「AIなんて、うちには関係ないと思っていた」
先日、東京近郊にある従業員 40 名ほどの加工業の社長と、二時間ほど話す機会がありました。事務所の壁には、手書きの作業手順書が貼られていて、その横にうっすら日に焼けた FAX の通信履歴が積まれていた。社長は最初、笑いながらこう言ったのです。「AI なんて、うちには関係ないと思っていた」と。
ところが話が三十分ほど進んだ頃、社長は急にこう続けました。「ただ、ドライバーの確保がもう限界でね。来月から、誰がどう走るかを毎晩奥さんと二人で組んでる」。場の空気が、すこしだけ変わった瞬間でした。正直に言えば、私もその場では明快な返答に詰まりました。AI は万能ではない。けれど、目の前の人が抱えているこの夜の作業を、本当に「関係ない」と言い切れるのか。
この連載では、これから全 8 回に渡って、日本の中小・中堅企業の意思決定者の方々に向けて、AI 導入を「やる・やらない」ではなく「どこから・どの規模で・誰の合意で」始めるかを整理していきます。1 回目のこの記事では、稟議書を書く前に、社内で必ず確認しておきたい 5 つの前提を共有します。次回からは、もう少し具体的な領域診断に入ります。
1. 「人がいない」から逆算する
2026 年現在、日本企業全体の AI 導入率は 42.3%、中小企業に絞ると 27.5% という数字が見えています(出典:業界調査)。ただ、この数字を「乗り遅れている」と読むのは、たぶん本質ではありません。
本当に効くのは、別の問いです。「3 年後、今の人員で同じ業務量をこなせるか」。物流の 2024 年問題はすでに「その後」のフェーズに入っていて、トラックドライバーの労働時間制限が定着した今、議論の重心は「労働力が減る前提でどう事業を続けるか」へ移っています。製造、小売、サービス業も、構造としては似ています。AI 導入の起点を「効率化」に置くと議論が散らかりますが、「人手不足の中での事業継続」に置くと、優先順位が一気に絞れる。社長の机の上にある「来月のシフト表」こそ、最初の検討材料です。
2. いきなり大型投資をしない
中小企業庁の調査によれば、「AI 導入に取り組む予定がない」と答えた企業の理由の上位は「具体的な効果・成果が見えない」と「予算不足」でした。この二つは、実は同じ問題の裏表です。
大規模な PoC を最初に組むから、効果も予算も両方あいまいになる。鉄則は逆で、月額数千円の SaaS や、無料枠のあるツールから始めて、まず「自社の業務に AI が触れる」という体験を社内に作ることです。30% の効率化、と聞くと小さく感じるかもしれません。でも、月 100 件処理する業務なら 30 件分の時間が空く、ということでもある。その 30 件分の余白で、次の一手の議論ができるようになります。
3. 経営者自身が「なぜやるか」を語れるか
2024 年版の中小企業白書を読んでいて、印象に残った一節があります。DX 推進部署を持つ企業のうち、最も多い推進部門は「経営部門(経営者を含む)」だった、というデータです。情報システム部門でも、現場でもなく、経営。
これは、私自身の現場感覚とも合います。中小企業で AI 導入が「提案書」の段階で止まる最大の理由は、技術ではなく、経営者自身が「なぜやるのか」を自分の言葉で語れていないことです。コンサルが書いた稟議書は、現場には届かない。社長が朝礼で 30 秒、「うちはこの先 5 年、人が増えない前提で経営する。だから AI を使う」と言えるかどうか。そこが、実は最初の分水嶺です。
4. 「人材がいない」は、外注前提で組む
DX 推進の最大の障壁として、ほぼすべての調査で「人材不足」が筆頭に挙がります。当然です。中小企業に専任の AI エンジニアを採用する余力はない。
ただ、これを「だからできない」と読むか、「だから外部と組む前提で設計する」と読むかで、その後の 1 年がまったく違う風景になります。社内に必要なのは、AI を作れる人ではなく、業務の言葉と AI の言葉を翻訳できる「窓口役」一名です。多くの場合、この役は若手の総務・経営企画の方が担っています。AI 補助金(2026 年度の中小企業庁 IT 導入補助金には「AI 活用枠」が新設されました)を使う場合も、この窓口役の存在が、申請から運用までの成否を分けます。
5. 「やめる業務」を一つ決める
最後の一つは、技術の話ではなく、覚悟の話です。AI を導入すると、たいてい新しい運用が増えます。プロンプトの調整、出力の確認、例外対応のルール。それを「足し算」だけでやろうとすると、現場は確実に潰れます。
導入を決める日に、同時に「やめる業務」を一つ決めておく。たとえば、毎週月曜の朝に手作業で作っていた集計レポートを、AI に置き換えると同時に、その手作業は完全に廃止する。「念のため両方やる」をやらない。これは小さな話に聞こえますが、AI 導入が文化として定着するかどうかを左右する、いちばん地味で、いちばん重要な決断だと思っています。
次回に向けて
ここまで読んでいただいた方の中には、「で、結局うちはどの領域から始めればいいのか」と感じた方もいらっしゃると思います。次回(第 2 回)は、自社に合う AI 領域を、業務・データ・人・コスト・リスクの 5 つの観点から自己診断するための簡単なフレームワークを共有します。稟議書の前に、A4 一枚で社内合意を作るための道具です。
5years+ では、韓国市場で蓄積した中小・中堅企業向けの AI/業務自動化の経験をもとに、日本のお客様の導入支援を行っています。社内で議論が止まっている、何から手をつければいいか分からない、という段階でも構いません。もしご検討中でしたら、5years+ までお気軽にご相談ください。一人で抱え込まず、まずは現状をお話しいただくところから、見える景色が変わることもあります。