このページの本文へ

前へ 1 2 次へ

中小企業のための“背伸びをしない”AI活用術 第1回

中小企業のAI導入を阻む“3つの壁”を乗り越えるために

AIは中小企業の“魔法の杖”にあらず 「今あるツール」と「現場の悩み」で小さく始めるAI活用のススメ

2026年04月15日 16時45分更新

文● 福澤陽介/TECH.ASCII.jp

  • この記事をはてなブックマークに追加
  • 本文印刷

日々の業務データをAI活用につなげる

 こうした壁を乗り越えるために、中小企業が取るべき戦略は何か。ひとつは、既に利用しているクラウドサービスに組み込まれたAI機能を利用することだ。

 例えば、グループウェアとしてMicrosoft 365やGoogle Workspaceを導入している企業は多いだろう。Microsoft 365では、日々利用するOfficeアプリに組み込まれ、業務データにもアクセス可能な「Microsoft 365 Copilot」を、有償の拡張機能としてすぐに利用できる。さらに現在では、業務を自律的に遂行してくれる「Copilot Cowork」の機能も、早期利用プログラム経由で試用できる。

 Google Workspaceでも、上位ライセンスにおいて、各アプリに組み込まれた生成AI「Gemini」の機能や、AIノートツール「NotebookLM」の上位版などが利用できる。

日本マイクロソフトのイベント「Microsoft AI Tour」で披露されたCopilot Coworkのデモ

 他にも、バックオフィスのfreeeやマネーフォワード、社内チャットのSlack、Web会議のZoom、プロジェクト管理のBacklog、クラウドストレージのBoxなど、さまざまなクラウドサービスにAI機能が実装されている。

 これらの機能を活用すれば、日常の業務の中で自然にAIを使えるため、既存のプロセスを大きく見直さなくてすむ。新しいAIツールを一から習得する必要もないため、教育コストも大幅に抑えられる。

 何より、すでに各サービスで蓄積されている業務データをAIが参照できるので、実業務で役立つ「精度の高い働き」を期待できるのがポイントだ。現実にはまだ、定着化やノウハウの共有といった取り組むべき課題は残るものの、見えないコストを抑えつつ、着実に「成果」を生み出すための近道になる。

足元の業務が楽になるツールを見つける

 もうひとつのAI導入戦略は、現場の局所的な課題からスモールスタートして、その成功例を横展開していくことだ。

 いきなり全社展開・大規模展開に取り組んでも、社内のAI活用ニーズは部署・職種ごとに多様であり、合意形成が難しい。社員間の習熟度の差も広がりやすく、その結果、成果が不透明になる。

 そこで、まずは「営業事務の入力作業を減らしたい」「電話応対で作業が中断されるのを防ぎたい」といった“現場の切実な悩み”に耳を傾けることから始める。その中から改善効果が見込めるテーマを選び、AI搭載のサービスで解決を図る。

 または、既存サービスのAI機能を、特定部署に限定して試験導入するのも効果的だ。このように、AI導入を局所的に絞ることで、予算やリスクが抑えられ、得られる成果も見えやすくなる。

 そして、「AIのおかげで残業が減った」といった目に見える成果が出れば、それ自体が強力な社内プロモーションとなり、他部署への展開も進めやすくなる。さらに、成功事例で中心的な役割を担った社員を「AI推進人材」として据え、成果を生み出すための環境づくりも徐々にスケールさせていく。

 生成AIは、企業を一気に変革できる「魔法の杖」ではない。業務データが蓄積されたサービスのAI機能を検討することや、足元の業務を楽にするAIツールを探すところから、AI活用の第一歩を踏み出して欲しい。

 次回は、多くの企業が利用する人気サービスで利用できるAI機能を紹介する。

前へ 1 2 次へ

カテゴリートップへ

本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ている場合があります

この連載の記事

アクセスランキング

  1. 1位

    TECH

    訓練だとわかっていても「緊張で脇汗をかいた」 LINEヤフー、初のランサムウェア訓練からの学び

  2. 2位

    ITトピック

    若手が言わない“本音の退職理由”上位は/「データ停止は景気後退よりも企業の脅威」6割/クライアントに告げずAI活用するフリーランス、ほか

  3. 3位

    ビジネス・開発

    最悪のシナリオは「フィジカルAI」による基幹産業の衰退 日本の勝ち筋は、“同期技術”と“ドメイン知識”

  4. 4位

    Team Leaders

    ファイル名が命名規則に合っているかの自動チェック、Power Automateのフローで実現しよう

  5. 5位

    TECH

    “GPUなし”ノートPCで動くLLMで、ローカルAIエージェントを自作する

  6. 6位

    TECH

    糖尿病超早期を採血なしで検出、予防へ! 代謝や臓器のつながりに着目した予防法開発

  7. 7位

    ビジネス

    廃校がAIの心臓部に!? 地方の遊休施設を「AIデータセンター」に生まれ変わらせるハイレゾの挑戦がアツいぞ

  8. 8位

    データセンター

    液冷技術の最先端が集うイノベーションラボ「DRIL」、印西のデータセンターに現わる

  9. 9位

    TECH

    業界横断で“サイバー攻撃から供給網を死守” NTT・アサヒ・トライアルらが「流通ISAC」始動

  10. 10位

    Team Leaders

    バックオフィス業務もAIに“丸投げ” マネーフォワードが「Cowork」機能を2026年7月に投入へ

集計期間:
2026年04月08日~2026年04月14日
  • 角川アスキー総合研究所