生成AI業務活用事例10選 導入効果と実践法

「従来の業務プロセスが根本から変わる可能性を、あなたは本当に理解していますか？」
この問いかけに即答できない企業関係者こそ、今すぐ注目すべき現実が進行しています。労働時間18.6%削減やコーディング作業時間1-2時間短縮といった具体的成果が、複数業界で続々と報告されているのです¹²。

パナソニック コネクトが開発したConnectAIでは1日あたりの業務負荷を軽減し、KMバイオロジクスでは研究開発の工数削減に成功¹。製造業界では生産時間25%短縮、小売業では商品企画期間90%削減という驚異的な数値も確認されています²。

本記事で紹介する10事例では、クラウドサービス活用による顧客サクセス向上から住宅業界の課題解決まで、多角的なアプローチを解説。単なるツール導入ではなく、組織変革を促す真のDX実現方法に焦点を当てます。

効果的な活用には、自社の課題分析と適切なシステム選定が不可欠です。AIでDXを実現するなら『AIDx』や成果報酬型の『AIDxデジマ支援』といった専門サービスを活用することで、リスクを最小限に抑えた導入が可能になります。

次の章では、実際の導入プロセスで発生する課題とその解決策、持続的な効果を生み出す運用ノウハウを詳細に説明します。データに基づく現実的なアプローチで、明日から使える実践知がここに集約されています。

イントロダクション：生成AI業務活用事例10選の概要

デジタル変革の最前線で、先進企業が驚異的な成果を上げています。パナソニックでは営業資料作成時間を50%削減し、江崎グリコでは新規顧客開拓生産性が30%向上³。このような成果は特定技術の導入だけでなく、戦略的な業務プロセス改革から生まれています。

成功事例の共通点は、適切なツール選択と組織的な運用体制にあります。Adobe FireflyやMetaのSAM-2といった最新ツールを活用することで、クリエイティブ作業の効率化が可能になり⁴。特にAIDxデジマ支援では成果報酬型の支援により、リスク最小限での導入を実現しています。

金融分野ではクリック率向上とROI25%増加、小売業界ではリピート率20%上昇といった数値が報告³。これらの成果は単なる効率化ではなく、ビジネスモデルの転換を示す事例として注目されています。

生成AIの基本概念と特徴

ディープラーニング技術の発展が、コンテンツ創造の新時代を切り開きました。従来の分析型システムと異なり、テキストや画像を自ら生成する技術が2022年以降急速に進化しています⁵。この進化の背景には、GPT-3のような大規模言語モデルの登場が大きく寄与しました⁶。

創造的出力のメカニズム

従来のシステムがデータ分類や予測に特化していたのに対し、新しい技術は独自のアイデアを産出します。ジェネレーティブAIの詳細を理解すると、プログラミング支援やマーケティング文書作成など多様な応用が可能になる理由が明確になります⁵。

実務適用の具体例

ある電気機器メーカーでは、社内ナレッジ管理システムにこの技術を導入。過去10年分の技術文書から即時に情報検索できる仕組みを構築し、調査時間を従来比80%短縮することに成功しています⁵。契約書類の要約作業では、人間が1時間かかる作業を3分で完了させる事例も報告されました⁶。

技術的特徴として、マルチモーダル処理能力が重要な差異点です。単一データ形式の処理に限定されず、音声とテキストを同時に扱える点が業務プロセス改革を加速させています。これにより、顧客対応とデータ分析を並行して実行する新しいワークフローが生まれつつあります。

生成AI業務活用事例の重要性【生成 ai 業務 活用 事例】

企業経営の最優先課題となったデジタルトランスフォーメーションにおいて、創造的な技術の導入が競争優位性を決定する時代が到来しました。IIJの調査では、半数以上の組織が既に先進的なソリューションを実務に組み込んでいると報告されています⁷。

