中小企業のAI活用事例13選｜業種・業務別の活用例と成果【2026年】

業種・業務・AI・効果・発表年月の比較表

規模は出典に書かれている従業員数です。出典に人数がない会社は「公表なし」としています。効果も出典の表記のまま載せており、AIだけでなくDX全体の成果を含むものは、各事例の中でそう書き添えました。

自社に近い事例を探す4つの質問

13社をすべて読む時間がない方は、次の4つの質問に答えて、近い事例から読んでみてください。

業種が同じ会社が見つからなくても、あきらめる必要はありません。業種よりも、AIに任せた作業の形が自社と似ているかどうかで選ぶと、参考にしやすくなります。

AIを導入している中小企業は2割、前向きな企業は約4割

中小機構が全国の中小企業10,000社を対象に、2025年11月17日から12月12日に行った調査（有効回収1,668社）では、AIを「全社的に導入している」「一部の業務で導入している」企業は合わせて20.4%でした。導入を予定・検討している企業（18.6%）を加えると、全体の39.0%がAIの導入に前向きです。

業務の分野別に見ると、AIの導入率は総務・管理の部門（68.3%）が最も高く、営業・販売・サービスの部門（60.3%）、経営・企画の部門（58.5%）、製造・生産の部門（34.9%）と続きます。導入済みの企業で最も使われているのは、文章や資料の作成などに使う生成AI（82.6%）でした（出典：中小機構）。

導入の目的と効果は「作業時間の短縮」が中心

同じ調査で、AIの導入目的は「業務効率化／作業時間の短縮」（87.0%）が最も多く、実際に感じた効果でも「業務効率化／作業時間の短縮」（83.2%）が突出していました。次いで「人手不足対応」（33.9%）、「品質向上」（30.6%）が挙がっています。

一方で、使い方の広がりには課題も残ります。総務省の令和8年版情報通信白書によると、自社の何らかの業務で生成AIを利用していると答えた日本の企業は86.4%に達しましたが、生成AIによる業務変革について「組織的な取組はない」と答えた企業も27.0%ありました（大企業を含む調査。出典：総務省『令和8年版情報通信白書（概要）』2026年7月）。ツールを使い始めることと、仕事の進め方を変えることは別の段階だと考えておくと、事例の読み方が変わります。

掲載した13社の選び方と発表時期

本記事では、公的機関（経済産業省、中小機構、総務省、よろず支援拠点）の資料と、導入した会社や表彰を行った団体の公式発表から、会社名と取り組みの内容を確かめられた事例だけを選びました。発表が2024年10月より前のものと、取り組みそのものが古いものは外しています。

成果の数字は、出典に書かれているものを丸めずにそのまま載せています。出典に数字がない事例は、効果を「数値の公表なし」とし、何ができるようになったかだけを書きました。

くり返しの作業が短くなり、人手不足をやわらげられる

いちばん早く効果が出るのは、毎日くり返している書類づくりや入力の作業です。中小機構の調査でも、実際に感じた効果として「業務効率化／作業時間の短縮」を挙げた企業が83.2%で突出していました。本記事のプーラビダは報告書の作成にかかる時間を90%短くし、エヌエスケーケーは請求書の処理を月275分短くしています。

人を増やして対応していた作業をAIに移せると、採用が難しい状況でも仕事の量を保てます。空いた時間を、人がやったほうがよい仕事に回せるのも利点です。

ベテランの判断や社内の知識を、会社に残せる

中小企業では、見積や検査、トラブル対応のような判断が、特定の人の経験に頼りがちです。その人が辞めると、やり方ごと失われてしまいます。過去の記録や社内の資料をAIに読ませておくと、同じ判断の手がかりを誰でも引き出せるようになります。川六の「支配人AI」や、ヒューマングループの社員ごとのAIアシスタントがその例です。

