1000件の事例に学ぶ！最新の生成AI活用法

「生成AIがすごいのは分かるけど、正直、自社のビジネスにどう活かせばいいか分からない…」。そんな悩みを抱えていませんか？多くの企業が同じ課題に直面する中、2025年9月、ついにその羅針盤となる「生成AI活用事例データベース」が公開されました。本記事では、1,000を超える国内企業の具体的な事例を徹底分析。あなたの会社の「何から始めるか」という疑問に、明確な答えを提示します。

1. 2025年最新！日本最大級「生成AI活用事例データベース」徹底解説

2025年9月、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が、1,000件を超える国内企業の生成AI活用事例を網羅した「生成AI活用事例データベース」を公開しました[1]。これは単なる事例集ではありません。これまで「生成AIをどう使えば良いのか分からない」と悩んでいた多くの企業にとって、具体的な羅針盤となる画期的な取り組みと言えるでしょう。本記事では、このデータベースを徹底的に分析し、日本企業が今まさに直面している課題と、それを乗り越えるための実践的なAI活用法を、具体的な事例を交えながら解き明かしていきます。

1-1: 1,000件超の国内事例から見える最新トレンドとは？

1,000件を超える事例を分析すると、日本企業における生成AI活用の潮流が明確に見えてきます。それは、単なる「業務効率化」のツールとしてだけでなく、ビジネスの根幹を揺るがす「変革のエンジン」としてAIを捉える動きです。

1-1-1: 業務効率化からビジネスモデル変革までの潮流

データベースに収録された事例の多くは、日々の定型業務の自動化や、資料作成・情報収集といったタスクの効率化から始まっています。例えば、会議の議事録を自動で要約したり、顧客からの問い合わせメールに自動で返信するなど、AIの導入によって従業員はより創造的な業務に集中できる時間を確保できるようになりました。しかし、注目すべきは、その先の動きです。先進的な企業は、AIを単なる効率化ツールに留めず、既存のビジネスプロセスそのものを刷新し、新たな価値を創出する「ビジネスモデル変革」の起爆剤として活用し始めています。例えば、ある製造業では、AIによる需要予測の精度向上を通じて、在庫の最適化だけでなく、製品の企画・開発プロセスそのものを見直す動きに繋がっています。これは、AIが単なる「作業の代替」から「意思決定の支援」へと、その役割を進化させている証左と言えるでしょう。

1-1-2: 業界横断で進むデータ分析・リサーチの高度化

ITmedia AI+の調査によれば、企業が生成AIの効率化効果を最も感じている業務領域は「データ分析・リサーチ」であり、その割合は19.4%に達します[3]。この傾向は、GUGAの事例データベースにおいても顕著です。業界を問わず、多くの企業が市場調査、競合分析、顧客動向の把握といったリサーチ業務に生成AIを導入し、その精度とスピードを飛躍的に向上させています。従来、数週間を要していた市場レポートの作成が、AIを活用することで数時間に短縮された事例も報告されています。さらに、AIは膨大なデータの中から人間では見つけ出すことが困難なインサイト（洞察）を抽出する能力にも長けています。これにより、企業はデータに基づいた、より的確で迅速な意思決定を行うことが可能になり、競争優位性を確立しています。この動きは、今後ますます加速していくことでしょう。

1-2: なぜ今、事例データベースが重要なのか？

多くの企業が生成AIの可能性に気づき始めている一方で、「費用対効果が不明確」「専門知識を持つ人材がいない」といった理由で導入に踏み切れないケースも少なくありません[3]。このような状況において、GUGAの「生成AI活用事例データベース」は、まさに待望の存在と言えます。

1-2-1: 「何から始めるか」の具体的な道しるべ

「AIで何かしたいが、具体的に何から手をつければ良いのか分からない」。これは、多くの経営者や担当者が抱える共通の悩みです。このデータベースは、そうした悩みに対する明確な答えを提示してくれます。18もの業界に分類された1,000以上の事例を検索することで、自社と同じ業界、同じような課題を抱える企業が、どのようにAIを活用して成果を上げているのかを具体的に知ることができます。例えば、ある中小の小売店が、AIチャットボットを導入して顧客対応の質を向上させた事例を見れば、「自社でも同じことができるかもしれない」という具体的なイメージが湧くはずです。このデータベースは、AI活用の第一歩を踏み出すための、実践的なアイデアの宝庫なのです。

