中小企業のAI導入事例｜顧問・研修で関わった8社で、定着したものと止まったもの

先に全体を1枚にします。詳細は各節へ。「いまの状態」は継続・終了・実施済みの別で、効果の数字ではありません。

効果を数字で測れている案件はまだありません。「何割減った」と書ける状態になったら、その案件の節に追記します。

技術者の配置と、下請工事を「何の工事として受けるか」（建設業許可の29業種）の判断が、経験のある人に張り付いていた会社です。最初にやったのはAIではなく、判断の条件を「満たさないと置けない」「満たすと望ましい」の2つに仕分けて日本語で書き出すことでした。法令はAIに推測させず、国土交通省の資料を版を明示して人が取り込み、仕組みは候補と根拠までを出して最終判断は所管部門が行います。

うまくいかなかったのは私の文章のほうです。解説文書の初版に断定や保証に見える表現を書き、「仕組みの表示・会社が判断する事項・法令原文」を区別して書き分けることを学びました。効果の数字はまだありません。詳しい実録は建設業のAI活用事例の記事に分けて書いています。

自治体向けにシステムやサービスを提供してきた会社です。入ったとき、「自社の商材にAIをどう組み込むか」と「社内の業務でどうAIを使うか」が同じ会議で混ざっていました。最初にやったのはこの2つを別の問いとして分けることです。商材側は既存顧客との信頼を崩さない順番が要り、社内活用側は棚卸しから小さく試す順番で進められる。混ざったままだと、どちらの議論も結論が出ません。

分けたあとに起きたことのほうが、この案件では大きかったと思っています。社内活用の話が、そのまま新しい事業の話になりました。この会社の顧客は自治体で、その自治体もAIの使い方に困っている。だったら、この会社が自治体向けのAIセミナーや研修を提供できる。いまは私がその研修を代行する形で座組みを組み、並行して新規事業の立ち上げを顧問として支援しています。直近では、道内のある自治体向けのセミナーを実施する予定です。

歴史の長い会社ほど、AIを「自社の業務をどう楽にするか」だけで考えがちです。既存顧客との関係が資産になっている会社では、「その資産にAIをどう足すか」のほうが大きいことがあります。社内活用の棚卸しをしていると、その入口が見つかることがある、というのが分けたことの副産物でした。

ベンチャー2社で、カスタマーサクセス（CS）組織の改革に外部の相談役として入りました。共通しているのは、AIを入れる前に、型と指標のほうを先に作り直したことです。

クリエイティブSaaS（終了）では、営業管理の仕組み（SFA）を整えるところから始め、AIを使うことを前提にCSの指標を設計し直しました。従業員数万人規模の企業に自社ツールを導入する案件では、指標の設計とプロジェクト管理そのものを担当しています。この会社での関わりはすでに終了しています。

人材マッチングSaaS（継続中）では、ねらいをはっきり決めました。営業とカスタマーサクセスが、商談と顧客対応そのものに集中できる状態を作る。そのために、その周辺で発生する記録・整理・下書きといった業務をAIに寄せていく。会社全体をAI前提の作りに変えていく方向で進めています。

この2社で確かめたのは、型が決まっていない業務にAIを入れても、ばらつきが増えるだけだということです。顧客セグメントの整理と商談プロセスの再設計を先にやり、型ができた業務から、文面の下書きや記録の整理にAIを当てていきました。指標の設計を先にやるのも同じ理由で、何を良くしたいかが決まっていない業務は、AIを入れても良くなったかどうかが分かりません。

農機を扱う商社で、現場のスタッフ向けに生成AIの研修を行いました。この案件が他と違うのは、研修の枠を超えて、その場で使う道具まで一緒に作ったことです。画像生成を使ったチラシの作成、新しい事業の集客用ページ、在庫管理や受発注の管理ツール。いずれも「研修で習ったことを各自が持ち帰る」のではなく、実際に動くものを作るところまでやりました。

PC操作に不慣れな人が多い現場では、この差が大きいと感じています。手順を覚えて帰っても、翌日に自分でゼロから作り直せる人は多くありません。すでに動いているものがあれば、使うか使わないかの判断だけで済みます。次はAIエージェントを扱う研修を予定していて、下書きを作る段階から、手順そのものをAIに任せる段階へ進むつもりです。

この会社で「どの道具が一年後も使われているか」は、まだ追えていません。作った直後は使われますが、それが定着かどうかは別の話です。追えるようになったら書き足します。

2件とも、PCの前に座っている時間が短い職場です。研修の設計はほかの業種と変えました。

動物病院では、全12時間の研修を少人数で行いました。扱ったのは、シフト表、申し送り書、店頭で売る商品のPOP、そして院内のデータ整備です。最後のデータ整備が実はいちばん大きくて、AIに読ませる前に、情報が散らばっている状態を直すところから一緒にやりました。ここを飛ばすと、何を聞いても答えが安定しません。

介護事業者では、延べ10名の方に、生成AIの基本的な使い方、セキュリティ、事業所や職場での使いどころをレクチャーしました。守る線は合言葉2つに絞っています。「学習をオフにする」「他人に言わない情報は入れない」。この2つなら、研修が終わったあとも覚えていられます。

どちらも、スマホで手を動かしながら進める形にしました。「持ち帰って試してください」で終わる研修は、現場の職種ほど定着しません。その場で1つ作り終えて帰ってもらうのが、いちばん確実でした。

専門業務の現場に合わせた活用研修を複数回に分けて行い、そのあともフォローアップの面談を続けています。この案件は、研修のあとに何が起きるかを、いちばん長く見られている事例です。

研修後、事務所では全員が有料版を使える状態になりました。使われ方として残ったのは、資料の作成、調べもの、社外に出す文書の下書きといった、成果物が文章になる業務です。逆に、決算が集中する時期には、実務での活用がはっきり止まりました。忙しいときほど人は慣れたやり方に戻るからで、これは意思の問題ではありません。研修の直後に定着したように見えても、最初の繁忙期を越えられるかどうかが本当の分かれ目だというのが、この案件から学んだことです。

もう1つ出てきたのが、アカウントの使い方です。少人数の事務所で1つのアカウントを複数人で使うと、履歴や設定が混ざって、次に使う人の答えが引きずられます。仕事の単位で分ける、履歴を残さない設定を使い分ける、といった運用は、研修では教えきれず、面談で一つずつ直していきました。

士業でAIを使う前提は、何を入力してよいかの線を先に引くことです。税理士・会計士・行政書士で守るべき秘密の範囲が違うことは士業の生成AI活用の記事に書きました。

業種は違っても、止まった場所はほぼ3つに集まります。断っておくと、これは全社を同じ指標で追って出した結論ではなく、8件を見てきた私の観察です。

逆に、定着したものには共通点がありました。毎週やっていて、手順が決まっていて、失敗しても取り返せる業務です。文章になる成果物（下書き・整理・要約）は、この条件を満たしやすい。最初の1つをここから選ぶと、たいてい越えられます。

8件に共通する「最初の一手」は自社でできます。毎週やっていて時間がかかり手順が決まっている業務を1枚に書き出し、AIに任せない業務を先に決め、1つの業務で2〜4週間試す。順番の詳細は別の記事にあります。外部が役に立つのは、詰まっている場所が複数ある、担当者が一人で判断を抱えている、経営層と現場で「どこまで任せるか」の合意が無い、のどれかに当たるときです。研修だけで足りるのか、そのあとの伴走が要るのかは、上の8件でいうと「型と確認者が社内で決められるか」で分かれました。