「AIの活用事例を調べてみたけれど、出てくるのは大企業の話ばかり。うちの業種の、うちくらいの規模の会社が、最初に何をやったのかが分からない」
群馬県内の経営者の方とお話ししていると、こういう声をよくいただきます。事例の記事はたくさんあるのに、読み終えても「で、うちは何から？」が残ってしまう。そういう経験のある方は多いのではないでしょうか。
これは、探し方が悪いわけではありません。あとでご紹介する国の機関の調査でも、中小企業の8割以上が「成功事例や活用事例の情報が十分に手に入っていない」と答えています。
そこでこの記事では、AI活用事例を業種別に並べ直しました。製造、建設、卸売・商社、士業、福祉の5業種について、当社（UMEO CREATE）が実際にお手伝いした会社と、公的な資料に載っている会社の例から、「その業種で、最初に手を付けた1つの業務は何だったか」 だけを抜き出しています。
先に結論を書きます。最初の1業務の「形」は、どの業種でもほとんど同じです。違うのは「何の書類か」だけでした。 製造なら注文書と見積、建設なら見積書、卸なら注文書、士業なら勤怠表、福祉なら勤怠と記録。自社の業種の欄を見れば、最初に探す書類が分かるようにまとめました。
AIに任せやすい仕事の5つの形（読み取る・下書きする・まとめる・探して照らす・答える）
この記事の目次（7項目）
AI活用事例が中小企業の「自分ごと」にならない理由
まず、全体の数字を2つの調査で見ておきます。
1つ目は、独立行政法人 中小企業基盤整備機構（中小機構）が2026年3月に公表した「中小企業のAI等の利活用に係る実態調査」です。全国の中小企業10,000社を対象にしたWebアンケートで、AIの導入状況に答えた会社は1,647社でした。
| 項目 | 割合 |
|---|
| AIを導入している（全社的に＋一部の業務で） | 20.4% |
| 導入を検討している | 18.6% |
| 「成功事例や活用事例などの情報が十分に入手できている」に当てはまらない | 83.3% |
| 「適切なベンダーや製品を選定する情報が十分にある」に当てはまらない | 79.8% |
| 公的支援として「導入事例などの情報提供」が必要 | 70.5% |
導入している会社は5社に1社。そして、事例の情報が足りていないと感じている会社が83.3% です。導入費用の助成（77.9%）に次いで、「事例を教えてほしい」という声が大きいことが分かります。
2つ目は、帝国データバンクの「生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）」です。こちらは有効回答10,312社で、生成AIを業務で活用している会社は34.5%でした。規模別では大企業46.5%、中小企業32.4%、小規模企業28.0%。業界別に公表されている数字は次のとおりです。
| 業界 | 生成AIを活用している会社 |
|---|
| サービス | 47.8% |
| 金融 | 38.6% |
| 不動産 | 34.9% |
| 運輸・倉庫 | 27.5% |
| 建設 | 26.4% |
ここで1つ、注意していただきたいことがあります。中小機構の20.4%と、帝国データバンクの34.5%は、比べられる数字ではありません。 前者は画像認識なども含めた「AI」を「導入している」会社、後者は「生成AI」を「活用している」会社を数えています。調査の対象も聞き方も違います。「導入率」は聞き方しだいで大きく変わるので、事例の記事で数字を見かけたら、どの調査の、何を聞いた数字かを確かめるようにしてください。
もう1つ、帝国データバンクの調査で見ておきたいのが、生成AIを何に使っているかです。1位は「文章の作成・要約・校正」で45.1%。2位の「情報収集」21.8%を大きく引き離しています。
つまり、いま世の中に出回っている活用事例の多くは「文章を書かせる」話 です。これは事務所の中でパソコンに向かう人には役立ちますが、現場で図面を見ている人、伝票を打っている人、利用者さんと向き合っている人からすると、「うちの仕事とは違う」と感じるのも無理はありません。
事例が自分ごとにならない理由を整理すると、次の3つです。
- 規模が違う。 専任のIT担当がいる会社の話は、兼任ですらいない会社には当てはめにくい
- 業種の区分が大きすぎる。 「製造業の事例」と言われても、板金と食品では仕事がまったく違う
- 「何に使ったか」ではなく「何を入れたか」で書かれている。 道具の名前が主語になっていて、どの業務のどの作業が減ったのかが見えない
この記事では、3つ目を逆にします。道具の名前は主語にせず、「どの業務の、どの作業か」で並べていきます。
業種が違っても、AIに任せやすい仕事の形は5つ
業種別の話に入る前に、共通の物差しを1つ持っておくと、あとが読みやすくなります。
