中小企業のAI×DX事例｜「何に使えばいいか分からない」が消える、業務改善の実例集

毎月くり返す、請求書の入力。

会議のあとの、議事録づくり。

似たような問い合わせへの、同じような返信。

こうした作業に、毎日少しずつ時間を取られていませんか。

｢AIを使えば楽になるとは聞くけど、
自社のどの仕事に使えばいいかが見えてこない。｣

そんな声を、中小企業の経営者の方からよくうかがいます。

この記事では、実名で公開された企業のAI×DX事例と、弊社が中小企業の現場で支援した事例を取り上げ、「自社の業務なら、どこに当てられるか」をセットでお伝えします。

まず実例を知ることが、業務改善への一番の近道になる

中小企業のAI活用は、まだ始まったばかりです。

情報通信総合研究所の調査では、従業員300人未満の企業で、社内にAIを導入できているのは10社に1社ほどでした（2025年7月時点）。

(出典：情報通信総合研究所「企業における生成AI導入の現状と展望」（2025年9月公表）)

そして、導入していない理由でもっとも多かったのが「利用用途・シーンがない」、つまり”何に使えばいいか分からない”という答えでした（41.9%）。

裏を返せば、使い道さえ見えれば、動き出せる会社がたくさんあるということです。

だからこそ、実際の企業がどこにAIを使ったのか、その実例を知ることが近道になります。

私自身、これまで中小企業のAI×DXを支援してきましたが、最初の一歩は議事録の要約や文章の下書きなど、驚くほど身近な業務から始まることがほとんどだと感じています。

なお弊社では、集客を伸ばす攻めのAIを「CMO AI」、社内の業務を効率化する守りのAIを「CDO AI」と呼び分けています。

この記事で扱うのは、後者の守り、つまり業務改善の事例です。

集客や売上を伸ばす攻めの事例は、別の記事にまとめています。

【関連記事】中小企業のAIマーケティング事例｜実際の企業の使い方と、業種別の活かし方を解説

AI×DXの業務改善でできることは、大きく3つに分かれる

中小企業がまず取り組みやすいAI×DXの業務改善は、大きく3つに分けられます。

どれも特別な設備がいらず、今日から小さく試せるものです。

① 文章・事務の「くり返し作業」を任せる

毎日のように発生する、書く・まとめる・打ち込む作業を、AIに下書きさせる使い方です。

• 会議の録音から、議事録の下書きを作る
• お客様や取引先へのメールの、返信文のたたき台を作る
• 日報や報告書、提案書の下書きを作る
• 紙のレシートや書類を読み取って、数字をデータに打ち込む

② たまった「数字」を読み解く

社内にたまっている数字を、AIに整理・分析させて、判断の材料にする使い方です。

• 顧客リストや売上データから、傾向や追いかける優先順位を読み取る
• 過去の売上や天気から、来月どれくらい売れそうかを見立てる（需要予測）
• アンケートや口コミをまとめて、改善のヒントを洗い出す

③ ベテランの「段取り」を、会社の型にする

特定の人にしかできない仕事を、誰でも回せる形に変える使い方です。

• うまくいったAIへの指示（プロンプト）を共有し、テンプレートにする
• ベテランの判断の手順を整理して、マニュアルにする
• よくある問い合わせへの答えを、FAQとして整える

3つ目は、いわゆる属人化の解消にもつながります。

ここまで全体像をつかんだら、次は実際の企業がどこに使ったのかを見ていきます。

実際の企業は、AI×DXで業務をこう改善している

実名で公開されている事例を見ると、AI×DXの業務改善は「全社の作業時間」「現場の段取り」「バックオフィス」のそれぞれで成果が出ています。

(※中小企業で実名と数字まで公開された事例はまだ少ないため、ここでは公開されている企業事例を取り上げ、中小企業での応用の仕方もあわせてお伝えします)

事例①：パナソニックコネクト｜社内AIで、全社の作業時間を削った

パナソニックコネクトは、自社で開発した社内AI「ConnectAI」を全社で活用しています。

たとえば、こうした業務に使われています。

• 工場で使う作業手順書の作成
• お客様アンケートのコメント分析
• プログラムのコード作成

国内社員1万人超が利用し、2024年度には業務時間を約45万時間削減したと発表されています。

従業員1人あたり、月に4時間弱を減らせた計算です。

(出典：日本経済新聞「パナソニックコネクト、生成AIツールを自社導入 年間45万時間の業務削減」（2025年7月7日、同社発表）)