専任の担当者がいなくても、発信や営業の質を上げられる

AIを使うために、プログラムを書ける人を採用する必要はありません。岡田研磨では、プログラミング言語を知らない専務が業務アプリを内製しました。店舗や教室の規模でも、アイビーコーヒーや二胡姫“響”のように、既存のツールで投稿や動画づくりを続けられるようになります。

AIを使った仕組みが、新しい売上につながることもある

社内の効率化で終わらず、作った仕組みそのものを商品にしている会社もあります。コマツは壁紙を見分けるアプリを業界に広げ、旭光電機は生成AIを組み込んだ監視システムの製品化を目指しています。まずは社内の1つの業務で効果を確かめ、そのうえで外に出せるかを考える順番が現実的です。

コマツ｜東大阪の内装の会社が、壁紙の製品探しをスマホのAIアプリに任せる

建設内装の業界には、仕事が特定の人に偏る属人化や、長時間労働という根深い課題があります。東大阪市のコマツは、この課題に業界の中から向き合ってきた会社です。

同社は、現場や協力業者、メーカー、研究機関と話し合いを重ねながら、独自のDXを進めてきました。その中心が、壁紙をカメラで撮るだけでメーカーや製品を自動で見分けるアプリ「かべぴた」です。アプリは iPhone 版と Android 版を無料で提供しています。あわせて、受発注のシステムをデジタルでまとめ、業界の慣習を変える取り組みも進めています。

アプリの利用者は37,000人を超えました。こうした取り組みは、経済産業省の「DXセレクション2026」で優良事例に選ばれています。

ベテランが目で見て判断していた作業は、写真とAIで置き換えられないかを最初に考えてみる価値があります。

ネクサスエージェント｜不動産会社が、査定と書類の確認をデータとAIでそろえる

不動産の取引には、価格がわかりにくい、確認する書類が多い、交渉や業務の進め方が担当者しだいになりやすい、といった課題があります。投資用不動産のWeb流通サービス「イエリーチ」を運営するネクサスエージェントは、この3つを「標準化」で解決しようとしました。

価格については、取引の履歴や物件の情報、賃料のデータを使い、査定の業務をデータ化してAIの活用を進めています。書類については、販売図面や契約関連の書類をデータにし、AI-OCRや生成AIで確認と作成を支える仕組みにしました。物件の情報や交渉の履歴も見える形にしています。

同社の取り組みは、経済産業省と情報処理推進機構の「DXセレクション2026」で優良事例に選ばれています。

AIを入れる前に、価格の決め方や書類の形をそろえておくと、AIに任せられる範囲が広がります。

三城｜札幌のオフィス用品の販売会社が、営業の日報と顧客情報をデータにしてAIで分析

札幌市でオフィス用品の販売などを手がける三城は、事業の承継をきっかけに、社内の情報がデータになっていないことに気づきました。そこで社長が責任者となり、DXを業務効率化の手段ではなく経営戦略として位置づけました。

取り組みの中心は、営業日報や顧客情報をデータにして、営業の進め方や組織全体の活用状況を見える形にすることです。そのうえで、ほかの部署の知見を使う組織営業へ切り替えました。あわせて業務の流れを自動化し、AIによる取引履歴や過去のデータの分析で営業活動の質を高めています。

移動の工数は年約2,000時間減り、関係部署の人員は7人から5人になりました。組織営業の連携による売上総利益は0.2百万円から4百万円に増えています。

AIに分析させるには、日報や顧客情報がデータの形で残っていることが前提になります。

岡田研磨｜社員80人の部品メーカーが、AIとの対話で業務アプリを内製

1974年創業の岡田研磨は、建設機械のアームの関節などに使う「丸もの」部品を得意とするメーカーです。社内は紙で管理する業務が多く、既存のシステムも現場が主導する生産の体制に合っていませんでした。

そこで、大手IT企業の営業出身で、プログラミング言語を知らない専務が、AIとの対話を通じて業務アプリを自ら作り始めました。最初に選んだのは、全員が毎日行う検査成績書の作成です。毎日タブレットに触れることで、社員が慣れるきっかけにしようと考えました。他社のパッケージを選ばなかったのは、自社のデータを将来も自由に使える環境にしたかったからです。

