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現代のビジネス環境は、急速な技術進化と共に変化を続けています。
特にAI（人工知能）の導入は、企業の競争力を大きく左右する要素となっています。
本記事では、2024年最新のAI市場の現状から各業界別のAI導入事例までを詳しく解説します。
最後までお読みいただければ、最新のAI導入事例を通じて具体的なAI活用法を学び、自社のビジネスにどのようにAIを活用できるかのヒントが得られるはずです。
ビジネスにAIを取り入れることで、どのようなメリットがあるのかを明確に理解し、自社の成長戦略に役立てましょう！
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目次
|【2024年最新】AI市場の現状について
AI市場は2024年上半期、かつてないほどの盛り上がりをみせました。
生成AI（ジェネレーティブAI）は実用可能段階まで進化し、画像生成AI、動画生成AI、音声生成AIなどに関連するニュースは日々のニュースで聞かない日はないほどです。
OpenAI社CEOのサムアルトマン氏や、NVIDIA社CEOのジェンスン・フアン氏、Meta社CEOのマーク・ザッカーバーグ氏などのAI主要企業の要職たちも岸田首相と面会し、AIに関する枠組みについて議論を交わすなど、日本市場でも大きな動きを見せた年でもあります。
このように話題に事欠くことはないAIですが、具体的な市場の現状はどのようになっているのでしょうか？
ここではまず、AI市場の現状について一度まとめておきましょう。
ChatGPTの登場以降はかつてないほどに活況
現在最も注目を集めるAIといえば、生成AI（ジェネレーティブAI）のChatGPTです。
2022年11月末にリリースされ、あまりの性能の高さに世界中で大ニュースになったのは今でも記憶に新しいのではないでしょうか。
2024年5月13日には最新モデルの「GPT-4o（ジーピーティーフォーオー/オムニ）」も発表され、機能も大幅に向上しました。
AIが人間の仕事を代替する時代も現実味が増してきており、ゴールドマンサックスの2023年3月の調査報告書によると、世界経済のGDP（国内総生産）を約7%上昇させるとともに「重大な混乱」を発生させると報告しています。
（参考：Goldman Lifts US, Global Long-Term Growth Forecasts on AI Boost｜Bloomberg）
このような「多くの仕事がAIによって奪われる」という議論は現在でも多くのメディアや研究期間でなされており、AI市場の今後を占う上ではまずChatGPTの開発元であるOpenAIの一挙手一投足に注目しておきましょう。
2024年の国内AIシステム市場は前年比31.2％増
調査会社IDC Japanによると、2024年の国内AIシステム市場は、前年から31.2％増の9000億6300万円に達する見込みです。
この成長は、生成AIの商用化が進み、多くの企業がAI技術を積極的に採用していることに起因しています。
また、2023年から2028年にかけて国内AIシステム市場は年間平均で30％の成長率（CAGR）を記録し、2028年には市場規模が2兆5433億6200万円に達すると予測されています。
これはとてつもない成長率であり、例えば通常の産業での成長率は成熟した市場でも数％から10％程度です。
急成長中のITやテクノロジー関連市場でも、15〜20％の成長率が一般的です。
つまり、今後の日本においてはAIはまず確実にビジネストレンドになることは間違いありません。
日本は先進国の中でもAIと最も相性がよい国ともいわれているので、今後の成長にも期待できるでしょう。
（参考：国内AIシステム市場予測｜IDC Japan）
|ビジネスに導入されている主なAIの種類5つ
AIをビジネスに導入してデジタルトランスフォーメーション（DX）を実現するのは、少子高齢化による生産労働人口の減少に歯止めのかからない日本にとって、もはや最優先事項といえるかもしれません。
では、ビジネスに導入されるAIにはどのような種類があるのでしょうか？
ここでは、主なAIの種類についてみていきましょう。
1.生成AI（ジェネレーティブAI）
生成AI（ジェネレーティブ AI）は、新たなデータを生成するために用いられる人工知能の一種です。
