AI経営のPathway

VERIFIED CASE DATABASE — 士業・バックオフィス × 生成AI

導入する前に、
確かめる。

生成AIの「導入事例」は、盛られがちです。AI経営のPathwayは、士業とバックオフィス部門の導入事例250件を、全件出典つき・エビデンスレベル明示で収録したデータベース。数値は分母（母数規模）のあるものだけを見出しに使い、 誇張のない条件で「自社に近い事例」を照合できます。

自社に近い事例で診断する事例DBを見る

データベース収録状況（2026年7月時点）

収録事例
250件
企業自身の公表・第三者報道（L2以上）
10件
分母つき成果数値あり
77件

業種内訳

  • 一般企業バックオフィス56件
  • 会計・労務系士業35件
  • 法律・法務系士業21件
  • 製造6件
  • 卸・販売6件
  • 総合建設5件
  • 専門工事・設備5件
  • 建設コンサル・設計5件
  • 店舗小売5件
  • EC・通販5件
  • 医療（病院・クリニック）5件
  • 介護・福祉5件
  • 飲食5件
  • 宿泊・観光5件
  • 運輸・物流5件
  • 不動産5件
  • 教育・学習支援5件
  • その他士業・専門サービス5件
  • IT・ソフトウェア5件
  • 金融・保険5件
  • 美容・生活サービス5件
  • 農林水産5件
  • エネルギー・インフラ5件
  • 旅客運送5件
  • メディア・広告5件
  • 娯楽・レジャー・旅行5件
  • 警備・ビルメンテナンス5件
  • 廃棄物処理・環境5件
  • 物品賃貸・リース5件
  • 公共・自治体・団体5件
  • その他1件
01

なぜ「検証済み」なのか

全事例に出典とエビデンスバッジ

事例は L1（ベンダー公表）〜 L4（当事者確認済み）の4段階で情報源を明示。 ベンダー公表のみの事例（L1）は企業名を匿名化し、引用として出典リンクを付けています。 基準は掲載・検証基準で全文公開。

数値は「分母つき」だけを見出しに

「作業時間90%削減」も、対象が1人なのか1,000人なのかで意味が変わります。 母数規模の記載がない数値は見出しに使わず、本文で「※母数規模の記載なし」と正直に注記します。

診断は100%ルールベース

事例マッチングにLLM・AIによる判定は使いません。業種・規模・業務領域・課題の一致を 固定の重みで採点し、その重みも画面上で開示。該当事例がなければ「該当なし」と表示します。

02

業種から事例を探す

法律・法務系士業

弁護士・司法書士・行政書士・弁理士。契約書レビュー、リーガルリサーチほか。

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会計・労務系士業

税理士・会計事務所・社労士。記帳自動化、AI-OCR、労務相談支援ほか。

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一般企業バックオフィス

経理・人事・総務・法務部門。経費処理、社内問い合わせ、議事録ほか。

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製造業

AI外観検査、FAX注文書のAI-OCR、需要予測、議事録の自動化ほか。

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総合建設・工務店

AI議事録、施工管理の情報一元化、3D点群の配筋検査ほか。

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専門工事・設備

電気・空調衛生。施工管理アプリによる検査省人化・残業削減ほか。

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建設コンサル・設計

AI点群処理、公募情報の自動分類ほか。

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店舗小売

需要予測型自動発注、食品ロス削減、AI在庫分析ほか。

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EC・通販

AIチャットボット、レコメンド、生成AIオペレーター支援ほか。

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卸売・商社

FAX受発注のAI-OCR、需要予測・在庫最適化ほか。

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医療（病院・クリニック）

看護サマリー自動生成、AI問診、文書作成の効率化ほか。

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介護・福祉

AI音声入力の介護記録、ケアプラン作成支援、AI見守りほか。

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飲食

来客予測による食品ロス削減、AI電話予約・問い合わせ対応ほか。

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宿泊・観光

多言語AIチャットボット、AI価格設定、返信メール自動化ほか。

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運輸・物流

AI配車最適化、配送ルート自動作成、属人化の解消ほか。

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不動産

AI自動追客、提案資料の自動生成、バーチャルステージングほか。

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教育・学習支援

AI添削・採点、質問対応AI、教材作成の効率化ほか。

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人材・広告・BPO

提案資料の自動生成、社内ナレッジ検索、営業準備の効率化ほか。

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IT・ソフトウェア

AIコード補完による開発生産性向上、社内AIヘルプデスク、問い合わせ対応の自動化ほか。

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金融・保険

AI-OCRの帳票データ化、社内AIヘルプデスク、通話要約・FAQ自動化ほか。

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美容・生活サービス

AI電話による予約・一次対応の自動化、問い合わせ対応の省人化ほか。

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農林水産

潅水施肥・給餌の最適化、画像診断による生育・樹種解析、発情・疾病検知ほか。

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エネルギー・インフラ

設備点検の画像診断、需給予測、保安業務の効率化ほか。

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旅客運送

配車・運行の最適化、多言語問い合わせ、AIドラレコの安全管理ほか。

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メディア・広告

原稿の作成・校正支援、社内文書検索、広告制作の工数削減ほか。

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娯楽・レジャー・旅行

多言語問い合わせ、旅程・ツアー提案、来場需要予測ほか。

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警備・ビルメンテナンス

AIカメラの異常検知、巡回・点検の省人化、多言語対応ほか。

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廃棄物処理・環境

資源のAI自動選別、焼却炉・クレーンの自動運転、処理水予測ほか。

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物品賃貸・リース

在庫・稼働の需要予測、調達自動化、AI-OCRの帳票電子化ほか。

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公共・自治体・団体

住民問い合わせ対応、議事録・文書作成、庁内ヘルプデスクほか。

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03

新着事例

すべての事例を見る（250件） →

04

エビデンスレベルの定義

L1 ベンダー公表

ベンダー（提供企業）が公表した導入事例。当サイトでは企業名を匿名化し、出典リンクを明示して引用しています。

L2 導入企業公表

導入企業自身がプレスリリース・自社サイト等で公表した情報。実名で表示しています。

L3 第三者報道

報道機関・第三者媒体による記事。実名で表示しています。

L4 当事者確認済み

当サイトが当事者に直接確認し、掲載許諾を得た情報（確認手順を併記）。

詳細な運用ルール（実名表示の条件・数値の扱い・鮮度管理）は掲載・検証基準をご覧ください。