生成AIで生まれ変わった？企業の取り組み事例7選｜業務効率化・創造性・競争力アップの最前線
はじめに：生成AIによる企業変革の最前線
ChatGPTの登場以降、世界のビジネス環境は大きく変化しつつあります。2023年以降、生成AI（Generative AI）は単なる業務の自動化に留まらず、商品開発、広告制作、人材育成、ナレッジマネジメントといった“人の創造性”が求められる分野にまで踏み込んでいます。
では、実際に日本企業はどのように生成AIを活用し、自社の業務やサービスを変革しているのでしょうか？
本記事では、最新の生成AI活用事例を7社厳選し、それぞれの導入背景・活用方法・得られた成果・今後の展望まで、徹底的に解説していきます。生成AI導入を検討している企業担当者・経営層の方、そして最新テクノロジーの活用に興味のある方は、ぜひ最後までご覧ください。
目次
- 生成AIとは？─従来のAIとの違い
- なぜ今、企業は生成AIに注目しているのか
- 企業の取り組み事例7選
- ①パナソニックホールディングス：全社員9万人が使える社内GPT「PX-GPT」
- ②LINEヤフー：エンジニア全員にGitHub Copilotを支給
- ③コカ・コーラ：生成AIを活用したインタラクティブな広告制作
- ④ウエインズトヨタ神奈川：チラシ制作を1週間→20分に短縮
- ⑤ファミリーマート：社内文書・教育資料作成業務を50％削減
- ⑥日立製作所：専門組織「Generative AIセンター」の設立
- ⑦KDDI：「KDDI AI-Chat」で社員のAIスキル向上を支援 - 生成AI導入のメリットとリスク
- 社内で生成AI活用を成功させる6つのポイント
- 生成AI導入の企業向けロードマップとおすすめツール紹介（2025年最新版）
- 活用シーン別：生成AIで変わる企業業務7カテゴリ
- 生成AI導入における失敗しないポイントと注意すべき落とし穴
- 生成AIの導入ステップ｜現場でどう進めるべきか？
- まとめ｜生成AIは“導入するかどうか”ではなく“どう使うか”の時代へ
1. 生成AIとは？─従来のAIとの違い
「生成AI（Generative AI）」とは、テキスト・画像・音声・動画・コードなど、新たなコンテンツをゼロから生み出すことができるAIです。代表的なツールには、OpenAIのChatGPTやDALL・E、GoogleのGemini、AnthropicのClaudeなどがあります。
従来のAI（識別型AI）が「分類」「予測」「レコメンド」といった分析タスクに強いのに対し、生成AIはまさに“創造”の領域に強みを持ちます。つまり、これまで人にしかできなかった創造的な業務を一部代替・強化できる技術なのです。
2. なぜ今、企業は生成AIに注目しているのか
理由はシンプルです。「成果に直結するから」です。
生成AIはこれまで数時間かかっていた作業を数秒～数分で終わらせる力を持っています。特に次のような分野では、すでに実用レベルを超えています。
- 提案書や報告書などのビジネス文書作成
- 商品説明・広告コピー・SNS投稿の自動生成
- 社内Q&Aやナレッジベースの整備・検索
- プログラミング支援
- アイデアブレストや企画提案のアシスト
これらの作業が劇的に短縮され、コスト削減、スピード改善、そして人材の創造性発揮につながるため、企業は生成AIの導入を加速させています。
3. 企業の取り組み事例7選
ここからは、実際に生成AIを活用している日本の代表的な企業事例を7つ紹介します。
① パナソニックホールディングス：全社員9万人が使える社内GPT「PX-GPT」
導入背景： パナソニックは、もともと「ConnectGPT」という生成AI基盤を持っていましたが、より全社的な活用を進めるべく「PX-GPT」へと進化させました。
活用方法：
- MicrosoftのAzure OpenAI Service上に構築
- 国内9万人の社員がイントラネット経由でアクセス可能
- ドキュメント作成、翻訳、要約、アイデア出し等に活用
- 利用ルールやガイドラインを整備し、安全性も確保
成果：
- 書類作成やアイデア出しなど、定型業務が数倍効率化
- AI人材育成のきっかけとしても活用中
注目ポイント： 生成AIを“全社員が使うインフラ”と定義した先進事例。セキュリティと利用促進の両立が鍵。
