Q.中小企業のAI導入が進まない課題と、その越え方は？

1. AIを使う業務が思い浮かばない

数字で見ると

中小企業庁の資料では、2019年以降の省力化の投資でAIを活用していない中小企業（3,888社）に理由を聞いています。1位は「活用する業務がイメージできていない」で、63.4%でした（複数回答）。IPAの「DX動向2026」でも、DXに取り組んでいない従業員100人以下の企業の最多の理由は「自社がDXに取組むメリットがわからない」（54.0%）です。

原因の一つは、手本にできる情報が手に入らないことです。中小機構の調査では、「成功事例や活用事例などの情報が十分に入手できている」に当てはまらないと答えた企業が83.3%でした。「適切なベンダーや製品を選定する情報が十分にある」に当てはまらないも79.8%です。AIの導入予定がない企業では、「導入の必要性や効果が不透明」（28.3%）が全体より高い割合で挙がっています。「現状で満足しており、導入の必要性を感じない／認められない」（27.7%）も同じです。

手作業が多い会社ほど、AIの導入率は低くなっています。中小機構の調査（ITを導入済みの企業）で、業務の80%以上が手作業の企業（183社）のAI導入率は26.7%でした。手作業が20%未満の企業（44社）は56.8%です。紙と手入力が多い会社ほど、「AIに何を渡せばいいか」が見えにくいということです。

同じくらいの規模の会社が、どの仕事にAIを使い、どれだけ時間が減ったかは、中小企業の生成AI活用事例19選に公的資料の数字つきでまとめています。

中小企業が明日できる手｜15分の書き出し表

社長と担当者で、先週の仕事を次の表に書き出します。1行1業務、10行で十分です。右の3列がそろって「はい」になった業務が、最初にAIに渡す候補です。

候補の選び方には、中小機構の調査も参考になります。業務分野別のAI導入率は、総務・管理（68.3%）、営業・販売・サービス（60.3%）、経営・企画（58.5%）が高く、製造・生産は34.9%でした。AIで効率化が難しいと感じる業務の1位は「人の判断が必要な業務（営業提案、顧客折衝など）」で67.1%です（導入していない企業も含む回答）。値引きや取引の可否のような判断の仕事は最初の候補から外し、事務の下書き・転記・要約から始めます。

書き出しに詰まったら、生成AIに手伝わせます。顧客名などを入れずに、次の文をそのまま使えます。

「私は従業員20人の〇〇業（例：設備工事業）の社長です。社内でよくある仕事のうち、生成AIに下書き・転記・要約を任せられるものを、総務・経理、営業、現場の部門別に5つずつ挙げてください。それぞれ、人が最後に確かめるべき点を1行で添えてください。」

業務の洗い出しをもっと細かく進める手順は、業務の棚卸しとは？で解説しています。

2. 導入のコストが高い・効果が見えない

数字で見ると

中小機構の調査で、AI導入の阻害要因の1位は「導入にあたっての高コスト」の46.9%でした（1,636社）。導入を予定・検討している企業に限ると61.0%に上がります。運用の課題でも1位は「ランニングコストが高い」の44.0%でした（導入していない企業も含む1,587社）。導入済みの企業でも、全社導入で42.1%、一部の業務で導入で44.1%です。

一方で、費用と比べる「効果の目標」を決めていない企業が多いことも分かっています。同じ調査で、コスト削減を目的にAIを入れた企業のうち、具体的な目標を「特に決めていない」が59.2%でした（49社）。目標がなければ、費用が高いかどうかも判断できません。

効果そのものは出ています。中小機構の調査では、AIを導入した企業の83.2%が「業務効率化／作業時間の短縮」の効果を挙げました。中小企業庁の資料では、売上を増やすための「成長に向けたAI活用」に取り組んだ企業は、付加価値額の増加率（中央値）が23.0%でした（2019年→2024年）。取り組んでいない企業の17.9%を上回っています。

中小企業が明日できる手｜費用対効果の計算表

1で選んだ業務1つについて、次の表を埋めます。見積もりや料金表の金額を「年」にそろえて、効果の金額と並べるのがポイントです。

比べる目安になる数字もあります。中小機構の調査で、ITを導入済みでクラウドサービスを使う企業（234社）の直近の決算期の契約額（税込）は、中央値68万9千円でした。「100万円以下」が61.5%です。AIだけの金額ではありませんが、中小企業の年間のIT予算の感覚をつかむ材料になります。

費用を下げる公的な支援

3. 進める人がいない・社内にノウハウがない

数字で見ると

中小企業庁の資料で、AIを活用していない理由の2位は「活用を推進する人材が不足している」の40.0%でした。中小機構の調査でも、阻害要因の2位と3位は「社内のAIノウハウ不足」（42.0%）と「社内のAI人材不足」（38.8%）です。導入を検討中の企業では、それぞれ59.3%と53.7%に上がります。

担当を決めていない会社がほとんどです。中小機構の調査では、AI・ITの推進に「特定の担当者はおらず、経営者・現場従業員が個別に推進している」が85.9%で、専任の担当者がいる企業は3.0%でした。IPAの「DX動向2026」（大企業も含む全規模）でも、AI導入・運用上の課題の1位は「専門人材が不足している」（50.1%）でした。2位は「生成AIの効果やリスクに関する理解が不足している」（45.8%）です。

