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「DXを進めたいが、専門人材もいなければ潤沢な予算もない。都市部の大企業の事例を見ても、自社の実感とは距離がある」——地方の中小企業でシステムやデジタル化の旗振りを担う立場にいると、こうしたもどかしさを覚えることが多いのではないでしょうか。ところが最近の調査を見ると、地方・中小の現場でも一つの変化が起きています。DXへの取り組み全体は足踏みが続く一方で、「AIの活用」だけが大きく伸びているのです。全社的なシステム刷新のような重い取り組みには手が出しづらくても、AIであれば特定の業務から小さく始められる——そんな実感が、数字にも表れ始めています。本記事では、公的な調査データをもとに地方中小企業のAI活用の現在地を確認したうえで、人材と予算の制約を抱えながらどこから着手すればよいのか、どのように外部と組めば現実的に進められるのかを、発注・推進の視点から整理するのが本稿の狙いです。特定のAI製品を推すものではなく、「限られたリソースで、まずAIから動き出す」ための考え方の地図として役立てていただければと思います。

データで見る地方中小企業のAI活用の現在地

まず、足元で何が起きているのかを公的な調査から確認しておきましょう。中小機構（独立行政法人中小企業基盤整備機構）が全国の中小企業者等1,000社を対象に実施した調査（2025年12月5日〜18日、Webアンケート）によると、DXに「既に取り組んでいる」または「取り組みを検討している」と回答した企業は39.1%でした。この数字は前回調査からほぼ横ばいで、DX全体としては足踏みが続いている様子がうかがえます。

ところが、取り組みの中身に目を向けると様相が変わります。DXの取り組み内容として「AIの活用」を挙げた企業は28.4%に達し、前回調査比で14.1ポイントもの大幅増となりました。DX全体は横ばいなのに、AI活用だけが突出して伸びている——このギャップが、いまの地方・中小の現場を象徴しているといえるでしょう。全社を巻き込む大がかりなデジタル化には慎重でも、AIという具体的な道具であれば「まず使ってみよう」と一歩を踏み出しやすい。数字の裏側には、そうした心理の変化が透けて見えます。

同調査では、課題として「IT・DX推進に関する専門人材の不足」や「予算の確保」が挙げられています。つまり多くの中小企業は、AIへの関心を高めつつも、それを担う人と資金という現実的な制約に直面しているわけです。この「関心は高いが、人も金も足りない」という構図をどう乗り越えるかが、本記事の主題になります。

なぜ「AIから始める」が現実解なのか

DX全体が停滞するなかでAI活用だけが伸びる背景には、AIならではの始めやすさがあります。従来型のDX、たとえば基幹システムの刷新や全社的な業務プロセスの再設計は、大きな投資と長い期間、そして全社的な合意形成を必要とします。人材も予算も限られる中小企業にとって、これは腰の重い取り組みになりがちでした。

一方でAIの活用は、対象を特定の業務にしぼれば、比較的小さな範囲から着手できます。たとえば問い合わせ対応の下書き作成や、文書の要約といった一つの作業だけを対象にすれば、全社を巻き込まずに試せるのです。既存のクラウド型サービスを使えば、大規模な開発をせずに効果を確かめられる場合も少なくありません。「まず一つの業務で試し、手応えがあれば広げる」という進め方が取りやすいことが、AIが選ばれやすい理由といえるでしょう。

もう一つの理由が、効果が見えやすいことです。人手で時間のかかっていた作業が短縮されれば、削減できた時間という形で成果が分かります。小さく始めて効果を数字で示せれば、次の投資や上層部の理解を得る材料にもなるでしょう。限られたリソースのなかで一歩を踏み出し、その成果を次につなげる——この循環を作りやすい点が、地方中小にとってのAIの利点だと考えられます。

具体的なイメージを持つために、一つの場面を思い浮かべてみましょう。これまで問い合わせメールへの返信に、担当者が一件あたり十数分をかけて文面を練っていたとします。ここに下書きを生成するAIを挟むと、担当者は文面をゼロから書くのではなく、示された案を確認して手直しするだけで済むのです。一件あたりの時間が短くなれば、その分をより付加価値の高い業務に回せます。派手な変革ではありませんが、こうした小さな時間の積み重ねが、人手の限られる現場では大きな意味を持つのです。

立ちはだかる2つの壁：人材と予算

とはいえ、前述の調査が示すとおり、現場には「専門人材の不足」と「予算の確保」という2つの壁があります。それぞれについて、地方中小の実情に即して考えてみましょう。

一つ目の人材の壁は、地方ではとりわけ大きくなりがちです。AIやデータを扱える人材は都市部に集中しやすく、地方企業が自前で採用しようとしても、募集をかけても応募が集まらない、採用できても定着しないという難しさがあります。社内に詳しい人がいないために、何から手をつければよいか分からず一歩目が踏み出せない、というケースも見られます。

人材の壁を越える道は、大きく二つあります。一つは、既存の社員がAIツールを使いこなせるよう、少しずつ慣れていく形です。専門のエンジニアを新たに採るのではなく、現場をよく知る社員が身近な業務でAIを触ってみることから始めれば、自社に合った使い方が見えてきます。もう一つが、社外の知見を借りる道です。設計や実装の難しい部分は外部と組み、進めながら社内にも知識を残していけば、採用に頼らずに前へ進められます。地方だからこそ、この二つを組み合わせて現実的に埋めていく発想が生きてくるでしょう。