約20種類のアプリが動くようになり、A4用紙は月5,600枚、社内の労働時間は月330時間減りました。

最初のアプリは、全員が毎日触れる業務から作ると、社内に定着しやすくなります。

平山建設｜社員85名の建設会社が、見積と提案の仕組みを社員の手で内製

1901年（明治34年）創業の平山建設は、千葉県成田市の建設会社です。4代目の社長は、自らの失敗と学び直しの過程を社外にも明かしながら、ツールを入れるだけで終わらない社員の教育に取り組んできました。

土台になったのは、Google Workspace を社内に定着させたことです。そのうえで、生成AIを使った建築コストの概算見積の仕組みと、Claude・MCP・Blender を組み合わせて提案をすばやく作る仕組みを、社員自身が作っています。

概算見積の誤差は7%以内に収まり、社員の8割以上が日常的にAIを使うようになりました。全社平均の月間残業時間は15時間以下です。社長は日本DX大賞2026の個人表彰でエバンジェリスト賞を受けています。

AIの前に、全員が毎日使う道具を1つ定着させておくと、その上にAIを載せやすくなります。

旭光電機｜神戸のセンサメーカーが、生成AIで「状況を理解する」監視システムを開発

神戸市の旭光電機は、自動ドア用のセンサやコントローラを製造しています。コロナ禍で売上が急に落ちたことをきっかけに、守りと攻めの2つの方向でデジタル化を本格化しました。

守りの側では、工場に自動搬送ロボットを入れ、設備が止まったことをすぐ知らせる仕組みを自社で開発しました。移動の工数は年約1,000時間減り、設備の巡回に当てていた2人が不要になっています。攻めの側では、センサ機器の新規開発に取り組み、「状況理解」を生成AIで実現した次世代のエントランス監視システムの社会実験を進めています。防犯や施設運営に使えるよう、2027年の製品化を目指しています。

経営層が方向性と投資の枠を示したうえで、社長と各部門のメンバーが参加する「DXサークル」を設け、テーマ選びから決裁までを一続きで進められる体制にしたことが土台になりました。売上高は3期続けて11%を超えて伸びています。

社内の効率化と、自社製品へのAIの組み込みは、同じ体制の中で並べて進められます。

プーラビダ｜離職率83.3%だった訪問看護の会社が、報告書づくりをAIに任せる

北九州市で訪問看護ステーションを運営するプーラビダは、離職率が83.3%という厳しい状況に直面していました。時間のかかる業務の1つが報告書の作成で、利用者1人あたり1時間以上かかっていました。

同社は、Google Workspace の生成AI「Gemini」を使って報告書の作成を自動化しました。あわせて、社内のポータルアプリ「ほぽたくん」を作り、保険の点数計算のような複雑な処理もすぐに済む経営管理の仕組みにしています。

報告書の作成にかかる時間は90%短くなりました。DX全体の成果として、離職率は7.7%まで下がり、生産性は約1.5倍、利益率は10%を超える水準になっています。経済産業省の「DXセレクション2026」ではグランプリに選ばれました。

現場がいちばん重いと感じている作業を1つ選んでAIに任せると、効果が人の定着にまでつながることがあります。

川六｜高松のホテル会社が、トラブル対応の知恵を「支配人AI」に集める

高松市の川六は、宿泊特化型のホテルを営むグループです。ホテルでは24時間365日、いつ緊急の対応が起きるかわからず、支配人や副支配人がその対応を担っていました。

同社は、生成AIのRAG（あらかじめ登録した自社のデータを検索・参照してから答えを作る仕組み）の活用に取り組んでいます。自社で開発した「KAWARAG」は、社内のデータをAIに読み込ませ、過去の事例やノウハウ、現場の声を社員の誰もがすぐに引き出せるようにした仕組みです。さらに、過去のトラブル対応のデータを読み込ませた「支配人AI」を作りました。