1-2-2: 成功と失敗から学ぶ実践的なノウハウの宝庫

データベースに掲載されているのは、単なる成功事例だけではありません。各事例の背景には、導入に至るまでの試行錯誤や、直面した課題、そしてそれをどう乗り越えたかというリアルな物語が詰まっています。SALES ROBOTICS株式会社の高木康介氏が指摘するように、このデータベースは「生成AI活用の成否を分けるのはツールだけではなく『何のために』という目的であり、そのために奮闘した先人たちのリアルな物語と熱量がたくさん詰まって」いるのです[1]。他社の成功体験から学ぶことはもちろん重要ですが、同様に、あるいはそれ以上に、他社の失敗談や苦労話から得られる教訓は貴重です。このデータベースは、企業がAI導入の際に陥りがちな落とし穴を事前に回避し、成功への最短ルートを歩むための、極めて実践的なノウハウ集と言えるでしょう。

2. 【業界別】明日から使える！生成AI活用アイデア7選

「理論は分かった。でも、具体的に自社のビジネスにどう活かせばいいのか？」そうお考えの方も多いでしょう。本章では、GUGAの「生成AI活用事例データベース」[1]を参考に、7つの主要業界における明日から使える具体的なAI活用アイデアを、成功事例を交えながらご紹介します。

2-1: 製造業：検品自動化から設計支援まで

2-1-1: AI外観検査による品質向上とコスト削減

製造業において、製品の品質維持は生命線です。従来、人手に頼っていた製品の外観検査は、作業員の熟練度によって精度にばらつきが生じたり、長時間の作業による集中力の低下が課題でした。ここに生成AIを導入することで、検査プロセスは劇的に変わります。AIは、学習した正常な製品画像との比較から、微細な傷や異物の混入を瞬時に、かつ高い精度で検出します。例えば、六甲バター株式会社では、AI検品システムを導入したことで、検査員を4分の1に削減しつつ、検査精度を向上させることに成功しました[4]。これにより、品質の安定化と人件費の削減を同時に実現しています。

2-1-2: 生成AIを活用した設計プロセスの高速化

製品開発の初期段階である設計プロセスは、多くの時間と試行錯誤を要する工程です。生成AIは、この設計プロセスを根底から覆す可能性を秘めています。設計者が基本的な要件（強度、重量、コストなど）を入力するだけで、AIが何百、何千もの設計案を自動で生成します。これにより、設計者は従来の発想にとらわれない革新的なデザインを発見できるだけでなく、設計にかかる時間を大幅に短縮できます。例えば、自動車業界では、AIを用いて車体の空力性能を最適化するデザインを生成し、燃費性能の向上に繋げた事例も報告されています。これは、製品の競争力を高める上で非常に大きなアドバンテージとなります。

2-2: 小売・流通業：需要予測とパーソナライズドマーケティング

2-2-1: データに基づく高精度な需要予測

小売・流通業における最大の課題の一つが、在庫の最適化です。欠品は販売機会の損失に繋がり、過剰在庫はキャッシュフローを圧迫します。生成AIは、過去の販売実績、天候、地域のイベント情報、SNSのトレンドといった膨大なデータを分析し、極めて精度の高い需要予測を可能にします。ある大手スーパーマーケットでは、AIによる需要予測を導入したことで、食品廃棄ロスを30%削減し、同時に欠品率を大幅に改善しました。これにより、収益性の向上と顧客満足度の向上という二つの目標を同時に達成しています。

2-2-2: 顧客一人ひとりに響くマーケティング施策

「マスマーケティングの時代は終わった」と言われて久しいですが、顧客一人ひとりの嗜好に合わせたパーソナライズドマーケティングを実践するのは容易ではありません。生成AIは、顧客の購買履歴や閲覧履歴、デモグラフィック情報などを分析し、個々の顧客に最適化された商品レコメンドやクーポン、広告メッセージを自動で生成します。これにより、顧客は「自分のことを分かってくれている」と感じ、エンゲージメントが向上します。例えば、あるアパレルECサイトでは、AIが生成したパーソナライズドメールの開封率が、従来の一斉配信メールに比べて3倍に向上したという結果も出ています。