② LINEヤフー：エンジニア全員にGitHub Copilotを支給
導入背景：
エンジニア約7,000名を抱えるLINEヤフーでは、ソフトウェア開発の生産性向上を目的にGitHub Copilot for Businessを全面導入しました。事務作業だけでなく、「本業」である開発領域への生成AI適用を進めた先進事例です。
活用方法：
- Copilotがコードの補完・提案をリアルタイムで行う
- 開発効率化の他、レビュー負担の軽減にも貢献
- ペアプログラミングのAI版として活用されている
成果：
- コーディング時間を1日あたり平均2時間短縮
- 複雑なロジックやAPI操作の提案精度も高評価
- “副操縦士”としてのAI活用がエンジニアの新常識に
注目ポイント：
生成AIはエンジニアの仕事を奪うのではなく、「共創」する存在として定着しつつある。
③ コカ・コーラ：生成AIを活用したインタラクティブな広告制作
導入背景：
OpenAIとBain & Companyのパートナーシップを活用し、クリエイティブ領域における革新を目的に「Create Real Magic」プロジェクトをスタート。
活用方法：
- GPT-4とDALL-Eを用いた広告クリエイティブ生成
- ユーザー参加型でボトルデザインやアート作品を制作
- キャンペーンに応じてAI作品を実際の広告素材に使用
成果：
- 消費者とのエンゲージメントが大幅に向上
- “AI×共創”の広告体験がSNS上でも大きな話題に
- AIによるマーケティングのROI最大化に成功
注目ポイント：
生成AIは広告の制作コスト削減だけでなく、ブランドとの共創体験という“新たな価値”を創出している。
④ ウエインズトヨタ神奈川：チラシ制作を1週間→20分に短縮
導入背景：
年間350件以上の販促物を制作する中、制作外注コストとスピードの課題を抱えていた。
活用方法：
- Adobeの生成AI「Firefly」を搭載した「Adobe Express」を導入
- 社内スタッフがノーコードでデザイン制作
- イベントポスター、POP、チラシ等を自社完結で作成
成果：
- 1週間かかっていたチラシ制作がわずか20分に短縮
- 表現の自由度が増し、現場の発想を即時反映可能に
- 外注コスト削減と社内クリエイティブ力の向上を両立
注目ポイント：
生成AIによって、“現場がそのままクリエイター”になれる時代が到来。
⑤ ファミリーマート：文書・教育資料の作成を50%効率化
導入背景：
社内業務の効率化を加速させるべく、「生成AIプロジェクト」を立ち上げ。
活用方法：
- 50名体制で全社横断的な活用領域を探索
- 社内Q&A、研修資料作成、SVからの問い合わせ対応などにAI活用
- 定型業務をRAG（検索拡張生成）で半自動化
成果：
- 関連業務の50％が削減対象に
- スーパーバイザーの業務効率が大幅改善
- 各部門でAI活用の具体例が急増
注目ポイント：
生成AIの社内活用は、「部分導入」より「全社横断プロジェクト」が成功の鍵。
⑥ 日立製作所：「Generative AIセンター」を社内に新設
導入背景：
日立グループ全体で生成AIを本格導入するため、専門組織を設立。
活用方法：
- データサイエンティスト、法務、セキュリティなどが横断連携
- 社内ユースケース創出、アプリ開発、社内教育、技術ガバナンスを担当
- 顧客企業へのAI活用支援・コンサルティングも実施
成果：
- グループ全体でのAI活用事例が急増
- 顧客からのAI導入相談にも高精度で対応可能に
- AI活用による“共創”ビジネスモデルの基盤整備
注目ポイント：
生成AI活用は「部署ごとの取り組み」ではなく、「専門横断チームによる基盤構築」が鍵。
⑦ KDDI：「KDDI AI-Chat」で社員1万人のAI活用を支援
導入背景：
AIを“全社員のスキル”とするべく、社内AIチャットを正式導入。
活用方法：
- 社内ナレッジ検索、文書作成、業務効率化のアシストに「KDDI AI-Chat」を導入
- 利用促進のためのAIリテラシー教育プログラムを社内展開
- 利用データを元に継続的なアップデートも実施
成果：
- 導入初期に1万人が利用を開始
- 社員の“生成AIに対する抵抗感”が大きく軽減
- ノウハウの蓄積と横展開に成功
注目ポイント：
