「他社はAIを何に使っているんだろう」
「うちの現場でAIなんて本当に使われるのか？」
そこでAI導入で解決できる5つの課題から、課題別の導入事例10社、よくある失敗パターンと対策まで、自社で最初にAIを試す業務を決める手がかりを見ていきましょう。
DXの事例や機能を1冊に、「DXまるわかりガイド」全67ページ
CONTENTS
AI導入で解決できる5つの課題
総務省「令和7年版 情報通信白書」では、生成AIの活用で企業が挙げた懸念のうち最も多かったのが「適切な活用方法が分からない」でした。現場を持つ中小企業の場合、AIで解決できる課題は次の5つに整理できます。
| 解決できる課題 | AIでできること |
|---|---|
| 1. 業務の効率化 | 書類の作成や請求・受発注の入力など、定型の事務作業を任せる |
| 2. 人手不足・属人化の解消 | 問い合わせや検査、見回りの一次対応を任せ、人は判断が必要な仕事に回る |
| 3. ノウハウの共有・継承 | 熟練者の知識や過去の記録を学習させ、社員の質問に答えさせる |
| 4. 品質の安定・向上 | 判定や書類の基準をそろえ、誰が担当しても同じ水準にする |
| 5. 判断精度の向上 | 過去の実績から需要や売上・利益の見通しを予測する |
1. 業務の効率化
日報や見積書の作成、請求書の入力、受発注の処理といった事務作業は、現場の仕事が終わったあとに回されやすく、残業の原因になりがちです。AIに読み取り・入力・下書きといった定型の作業を任せると、担当者は確認と判断に集中できます。
| 業務 | これまでのやり方 | AIを使ったやり方 |
|---|---|---|
| 日報・報告書・議事録 | 帰社後にPCで一から入力する | 話した内容やメモから下書きを作る |
| 見積書 | 図面や業者の見積書を見ながら手で拾い出す | 図面やPDFを読み取って数量や金額の下書きを作る |
| 請求書の処理 | 届いた請求書の内容を会計ソフトに打ち直す | AI-OCR（画像の文字をAIでデータにする技術）で読み取り、仕訳の候補まで作る |
| 契約書の確認 | 条文を一つずつ読み、不利な条項を探す | リスクのある条項を洗い出して修正案を示す |
| 受発注 | FAXやメールの注文書を見て受注データを入力する | 注文書を読み取って受注データに変換する |
| 勤怠の集計 | 打刻の漏れや残業の超過を目で確かめる | 打刻の漏れや残業の超過を自動で見つけて知らせる |
2. 人手不足・属人化の解消
人が足りない会社では、問い合わせ対応や検査、見回りのように量が多く手を離せない仕事が、少ない人数に重くのしかかります。一次対応をAIに任せると、人は判断が必要な案件だけに時間を使えるようになります。
| 仕事の場面 | AIに任せる部分 | 人が担う部分 |
|---|---|---|
| 問い合わせ対応 | 電話やWebの用件を聞き取り、料金や対応エリアなど定型の質問に答える | 緊急度を判断して折り返し、個別の見積もりや現地調査を調整する |
| 製品の検査 | 画像から良品と不良品を一次判定する | 不良と判定された品だけを確認する |
| 設備・現場の見回り | カメラやセンサーの情報から異常の兆候を見張り、知らせる | 通知を受けた設備や現場にだけ駆けつける |
| 在庫の棚卸し | 棚や倉庫の画像から品目と数を数える | 数が合わない品目だけを確かめる |
3. ノウハウの共有・継承
特定の人しか知らない知識に頼っていると、その人が休んだり辞めたりした時点で仕事が止まります。AIを使えば、ベテランの経験をマニュアルやナレッジとして残し、必要なときに誰でも質問して引き出せるようになります。
| AIの役割 | 具体的な使い方 |
|---|---|
| ノウハウを残す | ベテランの説明や作業の様子を音声・動画から文字にし、マニュアルや手順書の下書きを作る |
| ナレッジをためる | 日報や報告書から、トラブルと対策を整理して蓄積する |
| 質問に答える | たまった社内の資料をもとに、手順や過去の対策を答える |
4. 品質の安定・向上
目視の点検や見積もり、議事録、顧客への文章は、担当者の経験や疲れ具合によって仕上がりに差が出ます。判定の基準や過去の実績、良い文例をAIに学ばせると、誰が担当しても同じ水準の結果を出せるようになり、記録もそのまま残せます。
| 対象 | AIがそろえるもの |
|---|---|