主に深層学習（ディープラーニング）の技術を活用し、既存のデータセットからパターンを学習して、新しいコンテンツやデザインを創り出すことができます。
画像、テキスト、音楽など、さまざまな形式のデータを生成することが可能です。
2024年時点での主な生成AIは以下の通りです。
| 名称 | 開発元 | タイプ |
| ChatGPT | OpenAI | 対話型生成AI |
| DALL-E 2 | OpenAI | 画像生成AI |
| Imagen | 画像生成AI | |
| MidJourney | MidJourney | 画像生成AI |
| Stable Diffusion | Stability AI | 画像生成AI |
| Runway ML | Runway | 動画生成AI |
| DeepFake技術 | 様々な開発者 | 動画生成AI |
| WaveNet | DeepMind | 音声生成AI |
| OpenAI Jukebox | OpenAI | 音声生成AI |
知名度ではCharGPTがずば抜けていますが、その他の生成AIも独自の領域に特化しており、使い方はさまざまです。
日本国内では、Softbankなどの大手通信企業を筆頭に国産大規模言語モデル（LLM）の開発に着手していますが、現状ではChatGPTに肩を並べるほどのものは出てきていません。
2.画像認識AI
画像認識AIとは、コンピュータが画像やビデオから特定の物体やパターンを認識し、理解する技術のことです。
物体検出、顔認識、テキスト認識（OCR）、シーン解析などが主な使用領域です。
画像認識AIは、人工知能（AI）と機械学習（特にディープラーニング）の技術を活用して、画像内の特徴を学習し、それを基に判断や分類を行います。
例えば、スマホのカメラアプリで写真を撮ると自動的に顔に焦点を合わせたり、笑顔を認識してシャッターを切る機能を使ったことがある人も多いでしょう。これも画像認識AIの一例です。
<ビジネスでの主な活用シーン>
- 製品の表面に傷や欠陥がないかを自動検査し、品質を確保
- 医療画像から異常や病変を検出し、医師の診断を支援
- 監視カメラの映像をリアルタイムで分析し、不審者や侵入を検出
- 店舗内の監視や在庫管理、顧客の動きを分析して購買行動を最適化
- 自動運転車が周囲の環境を認識し、安全な運転を実現
このように、画像認識AIはさまざまなビジネス分野で利用されており、品質管理、医療診断、セキュリティ、小売、自動運転といった領域で効率や精度の向上に貢献しています。
3.音声認識AI
音声認識AIは、コンピュータが人間の話す音声を理解し、それをテキストデータに変換する技術です。これにより、音声コマンドの認識や自動文字起こしが可能になります。
簡単にいえば、人間の話し言葉を理解し、それをコンピュータが処理できる形式に変換する技術です。
<ビジネスでの主な活用シーン>
- コールセンターでの顧客対応を自動化し、音声での問い合わせに対する即時対応を実現
- 会議や打ち合わせの内容をリアルタイムで文字起こしして記録を効率化
- 医師が音声で診療記録を入力し、診察の効率を向上
- スマートスピーカーやスマホでの音声コマンドによる操作を可能にする
- 弁護士や法律事務所での音声入力により、法的文書の作成や編集を効率化
音声認識AIは、カスタマーサービスや会議の文字起こし、医療現場、スマートデバイス、法的文書の作成など、さまざまなビジネス分野で利用されています。
4.予測分析AI
予測分析AIは、過去のデータをもとに将来の出来事やトレンドを予測する技術です。
統計学や機械学習のアルゴリズムを使用して、大量のデータからパターンや傾向を見つけ出し、それを基に未来の結果を予測します。
ビッグデータが当たり前のように活用されるようになった現代ビジネスにおいて、もはや欠かせないAIといえるでしょう。
<ビジネスでの主な活用シーン>
- 商品や材料の需要を予測し、在庫管理を最適化
- 顧客の購買行動や退会の可能性を予測し、マーケティング戦略を最適化
- ローンの返済能力や不正取引のリスクを予測し、リスクを最小限に抑える
- 機器や設備の故障を予測して予防保全を行う
- 過去の売上データを分析して将来の売上を予測し、経営戦略や予算計画に役立てる
このように、予測分析AIは効率的な経営判断、リスクの低減、利益の最大化などに貢献しています。
5.ロボットプロセス自動化AI (RPA)