2-3: 医療・介護：診断支援と業務効率化

2-3-1: 画像診断支援による早期発見と精度向上

医療現場において、CTやMRIといった医用画像の読影は、医師の経験や専門知識に大きく依存します。生成AIは、膨大な量の過去の症例画像を学習することで、人間では見逃してしまうような微細な病変の兆候を検出する能力を持っています。これにより、がんなどの疾患の早期発見率を高め、患者の予後を大きく改善することが期待されています。AIはあくまで医師の「診断支援」ツールであり、最終的な判断は医師が行いますが、AIとの協業によって診断の精度とスピードが向上することは間違いありません。これは、医師の負担軽減にも繋がり、医療全体の質の向上に貢献します。

2-3-2: 介護記録の自動作成とスタッフの負担軽減

介護現場は、慢性的な人手不足と、それに伴うスタッフの業務負担の増大という深刻な課題を抱えています。特に、日々の介護記録の作成は、スタッフにとって大きな負担となっています。ここに音声認識技術と生成AIを組み合わせることで、業務は劇的に効率化されます。スタッフがウェアラブルマイクに向かって行ったケアの内容を話すだけで、AIが自動でテキスト化し、所定のフォーマットに沿った介護記録を作成します。これにより、スタッフは記録作成にかかっていた時間を、本来の業務である利用者とのコミュニケーションやケアに充てることができるようになり、介護サービスの質の向上と、スタッフの離職率低下に繋がります。

2-4: 金融・保険：不正検知と顧客対応の自動化

2-4-1: AIによるリアルタイム不正取引検知

クレジットカードの不正利用やマネーロンダリングといった金融犯罪は、年々巧妙化しており、その対策は金融機関にとって急務です。生成AIは、顧客の過去の取引パターンを学習し、それと異なる異常な取引をリアルタイムで検知することができます。例えば、「普段は日本国内でしかカードを利用しない顧客が、突然海外の高額な決済を行った」といったケースを瞬時に検知し、取引を一時停止するといった対応が可能になります。これにより、顧客の資産を守ると同時に、金融機関の損失を未然に防ぐことができます。

2-4-2: 24時間365日対応のAIチャットボット

金融機関のコールセンターには、日々多くの問い合わせが寄せられますが、その多くは「残高照会」や「手続き方法の確認」といった定型的なものです。これらの問い合わせにAIチャットボットを対応させることで、コールセンターの業務を大幅に効率化できます。AIチャットボットは24時間365日稼働できるため、顧客は時間を気にせずいつでも問い合わせることができ、顧客満足度の向上に繋がります。また、人間のオペレーターは、より複雑で専門的な相談に集中できるようになり、サービスの質をさらに高めることができます。

2-5: IT・通信：コーディング支援とセキュリティ強化

2-5-1: 生成AIによるコーディングの自動化と高速化

IT業界におけるソフトウェア開発は、常にスピードと品質が求められます。生成AIは、開発者の「優秀なアシスタント」として、コーディングのプロセスを劇的に変革します。簡単な指示を与えるだけで、AIがコードの雛形を生成したり、既存のコードのバグを検出・修正したり、さらにはテストコードを自動で作成したりします。ITmedia AI+の調査でも、生成AIの効率化効果を感じる業務として「コーディング」は16.6%と高い割合を占めています[3]。これにより、開発者は開発スピードを大幅に向上させ、より創造的で付加価値の高い作業に集中できるようになります。

2-5-2: サイバー攻撃の予兆検知と迅速な対応

サイバー攻撃の脅威は、企業にとって深刻な経営リスクです。生成AIは、ネットワークトラフィックやサーバーのログといった膨大なデータをリアルタイムで監視・分析し、通常とは異なる不審な挙動、すなわちサイバー攻撃の「予兆」を検知することができます。これにより、攻撃が本格化する前に、システムをネットワークから切り離すなどの迅速な初動対応が可能となり、被害を最小限に食い止めることができます。AIは、企業の重要な情報資産を守る「サイバーセキュリティの番人」としての役割を担い始めているのです。

2-6: 不動産・建設：設計・施工管理の効率化

2-6-1: 3Dモデルの自動生成と設計の最適化

不動産・建設業界では、BIM（Building Information Modeling）の活用が進んでいますが、その3Dモデルの作成には多くの手間と時間がかかります。生成AIは、2Dの図面や簡単なスケッチから、精巧な3Dモデルを自動で生成することができます。さらに、日照条件や風の流れといったシミュレーションを組み合わせることで、エネルギー効率の高い最適な設計案を提案することも可能です。これにより、設計者は設計品質を向上させつつ、作業時間を大幅に短縮することができます。