ツール導入だけでなく、「教育×制度」でAI文化を育てた成功事例。
4.生成AI導入のメリットとリスク
【メリット】業務効率・創造性・競争力を総合的に高める
生成AIを導入する最大のメリットは、**「生産性の劇的な向上」と「新しい価値の創造」**です。具体的には以下のような利点があります。
| メリット | 内容 |
|---|---|
| 業務効率の向上 | 定型業務や情報収集、要約などをAIに任せ、社員はコア業務に集中可能 |
| コスト削減 | 外注していたクリエイティブ制作や事務作業を社内完結 |
| スピード改善 | 商品開発や企画立案のサイクルを大幅短縮 |
| 創造性の支援 | アイデア出し、企画、デザインにおいて人間の発想を補完・強化 |
| 社員のリスキリング | AIを通じて社員が「考える力」を育てる場に |
導入企業の多くは、定型業務の50％以上の効率化に成功しており、時間とコストの両面でインパクトを出しています。
【リスク】導入・運用に潜む注意点
一方で、生成AIは万能ではありません。以下のようなリスクと課題も存在します。
| リスク | 内容 |
|---|---|
| ハルシネーション（誤情報の出力） | 実在しない情報をもっともらしく生成するリスク |
| 情報漏洩・セキュリティ | プロンプトや出力が外部に共有される可能性。特にクラウド型は要注意 |
| コンテンツの著作権 | 出力物の著作権が不明確なケースがあるため注意が必要 |
| 社内理解の不足 | 現場のAIリテラシー不足が導入の障壁となる |
| 過信による品質低下 | チェック体制が整っていないと誤った情報のまま意思決定される |
リスクはありますが、適切なルール整備と教育をセットにすればほぼコントロール可能です。
5.社内で生成AI活用を成功させる6つのポイント
1. スモールスタートで始める
まずは、効果が見えやすく、定型業務が多い業務領域から導入を始めるのが成功の鍵。例：企画書作成、FAQ作成、社内ナレッジ検索など。
2. 業務プロセスの見直しと最適化
「今のやり方にAIを当てはめる」のではなく、AIが前提の新しいプロセスに最適化する視点が重要です。
3. 社内教育とAIリテラシー向上
AIを使いこなすためには**全社員の「使える力」**が必要です。ツール導入と同時に、ワークショップやガイドライン整備も進めましょう。
4. 明確な目的とKPI設定
「とりあえずAIを入れてみる」ではなく、目的を明確にし、導入のKPI（削減時間・コスト・満足度など）を設定することで社内理解が進みます。
5. 社内外の専門チームによる伴走体制
IT部門や外部の専門家と連携しながらPoC→本格導入→全社展開というフェーズを踏むと、失敗リスクが低減します。
6. セキュリティとコンプライアンスの強化
特にクラウド型生成AIを使う場合は、データの扱い方に対する社内ポリシーを明確化しましょう。Microsoft AzureやGoogle Cloudなどのエンタープライズ向けLLMを採用するのも1つの手です。
6.生成AI導入の企業向けロードマップとおすすめツール紹介（2025年最新版）
生成AIを社内導入する際には、段階的にフェーズを区切りながら、目的に応じたツールを選定・導入していくことが重要です。この章では、企業が失敗しないための「導入ステップ（ロードマップ）」と「各フェーズに適したおすすめツール」をセットで紹介します。
【STEP 1】社内教育・リテラシー向上から始める
▼目的：
- 全社員が生成AIの基本概念と使い方を理解する
- 「とりあえず使ってみる」体験機会を提供する
▼おすすめツール：
| ツール名 | 用途 | 特徴 |
|---|---|---|
| ChatGPT（無料プラン） | 総合的なAI体験 | 雑談・文書作成・要約・翻訳・アイデア出しなど万能 |
| Notion AI | 業務ドキュメント作成支援 | 会議議事録、自動要約、文章リライトに最適 |
Tips： 社員向けに「ChatGPT講習会」や「AIライティング体験会」を実施することで、現場での実用性を理解してもらいやすくなります。
【STEP 2】PoC（試験導入）で効果を検証
▼目的：
- 特定業務でAIがどの程度効果を発揮するかを検証
- 社内への本格展開の是非を判断する
▼おすすめツール：
| ツール名 | 用途 | 特徴 |