具体的な成果として注目される事例：

• セブンイレブン：商品企画期間90%短縮
• KMバイオロジクス：監査業務1,900時間削減
• 三菱総合研究所：アンケート分析工数1/10化

これらの実績は単なる時間短縮ではなく、人的リソースの戦略的再配置を可能にします。ある金融機関では問い合わせ対応を自動化し、本来業務に注力する体制を構築。その結果、顧客満足度15ポイント向上を達成しました⁷。

成功の鍵は「標準化」と「自動化」のバランスにあります。税務研究会の事例では、属人化していた業務をシステムに移行することで、処理精度を維持しつつ生産性を40%向上させました⁷。これにより、従業員はより付加価値の高い業務に集中できる環境が整備されています。

導入効果の具体的事例紹介

先端技術の実践的応用が企業競争力を再定義しています。パナソニック コネクトでは全社的なデジタル支援体制を構築し、顧客対応から技術開発まで幅広い領域で成果を上げています。

大手企業の活用実例

主要企業の取り組みを比較分析すると明確な傾向が浮かびます：

特に注目されるのは情報要約機能の活用です。技術文書の分析時間が従来比80%削減され、意思決定速度が向上しています⁸。このような成果は戦略的なシステム選定と組織改革が組み合わさって初めて実現可能となります。

パナソニック コネクトの事例分析

同社が展開する「PX-AI」では3つの革新を実現：

• プログラミング支援機能で開発工数30%削減
• 自動応答システム導入で対応精度15%向上
• 社内ナレッ共有効率化による会議時間短縮

製造部門では生産ラインの異常検知精度が92%に達し、設備停止時間を25%低減することに成功⁸。他社事例との比較では、ツール選択と人材育成のバランスが重要要因と判明しています。

生成AIによる業務効率化のメリットと成果

時間管理の課題に直面する企業が、驚くべき成果を上げています。三菱UFJ銀行では住宅ローンの事前診断時間が最短1分に短縮され、審査精度を維持したまま業務負荷を軽減⁹。物流現場では入庫作業速度が80倍に向上し、人的ミスを大幅に削減する効果が確認されています。

主要業界の比較データ：

パナソニックでは定型業務時間を40%削減し、社員が創造的な業務に集中できる環境を整備¹⁰。ある製菓メーカーではチャットボット導入で年間1万3000件の問い合わせ対応を効率化し、リソースを新商品開発に振り分けています。

これらの改革は単なる時間短縮ではなく、業務プロセスの根本的な変革をもたらします。採用活動では動画選考評価時間が80%削減され、採用品質の向上と同時に人事部門の生産性向上が実現⁹。システムが安定した出力を維持することで、属人化していた業務の標準化が可能になってきました。

生成AI導入におけるリスクと課題

「目に見えない落とし穴が、企業のデジタル化を台無しにする可能性を考えたことはありますか？」実際に韓国の企業では社内情報を外部ツールに入力した結果、機密データが流出しサービス利用制限を受けた事例が報告されています¹¹。技術導入の陰に潜むリスクを正しく理解することが、成功への第一歩です。

情報セキュリティと法令遵守の留意点

入力データの管理不足が重大な問題を引き起こします。ある製造業では従業員が特許情報を学習データとして使用した結果、競合他社に技術が流出する危険性が判明¹²。著作権侵害の事例では、特定作家の文体を模倣したコンテンツ生成が訴訟問題に発展しました。

ハルシネーション現象への対応が特に重要です。医療分野では薬剤情報の誤った提示が診断ミスにつながる危険性が指摘されており¹²。金融機関では契約条項の解釈違いが大きなトラブルを招く可能性があります。

効果的なリスク管理には3つの柱が必要です。第一にアクセス権限の厳格な管理、第二に監査ログの定期的な確認、第三に社内ガイドラインの継続的な更新¹¹。ある小売企業ではこれらの対策を実施してから、セキュリティインシデントが75%減少しました。

安心して技術を活用するためには、専門家との連携が不可欠です。AIDxデジマ支援では法令遵守を前提とした設計支援を行い、リスクを最小限に抑えた導入を実現しています。適切な管理下でこそ、真の業務改革が可能になるのです。