2-6-2: 施工現場の進捗管理と安全確保

建設現場では、ドローンで撮影した空撮画像や定点カメラの映像をAIが分析することで、施工の進捗状況をリアルタイムで把握することができます。設計図と現場の状況を比較し、遅延が発生している箇所を特定したり、資材の搬入計画を最適化したりすることが可能です。また、AIは作業員の危険な行動（ヘルメットの未着用など）を検知し、管理者にアラートを送ることで、労働災害を未然に防ぐ役割も果たします。これにより、工期の遵守と現場の安全確保を両立させることができます。

2-7: 教育：個別最適化学習と教材作成の自動化

2-7-1: 生徒一人ひとりの理解度に合わせた学習プラン

従来の画一的な教育では、生徒一人ひとりの学習ペースや理解度に合わせた指導を行うことには限界がありました。生成AIは、生徒の学習履歴やテストの結果を分析し、それぞれの生徒が「どこでつまずいているのか」を正確に把握します。その上で、一人ひとりに最適化された復習問題や、理解を助けるための補助教材を自動で提供します。これにより、生徒は自分のペースで効率的に学習を進めることができ、学習効果の最大化が期待できます。

2-7-2: 教師の負担を軽減する教材・テストの自動生成

教師の業務の中でも、教材の準備やテストの作成・採点は、大きな負担となっています。生成AIは、指導要領やキーワードに基づいて、授業で用いるスライドや演習問題、さらには定期テストの問題まで自動で生成することができます。これにより、教師は教材作成にかかる時間を大幅に削減し、生徒との対話や、より質の高い授業を行うための準備に時間を充てることができるようになります。これは、教育の質の向上と、教師の働き方改革の両方に貢献する重要な活用法です。

3. 導入の壁を乗り越える！成功企業に学ぶ3つの共通点

多くの企業が生成AIの導入に意欲を見せる一方で、その前にはいくつかの「壁」が立ちはだかっています。ITmedia AI+の調査によれば、導入の最大の障壁として「費用対効果の不明確さ」（48.8%）、次いで「社内での専門知識・スキル不足」（36.2%）、「セキュリティ・データ漏えいリスク」（32.5%）が挙げられています[3]。しかし、成功企業はこれらの壁をどのように乗り越えているのでしょうか。本章では、GUGAの事例データベース[1]から見えてきた、成功企業に共通する3つのアプローチを解説します。

3-1: 課題解決の第一歩「費用対効果の明確化」

3-1-1: スモールスタートで成果を可視化する

最初から全社的な大規模導入を目指すのは、リスクも大きく、関係者の合意形成も困難です。成功企業の多くは、特定の部門や特定の業務に絞ってAI導入を始める「スモールスタート」というアプローチを取っています。例えば、まずは営業部門のレポート作成業務だけをAIで自動化してみる、といった具合です。これにより、比較的小さな投資で具体的な成果（作業時間の削減など）を早期に得ることができます。この「小さな成功体験」を社内で共有することで、AI活用の有効性に対する理解が広がり、次のステップへの投資判断も容易になります。

3-1-2: ROI（投資対効果）を測定・評価する仕組み

スモールスタートで得られた成果を客観的に評価するためには、導入前からROI（投資対効果）を測定・評価する仕組みを整えておくことが不可欠です。例えば、「AI導入によって、レポート作成時間が一人あたり月平均10時間削減された」といった具体的な効果を金額に換算し、投資額と比較します。この際、単なるコスト削減効果だけでなく、「創出された時間で、より付加価値の高い業務にどれだけ取り組めたか」といった定性的な効果も評価に加えることが重要です。こうした客観的な評価データが、AI活用の費用対効果を明確にし、全社展開に向けた強力な説得材料となります。

3-2: 「専門知識・スキル不足」をどう克服したか

3-2-1: 社内研修とリスキリングの推進

「AI人材がいないから導入できない」と考えるのは早計です。成功企業の多くは、外部からの採用に頼るだけでなく、既存の従業員に対する教育、すなわち「リスキリング」に力を入れています。GUGAが提供する「生成AIパスポート」のような資格取得を奨励したり、社内でAI活用に関する勉強会やワークショップを定期的に開催したりすることで、全社的なAIリテラシーの底上げを図っています。重要なのは、一部の専門家だけでなく、全ての従業員がAIを「自分ごと」として捉え、自らの業務にどう活かせるかを考える文化を醸成することです。