|---|---|---|
| Dify | チャットボット/業務自動化 | ノーコードでAIアプリが構築でき、RAGも対応 |
| Claude 3 Opus | 長文処理/法務系文書の要約 | 高精度な長文読解と日本語要約に対応 |
| GPTs（OpenAI） | 業務特化型AIアシスタント構築 | 自社業務に合わせたGPTをノーコードでカスタマイズ可能 |
Tips： PoCの評価指標（KPI）は「工数削減時間」「精度」「満足度」など定量・定性の両方で設定することが重要です。
【STEP 3】社内展開＋データ連携で本格導入
▼目的：
- 社内ナレッジと連携し、業務をAIが本格支援
- FAQ、業務マニュアル、ナレッジベースの整備
▼おすすめツール：
| ツール名 | 用途 | 特徴 |
|---|---|---|
| Microsoft Copilot | Office業務支援/社内文書生成 | Word/Excel/Outlookと連携しAIによる文書提案・数式支援・要約が可能 |
| PX-GPT（パナソニック） | 全社導入向けAIアシスタント | Azure OpenAIと連携した企業向けAI、9万人導入の実績あり |
| PKSHA AI ヘルプデスク | 問合せ対応・FAQ自動化 | 社内外問わず自然文での問合せに対応。FAQの自動生成やRAG検索にも対応 |
Tips： 社内のあらゆるドキュメント（PDF、議事録、社内Wiki）とAIを連携させることで、AIの効果を最大限に引き出せます。
【STEP 4】業務ごとに最適化＆生成AI内製化
▼目的：
- 業務ごとにカスタムAIを構築
- ITチームや外注に頼らず社内でAIを管理・運用できる体制を構築
▼おすすめツール：
| ツール名 | 用途 | 特徴 |
|---|---|---|
| LangChain | 業務アプリ統合/LLM活用 | 複雑な業務処理に対応した生成AIアプリ開発のフレームワーク |
| Flowise AI | ビジュアルでAIフロー構築 | ノーコードでAIの処理フローをブロックで設計可能 |
| Same.dev | 自社業務に特化したAI構築 | ベクトル検索×Chat UI、API連携によるフルカスタマイズが可能 |
Tips： 社内エンジニア・業務担当・DX推進部門が協業する体制が成功の鍵。AIの「民主化」がこの段階で進みます。
7.活用シーン別：生成AIで変わる企業業務7カテゴリ
生成AIは、単なるテキスト生成や画像生成にとどまらず、業務全体の仕組みそのものを再設計（Re-design）する力を持っています。ここでは、企業の中で特に変化が大きい7つの業務カテゴリに分けて、生成AIの活用例と効果を紹介します。
1. ドキュメント作成・要約業務の効率化
主な業務：
- 社内報告書、議事録、稟議書の作成
- 長文マニュアルの要約、読みやすい形式への再編集
導入効果：
- 文書作成時間の60〜80%削減
- 誤字脱字・文章構成のミス防止
- 誰が読んでもわかりやすいフォーマットに統一可能
導入ツール例： Notion AI、ChatGPT、Microsoft Copilot
2. マーケティング・広報業務の自動化
主な業務：
- 広告コピーやSNS投稿文の作成
- ペルソナごとのLP（ランディングページ）案の生成
- 市場調査や競合分析のサポート
導入効果：
- 企画立案から制作までのリードタイム短縮
- 複数パターンのコピーを即出力 → A/Bテスト強化
- ストック型のコンテンツを大量自動生成可能に
導入ツール例： Jasper AI、Copy.ai、Writesonic、Midjourney
3. 顧客対応（チャット・メール）の自動化
主な業務：
- 問い合わせメールの返信テンプレ自動生成
- FAQボット・カスタマーサポート対応
- サポート履歴の要約と対応履歴の可視化
導入効果：
- 一次対応を自動化し、工数を最大50%削減
- 顧客対応の品質が均一化
- ハルシネーションを抑えたRAG検索により、正確な回答を提供
導入ツール例： KARAKURI chatbot、SELFBOT、社内GPT、Dify
4. 商品開発・企画支援
主な業務：
- 顧客レビュー・SNS分析からインサイト抽出
- 商品ネーミング案やパッケージコピーの提案