RPAとAIは厳密にいえば異なる技術ですが、最近ではRPAツールとAIを組み合わせた、いわばロボットプロセス自動化AIも登場してきています。
RPA（Robotic Process Automation）とは、定型的で繰り返し行われる業務プロセスを自動化する技術です。
例えば、データ入力、レポート生成、メール送信などの反復的なタスクを自動化することで、人間の手作業を減らし、効率を向上させることが可能です。
AIを組み合わせることで、より高度な判断や学習能力を持つ「ロボットプロセス自動化AI」が登場し、さらに多様な業務を自動化できるようになっています。
<ビジネスでの主な活用シーン>
- 経理や人事部門でのデータ入力や更新作業を自動化
- 定期的なレポート作成を自動化
- 顧客からの問い合わせメールの振り分けや自動返信を行う
- 在庫状況をリアルタイムで監視し、自動で発注を行う
- チャットボットと連携してよくある質問への回答を自動化
RPAとAIを組み合わせることで、より高度な判断や学習が可能なロボットプロセス自動化AIが登場し、ビジネスプロセスの効率化と高度化を実現しています。
|【2024最新】各業界別のAI導入事例11選！
AIは既に多くの企業で導入されており、業界によってその利用方法はさまざまです。
ここからは、2024年最新の各業界別AIの導入事例についてみていきましょう。
1. 医療・ヘルスケア｜診断補助や医療データ分析
日本の医療・ヘルスケア業界は、高齢化社会の進行に伴い、医療従事者の人材不足と医療費の増加に直面しています。
また、医療従事者の労働環境が過酷であることも大きな問題です。
AI技術の導入により、大量の医療データを迅速かつ正確に解析することで診断や治療計画の精度と効率が向上し、医療従事者の業務負荷が軽減され、労働環境の改善に期待がかかっています。
<医療・ヘルスケア業界のAI導入事例一覧>
- エルピクセル株式会社：画像診断AIを開発し、脳MRIの高精度解析を実現。
- 富士フイルム株式会社：AI技術を組み合わせた画像診断支援プラットフォームを開発。
- NECと北原リハビリテーション病院：模倣学習技術を用いてリハビリ介入プログラムを作成。
- MICIN株式会社：AI技術を活用してオンライン診療の診断支援を提供。
- AI Medical Service Inc.：内視鏡画像の解析にAIを導入し、早期がん検出を支援。
総じて、日本の医療・ヘルスケア業界におけるAI導入は、医療サービスの質と効率を向上させるだけでなく、医療従事者の負担軽減にも寄与しており、今後さらに普及が進むことになるでしょう。
2. 金融｜リスク管理や不正検出
日本の金融業界は、急速なデジタル化と国際競争の激化に直面しています。
金融犯罪の高度化や複雑化により、不正検知やセキュリティ強化が求められています。また、顧客サービスの向上と業務効率化も大きな課題です。
高齢化社会に伴い、オンラインサービスの拡充と顧客の多様化するニーズに対応する必要があります。
<金融業界のAI導入事例一覧>
- 三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）：AIを活用してクレジットカードの不正利用を検知するシステムを導入し、不正取引をリアルタイムで検出
- みずほフィナンシャルグループ：AIを用いたローン審査システムを導入し、信用リスクを評価することで迅速かつ正確な審査を実現
- SBIホールディングス：株価予測に生成AIを活用し、過去のデータを分析して未来の株価を予測
- 野村證券：AIを活用して市場動向を分析し、リアルタイムで取引の最適化を図る
- ジャパンネット銀行（PayPay銀行）：AIチャットボットを導入し、24時間体制で顧客サポートを提供
日本の金融業界では、多くの金融機関がAI技術を既に取り入れており、不正検知や顧客サービスの向上、業務効率化を図っています。
特に、クレジットカードの不正利用検知や株価予測、ローン審査の自動化などでAIの導入が顕著です。
3. 製造業｜生産ラインの自動化や予知保全
日本の製造業は、少子高齢化による労働力不足、生産コストの高騰、グローバルな競争激化といった複数の課題に直面しています。
製造業では、生産性の向上やコスト削減を目指しAIを用いた新技術の導入によって効率化していかねばなりません。
<製造業のAI導入事例一覧>
- 日立製作所：AIを利用した異常検知システムを導入し、設備の予知保全を行っている
- トヨタ自動車：AIが生産工程のデータをリアルタイムで分析し、効率的な生産計画を立案することで、品質と生産性を向上させている