3-2-2: 外部パートナーとの連携・協業

自社だけで全てを賄おうとせず、専門知識を持つ外部パートナーと積極的に連携することも、成功への近道です。AI導入コンサルティング会社や、特定の業務に特化したAIツールを提供するベンダーなど、信頼できるパートナーを見つけることが重要です。アンドドット株式会社の茨木雄太氏が述べるように、多様な知見を結集することが、AI導入を成功に導く鍵となります[1]。外部パートナーは、技術的な支援だけでなく、他社事例の紹介や、導入プロセスのマネジメントといった面でも、心強い味方となってくれるでしょう。

3-3: 「セキュリティリスク」への具体的な対策

3-3-1: AIガバナンス体制の構築

生成AIの利用には、情報漏洩や著作権侵害といったリスクが伴います。これらのリスクを管理し、AIを安全に活用するためには、社内における明確なルール、すなわち「AIガバナンス」の体制を構築することが不可欠です。どのような情報をAIに入力してはいけないのか、生成物の著作権は誰に帰属するのか、といったガイドラインを策定し、全従業員に周知徹底します。ITmediaの調査でも、企業のAIガバナンス体制整備状況は、今後のAI導入を加速させるための重要なポイントとして指摘されています[3]。

3-3-2: データ保護とプライバシーへの配慮

顧客情報などの機密データを扱う際には、特に厳重な注意が必要です。多くの企業では、外部のクラウドサービスを利用するのではなく、自社の閉じたネットワーク環境内で利用できるプライベートな生成AI環境を構築しています。また、AIに入力するデータは事前に匿名化処理を施し、個人が特定できないようにするなどの対策も講じられています。セキュリティリスクをゼロにすることはできませんが、適切な対策を講じることで、そのリスクを許容可能なレベルまで低減させることは十分に可能です。

4. 生成AI活用の次なる一手！「AIエージェント」時代の到来

これまでの生成AIは、人間の指示に対して応答を返す「アシスタント」としての役割が中心でした。しかし、2025年はその常識が覆る「AIエージェント元年」になると言われています[1]。AIが自律的にタスクを計画し、実行する「エージェント」へと進化することで、私たちの働き方やビジネスは、再び大きな変革の時を迎えようとしています。

4-1: AIエージェントがもたらす業務プロセスの変革

4-1-1: 自律的にタスクを実行するAIの衝撃

AIエージェントは、例えば「来週の出張を手配して」と指示するだけで、航空券やホテルの予約、さらには会食場所のリストアップまで、一連のタスクを自律的に実行します。これは、単なる作業の自動化ではありません。AIが人間のように「目的」を理解し、その達成のために必要な「手段」を自ら考え、実行する時代の到来を意味します。これまで人間が行っていた多くの定型的な知的労働が、AIエージェントによって代替される可能性を秘めているのです。

4-1-2: 人間とAIの新たな協業スタイル

AIエージェントの登場によって、人間は煩雑なタスクから解放され、より戦略的で創造的な業務に集中できるようになります。人間はAIエージェントの「マネージャー」として、目標を設定し、最終的な意思決定を下す役割を担うようになります。例えば、マーケティング担当者が「新製品のプロモーションプランを立案して」と指示すれば、AIエージェントが市場調査から広告クリエイティブの生成、SNSでの配信計画までを自動で実行し、人間はその結果を評価・承認する、といった協業スタイルが一般的になるでしょう。

4-2: AIエージェントの活用事例と今後の展望

4-2-1: 顧客サポートから研究開発まで

AIエージェントの活用範囲は、極めて広範です。顧客からの問い合わせに対して、過去のやり取りや顧客情報を踏まえた上で、単なる定型応答ではなく、個別の課題解決策を提案する「パーソナルカスタマーサポートエージェント」。あるいは、最新の論文や研究データを常に収集・分析し、新たな研究テーマや仮説を提案する「リサーチアシスタントエージェント」。このように、様々な領域で特化した能力を持つAIエージェントが登場し、ビジネスのあらゆる場面で活躍することが期待されています。

4-2-2: 2025年以降のビジネスシーンを予測

2025年以降、AIエージェントは急速に普及し、企業の競争力を左右する重要な要素となるでしょう。年平均成長率42.5%という驚異的なスピードで拡大する生成AI市場[2]の中でも、特にAIエージェント関連の市場は急成長が見込まれます。企業は、いかにして優秀なAIエージェントを「採用」し、「育成」し、そして「活用」していくかという新たな経営課題に直面することになります。AIエージェントを使いこなし、人間とAIの協業を最適化できた企業が、次の時代の覇者となることは間違いありません。