| 建物・設備の点検 | ひび割れ、さび、変形などの劣化の判定 |
| 製品・施工の仕上がり | 傷や寸法のずれなど不良の見分け方 |
| 見積書 | 過去の実績と照らした項目の抜けや単価のずれのチェック |
| 議事録・報告書 | 決定事項や次の対応など、記載する項目と書き方 |
| 顧客への案内文 | 会社の基準に合った表現や言い回し |
5. 判断精度の向上
見積額や発注量、人員の数、さらには売上や利益の見通しまで、担当者や経営者の勘と経験で決めている会社は少なくありません。過去の実績や天候などのデータをAIに学ばせると、根拠のある数字で先を予測できるようになり、判断が人によってぶれにくくなります。
| 判断の場面 | これまでの決め方 | AIを使った決め方 |
|---|---|---|
| 見積金額 | 担当者の経験で単価や工数を見積もる | 過去の実績から、規模や仕様に応じた金額の目安を出す |
| 仕入れ・発注量 | 前年の実績や勘で量を決める | 天候や曜日などから需要を予測し、発注量を出す |
| 人員の配置 | 過去の忙しさの記憶で人数を決める | 時期ごとの仕事量を予測し、必要な人数を出す |
| 売上・利益の見通し | 月末に集計してから数字を確かめる | 受注や進み具合のデータから着地を予測し、早めに手を打てる |
| 案件・顧客ごとの採算 | Excelで集計し直さないとわからない | 利益が出ていない案件や顧客を見つけ、要因の候補を示す |
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AIで業務を効率化した事例
CASE1. 部署間の連絡をAIと自動化し、年間1368時間を削減
導入前の悩み
アイニコグループでは、事業部をまたいだ情報の受け渡しが頻繁に発生していた……フォームとChatWorkを行き来する無駄が発生していた。
アイニコグループ株式会社
導入後の変化
指示された手順で実際にシステムを実装したところ、ChatWorkで個別に連絡しなくても自動で連絡が届くようになった。ChatWork上での確認依頼が不要になり、作業コスト削減につながった。
アイニコグループ株式会社
現場で起きた主な出来事
- 全社で1368時間の業務削減につながった
※ アイニコグループ株式会社「『IT部門』を持たない中小企業が、AIで年間1368時間の業務削減を実現できたワケ（2/4 ページ）」2026年2月17日
CASE2. 議事録の作成が1時間から15分に
議事録1件の作成時間
4分の1に短縮
導入前の悩み
議事録作成に1時間以上はかかっていたと思います。録音データを聴きながら要点をまとめていくのですが、文章作成に慣れてない人は、かなり苦労していたのではないでしょうか。
営業統括部営業企画グループ 柿木様
導入後の変化
議事録に関しては作成に1時間かかっていたのが、今では15分にまで短縮されています……形式がしっかりと決まった議事録を残さないといけない会議については、JAPAN AIのテンプレートで作った議事録を多少手直しするだけで完了します。
営業統括部営業企画グループ 柿木様
現場で起きた主な出来事
- Webセミナーの要約は、以前は1〜2カ月かかっていた作業が、1日で完成するようになった
- セミナーのアーカイブ動画の要約をMRに共有して、取引先に紹介するための参考資料として活用している
- 会議が終わればJAPAN AIが、録画データをすぐに議事録に処理してくれるのは大変助かる
※ 沢井製薬株式会社「業務効率化を実現！全社でのAI活用を目指す」2025年9月16日
AIで人手不足を解消した事例
CASE3. 集荷依頼の電話をAIが受け、ほぼ自動で完結
導入前の悩み
普段、空港営業所には1日に30件以上の電話があり、それを2〜3名のスタッフで対応していました……立て続けに電話があると、メモを取り忘れたり、聞き漏らしたりといった人的ミスが発生していました。
品質管理 嘉味田様
導入後の変化
IVRy導入後は集荷に関する電話がAI自動応答でほぼ完結するようになり、業務効率が大幅に向上しました……AI要約機能を使って通話内容をLINEで自動送信できるようになり、ドライバーが直接確認して対応する体制になっています。
品質管理 嘉味田様
現場で起きた主な出来事
- 現在、1日に20〜30件ほどある集荷の電話はAI電話代行サービスが対応し、その他のお問い合わせについては、自動音声応答の分岐機能で関連部署へ直接つながるように設定している
