「うちの会社、どこに AI を入れればいいんでしょう」
先週、ある食品加工会社の常務と打ち合わせの帰り、駅前の喫茶店で出された問いです。「ChatGPT は触ってみた。社内の若手も使い始めている。けれど、それを会社の業務のどこに、どう据え付けるかが見えない」— 経営者の本音が、この一文に詰まっていました。
第 1 回では「AI 導入の前に、まず何を検討すべきか」という入口の話を扱いました。今回はその次のステップ、自社のどの領域に AI が向いていて、どこは時期尚早かを見極める視点を整理します。
「自社に合う AI」という問いが先である理由
2026 年に入り、AI ツールの選択肢は明らかに増えました。総務省の令和 7 年版 情報通信白書によれば、AI 活用用途で最も多いのは文書作成 (約 86%) と情報検索·収集 (約 74%)。一方で製造·品質管理や開発·技術支援は 2 割強にとどまります。この数字を「文書作成こそ AI が得意だ」と読むのは、半分しか正しくありません。残り半分は「自社の業務特性に合わせた整理がまだ進んでいない」という意味です。
正直なところ、現場で会う中堅·中小企業の多くは、ツール選びの前に領域選びで迷っています。経理に入れるか、営業に入れるか、製造現場に入れるか。この最初の判断を間違えると、PoC が動いても業務に根付かず、半年後に静かに使われなくなる、というのを何度か見てきました。
5 つの領域で自社を眺めてみる
ここでお勧めしたいのが、業務を 5 つの領域に分けて自己診断する方法です。難しい理屈ではありません。社内を見回して、それぞれの領域に当てはまる業務を 30 秒ずつ思い浮かべるだけで、「どこから手を付けるべきか」の輪郭が見えてきます。
領域 A — バックオフィス: 定型処理が日常を支配している部署
経理·労務·総務、それから一部のカスタマーサポート。共通点は「ルールが比較的明確で、判断のばらつきが少ない」ことです。請求書の仕訳、勤怠データの集計、定型問い合わせへの一次回答などが代表例にあたります。
診断の問い:
- 1 週間のうち、同じ書式·同じ手順を繰り返す時間が合計 10 時間以上あるか
- 担当者が休むと業務が止まる「属人化された定型作業」が存在するか
- FAX·紙·PDF が処理対象の 3 割以上を占めていないか
1 つでも当てはまるなら、AI-OCR と RPA、そして生成 AI の組み合わせが効きやすい領域です。業界事例として、ある金属部品会社では月 200 件の請求書処理を AI-OCR とクラウド会計の連携に切り替え、経理担当者の残業時間が大きく減ったという報告もあります。
領域 B — フロントオフィス: 顧客接点に AI が「補助線」として入る
営業、マーケティング、カスタマーサポート。ここは判断と感情が絡むため、AI に「丸投げ」するのではなく、人の判断を速く·濃くするための補助線として入れるのが定石です。
診断の問い:
- 提案書·見積書の作成に、1 件あたり 2 時間以上かけているか
- マーケティング施策の効果検証が、担当者の感覚で止まっていないか
- 問い合わせの 5 割以上が「過去のメールで答えられた内容」と重複していないか
業界事例として、提案書作成に生成 AI を導入した中堅企業で、1 件あたり約 3 時間が約 1 時間に短縮され、新規アプローチ件数が月 20 件から 35 件に伸びたという報告があります。重要なのは、ここで AI が増やすのは件数そのものではなく、担当者が思考に使える時間だという理解です。30% 時短と言われると小さく聞こえますが、月 40 時間の業務なら 12 時間が浮きます。
領域 C — 現場·オペレーション: 「画像」と「異常検知」がカギ
製造ライン、物流倉庫、品質検査。この領域での AI 活用は、生成 AI よりも画像認識·異常検知·需要予測といった、いわば「古典的な」AI が主役になります。
診断の問い:
- 目視検査に熟練が必要で、新人育成に半年以上かかっているか