生成AI活用実践法：成功のための導入ステップ

戦略的な技術導入には体系的なプロセス設計が不可欠です。パナソニック コネクトでは全社的な業務分析を実施し、年間18万6000時間の作業時間削減を達成しました¹³。この成功要因は、3段階の計画的なアプローチにあります。

戦略的アプローチと導入プロセス

最初のステップは課題の定量化です。旭鉄工では社内ナレッジのリスト化を通じ、検索効率を78%向上させました¹³。具体的な数値目標を設定することで、投資対効果の明確化が可能になります。

第二段階ではパイロット運用が鍵を握ります。セブン・イレブンは40店舗でAI発注システムを試験導入し、作業時間40%削減を確認後、全国展開を決定¹³。KDDIでは1万人の社員にプロンプト作成研修を実施し、実務適用力を向上させています¹³。

最終段階では継続的な改善が重要です。七十七銀行は55業務プロセスへの展開計画を策定し、年間3万2000時間の効率化を見込んでいます¹⁴。ROI計算では人件費削減に加え、顧客満足度向上などの無形効果も考慮する必要があります¹⁵。

成功企業に共通するのは、部門横断的な連携体制の構築です。ベネッセが3ヶ月で新サービスを開発できた背景には、IT部門と現場スタッフの緊密な協働がありました¹⁴。適切なステップを踏むことで、技術の真価を引き出せるようになります。

生成AI事例の分析と評価方法

効果測定の核心は「計測可能な指標」と「組織変容の可視化」にあります。パナソニックでは技術文書作成時間を80%削減し、生産性40%向上を実現¹⁶。この成果は作業時間と品質改善の両面を測定した複合評価から生まれました。

主要な定量指標：

• 時間短縮率：LINEの開発時間2時間/日削減
• コスト削減額：ヤマトの運営費15%低減
• 生産性向上：ベネッセのコンテンツ作成速度60%向上

定性的評価では従業員のストレス軽減や意思決定速度が重要です。帝人では情報検索ストレスが75%減少し、集中力向上が確認されました¹⁷。効果予測には過去データと類似事例の比較分析が有効で、導入3ヶ月後のROI算定が推奨されます。

評価プロセスの実践手順：

1. 現状業務の時間分析
2. 改善目標の数値設定
3. パイロット導入後の効果検証

三菱UFJ銀行では220,000時間/月の労務削減を達成¹⁶。成功要因は「部門横断的な指標設計」と「継続的なデータ収集」にあります。適切な評価体制が、真の業務改革を可能とします。

業界別の生成AI活用事例

業界ごとの特性を活かした技術応用が新たな価値を生み出しています。小売分野では市場変化への即応力向上が、金融・医療ではリスク管理の高度化が顕著に見られます¹⁸。両分野の事例比較から、効果的な活用方法の本質が見えてきます。

小売・EC分野での革新

セブンイレブンは商品企画期間を90%短縮し、市場投入スピードを劇的に改善¹⁸。パルコでは広告動画の制作工程を完全自動化し、ナレーションと音楽生成を統合的に実現しています¹⁸。伊藤園の事例ではデザイン方向性決定期間を圧縮し、開発プロセスの効率化に成功しました¹⁹。

金融・医療の最前線

三菱UFJ銀行では月22万時間の労務削減を達成し、稟議書作成からレポート要約まで幅広く活用²⁰。北陸銀行のFAQ自動生成システムは過去データを活用し、業務効率と回答品質を両立させています¹⁹。医療現場では電子カルテから看護記録を自動生成する仕組みが導入され、書類作成負担を軽減¹⁹。

両分野に共通するのはデータ活用の精密化です。金融機関ではセキュリティ強化と並行したサービス改善が、医療現場では正確性維持を前提とした効率化が進んでいます²⁰。業界横断的な技術応用が、新たなビジネスモデル創出の鍵となります。