中小企業への応用：

規模は違っても、考え方は同じです。

たとえば「お客様への提案書の下書き」「日報の要約」「社内マニュアルの作成」をAIに任せるだけでも、1人あたり毎月数時間が浮きます。

事例②：ニチレイフーズ｜熟練者の段取りを、誰でも組める形にした

ニチレイフーズは、日立製作所と共同開発したAIで、工場の段取りを自動で組む仕組みを導入しました。

ここでいう段取りとは、「いつ・どのラインで・どの商品を・どれだけ作るか」という生産計画と、「どの作業者を・どの工程に・何時から入れるか」という人の配置のことです。

これまでは熟練者が、膨大な組み合わせの中から勘と経験で決めていました。

それをAIが自動で立案できるようにし、計画づくりの時間を従来の約10分の1に短縮しました。

熟練者以外の従業員でも組めるようになり、特定の人に頼っていた状態（属人化）の解消にもつながっています。

(出典：株式会社ニチレイフーズ ニュースリリース（2020年2月発表）)

中小企業への応用：

たとえば飲食店なら「明日の仕込み量と、誰が何時に入るか」、小売なら「繁忙期のシフトと品出しの順番」。

ベテランが頭の中で組んでいた段取りを、過去のやり方ごとAIに覚えさせれば、担当が代わっても回る形に近づけられます。

事例③：浜田市議会事務局｜議事録づくりの「数日仕事」をなくした

島根県の浜田市議会事務局は、委員会の議事録づくりに生成AIを取り入れました。

委員会は短くても2時間、長いと5〜6時間に及びます。

従来は、録音を聞きながら職員が下書きし、別の職員が再チェックして、完成まで丸2〜3日かかっていました。

そこで生成AI（Google AI Studio）で文字起こしと整形のフローを作り、職員は仕上げと確認に集中できるようになりました。

数日がかりだった作業が、大きく圧縮されています。

(出典：Maniken（地域経営のためのあたらしいマニフェスト研究所）（2025年8月）)

中小企業への応用：

会議や打ち合わせの記録も、AIに下書きさせて人が仕上げる流れにすれば、まとめる時間を大きく減らせます。

実際、AIで議事録の作成時間を8割ほど減らせたという報告も複数あります。

中小企業だからこそ、AI×DXの業務改善は効く

AI×DXの業務改善は大企業の専売特許ではなく、むしろ小回りの効く中小企業ほど効果が見えやすいものです。

｢日の出みりん｣で知られるキング醸造は、トライエッティング社のAI予測ツールを導入しました。

これは、プログラミングをしなくても、自社のデータを読み込ませれば使える既製のAIツールです。

このツールで、商品ごとに「来月どれくらい出荷されそうか」を予測できるようになりました。

これまでは現場の経験に頼った予測で、在庫が余ったり、欠品が起きたりしていたといいます。

AIの予測をもとに生産量を調整したことで、在庫の山と欠品を抑え、予測にかかっていた手間も減らせたそうです。

(出典：AIsmiley「日の出みりん、出荷予測にAI活用。在庫過多や欠品問題解消へ」（2023年8月）)

自社で大がかりなシステムを開発したのではなく、すでにあるAIツールを取り入れただけ、という点がポイントです。

もう一つ、ぐっと小さな規模の例もあります。

ソフトウェア開発を手がける、従業員約20名のアンビックスという会社です。

専任の法務担当がいないため、大手との契約書チェックを社長自身が行っていました。

そこで、法務に特化したAIを導入し、契約書の条文チェックや修正案づくり、法改正への対応までを任せられるようにしました。

その結果、確認の負担が大きく減り、「法務担当が一人増えたような」状態に近づいたと報告されています。

(出典：法務特化型生成AIの導入事例（アンビックス社）)

