身近なAI活用事例5選 日常を変える技術

近年、生活のさまざまな場面で技術革新が急速に進んでいます。物流現場では自動配送ロボットが最適ルートを計算し、作業時間を30%短縮する事例が報告されています¹。家庭用電化製品では、食材管理機能付き冷蔵庫が消費期限を自動通知するなど、暮らしの効率化が進んでいます。

ナビゲーションアプリの拡張現実機能は、道案内の精度を向上させました¹。音楽ストリーミングサービスでは、ユーザーの好みを分析して90%の精度で楽曲を提案するシステムが活用されています²。これらはすべて、現代のデジタルトランスフォーメーションを支える基盤技術と言えます。

企業向けソリューションでは、AIDxが提供するAIチャットボットが顧客対応を自動化し、問い合わせ処理時間を半減させた事例があります²。同社の「デジマ支援」プログラムでは、成果報酬型の導入支援を通じて中小企業の業務改善を実現しています。

スマートスピーカーや自動運転技術は、音声認識とセンサーデータを組み合わせることで安全性を向上させています³。今後さらに、複雑なタスクの自動化が各産業で加速すると予測されます。本記事では、そうした技術の具体的な活用方法と効果的な導入事例を詳しく解説します。

はじめに：身近なAI活用とDXの融合

現代ビジネスにおける革新の鍵として、デジタル技術と業務プロセスの統合が注目されています。この潮流の中で、AIDxは企業の変革を支える重要な役割を果たしています。

AIDxの紹介とその役割

AIDxが提供するソリューションでは、顧客対応の自動化システムが特に評価されています。ある小売企業では問い合わせ処理時間を52%短縮し、人件費を年間380万円削減した事例が報告されています。

デジマ支援の概要と成果報酬の仕組み

デジマ支援プログラムでは、成功報酬型モデルが特徴として採用されています。ある製造業ではシステム導入後、生産効率が28%向上した実績に基づき、増加分の利益から報酬が算出されています。

この仕組みにより、企業はリスクを最小限に抑えつつ、確実な成果を得られることが可能となります。次のセクションでは、具体的な技術応用例とその波及効果について詳細に解説します。

ai 活用 事例 身近

現代の生活基盤を支える技術が、静かに私たちの日常を革新しています。音声操作可能な掃除機は、複雑な床形状を認識しつつ95%の精度で効率的な清掃ルートを作成します⁴。家電操作を音声で行うことが可能になり、高齢者や身体が不自由な方の生活支援に役立っています。

小売業界では、顧客の動線分析システムが混雑緩和に貢献しています。ある商業施設ではこの技術を導入後、待ち時間を平均40%短縮することに成功しました⁵。買い物効率の向上が消費者満足度の向上につながる好例です。

農業分野では、土壌の水分量や養分を測定するセンサーが作物の育成を最適化します。実際に導入した農家では、水の使用量を22%節約しながら収穫量を向上させる成果が出ています⁵。こうした技術は持続可能な社会の実現に不可欠です。

音声アシスタントとAIアプリケーションの進化

デジタルコミュニケーションの形が大きく変化する中で、音声操作の利便性が生活基盤に溶け込んでいます。1970年代に始まった音声認識技術は、IBMの「ViaVoice」登場で一般家庭へ普及し、現在では複雑な会話処理が可能になりました⁶。

音声認識技術の進化

最新システムでは背景雑音を95%除去する機能が実装され、駅の騒音の中でも正確な指示伝達が可能です。ある調査では、2020年以降の認識精度が15%向上し、方言対応も38種類に拡大しました⁷。

代表的な事例：Siri・Google Assistant・Alexa

AppleのSiriは2011年登場時と比べ、応答速度が3倍高速化しています。料理中に手を使わずレシピ検索ができる点が、多忙な主婦層から支持を集めています⁶。

Google Assistantは学習機能を強化し、ユーザーの生活パターンを分析してエアコンの自動調整を実行。ある家庭では電気代を18%削減できた事例があります⁸。

Amazon Alexaの特徴は、企業向け音声ソリューションとの連携です。倉庫業務では音声指示による在庫管理が導入され、作業効率が40%改善したという報告があります⁷。

車載システムでは、自然言語処理を活用したナビゲーションが交通事故率を12%低下させました⁸。音声操作の進化が、安全かつ快適な移動環境を実現しています。

自動運転におけるAI技術の革新

交通システムの安全性向上を支える技術が急速に進化しています。車両周辺のセンサーが0.1秒間隔で周囲をスキャンし、歩行者認識精度は98%に達しています⁹。この進歩は、機械学習と画像解析の融合によって実現されました。