- これにより、伝言ミスもなくなり、情報共有のスピードも格段に上がった
- IVRy導入後は、電話応答中でも問題なく対応できるようになった
※ 株式会社琉球通運航空「集荷依頼対応をAI自動応答で完結！人手不足の物流現場の電話業務を効率化【株式会社琉球通運航空】」2025年5月23日
CASE4. 図面からの数量拾いが最大12時間から約10分に
数量拾いにかかる時間（最大）
導入前の悩み
見積業務はベテラン技術員の経験に頼ってきた領域であり、若手への引き継ぎが最も難しい業務でした。
代表取締役社長 紅林様
導入後の変化
renueさんとの協業でAIを導入したことで、経験の浅い社員でも図面から数量を拾えるようになり、見積書の提出スピードも大幅に向上しました……最大の成果は、若手や女性を含む多様な人材が見積業務に参加できるようになったことです。
代表取締役社長 紅林様
現場で起きた主な出来事
- 合計工数は最大15時間から約4時間へ大幅削減されている
- 専門知識を持たない社員でも一覧表を作成できるようになり、ベテランに限られていた業務が若手・未経験者にも開放された
- 抽出箇所を図面上に自動ハイライト表示する機能でレビュー効率も向上した
※ 株式会社丸紅「最大12時間の数量拾いが約10分に。建設会社と共同開発・専門誌掲載のAIアプリ、外販に向けた先行導入の受付を開始」2026年8月21日
AIでノウハウを共有・継承した事例
CASE5. 社内の知識を生成AIとの対話で引き出せるように
導入前の悩み
ベテラン技術者の退職期を見据えた場合、OJT（職場内訓練）だけでは若手の育成が間に合わない。
取締役ICT設計部署長 飯田様
導入後の変化
使い勝手の良さを感じる社員の多くにはAIを育てる意識が芽生え、情報を充実させようと積極的に投稿するようになった。
取締役ICT設計部署長 飯田様
現場で起きた主な出来事
- 生成AIを活用することで、蓄積した記事を対話形式で手軽に取り出せるようにもしている
- この5年間で約3500件の記事（ナレッジ）が投稿された
- 現在は社員の半数以上が、D-ナレッジに月10回以上アクセスしている状況になっている
※ 大日コンサルタント株式会社「【BIM/CIM未来図】BIM/CIM人材（中）伝承コンテンツを資産化して共有/AIを育てる意識に芽生え」2025年9月22日
CASE6. 丸一日かかった故障調査報告書が数十分で終わる例も
導入前の悩み
品質管理には長年の経験や暗黙知を必要としますが、若手社員には経験による知見が不足しています……従来、経験の浅い担当者による調査報告書の作成では、早い場合でも丸一日を要していたとのこと。
ミズタニバルブ工業株式会社
導入後の変化
担当者が故障や不具合の状況を入力すると、生成AIが類似事例を抽出して考えられる原因を複数提示します……この生成AIを活用すると、数十分で完了するケースもあります。
ミズタニバルブ工業株式会社
現場で起きた主な出来事
- ベテラン社員の経験をデジタル化することで、若手でも迅速に調査を進められるようになった
- 新たに作成された故障調査報告書を生成AIの追加学習に用いることにより、知見の蓄積にも取り組んでいる
※ ミズタニバルブ工業株式会社「DX事例◎ミズタニバルブ工業株式会社（岐阜県山県市）日本一小さな水回りブランドメーカーが挑む“人”を中心に据えた変革」2026年8月5日
AIで品質を安定・向上させた事例
CASE7. 赤外線ドローンとAIで外壁劣化の判定をそろえる
導入前の悩み
これまでは低層を打診調査、高層は調査面積をもとに低層部の劣化割合から概算で算出することもありました。
株式会社長岡塗装店
導入後の変化
ドローンを活用することで、足場を組まずに高所部分の調査が可能になり、より実数に近い調査結果を算出可能となりました……調査員の熟練度に依存しないため、効率的に正しい判定が可能となりました。
株式会社長岡塗装店
現場で起きた主な出来事
- 全面打診法では1週間かかるところ、ドローン調査では各所1日で調査完了
- 2023年度に公共建築物向けにサービスをリリースし、調査実績を蓄積し、この度、民間建築物（マンション管理組合・ビルオーナー）向けにサービスを開始した
※ 株式会社長岡塗装店「外壁調査コストが10分の1に。赤外線ドローンとAIを活用した『外壁劣化調査サービス』をマンション管理組合・ビルオーナー向けにリリース。」2024年4月30日
CASE8. AIの外観検査で、客先からの不良指摘を約95%削減