当社がこれまでお手伝いしてきた仕事を、業種を外して並べ直してみると、AIに任せやすい仕事は次の5つの形に分けられました。
| 形 | 中身 | たとえば |
|---|
| 1. 読み取る | 紙・FAX・PDF・写真を、表のデータにする | 注文書、勤怠表、納品書、請求書 |
| 2. 下書きする | 決まった型の文章を、材料から起こす | 報告書、日報、メールの返信、案内文 |
| 3. まとめる | 長いもの・多いものを短くする | 会議の録音から議事録、過去のやり取りの要点 |
| 4. 探す・照らす | たくさんの中から探す、2つを見比べる | 過去の見積の検索、価格の比較、書類の差分 |
| 5. 答える | 決まった質問に一次対応する | 問い合わせ、予約の受付、社内の「あれどこ」 |
一方で、人に残る仕事もはっきりしています。値決め、最終確認、例外の判断、相手との関係づくり です。資格が必要な判断（電気工事士、税理士、社会保険労務士など）も、AIだけで完結させることはありません。
この表のうち、当社の事例で最初に成果が出たのは、多くが「1. 読み取る」でした。紙や別の画面にある数字を、人が見て打ち直している作業です。この点は、以前の記事 AIで最初に成果が出た業務は「転記」｜群馬で支援した6事例の共通点 で詳しく書きました。
今回は、その先の話です。「読み取る」が最初の一手になりやすいのは同じでも、読み取る書類は業種によって違います。 自分の会社では、それが何にあたるのか。業種ごとに見ていきます。
業種別のAI活用事例と、最初の1業務
業種別に見た、最初の1業務と人に残る仕事の一覧
ここからは5つの業種を順に見ていきます。当社の事例は、社名を出さず、業種でご紹介します。数字はいずれも、当社の 導入事例のページ に載せている、導入前後の作業時間をもとにした概算です。
製造業（金属加工・板金など）：検査より先に、事務の書類
製造業のAI活用というと、カメラで傷を見つける外観検査を思い浮かべる方が多いと思います。ただ、中小の工場で最初に手を付けやすいのは、現場ではなく事務所の中の書類です。注文書や伝票の入力、見積、社内の文書づくり がそれにあたります。
群馬県内の公的な資料に、分かりやすい例があります。群馬県が発行している「リスキリングかわら版」第14号（2025年12月の企業交流会のレポート）に、みどり市の精密板金の会社の取り組みが載っています。内容は次のとおりです。
- AIの活用で、図面管理、見積・文書作成、検査などの工数を大幅に削減
- 例として、見積作成は30から70%短縮、文書作成は2倍から3倍の速さに
- 取り組みの中身は、学習時間を週1時間程度確保する、活用事例を社内で共有する、メールや議事録の作成で積極的に使う、有料版の生成AIの利用ルールを決める、など
ここで見ていただきたいのは、数字よりも取り組みの中身です。挙げられているのは、メールや議事録の作成といった、どの会社にもある身近な文章で使う機会をつくること でした。特別な装置の話ではありません。なお、この数字は会社ご自身が交流会で発表された内容で、短縮の元になった時間は資料に書かれていません。
当社がお手伝いした群馬県の金属加工メーカー様の場合は、さらに手前から始めました。以前に社内でAIを試してうまくいかず、止まっていた会社です。ここでは何も開発せず、職人さん向けと事務の方向けに分けたAI勉強会を1回行いました。「週に1回5分だけ触る」「自社の図面を入れて試す」の2つに絞って終えたところ、止まっていた話がもう一度動き始めました。
製造業の最初の1業務は、注文書・伝票の入力か、見積の下書き。 社内に「AIは職人の勘に勝てない」という空気があるなら、その前に全員で同じものを見る場を1回つくるほうが早く進みます。
人に残るのは、値決めと、できる・できないの判断です。図面やお客様から預かったデータをAIに入れてよいかどうかも、先に決めておく必要があります。
建設・電気工事：見積書づくりを「人の頭の中」から出す
先ほどの帝国データバンクの調査で、建設は26.4%。公表されている業界の中ではいちばん低い数字でした。現場にパソコンがない、資格を持つ人の最終確認が必要、協力会社との書類のやり取りが多い、といった事情があります。
当社の事例は、群馬県の電気計装工事の会社様です。長く使ってきた見積システムが、パソコンのOSが更新されるたびに不具合を起こすようになっていました。
やったことは3つです。旧システムの操作をそのまま踏襲した見積の仕組みを、クラウドで動く形で作り直したこと。単価をマスタ（あらかじめ登録しておく一覧表のことです）として持たせ、拾い出しの手作業をなくしたこと。そして、旧システムにたまっていた過去の見積データを、AIで解析して新しい仕組みへ移したことです。
結果、見積1件あたり約60分かかっていた作業が、約5分になりました。