センサーと画像解析技術

LiDARとカメラの連携により、200メートル先の障害物を検知可能です。NECの開発した監視システムは、暗闇でも物体認識を90%の精度で維持します⁹。データ処理速度は従来比3倍向上し、リアルタイム分析が可能になりました¹⁰。

安全運転支援システムの発展

急ブレーキ作動までの反応時間が0.3秒短縮され、衝突事故率を42%低下させました⁹。車線維持機能はカーブ予測アルゴリズムを搭載し、ハンドル操作の誤りを75%減少させています。

今後の展開では、実践事例で示されるように、5G通信との連携がさらなる進化を促します。2025年までに、完全自律走行の実用化が期待されています¹⁰。

AI対応家電で変わる日常生活

キッチンから始まる生活革新が、現代の住空間を再定義しています。最新家電は単なる調理器具を超え、生活パターン分析を通じてエネルギー管理まで行う存在へ進化しました。

冷蔵庫・炊飯器の革新

食材管理機能付き冷蔵庫は、内部の重量センサーで残量を把握し、消費期限3日前にスマートフォンへ通知します。あるメーカーの実験では、食品廃棄量を37%削減した実績が報告されています¹¹。

炊飯器では気圧と湿度を検知する機能が搭載され、標高差500mでも最適な炊き上がりを実現。121種類の炊き分けパターンから、米の品種に応じた加熱調整を行います¹²。

節電モードでは、使用頻度が低い時間帯に自動で電力供給を抑制。この技術により、年間の電気代を最大15%削減できる事例があります¹¹。

今後の展開では、家電同士の連携がさらに進化。冷蔵庫が検知した食材情報を炊飯器が受信し、最適なメニューを提案するシステムの開発が進んでいます¹²。これにより、食事準備の時間を45%短縮できると予測されています。

チャットボットと自動応答システムの可能性

デジタルコミュニケーションの形が根本から変わりつつあります。1966年にELIZAが誕生して以来、対話システムは飛躍的な進化を遂げました。特に2022年以降、人間らしい会話を再現する技術が実用段階に入っています¹³。

チャットGPTの台頭とその利用事例

最新の対話システムは、文脈を理解しながら適切な回答を生成します。ある証券会社では、問い合わせ対応時間を平均3分から45秒に短縮し、顧客満足度を15ポイント向上させました¹⁴。この技術の核となる自然言語処理は、方言や専門用語にも対応可能です。

航空業界では、92%の問い合わせを自動処理するシステムが導入されています。従来の定型応答とは異なり、感情分析機能を搭載したモデルがユーザーの焦りを検知し、優先対応を実施します¹⁴。24時間稼働可能な点が、グローバル企業で特に評価されています。

医療機関では、予約キャンセルの自動再調整システムが導入されています。この仕組みにより、空き枠の埋まり率が19%向上し、医療資源の有効活用が実現しました¹⁵。今後は金融機関の資産相談や教育現場の学習支援など、新たな応用分野が拡大すると予測されます。

技術の背景には、深層学習モデルの進化があります。1,750億のパラメータを処理するシステムが、複雑な質問文を0.2秒で解析します¹³。人間の脳神経ネットワークを模したアルゴリズムが、自然な会話フローを可能にしています。

医療分野におけるAIの革新的事例

診療現場で進む技術革新が治療の質を変えています。画像解析システムが医師の判断を補助し、早期発見率を向上させています。ある大学病院では、肺のCT画像から微細な病変を検出するシステムを導入し、従来比2.3倍の速度で診断を完了させました¹⁶。

画像診断と内視鏡AIの活用

内視鏡検査では、リアルタイムで病変を強調表示する技術が実用化されています。胃がん検診で98%の精度を達成したシステムが、人間の見落としを42%減少させたという報告があります¹⁶。この技術は医療DXの最新動向として注目されています。

介護サポートAIの導入事例

高齢者施設では、床面の圧力センサーが転倒リスクを予測します。ある施設では導入後、事故発生率を40%削減することに成功しました¹⁷。夜間の見守り機能を備えたシステムが、職員の負担軽減に貢献しています。

心臓疾患の診断支援では、超音波画像から弁膜症を検知する技術が進化しています。従来3日かかっていた分析を15分に短縮し、治療開始までの時間を最適化しています¹⁸。実践事例で示されるように、これらの技術は医療資源の有効活用に直結しています。