専任を置けない仕事を、AIで補う。

人手の限られた中小企業ほど、効きやすい使い方だと感じています。

需要予測の具体的な進め方は、別の記事で詳しくお伝えしています。

【関連記事】AI需要予測で来月の売上を先読みする方法｜中小企業がAI×DXで仕組み化する経営の作り方

業種別に見る、AI×DXの業務改善の活かし方

業種によって、最初に効く使いどころは変わります。

中小企業に多い5つの業種で、はじめの一歩になりやすい使い方を整理します。

小売・EC

• 商品説明やセール告知の文章づくり
• お客様レビューをまとめて、改善点を洗い出す
• 在庫データから、売れ筋と発注量を読む
• 問い合わせメールへの一次返信の下書き

飲食店

• SNS投稿やメニュー紹介の文章づくり
• 仕込み量や発注量の見立て
• アルバイト向け接客マニュアルの作成
• 口コミへの返信文の作成

建設・工務店

• 見積書や報告書の下書き
• 現場写真の整理と、作業日報の自動作成
• お客様への提案資料づくり
• 過去の図面や仕様書の検索と要約

製造業

• 受発注データの入力と照合
• 作業手順書・マニュアルの整備
• 取引先向けの提案資料の下書き
• 問い合わせへの一次返信の下書き

クリニック・介護

• 予約や問い合わせの自動応答
• 診療記録・介護記録の入力補助
• 再来院や定期受診のリマインド
• 患者さん・利用者さん向けの案内文づくり

みちしるべが中小企業の現場で実装したAI×DX事例

ここまで他社の事例を見てきましたが、弊社が実際に中小企業の現場で支援した事例も、もう少し具体的にご紹介します。

「うちでもできそう」の解像度が、少し上がるかもしれません。

議事録づくり｜会議のあとの30〜40分をなくした

• 課題：
  会議のたびに、議事録の作成へ1回あたり約30〜40分かかっていた
• 施策：
  記録を自動化し、Notionへ自動で集約して、後から一覧で振り返れるようにした
• 変化：
  内容を確認する5分前後で済むようになった

書く作業から、決めたことを実行する側へ、時間を回せるようになりました。

【成功事例】住宅リフォーム会社｜社長一人の使い方を、全社の力にした

社長一人が使っていたAIへの指示文（プロンプト）を社内で共有したところ、ブログ記事の作成時間が約3分の1になりました。

この状況を整理すると、次のように見えてきました。

• 原因：
  AIをうまく使える人が社長一人に偏り、その使い方が社内で共有されていなかった
• 必要だったアクション：
  個人の使い方を、誰でも呼び出せる「会社の型」にすること

そこで弊社は、いきなり全社へ広げようとせず、よく使う型をためる → 共有する → 呼び出しやすくする、の順で進めました。

具体的には、次の3つです。

• 1. 社長が使っていたプロンプトを、Notionのプロンプトライブラリに集約した
• 2. ブログ・メール・提案文の3つをテンプレート化した
• 3. よく使う型は、キーワード一つで呼び出せるように整理した

これらの取り組みを続けた結果、次のような変化が出ました。

• ブログ1本の作成時間：
  約90分 → 約30分（期間：3ヶ月、スタッフ5名の会社を想定）
• 変化：
  スタッフ全員がAIを使えるようになり、文章の品質も揃ってきた

改善できた理由は、社長個人のスキルを「会社の資産」に置き換えたことにあります。

よく使う指示を型として残したため、人が変わっても同じ品質で書ける状態に近づきました。

属人化していたノウハウが、チーム全員の手元で動く仕組みに変わったわけです。

広告レポートづくり｜22社分・440分を約1分にした

• 課題：
  広告運用を代行するなかで、22社分の広告レポート作成に毎月440分かかっていた
• 施策：
  分析・改善提案・次月アクションまでを、AIエージェントで自動生成するようにした
• 変化：
  作成時間が440分から約1分になり、作業時間を約99.7%削減した

空いた時間を、改善の設計にあてられるようになりました。

LPと広告の監視｜止まったら、すぐ気づける形にした

• 課題：
  17〜20社分の広告停止・LP停止の確認に、手作業で時間がかかっていた
• 施策：
  監視エージェントを導入し、異常があったときだけ知らされる仕組みにした
• 変化：
  確認作業が約1分で済むようになり、停止の見落としを防げるようになった