5. よくある質問（Q&A）

Q1. 生成AIの導入にはどのくらいの費用がかかりますか？

A. 一概には言えませんが、導入費用は「スモールスタート」か「大規模導入」かによって大きく異なります。月額数千円から利用できるChatGPT PlusのようなSaaSツールを特定の業務で試すのであれば、比較的低コストで始められます。一方で、全社的に独自のAI環境を構築する場合は、数百万円から数千万円規模の初期投資が必要になることもあります。重要なのは、最初から大規模導入を目指すのではなく、本記事で紹介したように特定の業務でスモールスタートし、費用対効果を測定しながら段階的に投資を拡大していくことです。まずは「データ分析・リサーチ」や「コンテンツ制作」など、効果が出やすい領域から試してみることをお勧めします[3]。

Q2. 中小企業でも生成AIは活用できますか？

A. もちろんです。むしろ、リソースが限られる中小企業こそ、生成AI活用の恩恵を大きく受けられます。GUGAの「生成AI活用事例データベース」には、中小企業が知恵と工夫でAIを導入し、成果を上げている事例が数多く含まれています[1]。例えば、AIチャットボットによる顧客対応の自動化で人手不足を補ったり、SNS投稿の自動生成でマーケティングを効率化したりと、少ない投資で大きな効果が期待できる活用法は多数存在します。重要なのは、自社の課題を明確にし、それに合ったツールやサービスを選択することです。外部パートナーの支援を得るのも有効な手段です。

Q3. AI人材がいないのですが、どうすればよいですか？

A. 「AI人材がいないから諦める」必要は全くありません。成功企業の多くは、外部からの採用だけでなく、既存社員の「リスキリング（学び直し）」に力を入れています。まずは、GUGAの「生成AIパスポート」[1]のような資格取得を奨励したり、社内で簡単な勉強会を開いたりすることから始め、全社的なAIリテラシーの底上げを図ることが重要です。また、AI導入支援を行うコンサルティング会社や、専門知識がなくても使えるAIツールを提供するベンダーなど、外部の専門家の力を借りることも非常に有効な選択肢です。大切なのは「自社だけで抱え込まない」という視点です。

6. まとめ

本記事では、2025年9月に公開されたGUGAの「生成AI活用事例データベース」を基に、日本企業における実践的なAI活用法を多角的に解説しました。1,000件を超える国内事例は、AI活用がもはや一部の先進企業だけのものではなく、あらゆる業界・規模の企業にとって現実的な選択肢となっていることを示しています。特に、製造業の検品自動化、小売業の需要予測、医療・介護の業務効率化など、具体的な7つの業界事例は、明日からでも応用できるヒントに満ていたはずです。一方で、「費用対効果」「人材不足」「セキュリティ」といった導入の壁が存在することも事実です。しかし、成功企業は「スモールスタート」「社内リスキリング」「外部パートナー連携」「AIガバナンス構築」といった共通のアプローチでこれらの壁を乗り越えています。重要なのは、壮大な計画を立てる前に、まず一歩を踏み出すことです。GUGAのデータベースを参考に、自社の課題解決に直結する小さな成功体験を積み重ねることが、AI活用の本格展開に向けた最も確実な道筋となるでしょう。未来は待っていても訪れません。この記事を参考に、ぜひ今日から行動を始めてみてください。

出典

[1] GUGA、1,000件超の国内事例を無料で閲覧できる日本最大級の「生成AI活用事例データベース」を公開 https://guga.or.jp/2025-09-09/1100link

[2] Global Generative AI Market to Surge from USD 49.3 Billion in 2024 to USD 2427.19 Billion by 2035 https://www.prnewswire.com/news-releases/global-generative-ai-market-to-surge-from-usd-49-3-billion-in-2024-to-usd-2427-19-billion-by-2035--growing-at-a-cagr-42-5--transforming-enterprise--creative-workflows-302565982.htmllink

[3] -生成AIの業務活用 約7割がこの1年で増加と回答- AI活用に積極的な510名に聞いた「AI活用と投資動向」調査 https://corp.itmedia.co.jp/pr/releases/2025/09/12/research/link

[4] 【業界別】企業の生成AI活用事例13選と成果を徹底解説 https://www.ntt.com/bizon/generation-ai-industry-case.htmllink