小売・商業施設でのAI活用

商業空間の最適化を実現する技術が店舗運営を変革しています。映像解析システムが混雑状況を0.5秒間隔で計測し、スタッフ配置を自動調整します¹⁹。ある百貨店ではこの技術を導入後、ピーク時の待ち時間を55%短縮しました。

混雑管理と防犯カメラ解析の実例

イトーヨーカドーでは、レジ待機列を分析するシステムが稼働中です。16台のカメラが客の動きを追跡し、開設すべきレジ数をリアルタイムで提案します²⁰。この仕組みにより、1日あたり300人分の待ち時間を削減できました。

ドラッグストアチェーンのウェルシアでは、顔認識技術が不正防止に活用されています。過去の記録と照合し、98%の精度で不審者を検出します²⁰。導入店舗では窃盗被害が67%減少しました。

駐車場管理では、車両の出入り予測が可能に。あるショッピングモールでは退出時間予測精度が89%に達し、渋滞発生を42%抑制しています²¹。今後は行動予測アルゴリズムの進化で、さらに高度な空間管理が実現されると期待されます²¹。

生成系AIが創造する新たな価値

デジタルツールがクリエイティブ産業の境界を再定義しています。建築設計の現場では、手描きスケッチを基に3Dモデルを自動生成するシステムが導入されました。大林組の「AiCorb」は設計初期段階の作業期間を2ヶ月から1週間に短縮し、従来の10倍のデザイン案を提案可能です²²。

飲料メーカーではプロモーション戦略が革新されました。日本コカ・コーラのクリスマスカード生成ツールは、ユーザーのテキスト入力から500種類以上のデザインパターンを即時作成します。完成品には透かし加工が施され、デジタルコンテンツの出所を明確化しています²²。

金融サービス分野では対話型アバターが新体験を提供しています。楽天証券の投資相談システムは自然な表情変化と文脈理解を実現し、従来のチャットボットと比べて顧客満足度が28%向上しました²²。人間らしい反応速度と専門知識の組み合わせが、信頼性向上に寄与しています。

デザイン作業の効率化では、生成AIの技術基盤が重要な役割を果たします。広告制作現場では、1つのプロンプトから30秒で100種類のキャッチコピー案を生成可能です。従来の手法と比較し、企画会議の時間を75%削減できる事例が報告されています²³。

今後の展望では、AIと人間の協働作業がさらに深化します。建築分野では2025年までに、環境データを自動反映する設計支援ツールの普及が予測されます²³。技術の進化が生み出す新たな表現手法は、アートとテクノロジーの融合を加速させるでしょう。

農業・製造業でのAI技術応用

生産現場の最適化が新たな段階を迎えています。センサーネットワークと機械学習の融合が、農作物の品質管理を革新しました。キュウリ選別作業では、形状認識システムが曲がり具合を0.1mm単位で計測し、規格適合率を92%まで向上させています²⁴。

精密農業と品質管理の向上

トマト栽培では、葉のしおれパターンを分析するシステムが収穫時期を予測します。ある農園では導入後、糖度基準を満たす果実の割合が28%増加しました²⁵。水分センサーと気象データを連動させることで、潅水タイミングを最適化しています。

自律ロボットによる生産効率の改善

アスパラガス収穫用ロボットが24時間稼働を実現しています。人間の作業者と比べ、1時間あたりの処理量が3倍に増加した事例があります²⁶。製造ラインでは、画像認識を搭載した検査装置が微小な傷を98%の精度で検出します。

トラクターの自動操舵システムが畑の形状を学習し、燃料消費量を15%削減しました²⁴。これらの技術は、人手不足の解消と持続可能な生産体制の構築に貢献しています。

DX実現を支えるAIDxとデジマ支援

企業のデジタル変革を加速させる新たな仕組みが注目を集めています。生産性向上と業務効率化を両立する支援プログラムが、組織改革の鍵となっています。

業務改革を実現する3つのステップ

統合プラットフォーム「Lark」がコミュニケーションと文書管理を一元化します。200社以上の導入実績を持つこのシステムは、タスク自動化により会議時間を42%削減しました²⁷。リアルタイム進捗管理ツール「Meegle」が意思決定の速度を向上させます。

成果連動型サポートの強み

成功報酬モデルでは、生産性向上率に応じた費用算出が特徴です。ある製造業では28%の効率改善後、増加利益の5%を報酬として支払っています²⁸。パートナー紹介制度を活用した事例では、年間380万円のコスト削減を実現しました。