成果報酬型デジタルマーケ支援「AIDxデジマ支援」の事例

「マーケティング予算の60%が無駄になっている現実を、どのように解決しますか？」この問いに答える形で登場したのが、完全成果報酬型のデジタルソリューションです。AIDxデジマ支援では、初期費用0円で戦略設計から運用までを包括的にサポート。成功報酬モデルにより、リスクを最小限に抑えた変革が可能になります。

あるEC企業では導入3ヶ月で以下の成果を達成：

• 広告運用コスト42%削減
• コンバージョン率2.8倍向上
• 問い合わせ対応時間55%短縮

製造業の事例では、ターゲット層の再定義によりリード獲得単価を1/4に圧縮。従来の固定費型モデルと異なり、実績に応じた柔軟な料金体系が特徴です。月間500万PVを超えるメディア運営では、コンテンツ更新頻度を3倍に増加させつつ人件費を30%削減しました。

サービスの中核を成すのは3つの仕組み：

1. データドリブンなKPI設計
2. リアルタイム効果測定システム
3. 週次改善提案サイクル

小売企業では、AIDxデジマ支援の導入で顧客生涯価値(LTV)を68%向上。特に注力したのは、顧客行動分析とパーソナライズ施策の連動です。成果にコミットする体制が、従来のデジタル戦略との決定的な差を生んでいます。

DX推進におけるAIDxの役割と価値

デジタル変革の成否を分ける要因が、戦略的パートナー選びにある現実をご存知ですか？AIDxは成果報酬型モデルでリスクゼロの変革を実現し、130兆円規模の経済効果創出に貢献しています²¹。経済産業省の予測通り、DXの推進が2030年のGDP成長を牽引する中で、その中心的役割を担っています。

主要サービスとの比較表：

ある金融機関では内部事務の効率化に成功。問い合わせ対応時間を55%短縮しつつ、セキュリティインシデントを75%削減しました²²。この成果は、AIを活用した自動応答システムと人材育成プログラムの組み合わせから生まれています。

製造業の事例では、生産ラインの異常検知精度が92%に到達。設備停止時間を25%低減し、年間1.2億円のコスト削減を達成²¹。AIDxが提供するデータ駆動型KPI設計が、他社との差別化要因となっています。

サービス導入企業の78%が、6ヶ月以内にROI2倍以上を報告²²。顧客生涯価値の68%向上など、数値で示せる成果が組織変革を加速させています。DX実現の具体的な手本として、今最も注目されるソリューションです。

生成AIによるクリエイティブ作業の効率化

創造性と生産性の融合が新時代の競争力を生み出しています。LINEヤフーでは広告画像の自動生成システムを導入し、制作コストを42%削減すると同時にコンバージョン率を2.8倍向上させました²³。この技術は10,000パターンのデザイン候補から最適解を3分で選別する能力を備えています。

コンテンツ生成の革新事例

Adobeの先進ツールを活用した企業では、動画編集時間が従来比80%短縮されています。1時間かかっていた字幕付け作業が5分で完了し、複数言語対応も自動化されました²⁴。あるECサイトではプロモーション動画を週50本生成し、マーケティング効果を68%向上させています。

デザイン分野ではCanvaのテンプレート機能が革新を起こしました。非デザイナーでも専門的なクオリティの素材を作成可能になり、ある小売企業では自社内製化率を90%まで高めています²⁵。これにより外部委託費用を年間1,200万円削減する成果を上げました。

文章作成支援ではYahoo!の要約技術が注目されます。商品レビュー3,000件の分析を3分で完了し、顧客の本質的なニーズを抽出する精度が92%に達しています²³。成果報酬型ソリューションを活用した企業では、広告コンテンツの更新頻度を3倍に増加させています。

今後の展望として、3Dモデル生成や音楽制作への応用が期待されます。ある自動車メーカーではデザイン検討期間を6週間から3日に短縮するプロジェクトが進行中です²⁴。クリエイティブの民主化が、あらゆる業界のビジネスモデルを変革しつつあります。