支配人AIによって、支配人と副支配人を24時間365日の緊急対応から解放し、現場のスタッフが安心して対応できる環境を整えています。こうしたノウハウは「川六モデル」としてまとめ、経営不振のホテルの再生にも使っています。

ベテランが頭の中に持っている対応の知恵は、過去の記録ごとAIに読ませると、誰でも引き出せる知識に変わります。

アイニコグループ｜不動産と介護の会社が、10事業部で年2,247時間の業務を削減

不動産や介護などの事業を営むアイニコグループの経営者は、「AI前提の働き方に変革しなければ会社の将来はない」という認識を持っていました。そこで、AIを活用するための集中プロジェクトを立ち上げました。

プロジェクトでは、専門企業の伴走支援を受けながら、各事業部門が自分たちの課題を起点にAIで解決したい課題と目標を決め、定期的に進み具合を確かめながら1年間取り組みました。介護事業部門では利用者の送迎ルートを最適にする仕組みを作り、不動産事業部門では問い合わせへの対応をテンプレート化・自動化しています。

全10事業部の合計で、年間2,247時間分の業務時間が減ったと報告されています。AIを入れる前から業務の流れやチェックシートを整える習慣が根付いていたことが、AIの活用でも役立ちました。

AIで解決したい課題は、本部が決めるより、各部門が自分の仕事から選ぶほうが成果につながりやすくなります。

エヌエスケーケー｜神戸の携帯電話販売の会社が、全社員で生成AIを使い請求書処理を月275分短縮

神戸市のエヌエスケーケーは、携帯電話の販売代理店などを営む会社です。既存の事業の見直しと、新しい事業づくりの両方を目指して取り組みを始めました。

まず、社長直轄の推進チームを置き、全社員が生成AIを使える環境を整えました。特徴的なのは、そのあとの定着のさせ方です。月に1回「DXスクール」という社内の勉強会を開き、全部署に生成AIを使った改善の成果を報告してもらう形にしました。うまくいった使い方を全社で共有する仕組みです。

請求書の処理は月275分、営業提案書の作成と引継ぎの業務は月300分短くなりました。さらに、社内に貯まった進め方のノウハウを、ほかの会社のデジタル化を伴走支援するサービスとして外に出しています。

使い方を報告し合う場を毎月決めておくと、AIを配っただけで終わらずに社内へ広がります。

ヒューマングループ｜佐世保の自動車教習所が、社員ごとにAIアシスタントを用意する

佐世保市のヒューマングループは、自動車教習所と観光の事業を営んでいます。経営者が自らIT資格の取得やAI開発の学習に取り組み、30年使ってきた社内のシステムをクラウドに切り替えました。

そのうえで、社員それぞれに、本人の資質のデータを学習させたAIアシスタントを置く「一人一ボット体制」を作りました。全員が自分専用の相談相手を持つ形です。

DX全体の成果として、会議の時間は75%、社内の電話は90%減り、決裁にかかる時間は1.5日から3時間に短くなりました。自社のために作ったシステムを、地方の中小企業向けに外販する事業も始めています。

AIを一部の担当者の道具にせず、全員に行きわたらせると、社内の連絡や決裁の進み方そのものが変わります。

アイビーコーヒー｜宮城のカフェが、季節ごとの投稿づくりをChatGPTで短くする

大崎市のカフェ、アイビーコーヒーは、Googleビジネスプロフィールに登録はしていたものの、どう集客に生かせばよいかがわからず、ITにも苦手意識がありました。

宮城県よろず支援拠点に相談し、Web集客やSNS、ITなどのコーディネーターの支援を受けました。初期設定を見直し、お客様が検索しそうなメニュー名で登録したうえで、「販促カレンダー」とChatGPTを組み合わせ、季節のイベントに合わせた投稿を短い時間で作れる仕組みにしています。QRコードを使ったクチコミを集める工夫や、LINE公式アカウントの導入も進めました。