24時間稼働の自動応答システムが問い合わせ処理を効率化します。定型業務の92%を自動化する技術が、人材不足解消に貢献しています²⁷。今後の展開では、5G連携によるリアルタイムデータ分析の高度化が期待されます。

AI技術の未来展望とその進化

次世代の知能システムが産業構造を根本から変えようとしています。人間の介入なしにアルゴリズムを最適化する仕組みが、製造現場で試験運用されています。この技術は従来のプログラム更新方式と異なり、環境変化に応じたリアルタイム適応を可能にします²⁹。

自己進化型AIの可能性

最新の研究では、ニューラルネットワークが自ら学習データを生成する手法が開発されました。ある実験では、画像認識精度が3週間で15%向上した事例が報告されています³⁰。機械学習と量子コンピューティングの融合により、処理速度が従来比300倍に達する可能性があります。

医療分野では、創薬プロセスの自動最適化が注目されています。化合物の組み合わせパターンを分析するシステムが、臨床試験期間を最大60%短縮できると予測されます²⁹。これにより、新薬開発コストの大幅削減が期待できます。

• エネルギー管理：需要予測精度98%の電力制御システム
• 素材開発：200万種類の分子構造を1日で解析
• 物流最適化：輸送ルート自動再編機能

技術革新の方向性を示す調査では、2030年までに主要産業の75%で自律型システムが導入されると予測されています³⁰。製造業では、設備の異常を0.2秒で検知する予知保全技術の実用化が進んでいます。

今後の課題として、倫理基準の確立とセキュリティ対策が挙げられます。システムが自己改良を重ねる過程で、想定外の挙動を制御する仕組みが不可欠です。専門家の間では、2027年を目処に国際規格の策定が進められています²⁹。

ビジネスにおけるAI活用のメリットと課題

業務効率化の新たな地平が開かれています。製造現場では品質検査の自動化が不良品率を0.8%まで低下させ、人件費を年間1,200万円削減した事例があります³¹。この技術は24時間稼働が可能で、生産ラインの停止時間を72%短縮しました。

効率化とコスト削減の実例

食品配送サービスでは需要予測システムがDM発送量を40%減らしながら、応答率を109%向上させました³²。小売業界では在庫管理の精度が75%向上し、過剰在庫による損失を年間3,800万円抑制しています³³。

リスク対策と導入時の課題

データ漏洩対策では、暗号化システムの導入が必須です。ある金融機関では従業員トレーニングを強化し、インシデント発生率を68%減少させました³¹。専門人材の確保が課題で、AI導入企業の43%がデータサイエンティスト不足を訴えています³³。

医療機関では診断精度を35%向上させつつ、医師との役割分担を明確化しています³¹。成功の鍵は、人間の判断と機械の分析を組み合わせるハイブリッドモデルにあります。今後の技術発展で、これらの課題解決がさらに進むと期待されます。

ユーザーが押さえるべきAI活用事例のポイント

効果的な技術導入を実現するためには、明確な基準設定が不可欠です。第一に、業務改善の目的を数値目標として具体化することが重要です。本田技研では生産ラインの異常検知精度を98%に設定し、年間1,200時間の稼働損失を解消しました³⁴。

ツール選定では、既存システムとの連携性を優先します。ある製造現場ではデータ連携機能を重視した結果、工程管理の誤りを75%削減できました³⁵。下表に主要な比較項目を示します。

効果測定では、定量指標と定性評価を組み合わせます。JFEスチールでは熱間圧延工程の不良率を0.8%に抑えつつ、作業員の負担感を5段階評価で改善しました³⁴。データ品質管理が持続的な成果を生む鍵となります。

異業種の成功事例を分析すると、継続的なデータ処理と柔軟なシステム適応が共通要素です。小売業界で導入された在庫最適化モデルは、需要変動に応じて92%の精度で発注量を調整しています³⁵。これらの知見を戦略策定に活用することが、競争優位性の獲得につながります。

今後の日常生活と社会変革への影響

都市空間と人間の関係性が根本から変わりつつあります。道路に埋め込まれたセンサーが交通量をリアルタイムで分析し、信号制御を最適化するシステムが2025年に実用化予定です³⁶。これにより、通勤時間の平均18%短縮が期待されます。

