⁷。

「機械学習が消費トレンドを48時間先まで予測し、戦略立案を前倒しできる」

画像生成技術を活用した広告作成では、3分間で100種類のバリエーションを制作可能に²⁶。これによりA/Bテストの精度向上と広告費最適化が同時に実現しています。

社内教育と生成AI導入のステップ

技術革新を組織文化に根付かせるためには、戦略的な教育プログラムの構築が不可欠です。住友化学では全社員対象のリテラシー研修を実施し、ツールの適切な使用方法と倫理基準を浸透させました²⁸。この取り組みが社内理解を深め、導入抵抗感を72%低減しています。

教育プログラムの重要性

ベネッセの事例では、部門別カスタマイズ研修を導入。現場の業務フローに沿った実践トレーニングにより、3ヶ月間でツール活用率を89%まで向上させました²⁹。重要なのは継続的学習サイクルの構築で、月次勉強会とQ&Aフォーラムを並行して運用しています。

三井住友銀行ではプロンプト設計の専門講座を開講。受講者の87%が業務効率30%向上を実感し、誤操作発生率を15%削減しました²⁸。教育投資1円あたり3.2円の効果を生むことが実証されています。

段階的導入の具体例

• パイロットテスト：DMM.comが10名限定で3週間の試験運用を実施
• 部門展開：製造現場から順次導入し、6ヶ月かけて全社展開
• 全社統合：中外製薬が年次計画に基づきシステム統合を完了²⁸

JALカードではFAQシステム導入時に、3段階のトレーニングを設計。最初の1ヶ月で基本操作を習得させ、3ヶ月後には応用機能を使いこなせる体制を構築しました³⁰。この手法により、問い合わせ対応時間を40%短縮しています。

中小企業向け生成AI活用のヒント

導入コスト削減のポイント

初期投資を抑えるには、クラウド型ツールの活用が有効です。Microsoft 365 Copilotは月額制で利用可能なため、必要に応じたスケーリングが可能³¹。ある飲食店ではメニュー開発時間を60%短縮し、人件費を22%削減しました³²。

効果的な方法として、3段階の導入ステップが推奨されます。まずは無料ツールで効果検証し、その後有料プランへ移行する事例が増加中です³³。アパレル企業ではデザイン作成を内製化し、外注費を年間150万円節約しています³²。

成功の鍵は重点的な業務選定にあります。問い合わせ対応やデータ集計など、定型作業から自動化を開始する企業が多数。製造業のあるケースでは、在庫管理システムの改善で作業時間を58%削減³³。

詳細な成功事例5選では、実際の導入プロセスと効果測定方法を紹介しています。費用対効果を最大化するためには、月次での進捗管理とツール見直しが不可欠です。

生成AI技術の最新動向と今後の展望

進化を続けるデジタル技術が新たな可能性を生み出しています。特に注目されるのが、複数分野を横断する統合型システムの台頭です。テキストと画像を同時処理できるマルチモーダル技術が市場シェアを拡大し、2028年までに国内市場規模が8兆円に達すると予測されています³⁴。

最新技術のアップデート情報

次世代モデルでは1.8兆個のパラメータを活用し、文脈理解精度が85%向上しています。ブロックチェーン連携により著作権管理が強化され、デジタルアート市場で取引透明性が92%改善されました³⁴。音声合成技術では自然な会話再現が可能になり、コールセンターの応答品質が評価されています。

今後の市場予測と課題

2030年までにアジア太平洋地域の市場規模が110兆円に拡大する見込みです³⁴。課題解決に向け、実践ガイドを活用した戦略的導入が急務となっています。情報漏洩防止策では暗号化技術の進化が期待され、98%の企業がセキュリティ強化を計画中です³⁵。

専門家は「技術進化と倫理基準のバランスが成否を分ける」と指摘します。今後5年で業界再編が加速し、適応力のある組織が成長を牽引すると予測されています³⁴。

生成AI導入の成功要因

戦略的な導入プロセスが技術活用の成否を分ける現代において、具体的な成功事例から学ぶポイントが明確になってきました。パナソニック コネクトでは年間18.6万時間の業務削減を達成し、生産性向上と戦略的人材配置を実現しています³⁶。

戦略的なアプローチと計画

効果的な導入には3段階のフレームワークが有効です。セブン-イレブン・ジャパンがAI発注システムで在庫切れを防止し、発注時間を40%短縮した事例が参考になります³⁶。重要なのは課題の優先順位付けと部門横断チームの編成です。

継続的な改善の実践方法

LINEが7,000名の従業員で日次2時間の作業削減を実現した要因は、月次PDCAサイクルの徹底にあります³⁷。改善ポイントとして：

• 導入3ヶ月後の効果検証ミーティング
• ツール利用状況の可視化ダッシュボード
• 年2回のシステムアップデート計画

中小企業でも実践可能な手法として、効果測定の具体的な方法が重要な役割を果たします。KDDIの事例では技術進化に合わせたシステム改善が、持続的な成果につながっています³⁶。

結論

企業変革を支える技術活用が新たな段階に入りました。業務効率化と創造的価値の両立が可能になり、戦略的なリソース配分が実現しています³⁸。成功事例から学ぶべき点は、課題の明確化と段階的な導入プロセスです。

今後は市場規模の拡大が予測され、2030年までにアジア太平洋地域で110兆円に達すると見込まれます³⁹。効果的な活用には実践ガイドを参照し、自社に適したツール選定が重要です。

重要なのは技術の特性を理解し、人的資源と組み合わせること。定型業務の自動化で生まれた時間を、競争力強化に集中投資できるようになります³⁸。未来を見据えた戦略的導入が、持続的な成長を約束するでしょう。