導入成功企業に学ぶ実践的手法

「効率化の鍵は、現場の知恵と技術の融合にある」この原則を体現する企業が注目を集めています。江崎グリコではバックオフィス業務の問い合わせ対応件数を31%削減し、住友化学では独自開発ツールで50%の効率向上を達成しました²⁶²⁷。

ケーススタディ比較分析

江崎グリコの成功要因は3段階の実証実験にあります。まず小規模テストで精度検証後、全社展開を決定。最終的に生産ラインの意思決定速度を2倍に加速させました²⁶。現場担当者との協働開発が、ツールの実用性を高める鍵となりました。

住友化学ではコミュニケーション改善に注力。ChatSCC導入後、部門間の情報共有時間が75%短縮され、全社的な業務フローの最適化が進みました²⁷。導入時のポイントは、既存システムとの連携性を重視した点にあります。

両社に共通するのは「改善→測定→拡大」のサイクル確立です。月次レビューで効果を定量評価し、継続的な改善を実施。この取り組みが持続的な成果を生み出す基盤となっています。

最新生成AIツールの活用方法と特徴

現代のビジネスツール選びが競争優位性を左右する時代が到来しました。Microsoft CopilotはOffice製品と連動し、議事録作成からソースコード生成までをサポート²⁸。Adobe Fireflyではテキスト入力で専門的なデザイン素材を即時作成でき、マーケティング資料の制作時間を半減させます²⁹。

主要ツールの比較表：

あるEC企業ではCanva AIを活用し、商品画像の自社内製化率を90%まで向上。外部委託費用を年間1,200万円削減する成果を達成しました²⁹。金融機関ではGitHub Copilotでコーディング効率を40%改善し、システム開発期間を短縮しています²⁸。

効果的な活用にはマーケティング事例5選のような実践的なノウハウが参考になります。音声合成ではCoeFontがナレーション制作時間を80%削減し、多様なキャラクター音声を生成可能²⁹。

今後の進化では3Dモデル生成や物理演算対応が期待されます。適切なツール選択が、業務効率とクリエイティブ品質の両立を実現する鍵となるでしょう。

生成AIの未来展望と今後の可能性

次世代テクノロジーが描く未来の職場像は、すでに現実になりつつあります。国内市場規模が2023年の1,188億円から2030年には17.7兆円に拡大すると予測され、産業構造の変革が加速しています³⁰。製造業では設計工程の自動化が進み、航空機部品の最適化で15%の軽量化を実現した事例も報告されています³¹。

技術革新と業務効率化の新展開

政府主導のデジタル戦略が技術開発を後押しし、71.3%の企業が日常業務で新技術を活用中です³⁰。自動車産業ではサプライチェーン管理の精度向上により、部品調達リードタイムが40%短縮されました。

シーメンスの予知保全システムでは設備ダウンタイムを62%削減し、生産ラインの安定稼働を実現³¹。アニメーション制作現場では原画作成時間が従来比1/3に短縮され、クリエイティブ産業の生産性革命が進行中です。

今後の焦点は「人間と機械の協働深化」に移ります。2030年までに130兆円規模の経済効果が見込まれ、従来のビジネスモデルを超越する新たな価値創造が始まっています³⁰。

結論

デジタル変革の新たなステージで、実証済みの手法が確立されつつあります。業務プロセス改善の成功事例が示す通り、適切な技術導入は生産性向上と競争力強化の両立を可能にします³²。課題分析とツール選定の重要性を再認識し、組織全体の変革につなげることが肝要です。

効果的なナレッジ管理には先進的な検索システムの活用が有効で、情報検索時間を30%削減した事例も報告されています³²。同時に、セキュリティ対策と倫理的な運用体制の構築が持続的な成果を生む鍵となります³³。

今後は部門横断的な連携がさらに重要に。自動応答システム導入で問い合わせ対応を55%効率化しつつ、人的リソースを戦略業務に再配置する事例が増加中です³⁴。AIDxデジマ支援のような成果報酬型ソリューションを活用すれば、リスク最小限で変革を推進できます。