- 在庫·発注の判断がベテランの勘に依存していないか
- 事故·不良品の発生に「あの時、気づいていれば」と振り返るケースが年に数回あるか
この領域は ROI が出やすい反面、PoC のハードルが高い。カメラの設置、データの蓄積、現場の協力— どれも数か月単位で時間がかかります。だからこそ、最初の一歩は「定量化できそうな 1 工程」に絞り込むのが鉄則です。
領域 D — 知的業務: 一見 AI に向かない、しかし最も伸び代が大きい
企画、リサーチ、社内文書、業界動向の把握。「ホワイトカラーの仕事の中核」と感じられている分、AI 化に抵抗が出やすい領域でもあります。
診断の問い:
- 業界·競合·市場の調査に、月 10 時間以上を割いているか
- 過去の社内ナレッジが「個人のフォルダ」に分散していないか
- 会議の議事録·要約に、いまだに毎回 1 〜 2 時間の人手をかけていないか
正直に言えば、この領域は「数字で効果が見えにくい」分、導入後の評価が難しい。けれど、ここで AI が浮かせる時間こそ、経営者がもっとも価値を出してほしいと願う判断·企画に回せる時間です。月 40 時間の調査業務で 30% が浮けば、12 時間が他に回せる— その 12 時間で何ができるかを想像してみてください。
領域 E — 経営·意思決定: 最後に手を付ける、しかし最も効く
KPI モニタリング、需要予測、財務分析、M&A や新規事業の検討。経営層が直接使う領域です。
診断の問い:
- 毎月の経営会議で、数字の集計と読み込みに会議の半分以上を使っていないか
- 需要予測·発注計画が「前年同月比」のひと声で止まっていないか
- 新規事業や投資判断に必要な情報を、自分の手で集めなければ届かない状態になっていないか
この領域は、私個人の意見では、導入順序として最後に置くのが現実的だと感じます。理由は単純で、A 〜 D での社内データが整っていない状態で経営判断 AI を使っても、出てくる答えが現場の実感とずれるからです。基礎工事をしてから屋根を作る、というのと同じ順番です。
5 領域スコアの読み解き方
ここまで読まれて、それぞれの領域で「うちは当てはまる」と感じた数を数えてみてください。1 領域につき 3 つの問いですから、合計 15 のチェックになります。当てはまった数によって、最初の一歩の置き方が変わります。
10 個以上当てはまるなら、業務の AI 余地は十分に大きい。けれど、それでも一気にやらないでください。領域 A か B のどちらか 1 つから着手するのが、結果として最も速い経路になります。5 〜 9 個なら標準的なゾーン。最も「痛み」が大きい領域から始めるのが王道です。4 個以下の場合、AI 以前にプロセスの可視化が必要なケースが多い。それは決して悪い兆候ではありません。むしろ、いきなり AI を入れて失敗する企業より、はるかに健全な出発点です。
「全領域で同時に」の罠
AI 導入の相談で最もよくある失敗が、全領域で同時に始めようとすることです。経営者の関心が高いほど、この罠にかかりやすい。けれど、社内の理解·データ整備·運用ノウハウは、一気には立ち上がりません。
5 領域のうち、まず 1 つ。そこで小さな成功を作り、社内に「AI が動いた」という実感を植える。これが結局のところ、最も速い導入経路です。第 1 回でも触れた「小さく始めて、勝ち筋を確認してから広げる」という考え方が、領域選びの段階でもそのまま当てはまります。
次回予告
今回は領域の選び方を扱いましたが、いざ「この領域に AI を入れよう」と決めた瞬間、次に出てくる迷いがあります。「これは AI エージェントでやるのか、業務自動化 (RPA) でやるのか」。第 3 回では、この二つの違いを、中堅·中小企業の現場視点から整理します。
5years+ では、韓国·日本の中堅·中小企業の AI 導入を支援してきました。「自社のどの領域から手を付けるか」の段階で迷われている方は、現状を一度お話しいただくだけでも、見える景色が変わるかもしれません。