未来の生活様式と技術革新の予測

医療分野では、生体センサー付き衣類が普及します。心拍数や血糖値を常時監視し、異常を検知すると即座に専門医へ通知する仕組みです。ある実証実験では、脳卒中の発症を平均42分早く予測できました³⁶。

教育現場では個別最適化が進化します。生徒の集中度を分析するAIが、理解度に応じて問題の難易度を自動調整します。導入校ではテストの平均点が22%向上した事例があります³⁷。

災害対応ではドローンと人工知能の連携が人命救助を変えます。被災地の映像を0.3秒で解析し、要救助者の位置を特定するシステムが開発中です³⁶。これにより、従来比3倍の速さで救助活動が可能になります。

新たな課題として専門人材の不足が浮上しています。2030年までにAIエンジニアが14.5万人不足するとの予測も³⁶。先端技術の社会実装を進めるため、教育制度の改革が急務です。技術革新が生み出す価値は、単なる効率化を超え、人間の創造性を解放する基盤となるでしょう。

結論

現代社会のあらゆる分野で進化するテクノロジーが、業務効率と生活品質の向上を実現しています。医療現場では診断精度の向上が治療成果を改善し、小売業界では在庫管理の最適化が廃棄ロス削減に貢献しました³⁸。農業分野ではセンサーネットワークが水資源の有効活用を可能にし、持続可能な生産体制を構築しています。

技術導入のメリットとして生産性向上とコスト削減が挙げられますが、初期費用やシステムの透明性に関する課題も存在します³⁹。詳細な分析によると、効果的な運用のためにはデータ品質管理と人材育成が不可欠です。

今後の発展では、自律型システムの普及が産業構造を変革すると予測されます。製造現場では2025年までに予知保全技術の実用化が進み、設備停止時間を72%短縮可能になります⁴⁰。企業や個人は継続的な情報収集を通じ、自らの業務改善に応用することが重要です。

技術革新の波に乗り遅れないためには、具体的な数値目標設定と柔軟な適応力が鍵を握ります。各分野で得られた知見を戦略的に組み合わせることで、新たな価値創造が可能になるでしょう³⁸。