- アイデアブレスト用のAIディスカッションパートナー
導入効果：
- 市場ニーズの可視化と仮説検証の高速化
- 斬新な切り口・着眼点の獲得
- データに基づいた意思決定の精度向上
導入ツール例： Perplexity、Google Gemini Advanced、SAS Viya
5. 社内ナレッジの共有・検索
主な業務：
- 社内マニュアルや手順書の検索性向上
- ナレッジベースから最適な回答の抽出
- 問い合わせ履歴の自動FAQ化
導入効果：
- ナレッジが属人化しにくくなる
- 業務の属人性が軽減され、教育コストも削減
- 新人や異動者でもすぐに業務にキャッチアップ可能
導入ツール例： PKSHA AIヘルプデスク、Dify、Coze、Notion AI（社内Wiki）
6. 営業活動の支援・効率化
主な業務：
- 提案資料の生成
- 営業トークスクリプトの最適化
- 顧客ヒアリング内容の要約と対応履歴管理
導入効果：
- 提案準備の時間を1/3以下に削減
- 顧客ごとに最適化されたスクリプト提供
- 経験の浅い営業もプロのトークスキルを活用可能に
導入ツール例： Fireflies.ai（自動議事録）、Fathom、ChatGPT for sales
7. 人材開発・教育支援
主な業務：
- 社員のスキル別フィードバック作成
- マイクロラーニング教材の生成
- AIメンターによる学習サポート
導入効果：
- マニュアルや研修資料を自動生成
- 一人ひとりに合った学習プランの作成が可能に
- 自己学習・反復学習が強化され、教育コストを削減
導入ツール例： Duolingo Max、Quizgecko、ChatGPT + Custom Instructions
8.生成AI導入における失敗しないポイントと注意すべき落とし穴
生成AIの活用は、ビジネス変革をもたらす可能性が高い一方で、導入・運用フェーズでの失敗事例も多く報告されています。成功に導くためには、単なる「ツール導入」に留まらない、戦略的な視点が必要です。ここでは、企業が生成AIを導入・活用する際に注意すべきポイントと、避けるべき典型的な失敗を紹介します。
1. 明確な目的設定がされていない
× ありがちな失敗：
- 「とりあえず流行っているから」という理由で導入
- 導入後、活用用途が見出せず放置される
〇 解決策：
- 導入前に「どの業務をどう改善したいか」を明確に
- KPI（業務時間削減率、作業件数、品質向上など）を具体的に設定する
2. ユーザー教育が不足している
× ありがちな失敗：
- ツールだけ導入して、社員が使いこなせない
- 使い方に差が出て属人化する
〇 解決策：
- 操作研修や社内マニュアルを整備し、定期的な勉強会を実施
- チームごとに「AI活用リーダー」を配置して浸透を促進
3. 社内ガイドライン・ポリシーがない
× ありがちな失敗：
- 従業員が自由に使いすぎて、情報漏洩やコンプラ違反のリスクに直面
- 社外へのアウトプットに生成AIを使用し、誤情報を拡散してしまう
〇 解決策：
- 利用ルール、禁止事項、プロンプト例などを盛り込んだ社内ガイドラインを明文化
- 使用ログの記録と監視を実施
4. ハルシネーション（誤情報）の対策をしていない
× ありがちな失敗：
- 生成された内容を鵜呑みにして社外提出
- 間違った情報によって業務トラブルが発生
〇 解決策：
- 回答の根拠を明示できる「RAG構成（検索拡張生成）」を導入
- 出力前に必ず人間によるダブルチェック体制を構築
5. データ連携・社内インフラが整っていない
× ありがちな失敗：
- 社内ドキュメントが散在していてAIが学習できない
- クラウドやセキュリティ環境が未整備でツールが導入できない
〇 解決策：
- 社内の情報資産を整理し、AIで活用できる形式に変換（PDF→テキストなど）
- セキュリティ体制（認証制限、アクセスログ管理など）を事前に整備
6. 効果測定・フィードバックの仕組みがない
× ありがちな失敗：
- 導入後、効果があったのか不明でプロジェクトが自然消滅
- 「使っている実感」が得られない
〇 解決策：
- ユーザーアンケート、利用ログ、削減時間・件数などを定期的に可視化
- 活用事例を社内で共有し、横展開を促進
9.生成AIの導入ステップ｜現場でどう進めるべきか？