これらに共通するのは、AIを「個人の便利な道具」で終わらせず、会社の仕組みに組み込んだ点です。

だからこそ、担当者が代わっても回り続けます。

うちの会社はどこからAI×DXを始めるべき？

業種が違っても、共通しているのは「今いちばん手が回っていない業務」から小さく始めることです。

ただ、手が回っていない業務を効率化できても、それが時間やコストの余裕につながらなければ、優先順位はそこまで高くありません。

大事なのは、一度業務を分解して「何が必要で、何をやめていいのか」を整理したうえで選ぶことです。

その際は、次の3つの視点で選ぶのがおすすめです。

• AIの得意なことか
• 効果が見えやすいか
• 時間がかかっている業務か

こうした目線を持って、取り組む業務を選んでいくとよいと思います。

そのために欠かせないのが、業務の棚卸しです。

【関連記事】AI導入前の業務棚卸しのやり方｜削減効果が変わる優先順位の付け方

AIは「入れる」だけでは、もったいない

業務改善で本当に大事なのは、時間を短くすること自体ではありません。

空いた時間を、次の一手に回せるかどうかです。

議事録で考えてみます。

録音して、文字起こしをする。

ここまでなら、すでに多くの会社が始めています。

でも、その記録を後から誰も見返さない、決まったことが次の行動に変わらない。

これでは、せっかく浮いた時間が活きません。

大事なのは、AIで浮いた時間を「決めて、動く」ほうに移すことです。

たとえば、議事録づくりに使っていた時間を、お客様への提案や、集客の改善に回す。

そうやって、業務改善が売上や利益につながっていきます。

ここで効いてくるのが、仕組みにするという考え方です。

うまくいった使い方を、誰でも・いつでも呼び出せる型にして、担当が代わっても回るようにする。

さらに、外部に頼り続けなくても、自社のメンバーだけで回せる状態まで持っていく。

弊社が大切にしているのは、まさにこの部分です。

AIを入れるところで終わらせず、組織が自分たちで回せる仕組みになるまで伴走する。

これが、単なるツール導入との一番の違いだと考えています。

追いかけるのは、減らした作業時間そのものではありません。

その時間が、最終的に利益に変わるかどうかです。

ここまで読んだあなたへ

今回お伝えしたかったのは、AI×DXの事例を「自社の業務なら、どこに当てられるか」に置き換える見方です。

ただ、最初に手をつける場所は、業種や今の体制によって変わってきます。

• 毎日のくり返し作業に、時間を取られている会社
• ベテラン頼みで、特定の人にしか回せない業務がある会社
• 会議や報告の記録づくりに、手が回っていない会社

——これによって、「最初に手をつける1つ」がまったく変わります。

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よくある質問

Q1. 中小企業がAI×DXの業務改善を始めるなら、何から手をつければいいですか？

まずは時間がかかっている1つの業務を選ぶのがおすすめです。

議事録の下書きや、くり返しの事務処理など、効果が見えやすい作業から小さく試すと、社内の納得も得やすくなります。

Q2. 専門のIT担当がいなくても運用できますか？

少人数でも始められます。

今のAIは日本語で指示できるため、専任の担当がいなくても、社長や既存のスタッフが日々の業務の中で使えます。

Q3. 費用はどのくらいかかりますか？

文章作成や簡単な自動化なら、月数千円程度の汎用ツールから試せます。

本格的に仕組み化する場合は別途費用がかかるため、まず小さく効果を確かめてから広げるのが現実的です。

Q4. 自社の業種でも、AI×DXは使えますか？

小売・飲食・建設・製造・クリニックなど、業種を問わず使いどころはあります。

大切なのは、自社で時間がかかっている業務に当てはめることです。

Q5. AIを入れても続かない、と聞きます。どうすれば定着しますか？

担当者個人の使い方で終わらせず、手順やルールを決めて会社の仕組みにすることが大切です。

うまくいった使い方を型として残せば、人が変わっても回り続けます。

まとめ

中小企業のAI×DXは、実例を見ると「文章・事務、現場の段取り、数字の活用」から成果が出ています。

キング醸造のように、大企業でなくても、手元のツールで成果を出せます。

大事なのは、入れて終わりにせず、仕組みにして定着させることです。

追うべきは作業を減らすこと自体ではなく、空いた時間が売上ではなく利益に変わるかどうかです。

まずは1つの業務から、AI×DXで現場の余裕をつくる一歩を試してみてはいかがでしょうか。