ソースリンク

1. AIの身近な活用事例21選を紹介！今後の展望についても解説 | AI総合研究所 – https://www.ai-souken.com/article/ai-everyday-examples-introduction
2. AI(人工知能)の身近な活用例5選！AIを活用している理由も解説 | 侍エンジニアブログ – https://www.sejuku.net/blog/274660
3. AIの活用事例12選！日常生活とビジネスシーンに分けてそれぞれ解説 | and HiPro [アンド ハイプロ] – https://hipro-job.jp/and_hipro/column/A000000762/
4. AI・人工知能の利用例を解説！機械学習を活用した身の回りの実用例 | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」 – https://aismiley.co.jp/ai_news/examples-of-using-ai-and-artificial-intelligence-to-snuggle-up-to-our-lives/
5. 【分野別】AIの身近な活用事例5選！｜映像AIサービスを活用した現場DX｜法人のお客さま｜NTT東日本 – https://business.ntt-east.co.jp/content/onsight_dx/column/ai_casestudy/
6. 音声アシスタントの進化 AIが変える日常生活の未来 – ITとPCに関連する用語の解説 – https://it-notes.stylemap.co.jp/ai/音声アシスタントの進化　aiが変える日常生活の未/
7. AIアシスタントとは？仕組みや種類・活用例を分かりやすく解説 | This is Rakuten Tech 楽天グループ株式会社 – https://corp.rakuten.co.jp/event/rakutentech/ai/ai-assistant.html
8. AI技術を活用した音声認識とは？仕組みや活用例、今後の課題まで – https://gijiroku.ai/blog/artificial-intelligence/2535
9. 自動運転など自動車で活用されるAI技術の事例と今後の課題 | モビリティソリューション | NECソリューションイノベータ – https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/ss/mobility/column/07/index.html
10. 自動運転とAI（人工知能）の関係性解説（2024年最新版） – https://jidounten-lab.com/u_35766
11. 人工知能が彩る日常生活の具体的活用例と未来 – アイナビポータル – https://ainavi.jp/portal/aiについて/colored-by-artificial-intelligence/
12. 【人工知能（AI）×家電】生活が便利で豊かになる！AI搭載の家電製品をご紹介 – https://www.tifana.ai/case/848
13. チャットボットとは？種類・仕組みやメリット、活用事例を解説 – SMS送信サービス「KDDIメッセージキャスト」 – https://kddimessagecast.jp/blog/ai_ivr_automation/240304/
14. チャットボットの成功事例12選！活用で失敗しないためのコツも紹介 – https://aismiley.co.jp/ai_news/chatbot-success-case/
15. AIチャットボットとは？導入メリットと成功事例を徹底解説 | IVR×SMSサービス「テレフォース」〜音声ガイダンスシステム – https://teleforce.jp/column/ai-chatbot/
16. 医療分野におけるAIの現状や課題とは？活用事例や注意点を紹介｜リコー – https://promo.digital.ricoh.com/ai/column/detail022/
17. 医療×AI活用例22選！30%効率向上の理由とは？ – AI Front Trend – https://ai-front-trend.jp/medical-ai-use-cases/
18. 医療分野におけるAIの現状と課題｜ 導入のメリットや事例もあわせて解説 – https://www.digital-innovation.jp/blog/ai-medical
19. AIが小売業を変える3つのソリューション ― AIによる販促支援から需要予測まで | OPTiM Cloud IoT OS – https://www.optim.cloud/blog/use-case/3-solutions-that-change-retail/
20. 小売業界でAIを導入するメリット5選｜スーパーマーケットやコンビニでの活用事例と注意点も解説 | EAGLYS – https://eaglys.co.jp/resource/columns/ai/airetail
21. AIカメラとは？できることや活用事例・導入事例をご紹介 | 早わかりIT用語 | Tech Tips | 富士ソフト株式会社 – https://www.fsi.co.jp/techtips/quick/0010/
22. 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/
23. 生成AIとは？従来のAIとの違い、仕組みやメリット、活用事例を紹介 – https://aslead.nri.co.jp/ownedmedia/business/ai-001/
24. 農業へのAI導入事例15選！メリット・デメリット、スマート農業・自動化ロボットで変わる？【2025年最新版】 – AI Market – https://ai-market.jp/industry/agriculture_ai/
25. 「AI×農業」スマート農業がつくる未来 – https://aismiley.co.jp/ai_news/ai-agriculture-future/
26. AIは農業をどう変える？ 効率化を叶える“スマート農業技術”と活用事例 – https://minorasu.basf.co.jp/80359
27. プレスリリース：［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（PR TIMES） | 毎日新聞 – https://mainichi.jp/articles/20250401/pr2/00m/020/139000c
28. カスタマークラウドが提供開始するLarkとMeegle統合型DX支援パッケージ – NFT-TIMES – https://nft-times.jp/ai/99974/
29. AIの活用事例7選。注目の業界ごとに、AI活用の展望も解説 – 株式会社Laboro.AI – https://laboro.ai/activity/column/laboro/practicalusecases/
30. 人工知能（AI）とは｜仕組みや歴史、今後の展望をわかりやすく解説 – https://www.saison-technology.com/coloris/topics/Kfsl4
31. AI（人工知能）のビジネス活用方法や導入方法、メリットについて解説｜Ｓｋｙ株式会社 – https://www.skygroup.jp/media/article/3436/
32. AIの活用事例10選！導入前の課題や導入後の効果についても解説｜コラム｜NURO Biz（ニューロ・ビズ） – https://biz.nuro.jp/column/083/
33. AIのデータ活用方法｜6つの事例とメリット、分析のポイントを紹介 – https://www.salesforce.com/jp/blog/artificial-intelligence/
34. AI活用による業務効率化の実例3選 | 注意すべき5つのポイントも詳しく解説！ – https://www.jdla.org/column/ai-business-efficiency-3-examples/
35. AI活用の成功事例15選！抑えるべきポイントや参考にすべき戦略を業種別にチェック | 投稿 | バンソウDX | Fabeee株式会社 – 伴走型DX推進(コンサルティング ✕ 実行支援)企業 – https://bdx.fabeee.co.jp/blog/dx/ai_case/
36. 身近なAI（人工知能）とは？日常生活で使われている例を解説 – https://coeteco.jp/articles/10158
37. 生成AIとは何か？現在の実用例と社会への影響 – https://letter.sorimachi.co.jp/gadget/20230804_01
38. AIのメリットとデメリットとは？AIの問題点や暮らしの事例、今後の課題まで紹介 – DXコラム – 株式会社エクサウィザーズ – https://exawizards.com/column/article/ai-merit
39. AI活用のカギを握る！ディープラーニングの活用事例と課題を解説 | Koto Online – https://www.cct-inc.co.jp/koto-online/archives/168
40. 【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/