- パナソニック：AIを活用した外観検査システムを導入し、製品の品質管理を強化
- 三菱電機：AIを利用してエネルギー管理システムを導入し、生産現場のエネルギー消費を最適化
- 富士通：AIが市場データを分析して需要を正確に予測することで、過剰在庫や欠品を防ぎ、効率的なサプライチェーンを構築
製造業において、AI技術は生産プロセスの自動化や最適化に大いに役立っており、労働力不足の問題を補完しています。
4. 小売・Eコマース｜顧客推薦システムや在庫管理
日本の小売・Eコマース業界は、急速なデジタル化と競争の激化に直面しています。
消費者の購買行動が多様化し、パーソナライズされた体験が求められる一方で、在庫管理や物流の効率化、顧客のニーズに迅速に対応することが課題となっています。
また、急速なオンライン化に伴うセキュリティ対策や、コスト削減の必要性も重要な課題です。
<小売・EコマースのAI導入事例一覧>
- 楽天：Eコマースプラットフォームでセマンティックサーチを導入。この技術により、ユーザーの検索意図を理解し、より精度の高い検索結果を提供することに成功
- ユニクロ：AIを活用したマーケティングツール「ユニクロIQ」を導入し、消費者の購買行動を分析して最適な商品提案やプロモーションを行う
- Amazon：AIを活用したレコメンドエンジンを導入し、顧客の購買履歴や閲覧履歴を基に最適な商品を提案
- 株式会社WACUL：AIを利用したウェブ解析ツール「AIアナリスト」でウェブサイトのデータを分析し、改善策を提案。ECサイトのパフォーマンスを向上させている
小売・Eコマース業界では、パーソナライズされた顧客体験の提供、在庫管理の最適化、マーケティングの効率化など、多岐にわたる課題に対するソリューションとしてAIが活用されています。
5. 輸送・物流｜自動運転車や物流最適化
日本の輸送・物流業界は、少子高齢化により労働力が不足しており、特にトラックドライバーの確保が難しくなっています。
また、EC市場の急速な拡大により配送需要が増加し、不在配達や再配達の頻度が高くなっていることも問題です。
これに伴い、配送効率の低下やコストの増大が懸念されています。さらに、物流業務の複雑化や多様化も進んでおり、従来の方法では対応が困難な状況です。
<輸送・物流のAI導入事例一覧>
- 日本郵便株式会社：AIがリアルタイムの交通情報を分析し、最適なルートを提案することで、効率的な配送を実現
- ヤマトホールディングス株式会社：ビッグデータとAIを活用して配送業務量の予測と適正な配車計画を行い、配送効率を向上させ、コスト削減を実現
- 富士通株式会社：AIを利用したフォークリフト操作の判定システムを導入し、労働災害の防止と作業効率の向上を図る
- ニトリホールディングス：AIとロボットを活用したピッキングシステムを導入し、ピッキング効率を大幅に向上
- 日立製作所：AIとIoTを活用して配送計画を自動立案する「配送最適化サービス」により、配送効率を向上させ、属人的な業務の効率化を実現
輸送・物流業界では、AIは需要予測、配送ルートの最適化、在庫管理、ドライバーの運転サポートなど、さまざまな分野で効果を発揮しています。
これにより、配送効率の向上、コスト削減、顧客満足度の向上が実現されています。
6. 教育｜個別化学習や自動評価システム
教育業界は少子化による生徒数の減少や、教員の長時間労働、教育格差の拡大など、さまざまな課題に直面しています。
さらに、教育内容の質の向上や、生徒一人ひとりに適した個別指導の実現も求められており、これらを効率的に達成するための手段がAIに求められています。
<教育業界のAI導入事例一覧>
- Z会：AIを活用して、生徒の学習進捗や理解度をリアルタイムで分析し、最適な学習プランを提供するシステムを導入
- ベネッセコーポレーション：AIが生徒の解答データを分析し、理解度や学習傾向を把握して次に学ぶべき内容を提案するシステムを提供
- リクルート：AIを用いたオンライン学習サービス「スタディサプリ」を展開し、AIが生徒の学習履歴を分析して苦手な部分を特定し、重点的に指導することで学習効果の向上を図る
- Classi株式会社：AIが生徒の学習データを分析し、教師に対して個々の生徒に適した指導方法を提案するシステムを提供
- パロアルトインサイト：高校のAI人材育成カリキュラムを支援し、生徒が社会に出た際にも役立つスキルを身につけることを目指す