二つ目の予算の壁も無視できません。効果が不確実な段階で大きな投資に踏み切るのは、経営の観点から慎重にならざるを得ないものです。ただし、この壁は着手の仕方によって高さが変わります。全社導入をいきなり目指すのではなく、一つの業務で小さく試す形にすれば、初期費用を抑えつつ効果を確かめられるのです。加えて、国や自治体にはデジタル化やリスキリングを支援する助成・補助の制度が用意されている場合があり、条件に合えば負担を軽くできることもあります。制度の内容や金額は時期や地域によって変わるため、活用を検討する際は、対象要件や公募期間を最新の一次情報で確認しておくのが賢明でしょう。

どの業務からAIを始めるか

「AIから始める」といっても、どの業務を対象にするかで効果も難易度も変わります。地方中小が最初の一歩を選ぶ際は、作業量が多く、効果が目に見えやすく、かつ失敗しても影響が限定的な業務から入るのが定石です。代表的な着手先を表に整理しました。

いずれも、いきなり基幹業務や人命・取引に直結する領域を狙うのではなく、日々の定型作業から入るのがコツです。最初の対象を一つに絞ることで、効果の測定もしやすくなります。逆に、あれもこれもと欲張って複数業務に同時着手すると、リソースが分散して成果が見えづらくなり、頓挫の原因になりかねません。まずは一点突破で手応えをつかむことを優先するとよいでしょう。

なお、AIの出力は常に正しいとは限らない点にも留意が必要です。生成した文章や予測はあくまで下書き・参考であり、人が内容を確認してから使う運用を前提に置くと、誤りをそのまま流してしまうリスクを抑えられます。特に社外に出す文書や、金額・在庫といった数字を扱う場面では、確認の手順を残しておくことが欠かせないところです。小さく始める段階から、こうした「人が最終確認する」流れをセットで組み込んでおくと、後から品質面のトラブルに悩まされにくくなります。

外部と組んで進めるという選択肢

専門人材が社内にいない前提に立つと、外部の力を借りて進める選択肢が現実的になります。ここでいう外部活用には、いくつかの段階があります。

もっとも軽いのは、既存のクラウド型AIサービスをそのまま使う形です。開発を伴わず、月額の利用料で始められるものが多く、小さく試すフェーズに向いています。一方で、自社の業務データと組み合わせたい、既存システムと連携させたいといった要件が出てくると、設計や実装が必要になり、社内だけでは手に余る場面が増えてくるでしょう。こうしたときに、開発や運用を委託先と組んで進める形が選択肢に入ります。

外部と組む際に地方中小にとって心強いのが、遠隔でも伴走してくれるパートナーの存在です。近年はオンラインでの打ち合わせや開発が一般的になり、所在地が離れていても継続的な支援を受けやすくなりました。国内の地方拠点を活用したニアショア開発のように、都市部より費用を抑えつつ、言語や商習慣の壁が小さい体制で進められる選択肢もあるでしょう。委託先を選ぶ際は、最新技術の実績だけでなく、自社の業務を理解しようとする姿勢や、将来的に社内へ運用を引き継ぐ計画まで一緒に描いてくれるかどうかを見ておくと、任せきりによる属人化を避けやすくなります。小さく始める段階から相談できる相手を持っておくと、一歩目のつまずきを減らせるでしょう。

小さく始めて広げる4つのステップ

ここまでの内容を、実際に動き出すための段取りとして整理します。人材と予算が限られる地方中小ほど、次のように段階を踏む進め方が向いています。

第一歩は業務の棚卸しです。日々の業務のうち、どこに時間がかかっているか、どの作業が定型的で繰り返しが多いかを洗い出します。第二歩は、そのなかから一つを選んで小さく試すこと。既存サービスを使い、限られた範囲でAIを当ててみます。第三歩は効果の測定です。かかっていた時間がどれだけ減ったか、品質は保てているかを、できるだけ数字で確かめます。そして第四歩が横展開で、効果が確認できた進め方を、似た性質の他の業務へ広げていくものです。この循環を回すうちに、社内にも少しずつ知見がたまり、次の判断がしやすくなっていきます。大切なのは、最初から完璧な全体像を描こうとしないことです。小さな成功を一つ作り、それを足がかりに広げていく姿勢が、制約の多い環境では結果的に近道になります。

まとめ

• 中小機構調査（2025年12月・全国1,000社）では、DX全体の取り組みは39.1%と横ばいの一方、AI活用は28.4%（前回比+14.1ポイント）と大きく伸びています。
• AIは特定業務から小さく始められ、効果も見えやすいため、人材・予算に制約のある地方中小の現実的な入り口になります。
• 専門人材の不足と予算の確保という2つの壁は、着手業務の絞り込みと、助成制度の確認、外部との伴走で高さを下げられます。
• 着手先は問い合わせ対応・文書作成・社内文書検索・数値予測補助など、定型的で効果が見えやすい業務から一点突破で選ぶのが定石です。
• 業務棚卸し→小さく試す→効果測定→横展開という4ステップで、小さな成功を足がかりに広げる進め方が制約下では近道になります。
• 本記事は特定製品を推すものではなく、限られたリソースでAIから動き出すための考え方の整理を狙いとしています。

よくある質問

著者：テレリモ総研編集部　鈴木 亮佑

ご不明な点はお問い合わせフォームからもご連絡いただけます。

出典

• 中小機構「中小企業のDX推進に関する調査」（2025年12月調査）
• IPA「DX動向2025」

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