中小企業が明日できる手｜推進役を1人決め、4週間の宿題を渡す

専任の人を採る必要はありません。次の条件で社内から1人を指名し、最初の4週間の宿題を渡します。

• □ パソコンに詳しい人より、1で選んだ業務の流れを知っている人
• □ AIに使う時間として、週2時間を社長が先に空けている
• □ 社長に直接、週1回5分で報告できる
• □ 試した結果を、うまくいかなかった点も含めて記録できる

社内で教えられる人がいない場合は、外部の研修で補います。中小機構の調査では、AI・ITの導入に必要な公的支援として「従業員向けの教育・研修」を67.7%が「必要である」と答えています。研修を選ぶときの見方は、生成AI研修の選び方にまとめています。

4. 社内ルールがない・情報漏えいが心配

数字で見ると

中小企業庁の資料では、AIを活用していない理由の3位が「社内ルール・ガイドラインが整備されていない」（26.2%）でした。4位は「セキュリティ・情報漏えいへの不安がある」（14.5%）です。中小機構の調査では、AI・ITの導入でセキュリティや情報漏えいに「強い懸念がある」「多少懸念がある」と答えた企業が合わせて75.2%です。

大企業との差がはっきり出ているのがルールです。総務省の情報通信白書のデータは、勤め先の会社について答えた人の割合です。生成AIのリスク対策として「全社的な指針やガイドラインを整備している」は、大企業44.9%に対して中小企業29.1%でした。「特に実施している施策はない・把握していない」は、中小企業で24.1%です。生成AIの活用方針を「明確に定めていない」中小企業も31.5%ありました。

中小企業が明日できる手｜1枚ルールの文例と、ツールの設定チェック

長い規程は要りません。まずは次の6行を社内に配り、迷ったら推進役に聞く形で始めます。

1. 仕事でAIを使うときは、会社が決めたツールと、会社で契約したアカウントだけを使う
2. お客様や社員の個人情報、パスワード、未公開の決算や取引の条件は入れない
3. 取引先の名前を含む見積書や議事録は、会社が認めた設定のツールでだけ扱う
4. AIが作った文書は、数字・固有名詞・日付を人が確かめてから社外に出す
5. 使ってよいか迷ったら、使う前に推進役（〇〇さん）に聞く
6. このルールは3か月ごとに見直す（次は〇月〇日）

ルールに入れる項目を10個に広げた版は、生成AIの社内ルールの作り方で解説しています。

5. 入れたのに社員が使わない・続かない

数字で見ると

導入した後にも壁があります。中小機構の調査で、AIの運用課題に「従業員による活用が進まない」を挙げた企業は、全社的に導入している企業（57社）で40.4%でした。一部の業務で導入している企業（272社）でも36.0%です。導入していない企業も含む全体（28.9%）より高い数字です。報告書は、AIは指示（プロンプト）しだいで精度が変わり、使う人のスキルに左右されやすいと分析しています。

会社としての取り組みも追いついていません。総務省の情報通信白書では、勤め先に生成AIを使う方針があると答えた人は中小企業で58.1%（大企業74.0%）でした。一方で、業務の見直しに組織的な取り組みはないという答えは中小企業で45.6%（大企業18.1%）です。

効果の中身も、まだ時間短縮が中心です。IPAの「DX動向2026」（全規模）では、AI導入の効果が「期待以上」「期待どおり」と答えた企業は合わせて31.8%でした。「一定の効果はあった」は50.6%です。効果の内容は「業務が効率化したり迅速化した」が91.6%で、「売上や利益が向上した」は3.9%にとどまります。

中小企業が明日できる手｜「使う場面」を手順に書き込む

「自由に使ってください」では、忙しい時期に元のやり方へ戻ります。使う場面を業務の手順書の1行として書き、次の3つを決めます。

• □ うまくいった指示文を、共有フォルダに業務名で保存している
• □ 月に1回15分、使った人が「うまくいった例・失敗した例」を1つずつ出す場がある
• □ 測った数字を、社長が自分で見ている
• □ 次に広げる業務が、1の書き出し表から決まっている

すぐ使える部署別の指示文は、業務効率化×AI プロンプト＆事例15選に集めています。

結論｜5つの課題は「1業務・1担当・1つの数字」から越える

最初の1歩は、明日の朝15分、社長と担当者で先週の仕事を10行書き出すことです。そこから1つの業務を選べば、2〜5の課題も「その業務について」考えればよくなり、費用の計算もルールづくりも小さく始められます。

シス学の場合｜課題の整理も「作業・確認・判断」に分けて進めます

シス学（システム経営学）は、AIエージェントを活用し、会社を「儲かるシステム」につくり変える経営学です。この記事の1と2（使う業務を選び、費用と効果を比べる）を例にすると、仕事を次のように分けます。

削れた作業時間を、人件費と粗利の数字で確かめるところまでを一緒に行うのが、シス学のAIコンサルティングです。料金は、対象の業務と体制をお聞きしたうえで、無料相談でご案内します。

関連資料

• 中小企業のAI導入の進め方｜何から始めるか、5つのステップで解説：この記事で選んだ業務を、試してから全社に広げるまでの手順
• 中小機構「中小企業のAI等の利活用に係る実態調査」：この記事の数字の多くの出典。業種別・部門別の導入率も載っている（PDF、70ページ）

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