このように、教育業界では生徒の学習進捗をリアルタイムで把握し、個別指導の効率化や教育の質の向上をAIによって実現しています。
これにより、生徒一人ひとりに適した教育を提供することが可能となり、教育格差の解消や教員の働き方改革にも寄与しています。
7. エンタメ｜コンテンツ制作やゲーム開発
エンタメ業界は多様化する消費者のニーズに対応し、競争の激化する市場で高品質なコンテンツを提供する必要があります。
また、大量のデータを効果的に活用してマーケティングを最適化することも重要です。
さらに、制作コストの増大と制作期間の短縮要求も課題として挙げられ、これらを効率的に解決するためにAIの導入が必要とされています。
<エンタメ業界のAI導入事例一覧>
- ソニー：音楽制作とマーケティングにAIを導入しています。AIがユーザーの音楽嗜好を分析し、パーソナライズされた楽曲のレコメンドを行う。
- バンダイナムコ研究所：自然な対話を実現するために大規模言語モデル（LLM）技術を活用し、キャラクター固有の口癖や性格を反映した対話AIを開発
- 東映アニメーション：AIがキャラクターの動きを解析し、自動でアニメーションを生成することで、制作コストの削減と制作期間の短縮を達成
- ユービーアイソフト：ゲーム開発において生成AI「Ghostwriter」を活用。AIがゲーム内のキャラクターのセリフを生成し、多様な会話パターンを提示することでライターの作業負担を軽減。
- Roblox：ゲーム作成プラットフォームにAIを導入。AIがコードの自動補完や素材の生成を支援し、ユーザーが簡単に高品質なゲームを作成できるようにサポート。
エンタメ業界では、映画、音楽、アニメ、ゲームの各分野でAIが積極的に活用されており、制作効率の向上やコスト削減が実現されています。
特に、AIを用いたデータ分析により、マーケティング戦略の最適化やコンテンツのパーソナライズが顕著です。
8. セキュリティ｜サイバーセキュリティや不正検出
セキュリティ業界は、日々進化するサイバー攻撃の脅威に直面しています。サイバー攻撃はますます高度化し、従来の手法では防ぎきれない状況です。
セキュリティ専門家の不足も深刻で、膨大なデータの監視と解析を行うための人的リソースも不足しています。
さらに、迅速な対応が求められるインシデント対応において、手動での監視や解析では時間がかかりすぎるため、迅速かつ効果的な対応が困難です。
AI技術の導入はこれらの課題を解決する大きな鍵となります。
<セキュリティ業界のAI導入事例一覧>
- NEC：AIを活用した脅威分析サーバを開発。大量のデータを迅速に解析し、異常な挙動や未知の脅威を自動的に検知
- 日立製作所：人工知能技術「Hitachi AI Technology/H」を核にしたセキュリティ監視業務効率化AIソリューションを開発し、サイバー攻撃検出時のアラート評価を自動判定します
- トライエッティング：AIを活用したマルウェア検出システムやログの監視・解析システムを導入し、セキュリティインシデントの早期発見と対応を実現しています
- GMOインターネットグループ：GPT等のLLMを利用して構築したアプリケーションのセキュリティリスクを可視化
- 三菱総合研究所：AIを活用したサイバー攻撃予測モデルを開発し、将来の攻撃パターンを予測することでセキュリティ対策を強化
このように、セキュリティ業界ではAIを活用することで、従来の手法では対応しきれなかった高度なサイバー攻撃に対しても迅速かつ効果的に対応できるようになりつつあります。
9. 不動産｜価格評価や物件推薦
不動産業界は、少子高齢化による人口減少や都市集中、地方過疎化などの社会問題に直面しています。これにより、空室問題が増加し、賃貸物件の管理や維持が困難になっています。
また、不動産価格の査定や物件情報の管理には多大な時間と労力が必要で、属人的な判断に依存しがちです。
AIの導入は、不動産業界のさまざまな課題を解決するための有力な手段となります。
<不動産業界のAI導入事例一覧>
- 三井不動産：生成系AIを活用した自社特化型AIチャットツール「&Chat」を開発し、全従業員を対象に運用
- オープンハウス：AIとRPAを活用してオンラインチラシの自動作成システムを開発。このシステムにより、年間20,000時間の工数削減を実現
- リーウェイズ株式会社：クラウドサービス「Gate.」において、AIを活用してマンションの売値や賃料を査定する機能を提供