ソースリンク

1. ビジネス業界における生成AI成功事例5選！活用メリットと注意ポイントを解説 | AInformation – https://ainformation.jp/article/1325
2. 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
3. 生成AIとは？主なサービスとメリット・課題点、利用時のガイドライン｜JOURNAL（先進事例や最新トレンド）｜事業共創で未来を創るOPEN HUB for Smart World – https://openhub.ntt.com/journal/7864.html
4. 生成AI（ジェネレーティブAI）とは？使い方・種類・仕組み・活用事例を解説 – https://aismiley.co.jp/ai_news/what-is-generative-ai/
5. 生成AIによる業務効率化事例！作業別・業界別にまとめて解説 | 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/ai_workefficiency/
6. 【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
7. 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/
8. カスタマークラウドが語るAI活用最前線とDXの重要性 – NFT-TIMES – https://nft-times.jp/ai/95289/
9. 生成AIとDXを極める：AI実践とDX戦略セミナー｜.Ai社長｜木下寛士｜AI×ビジネスの視点で毎日配信⚡︎ – https://note.com/hiroshikinoshita/n/nf5da77cb222d
10. 生成AIのメリットとは? 利点を生かした用途を具体例とともに紹介 – https://www.cloud-contactcenter.jp/blog/benefits-of-generative-ai.html
11. 生成AIとは?メリット・デメリットとできること・活用事例を解説 | Think with Magazine – https://www.kddimatomete.com/magazine/241031100010/
12. 生成AIとは？従来のAIとの違いや企業活用のメリットを解説 | NECソリューションイノベータ – https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/sp/contents/column/20240426_generativeai-ai.html
13. 生成AI導入の成功事例：企業が得た具体的なメリットとは？ | 株式会社GeNEE（ジーン） – https://genee.jp/contents/benefits-of-generative-ai/
14. 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
15. 生成AIで何ができる？｜生成AIがもたらす業務と事業の変革 – オウンドメディア – https://media.emuniinc.jp/2025/01/18/generative-ai/
16. 【生成AIによる業務変革LOG #1】NTTPCの生成AI活用事例を紹介：業務変革LOGを開始｜【技業LOG】技術者が紹介するNTTPCのテクノロジー｜【公式】NTTPC – https://www.nttpc.co.jp/technology/nttpc-genai-cases.html
17. 生成AIの種類7つと主なツールを紹介｜ビジネスにおける活用シーン | Think with Magazine – https://www.kddimatomete.com/magazine/250331000020/
18. 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/
19. 生成AIのリスク対策完全ガイド！企業必見の重大問題と解決策 | WEEL – https://weel.co.jp/media/gen-ai-risk/
20. 「生成AI」のリスクや注意点 最低限これだけは気をつけて｜NHK – https://www3.nhk.or.jp/news/special/sci_cul/2023/06/special/ai-guideline/
21. 生成AIの急成長〜企業が知っておくべき最新トレンドと導入ポイント〜 – Aidiotプラス – https://aidiot.jp/media/ai/post-7973/
22. デジタルプラクティス – https://www.ipsj.or.jp/dp/contents/publication/61/DP61-S01.html
23. AIとマーケティングの掛け合わせでどのようなメリットが生まれる？｜デジタルマーケティングソリューション｜日立ソリューションズ – https://www.hitachi-solutions.co.jp/digitalmarketing/sp/column/ai_vol03/
24. 生成AIを活用したマーケティング戦略の成功事例と効果 – https://www.scuti.jp/blog/successful-marketing-strategies-and-effectiveness-using-generative-ai
25. 広告運用にAIを導入すべき理由とは？成功事例と導入の注意点を徹底解説 – malnaブログ ~ 社内ノウハウを発信中 ~ – – https://malna.co.jp/blog/aipracticalguide_advertisement/
26. 生成AIによるコンテンツマーケティングの未来とメリットを解説！ – https://ai.sera-inc.co.jp/article/generated-ai-content-marketing
27. 【2025年版】生成AI×MAで実現する次世代マーケティング！5つのポイントを事例と紹介 – https://circle-digital.com/knowledge/2025-generation-ai-ma-5-points/
28. 【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/
29. 生成AIを社内導入する4つのステップ｜メリットや注意点も紹介 – 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/introduce/
30. AIで業務効率化｜知っておきたい導入ステップと活用事例 – malnaブログ ~ 社内ノウハウを発信中 ~ – – https://malna.co.jp/blog/ai_workoptimization/
31. 深刻化する中小企業の人手不足にどう対処する？生成AIの業務活用例｜お役立ち情報｜中小企業・法人向け｜KDDI株式会社 – https://biz.kddi.com/content/column/smb/dx-ai-about/
32. 中小企業の生成AI活用事例12選！導入時の課題と対策も徹底解説 | WEEL – https://weel.co.jp/media/smb-sized-enterprises/
33. 生成AIのビジネス活用術と成功事例15選 – 株式会社マイノリティ B2B Growth Support – https://minority.works/blog/generative-ai-business-revolution-success-cases-and-implementation-guide/
34. 生成AI: 業界の常識を塗り替える最前線動向！ – https://yopaz.jp/tech-blog/2025-generative-ai-trends/
35. 【2024年最新】国内外の生成AIの市場規模は？今後の展望も解説 – 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/market-size-2/
36. 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/
37. 生成AI導入成功企業事例まとめ10選【業務時間短縮編】 – https://www.techfirm.co.jp/blog/generative-ai-success-cases
38. 生成AI導入のメリットとは？企業が得られる5つの効果 | Pasona Digital Academy – https://pasona-digitalacademy.jp/medias/column11-ai/
39. 生成AIとは？従来のAIとの違いやメリット・デメリット、問題点をわかりやすく解説 – https://www.salesforce.com/jp/resources/articles/business/generative-ai/