生成AIは魅力的なテクノロジーですが、導入を成功させるには「正しい進め方」が欠かせません。ここでは、業務現場で失敗しないための導入ステップを5つのフェーズに分けて詳しく解説します。
Step1：業務課題の洗い出しと可視化
まず最初に、生成AIを導入する目的を明確にする必要があります。自社の業務の中で、時間がかかっている作業・属人化しているプロセス・人手不足で困っている分野を洗い出しましょう。
ポイント：
- 業務フローを書き出し、「非効率な部分」をリストアップ
- 「誰が」「何に」「どれくらいの時間をかけているか」を可視化
Step2：生成AIの適用可能性を評価
次に、その業務課題が生成AIでどこまで解決できるかを検討します。すべての業務がAI向きとは限らず、ルール化しやすい・言語化しやすい・繰り返しが多い作業が向いています。
向いている例：
- 社内FAQの自動応答
- 提案資料や議事録の要約作成
- SNS投稿文の作成
- 商品説明文の生成
不向きな例：
- 最終判断を要する承認作業
- 感情的判断が求められるカスタマー対応
Step3：小規模なPoC（概念実証）から始める
いきなり全社導入せずに、まずは小さな部門・プロジェクトでPoC（Proof of Concept）＝概念実証を行いましょう。ツールの選定や効果測定をこの段階でしっかり行うことで、リスクを最小限に抑えられます。
PoCの目的：
- 生成AIが業務にフィットするか確認
- スタッフのリテラシーや使いやすさの確認
- 効果（時間短縮・品質向上など）を数値で測定
Step4：ルール・ガイドラインを整備して本格導入へ
PoCで成果が出たら、次は社内展開の体制づくりに入ります。セキュリティや誤回答への対策、社内教育が重要なステップになります。
整備すべき要素：
- 利用範囲と業務フローを明文化
- セキュリティガイドラインの策定（個人情報の扱いなど）
- ツールごとのマニュアルやFAQの整備
- 利用レポート・フィードバックの提出義務化
Step5：継続的な改善と全社展開
本格導入後は終わりではありません。利用実績の分析・改善・拡張を繰り返すことで、より多くの部門での活用が進みます。
推進のコツ：
- 社内で「活用成功事例」を共有（Slack、社内報など）
- 専門チームやAI活用リーダーを設置
- 他部門への横展開を意識した成果発表会を開催
まとめ｜生成AIは“導入するかどうか”ではなく“どう使うか”の時代へ
生成AIは、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・あらゆる部署で“活用前提”の時代に突入しています。
実際に、本記事で紹介した多くの企業が、すでに業務の中で生成AIを本格導入しており、「業務効率化」「コスト削減」「創造性の拡張」といった成果を出しています。
これから重要になるのは、「導入すべきかどうか」ではなく、どう活用するか、どう使いこなすかです。
活用の鍵は「現場主導」と「継続改善」
生成AI導入の成功企業に共通するのは、現場レベルでの小さなPoC（実証実験）からスタートし、徐々にスケールアップしていった点です。
- 現場の課題を起点に導入範囲を決める
- 導入後も運用・改善を続ける
- 成功体験を社内で共有し、AI活用文化を広める
こうした取り組みが、長期的な業務改革に繋がります。
AIに使われるのではなく、AIを使いこなす組織へ
生成AIは万能ではありません。しかし、うまく使えば、人間の創造性や生産性を何倍にも高めてくれる存在です。
重要なのは、AIに任せるべき業務と、人間がやるべき業務の線引きを明確にし、「AIと人の協業モデル」を構築することです。
今、行動を起こすことが未来を変える
テクノロジーの進化は待ってくれません。今行動を起こす企業が、3年後、5年後に圧倒的な差をつけているはずです。
- 小さな業務からAIで効率化してみる
- 社員向けにAI活用ワークショップを開く
- 社内AIチームを立ち上げる
何か一つでも、今日から始められるアクションを起こすことが、未来の競争力に直結します。
生成AIは、単なる自動化ツールではなく、「思考」と「創造性」の拡張装置です。だからこそ、企業が本気で向き合えば、働き方そのものをアップデートすることができます。
ぜひ、今回紹介した事例や導入ステップを参考にしながら、貴社でも生成AI活用の第一歩を踏み出してみてください。