- ハウスコム株式会社：AIを使った物件探しサービス「Serendipity Living Search」を提供しており、ユーザーの条件に応じて理想的な物件を提示
- 大東建託：ディープラーニングを活用した賃貸不動産の画像分類システムを導入しており、物件画像の分類作業を自動化
不動産業界ではAIの導入により、不動産価格の査定や物件情報の管理が自動化され、属人的な判断からの脱却が進んでいます。
また、AIによる空室対策や市場分析も実現され、より効果的な施策が講じられるようになっています。
10. 建設｜設計最適化や安全監視
建設業界は慢性的な人手不足、高齢化、労働災害のリスク、業務効率の低下といった多くの課題に直面しています。
特に人手不足は深刻で、若年層の労働力が減少しているため、現場での作業員確保が困難になっているのが現状です。
また、建設現場での安全性の確保も大きな課題であり、労働災害の防止が求められています。
これらの課題を解決するために、AIの導入によってDXを実現するのが不可欠といえます。
<建設業界のAI導入事例一覧>
- 鹿島建設株式会社：AIを活用した自律移動システム「iNoh」を導入し、現場の安全性と効率を向上
- 大成建設株式会社：AIによる画像解析やマッピング技術を用いた自律走行搬送ロボットシステム「T-DriveX」を開発し、現場の搬送業務を自動化
- 株式会社平山：AIを用いた労働災害予防サービス「HAio」を導入し、作業員の状態を分析してリスクを予測・通知するシステムを運用
- 清水建設株式会社：BIM（Building Information Modeling）とAIを組み合わせて、建築設計の自動化やプロジェクト管理の効率化を図る
- 大和ハウス工業株式会社：AIとドローンを活用して現場の測量や管理を効率化し、作業の迅速化と精度向上を実現
建設業界では、多くの企業がAIを活用して労働災害の予防、作業効率の向上、人手不足の補完を実現しています。
特に、AIによる自律走行ロボットやドローン、BIMなどの技術は、現場の管理や監視、作業の自動化に大きな効果を発揮しています。
11. マーケティング｜顧客セグメンテーションやキャンペーン最適化
マーケティング業界は、急速に変化する消費者のニーズに対応することが大きな課題となっています。
消費者の購買行動は多様化し、オンラインとオフラインのデータを統合して分析する必要性が高まっており、競合他社との差別化や、広告の効果測定、パーソナライズされた顧客体験の提供も重要な課題です。
これらの要件を満たすためには、AIを活用した膨大なデータの効率的な処理と分析が不可欠です。
<マーケティング業界のAI導入事例一覧>
- 電通デジタル：AIを活用したマーケティングサービス「∞AI」を提供し、データ分析や広告配信の最適化
- セプテーニ・ホールディングス：AIを活用して広告運用の自動化やクリエイティブの最適化を行い、効率的なマーケティング戦略を展開
- 楽天グループ：AIを用いたパーソナライズドマーケティングを実施し、顧客の購買行動データを基にしたターゲティング広告やメール配信を行う
- サイバーエージェント：AIを活用して広告配信の最適化やクリエイティブの自動生成を行い、広告効果の最大化を図る
- マクロミル：AIを用いた市場調査とデータ分析を行い、消費者インサイトを基にしたマーケティング戦略の立案を支援
マーケティング業界はAIの導入によって、データの迅速な分析と消費者行動の予測を行い、パーソナライズされたマーケティングや広告の最適化を実現しています。
今後もAI技術の進化とともに、さらに多くの企業がAIを活用したマーケティング戦略を展開していくことになるでしょう。
|AIの導入が今後のビジネスシーンで生き残るポイントに
本記事では、2024年最新のAI市場の現状から各業界別のAI導入事例までを詳しく解説しました。
現代のビジネス環境において、AI技術の導入は競争力を高める重要な要素であり、多くの企業が積極的に取り入れています。
AIは様々な業界で業務の効率化、コスト削減、顧客体験の向上に大きく寄与しており、今後もAI技術の急速な進歩によってより多くの業務プロセスに組み込まれていくことでしょう。
AIの導入は業務の効率化やコスト削減だけでなく、企業の競争力を高め、新しいビジネスチャンスを創出するための重要な手段です。
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