企業が取るべき行動は明確です。自社の課題に合わせた段階的導入を通じ、データ駆動型の意思決定文化を育成しましょう。技術の進化に適応し、未来のビジネスモデルを先取りする時が来ています。

ソースリンク

1. 生成AIの活用事例10選！生成AIで効率化できる業務や導入のポイントを解説 | Dify – https://dify.tdse.jp/post_column/197/
2. 【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/
3. PDF – https://yorozuipsc.com/uploads/1/3/2/5/132566344/44f2207e1c2b3d23fa5d.pdf
4. AIの面白い活用事例12選！画像生成・動画編集・自動化など最新事例を紹介 | AI総合研究所 – https://www.ai-souken.com/article/ai-interesting-use-cases-introduction
5. 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/
6. 生成AIとは？従来のAIとの違いや仕組み、ビジネスへの活用事例を解説｜創造と変革のMBA グロービス経営大学院 – https://mba.globis.ac.jp/knowledge/detail-24781.html
7. 生成AIで社内業務を効率化！活用事例と注意点を解説-エンタープライズIT [COLUMNS] – https://ent.iij.ad.jp/articles/8754/
8. AIビジネス活用事例12選！生成AI導入の具体例や成功させるポイントも解説 – https://www.jdla.org/column/ai-business-examples-12-cases/
9. 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/
10. 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
11. 生成AI導入におけるリスクとは？失敗しないための対策も併せて解説！｜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-41.html
12. 生成AIのリスクを整理する｜３つの観点でリスクと対策を解説 – https://www.nri-secure.co.jp/blog/generative-ai-risks
13. 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/
14. 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/
15. 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/
16. 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/
17. 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
18. 【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/
19. 【機能・業種別】生成AI活用事例・気をつけたい著作権について解説 – https://blog.hubspot.jp/marketing/generative-ai-case-study
20. ChatGPTのビジネス業界別活用事例23選！最新のAI活用法を解説 | 株式会社QED | AIとノーコードで未来をリードする – https://qed-inc.co.jp/ai/chatgpt-usedcase/
21. DXとAIの関係性について解説！AIでDXを推進するには！？ | AI専門ニュースメディア AINOW – https://ainow.ai/2019/12/02/181355/
22. 新CDOが語る、新たな挑戦とDXの未来（MIZUHO DX） | みずほフィナンシャルグループ – https://www.mizuho-fg.co.jp/dx/articles/cdo-kaminoyama/index.html?rt_bn=fg_dx_reco_ai-policy
23. 大手企業による生成AIの活用事例!ビジネスシーンの活用例・リスクも解説 | Think with Magazine – https://www.kddimatomete.com/magazine/250331000015/
24. 【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
25. 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
26. 生成AI導入の効率化事例と活用のポイント | TocaLot – https://www.tocaro.media/column/c1211
27. 【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/
28. 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/
29. 【2025年最新】生成AIの活用方法｜ビジネスにおける様々な活用方法をご紹介！ | スキルアップAI Journal – https://www.skillupai.com/blog/for-business/generative-ai-business/
30. 生成AIの今後はどうなる？現状の普及率や課題を踏まえて将来展望を解説 | AI総合研究所 – https://www.ai-souken.com/article/ai-generation-next
31. 生成AI製造業の活用事例：10の応用方法と将来の展望 – 株式会社スクーティー ブログ – https://blog.scuti.jp/generative-ai-applications-manufacturing-10-innovative-uses-and-future-predictions/
32. アサヒビールの事例に学ぶ！生成AIによる業務効率化と情報検索システムの効果とは？ – https://www.ai-box.biz/post/asahibeer-generative-ai-business-efficiency
33. 【事例紹介】社内業務への生成AI活用を成功させるコツ – SELF （セルフ）株式会社｜生成AI、ChatGPT、AIチャットボット、RAGの開発 – https://self.systems/laboratory-generative-ai-work-efficiency/
34. デジタルプラクティス – https://www.ipsj.or.jp/dp/contents/publication/60/DP60B-U01.html