製品1本あたりの検査時間
検査時間を半減
導入前の悩み
製品1本あたり約1時間をかけて丁寧に検査し、検査工程に2名を配置して表裏を確認していましたが、それでも見逃しは発生していました。
金井重要工業株式会社
導入後の変化
目視検査だけの時と比較すると、1台目のシステムを入れて客先から不良指摘は半減、今回の検査機を導入してからは、月数件にまで削減。約95%の削減を実現しています。
金井重要工業株式会社
現場で起きた主な出来事
- 導入後は、不良の検知精度が向上しました。発生要因の究明につながり、上流工程へのフィードバックができるようになった
- 比較的社歴や経験の浅い人でも、カメラを使った検査機の補助を受けながら検査ができるようになった
- 不良対応に伴う調査や報告書作成といった業務負担が軽減され、間接的な業務コストの削減にもつながっている
※ 金井重要工業株式会社「不織布検査で見落とし95%削減。創業130年企業がスタートアップと作り上げた外観検査システム」2026年4月23日
AIで判断精度を向上した事例
CASE9. AI需要予測で店舗の発注時間を50%削減
導入前の悩み
賞味期限が短い商品や、気象条件や販売促進の結果で大きく需要が変わる商品については、カテゴリーごとに単品の販売動向が異なるため、需要予測に基づいた発注ができていなかったという。
株式会社マルイ
導入後の変化
その後、一部店舗での実運用（2024年3月〜同年7月）で、発注時間を50%削減する効果を確認し、全店舗導入を決定したという。
株式会社マルイ
現場で起きた主な出来事
- 事前検証（2023年11月〜2024年2月）で、1カ月間の来客数を90%超の精度で予測（店舗平均）
※ 株式会社マルイ「岡山県の食品スーパー、マルイがAI需要予測を全店舗に導入、来客数を90％の精度で予測」2024年9月17日
CASE10. 故障しそうな改札機をAIで見極め、故障を約20%減
導入前の悩み
JR西は管内に約2000台の自動改札機を有し、AIモデル活用前は1台当たり年間7回の定期点検を行っていた。それでも1台当たり平均で年間2回の突発的な故障が発生していた。
西日本旅客鉄道株式会社
導入後の変化
JR西日本は、自動改札機の稼働データと過去の故障履歴データを基に7日以内の故障確率を予測するAIモデルを運用している……故障確率の高い改札機を優先的に点検することで、故障発生数の削減とともに点検回数も従来比約30%減となり、業務効率化につながっている。
西日本旅客鉄道株式会社
現場で起きた主な出来事
- AIモデルの活用によって、同社の自動改札機の故障発生数は約20%削減し、顧客サービスの改善や保守業務の効率化につながった
※ 西日本旅客鉄道株式会社「自動改札機の故障発生数2割削減、JR西日本が外販するAIモデルの実力」2024年1月7日
AI導入でよくある失敗パターンと対策
1. 目的を決めずにツールから選んでしまう
AIをとりあえず全社員に配るような始め方では、導入直後こそ触ってみる人がいても、徐々に使う人が減っていきます。どの業務の何を減らしたいのかが定まっていなければ、効果が見えず続ける理由が社内に残りません。
対策
- ツールを選ぶ前に、対象業務を1つに絞る
- 日報の作成時間を半分にするなど、減らしたい時間や件数を具体的な数値で決めて、導入後の効果を客観的に判断する
2. データが整っておらずAIの精度が出ない
AIの回答精度は、読み込ませるデータの質と量に左右されます。見積もりや報告書が紙やバラバラのExcelに散らばったままでは、AIに渡せる材料が足りず、期待した水準の答えが返ってこないという結果になります。
対策
- AIを入れる前に、案件・見積もり・報告書を1つのシステムにまとめ、入力ルールをそろえる
- 日々の業務データがデジタルで蓄積される状態を先に作っておけば、あとからAIを載せたときにすぐ活用できる
3. 現場が使わず元のやり方に戻ってしまう
現場の技術者がスマホで操作しにくいと感じたり、入力の手間が増えたりすると、紙や電話のやり方に戻ってしまいます。AIの出した答えを誰が確認し、どこまで信用してよいかが決まっていないことも、定着しない原因の1つです。
対策
- 選定の段階で現場の担当者に実際に触ってもらい、迷わず操作できるか使い勝手を確かめる
- あわせて、AIの下書きは担当者が必ず確認してから提出する、入力してよい情報の範囲はここまで、といった運用ルールを事前に決めておく