クチコミをきっかけにした来店や注文が増え、売上は過去最高額を達成しました。

発信が続かないときは、投稿の予定表を先に作り、文面の下書きだけをAIに任せると続けやすくなります。

二胡姫“響”｜那覇の二胡教室が、動画生成AIで初心者の問い合わせを増やす

中国の伝統楽器・二胡の教室を運営する二胡姫“響”では、仕事や子育てと両立しながら通う生徒が増え、振替受講の調整が複雑になっていました。ダブルブッキングや、レッスン料の引き落としのミスも起き始めていました。

那覇商工会議所などの支援を受けて、まずスクール管理のシステムを入れ、生徒の管理を一元化したところ、連絡先や引き落としのミスが大きく減りました。次の課題になった講師不足と遠方の生徒への対応に向けて、動画生成AIの「NoLang」と「Google NotebookLM」を使い始め、インスタグラムに載せていた画像から簡単に動画を作れるようになりました。

動画で発信するようになってから、「楽器を持っていないけれど習えますか」という初心者からの問い合わせが増えています。

AIの前に予約や会員の管理をデジタルにしておくと、空いた時間をAIを使った発信に回せます。

小さな業務から始めて、順に広げている

岡田研磨は検査成績書のアプリから、プーラビダは報告書の作成から始めています。二胡姫“響”も、まず予約と生徒の管理を整えてから、AIを使った動画づくりに進みました。最初から全社の仕組みを作ろうとせず、1つの業務で効果を確かめてから広げることが、遠回りに見えて近道です。

全員が使う場と、定着させる仕組みがある

平山建設では社員の8割以上が日常的にAIを使い、川六では社内の知識を社員の誰もが引き出せる仕組みを作っています。エヌエスケーケーは月に1回の社内勉強会で全部署に改善の成果を報告してもらい、ヒューマングループは社員ごとにAIアシスタントを用意しました。アイニコグループは、各事業部門が自分の課題を持ち寄り、定期的に進み具合を確かめながら1年間取り組みました。一部の詳しい人だけが使う状態で止めず、使う場と確かめる場を決めている点が共通しています。

外部の力を上手に借りている

アイニコグループは専門企業の伴走支援を、アイビーコーヒーはよろず支援拠点を、二胡姫“響”は商工会議所の支援を受けています。コマツも研究機関やメーカーと話し合いながらアプリを作りました。三城やエヌエスケーケーは、自社で積んだ経験を、今度はほかの会社を支援する事業として外に出しています。すべてを自社だけで抱えず、足りない知識を外から借りながら、社内に経験を残しています。

情報の漏えいと、AIの誤った回答に備える

生成AIに顧客の情報や社外秘の資料を入力すると、使うサービスの設定によっては情報が外に出るおそれがあります。また、生成AIはもっともらしい誤りを答えることがあります（ハルシネーション）。入力してよい情報の範囲と、AIの答えを人が確かめる手順を、使い始める前に社内のルールとして決めておきましょう。

事例の数字を、そのまま自社に当てはめない

公開されている成果には、AIだけでなく、システムの入れ替えや業務の見直しを含むDX全体の成果が含まれることがあります。プーラビダの離職率の改善や、ヒューマングループの会議時間の削減は、DX全体の成果として示されたものです。事例の数字は、AIだけの成果なのか、DX全体の成果なのかを分けて読むことが大切です。

ツールを入れて終わりにしない

AIのツールを契約しても、使い方が共有されなければ、一部の人しか使わないまま終わってしまいます。総務省の調査でも、生成AIによる業務変革について「組織的な取組はない」と答えた企業が27.0%ありました。導入と同時に、だれが使い方を広げ、どの数字で効果を確かめるのかを決めておきましょう。