正直に書いておくと、この事例でAIが働いたのは「過去のデータを読み解いて引き継ぐ」部分です。AIが見積の金額を決めているわけではありません。金額を決めるのは、今も人です。
建設・電気工事の最初の1業務は、見積書づくり。 それも、AIに積算させるという話ではなく、過去の見積と単価を、誰でも引き出せる形に整えるところからです。見積が社長しか作れない状態については、見積が社長しかできない、を抜け出す3手順 にも書いています。
卸売・商社：FAXとPDFで届く注文書
卸売や商社の事務所で、毎日必ず発生している作業があります。得意先からFAXやPDFで届く注文書を、人が読んで、基幹システム（受注や在庫を管理する社内の中心のシステムです）へ打ち込む作業 です。
当社が月額の伴走でお手伝いしている産業機械商社様の支店では、この作業に毎日30分かかっていました。しかも、できる担当者が決まっていました。
最初から注文書に狙いを定めていたわけではありません。週に1回訪問し、業務を1つずつ棚卸しして、それぞれの所要時間を実際に測りました。その結果、いちばん時間がかかっていたのが注文書の転記だったので、そこから着手しています。スキャンするだけでデータになり、基幹システムへ渡せる形にしたところ、毎日30分が約5分になりました。 現在は、効果を確かめながら次の業務へ対象を広げています。
卸売・商社の最初の1業務は、注文書の読み取り。 最初につまずきやすいのは、得意先ごとに違う書式と、品番の書き方のゆれです。得意先を1社に絞って始めると、どこで読み違えるかが早く見えてきます。
人に残るのは、あいまいな行の確認と、欠品のときの代わりの提案です。
士業（会計・社労士事務所）：顧問先から届く勤怠表
会計事務所や社労士事務所の特徴は、同じ作業が、顧問先の数だけ発生する ことです。1件あたりの短縮が、そのまま件数ぶん積み上がります。
当社がお手伝いした会計・社労士事務所様では、顧問先から届く勤怠を、給与ソフトへ手で入力していました。100人規模の顧問先で約2時間。月初に作業が集中し、忙しい時期は残業になっていました。
そこで、勤怠のデータを給与ソフトが取り込める形へ自動で変換する仕組みを作りました。顧問先ごとに勤怠の書式が違うので、その違いは変換する側で吸収しています。100人分で約2時間かかっていた工程が、約5分になりました。 複数の顧問先で、毎月動いています。
士業の最初の1業務は、勤怠表から給与ソフトへの転記。 給与は金額を1円間違えても問題になる仕事ですが、だからこそ「元の勤怠表」という正解があり、AIや仕組みの出した結果を人が確かめやすい業務でもあります。
この業種で先に決めておくべきなのは、顧問先のデータの扱いです。どの情報を、どの道具に入れてよいのか。事務所としてのルールと、顧問先への説明を先に整えてから始めてください。手当や控除の例外、最終の確認は、人の仕事として残ります。
福祉（就労支援の事業所）：紙の勤怠と、月末の納品書
福祉の事業所は、利用者さんと向き合う時間がいちばん大切な仕事です。ところが実際には、記録と事務に時間を取られています。
当社の事例は、就労支援の事業所を運営する法人様です。群馬県と栃木県で、2つの事業所を運営されています。利用者さんの作業として製造を担っているため、受注から納品、請求までの管理業務が必ず発生します。
困っていたのは2つでした。納品書と請求の作業が月末に集中すること。そして、勤怠と送迎の点呼が紙で、月末の転記だけで月に5時間から7時間かかっていたことです。
納品書はAIで読み取り、手で入力する工程そのものをなくしました。勤怠と点呼は、紙からタブレットのアプリに移し、その場で入力すればそのまま集計されるようにしています。現場の方が使う画面は項目を絞り、指で押すだけで終わる形にしました。月に約6時間かかっていた転記作業は、ゼロになりました。
もう1つ、この事例でお伝えしたいことがあります。面談の記録については、当社は何も作っていません。すでに世の中にある文字起こしの道具を使うことをご提案しました。作らずに済むものは、作らない。 これも最初の1業務を選ぶときの大事な考え方です。
福祉の最初の1業務は、紙の勤怠・点呼の転記と、月末の書類。 利用者さんの情報は、特に配慮が必要な個人情報です。「AIに入れてよいもの・いけないもの」をA4の紙1枚に決めてから始めることをおすすめします。ルールの作り方は AI利用ルールは1枚でいい｜社員5人の会社が決める5項目 をご覧ください。
小売・店舗について、正直に書いておきます
「小売やお店の事例はないのか」と思われた方もいらっしゃると思います。
当社には、小売・店舗の業種で、公開のご許可をいただいて数字までお見せできる事例が、まだありません。そのため、この記事では見出しを立てて紹介することをやめました。数字のない事例を、あるように書くことはしたくないからです。
