OpenAIOpenAI NewsMar 5, 2026, 12:00 AM

VfL Wolfsburg turns ChatGPT into a club-wide capability

A condensed section focused on the key takeaways first.

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A condensed section focused on the key takeaways first.

openaienmodel: gpt-5-mini-2025-08-07

VfL Wolfsburg turns ChatGPT into a club-wide capability

Key Points

  • 50+ custom GPTs in daily use
  • 1M+ annual cost savings
  • enterprise security with EU data options

Summary

VfL Wolfsburg moved from pilot projects to an organization-wide ChatGPT Enterprise deployment by focusing on people, workflows, and governance rather than technology experiments. The club rolled out 50+ custom GPTs across operations, communications, marketing, HR, and admin, generating measurable time and cost savings while preserving security and football culture.

Key Points

  • Why enterprise: enterprise-grade security, EU server options, and OpenAI's policy of not using customer data to train models enabled safe scaling.
  • Approach: incrementally expanded from ChatGPT Team/Business experience, trained teams, and built custom GPTs mapped to real workflows (e.g., Turf Disease GPT, Football School Invoicing GPT, Hannah HR GPT Builder).
  • Focus: prioritized people-first adoption, self-service GPT builders, and embedding GPTs into repeatable tasks (drafting, translation, reporting, documentation) instead of single-tool pilots.
  • Outcomes: 50+ active custom GPTs in daily use and reported seven-figure+ annual cost reduction from reduced reliance on external agencies, faster drafting/translation, and standardized outputs.
  • Governance & ops: established access and governance to enable broad use without heavy IT lift; emphasized measurable use cases and training to avoid bottlenecks.

Practical notes for engineers

  • Start small: identify high-frequency, repeatable workflows for early custom GPTs to demonstrate ROI.
  • Governance: ensure data residency options and clear rules for model usage before scaling (audit, access controls, accountability).
  • Enable builders: provide non-technical users with templates and a simple GPT-builder flow to drive self-propelled adoption.
  • Measure impact: track active GPTs, time saved, and agency spend reduction to justify organizational rollout.

Next steps highlighted by the club

  • Shift from internal productivity wins to selected fan- and partner-facing experiences (personalization, internationalization, interactive content) once governance and operating models mature.

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Translations

A translation section that keeps the flow of the original article.

openaijamodel: gpt-5-mini-2025-08-07

VfLヴォルフスブルク、ChatGPTをクラブ全体の標準機能に

2026年3月5日 — 人に注目し、パイロットではなく全社展開にフォーカスすることで、ブンデスリーガのクラブは効率性、創造性、知識のスケール化を実現しつつ、サッカーとしてのアイデンティティを失わないようにしている。

概要

VfLヴォルフスブルクは規律、継続性、信頼を基盤に、ほぼ30年にわたりブンデスリーガで存在感を保ってきました。男子・女子両チーム、将来を見据えたアカデミー、高速に進化するデジタル/コマースのエコシステムを持つ一方で、ピッチ上のパフォーマンス以外にもファンやパートナー、社内ステークホルダーからの期待は増加しています。予算と人員は無限には増やせないため、増大する期待と有限なリソースの間に新しい働き方の必要性が生まれました。

「サッカーでは伝統が重要な価値です。変化は必ずしも簡単ではありません。しかしイノベーションは私たちのDNAの一部であり、業務量が増え続ける中で単に人を増やし続けるわけにはいきません。」

— Linus Lebugle, Head of Business Development

課題

  • 繰り返しのドラフト作成、翻訳、レポーティング、ドキュメント作成がチームの足を引っ張っていた
  • 重要な知見が一部のスペシャリストに集中しており、ボトルネックを生んでいた
  • ルーティン業務は外部エージェンシーに委託されていたが、コストが高く内部能力は強化されていなかった

これらは共通の緊張を浮き彫りにしました:ヘッドカウントを増やさずに、インパクトと一貫性を高める必要があったのです。

なぜ ChatGPT Enterprise を選んだか

VfLヴォルフスブルクは複数のツールとアプローチを評価した結果、以下の理由でChatGPT Enterpriseを採用しました。

  • すでにChatGPT TeamおよびBusinessライセンスで生成AIの実務経験があり、訓練されたチームと確立されたユースケース、日々の目に見える効果が確認されていた
  • 日常的な知識作業における出力品質が高い
  • EUサーバーオプションなどを含むエンタープライズレベルのセキュリティとガバナンス。OpenAIは顧客データをモデルの学習に使用しない
  • 大規模なIT構築を必要としない短い導入期間で価値が出る
  • 非技術職にも使いやすい直感的な操作性

「訓練されたチームと実際のユースケース、測定可能な効果を目にしたとき、問題は『AIが機能するか』ではなく、『組織全体に適切かつ責任を持ってどうスケールさせるか』でした。」

— Linus Lebugle

成果(要点)

  • 50+ のカスタムGPTが運用の各部門(オペレーション、コミュニケーション、マーケティング、HR、管理部門)で日常的に利用されている
  • 外部エージェンシーへの依存を減らしたことで、年間1M+のコスト削減を実現(別表現として「六桁」の年間コスト削減と報告されることもある)
  • コアワークフローにおけるドラフト作成、翻訳、標準化の高速化
  • 非技術職から元選手に至るまで幅広い層での採用が進み、自律的な利用が促進されている

リーダーシップ上の学び

VfLヴォルフスブルクは2023年に生成AIへの取り組みを開始しましたが、そのマインドセットは明確でした:これはニッチな実験プロジェクトではなく、クラブ全体で構築する“能力”であり、人を中心に据えること。

採用が加速したのは、抽象的なAIツールの議論をやめ、実際のワークフローに沿ったカスタムGPTの構築に着手したときでした。代表的な例として以下が挙げられます:

  • Turf Disease GPT
  • Football School Invoicing GPT
  • Hannah (HR GPT Builder)
  • ESG Check GPT

これらは単なるデモではなく、日々のオペレーションに組み込まれた実用ツールとして機能しています。

次の展開

実証済みのユースケース、訓練されたチーム、増大する内部の勢いを受け、VfLヴォルフスブルクは局所的な導入から組織全体の能力への移行を進めています。

社内の生産性向上に加え、ガバナンス、運用モデル、説明責任の仕組みが成熟すれば、個人化(personalization)、多言語対応(internationalization)、インタラクティブなコンテンツ形式といった、ファンやパートナー向けの長期的な体験創出にも大きな可能性を見出しています。

「AIはもはやサッカー界の将来の話題ではなく、リーダーが今日真剣に取り組むべき事柄です。」

— Meeske

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会社情報(参考): Contact sales | Company size: SMB | Region: Europe & UK | Industry: Media, Entertainment & Sport | Products: ChatGPT