導入の5ステップ

業務の選び方や進め方のくわしい解説は 中小企業のAI導入ガイド をご覧ください。

AIのツール・サービスの選び方

任せたい業務が決まったら、次はどのツールで試すかを決めます。本記事の13社を見ると、選び方は大きく3つに分かれます。

迷ったときは、いちばん上から順に試すのが安全です。月数千円の既存のツールで足りるかを確かめてから、足りない部分だけを組み込みや開発に回すと、無駄な投資を避けられます。

比べるときに見ておきたいのは、入力したデータが学習に使われない設定にできるか、だれが使ったかの記録が残るか、既に社内で使っているツールとつながるか、解約したときにデータを持ち出せるかの4点です。無料で試せる期間があるサービスは、1つの業務で数人・数週間使ってから決めましょう。

自社の効果を試算する方法

AIで作業時間を減らす場合、月の効果は「1回あたりの短くなる時間×月の回数×担当者の時給」で出せます。たとえば、1件30分かかっていた書類の作成が10分になり、月に120件あって、担当者の時給が2,500円の場合は次のとおりです。

件数や時給は計算の流れを示すための仮の数字です。自社の数字に置き換えて計算してください。導入の前に今の作業時間を測っておかないと、あとで効果を数字で示せません。

費用の考え方

ChatGPTのような既存の生成AIのツールを使うだけなら、1人あたり月数千円程度から始められるのが目安です。一方、業務のシステムに組み込んだり、自社専用の仕組みを開発したりすると、数十万円から数百万円以上になることもあり、期間も長くなります。方法ごとの費用の目安は AI導入の費用相場 で解説しています。

社内に開発を担える人がいない場合は、外部の支援を使う方法もあります。当社AIBUILDERZのAI導入支援サービスでは、システム構築を成果報酬型で行っており、業務アプリの構築費は事前にいただかず、実際に稼働させ、効果をご確認いただいてからお支払いが始まります。

PR｜AIBUILDERZ AI導入支援サービス

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AIBUILDERZ｜AI導入支援サービス

システム構築は成果報酬型。AI研修から導入・構築・定着まで一気通貫で支援

AI研修からシステムの導入・構築・定着まで、一気通貫で支援するサービスです。業務アプリの構築費は事前にいただかず、実際に稼働させ、効果をご確認いただいてからお支払いが始まります。成果報酬型での対応は、当社が小規模と定義するシステムが対象です。

• 業種・規模を問わず支援どの業務からAIやシステムに置き換えるかを一緒に決め、効果の大きい業務から順に進めます。
• システム構築は成果報酬型業務アプリの構築費は事前にいただきません。稼働させ、効果をご確認いただいてからお支払いが始まります。
• AI導入の効果を可視化置き換える業務を一覧にし、導入前後の時間から、空いた時間とかからなくなった費用を毎月記録します。
• 小さく始めて、リスクを管理影響の小さい業務から始め、AIの実行結果は担当者が確認・承認してから反映します。

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補助金・助成金の制度の概要

国には、中小企業や小規模事業者によるITツールの導入を対象にした「デジタル化・AI導入補助金」（旧IT導入補助金）があります。申請は、事務局に登録されたIT導入支援事業者と共同で行う仕組みで、対象になる経費や条件、締切は申請の枠や公募の回ごとに変わります。社員の研修については、厚生労働省の人材開発支援助成金のように、研修を対象にする制度もあります。

どの制度も、対象になるかどうかは申請する会社と依頼先、経費の内容によって決まり、申請すれば必ず受けられるものではありません。最新の条件は必ず デジタル化・AI導入補助金の公式サイト などの公式の情報で確かめてください。

なお、当社AIBUILDERZは補助金・助成金を利用できません。当社のサービスの費用が補助金・助成金によって下がることはなく、上に記載した当社の料金は補助金・助成金を使わない前提の金額です。

自社に置き換えるための次の一歩

まずは本記事の 4つの質問 で近い事例を1つ選び、自社でAIに任せたい業務を1つ決めて、今の作業時間を測ってみてください。そこまでできれば、社内での説明も、外部への相談も具体的になります。相談先の選び方は AI導入支援の比較と選び方 で解説しています。