考え方だけお伝えすると、お店でも5つの形は同じです。手書きの台帳や注文のメモを表にする（読み取る）、SNSやお知らせの文章を起こす（下書きする）、よくある問い合わせに一次対応する（答える）。このうち、毎日必ず発生していて、時間を測りやすいものが最初の候補になります。
自社の「最初の1業務」を選ぶ3つの条件
最初の1業務を選ぶ3つの条件（必ず発生する・時間を測れる・人が確かめられる）
5つの業種を並べてみると、最初の1業務には共通の条件が3つありました。自社の業種が上になかった方も、この3つで選ぶことができます。
条件1. 毎日か毎月、必ず発生している
注文書は毎日届きます。勤怠は毎月締めます。月末には必ず請求書を出します。
たまにしか発生しない仕事は、最初の1業務に向きません。 年に1回の作業をAIで楽にしても、効果を実感できるのは1年後です。それまでに、使い方を忘れてしまいます。毎日か毎月、止めたくても止められない作業から選んでください。
条件2. かかっている時間を、今すぐ測れる
産業機械商社様の「毎日30分」、会計・社労士事務所様の「100人分で2時間」、電気計装工事の会社様の「1件60分」。どの事例にも、始める前の時間 があります。
これがないと、導入したあとで「楽になった気がする」としか言えません。当社自身、この数字を取らなかったために、たくさん作ったのに「成果が見えない」と言われた苦い経験があります。そのときの話は AI導入が定着しない原因｜誰も使わないのは道具のせいではない に書きました。
測り方は簡単で構いません。担当の方に「この作業、1回に何分くらいかかっていますか」と聞き、それに月の回数を掛けるだけです。
条件3. 間違えても、人がすぐ確かめられる
AIは間違えます。これは前提にしてください。
注文書の転記なら、元の注文書と見比べれば合っているかどうかが分かります。勤怠の転記なら、元の勤怠表があります。正解が手元にある作業は、AIの間違いを人が見つけられます。
反対に、値決めや、お客様への返事の中身のように、正解が1つに決まらない仕事は、最初の1業務にしないほうが安全です。そこは人の仕事として残してください。
業務を書き出すところから始めたい方は、AIに任せる仕事の見つけ方｜30分の業務棚卸し の手順が使えます。
業種別の活用事例を読むときの3つの注意
最後に、ほかの会社や記事の事例を読むときに、気をつけていただきたい点を3つ書いておきます。当社の事例を読むときにも、同じ目で見てください。
1つ目。誰が言っている数字かを見る。 事例の数字には、国や自治体の資料に載ったもの、会社ご本人が発表したもの、道具を売っている会社が発表したものがあります。売り手の発表が悪いわけではありませんが、うまくいった例が選ばれやすいことは頭に置いておく必要があります。この記事でも、どの数字がどこから来たものかを、末尾の出典に書きました。
2つ目。「何分が何分になったか」の、前の数字があるかを見る。 「30%短縮」とだけ書かれていても、元が10分なのか10時間なのかで、意味はまったく違います。元の時間が書かれていない事例は、効果の大きさを判断できません。
3つ目。自社と同じ規模かを見る。 帝国データバンクの調査でも、生成AIを活用している割合は大企業46.5%、小規模企業28.0%と、規模で大きな差がありました。業種が同じでも、IT担当が何人もいる会社のやり方は、そのままでは持ち込めません。
そして、当社の事例にも限りがあります。ご紹介した数字は、導入前後の作業時間をもとにした概算で、第三者が測ったものではありません。また、5つの業種といっても、それぞれ1社か2社の例です。「この業種なら必ずこうなる」という話ではなく、「同じ業種で、こういう始め方をした会社がある」という材料として読んでいただければと思います。
まとめ：業種別のAI活用事例で見るべきは「最初の1業務」
- 中小企業の83.3%が、成功事例や活用事例の情報が十分に入手できていない（中小機構 2026年3月公表の調査）
- AIに任せやすい仕事の形は5つ。読み取る／下書きする／まとめる／探す・照らす／答える
- 最初の1業務は業種で違う。製造＝注文書・伝票と見積／建設＝見積書／卸売・商社＝注文書／士業＝勤怠表／福祉＝紙の勤怠と月末の書類
- 選ぶ条件は3つ。必ず発生する／時間を今すぐ測れる／間違えても人が確かめられる
- 人に残るのは、値決め・最終確認・例外の判断・相手との関係
事例を探すときは、「どの道具を入れたか」ではなく「どの業務の、どの作業から始めたか」を見てください。自社の最初の1業務が決まれば、道具はそのあとで選べます。
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出典（2026年10月8日時点）
調査の数字は更新されます。最新の内容は、必ず一次情報でご確認ください。
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