AI導入でよく聞く4つの声
※4つの声は、私たちが商談・現場で実際に繰り返し聞いた言葉です。／「導入予定はない」61.0% 出典: 独立行政法人中小企業基盤整備機構『中小企業のAI等の利活用に係る実態調査』(2026年3月)・有効回答1,668社
調査データ｜売上高500億円以上の企業
大企業では、7割がもう使っている
生成AIを「活用中」と答えた企業の割合
43%
2024年春
56%
2025年春
71%
2026年春
売上高500億円以上の企業では、生成AIを「活用中」と答えた割合が71%。2年前の43%から伸び続けています。
生成AIを「活用中」と回答した企業の割合。出典: PwC Japanグループ「生成AIに関する実態調査」2024春〜2026春。対象=売上高500億円以上の企業の課長職以上（生成AI導入に関与する回答者）・2026年春調査の日本回答者932名。上の調査（中小企業対象）とは別の調査です。
大企業も、難しいことはやっていない
さらに大きい売上高1兆円以上の企業では、85.1%が生成AIを導入済みです（試験導入を含まない）。公表されている事例を見ると、使い方の中心はこの3つです。
読む
書類や図面を読み取り、転記・照合する
業務例: 納品書・請求書の転記、図面と仕様の照合
パナソニック コネクト: 図面と設計仕様の照合などに全社員1.18万人が利用。生成AI全体で2025年度に78.8万時間を削減（2026年7月公表）
探す
マニュアルや過去資料から必要な箇所を見つける
業務例: 作業標準書・過去の見積の検索
ANA: 整備・空港でのマニュアル検索。検索時間を約90%短縮（2025年10月公表）
書く
報告書・資料の下書きを作る
業務例: 日報・報告書・見積文面の下書き
三井不動産: 全社員約2,000人に生成AIを導入。DX部門で資料作成を約30%削減（2025年12月公表）
どれも、御社の毎日の業務にある動作です。
出典: JUAS「企業IT動向調査2026」（有効回答957社）。85.1%は売上高1兆円以上の企業セグメントの値（957社=調査全体の有効回答数）。／各社数値は公式発表より。78.8万時間は生成AI活用全体、30%はDX部門の数字です。
AI導入が止まる理由
動作は同じなのに、なぜ中小では進まないのか。
世の中の情報
- セミナー
- 事例記事
- ツール紹介
——どれも一般論
ここをつなぐ人がいない
「うちの場合、どこに効くのか」を仕分けする人
御社の業務
- 見積、検品、請求、日報…
——御社にしかない流れ
83.3%
「成功事例・活用事例の情報が十分に入手できている」とは言えない
79.8%
「ベンダー・製品を選定する情報が十分にある」とは言えない
83.3%・79.8%は、各項目に肯定的に回答しなかった企業の割合（同調査より算出）。出典: 独立行政法人中小企業基盤整備機構『中小企業のAI等の利活用に係る実態調査』(2026年3月)
私たちのやり方
「うちの場合、どこに効くのか」の仕分け——それを私たちがやります。外から提案するのではなく、中に入って作ります。
よくあるAI導入
私たち
現場に入って、実際の業務を隣で見る
帳票・画面・作業を担当の方と並んで見るから、一般論ではなく御社専用の答えが出ます。
提案する人と、作る人が同じ
できる・できないの判断が、実装経験からその場で出ます。別会社への伝言で内容がずれることがありません。
直し方まで教えて、引き継いだら出ていく
社員が自分で直せる状態を作って離れます。外注に依存しない形で終わります。
導入の5ステップ
業務診断
御社の業務を見て、AIが効く所と効かない所を仕分けます。簡易診断は無料。本番診断では業務を棚卸しして、導入の道筋を出します。
御社にお願いすること: 普段どおりに仕事をしていてください。
提案・デモ
診断の結果をもとに「何を作るか」をご提案し、動くデモをお見せします。
御社にお願いすること: 合う・合わないを率直に教えてください。
本開発
「効く所」から、御社の業務に合わせて必要な分だけ作ります。大がかりなシステムにはしません。データを外に出せない業務は、社内で動くローカルAIで作ります。
御社にお願いすること: ありません。作るのは私たちです。
テスト運用
できたものを実際の業務で使って確かめます。合わなければ直します。
御社にお願いすること: 実際の業務で試して、気づいたことを教えてください。
引き継ぎ
使い方と直し方を現場の方に引き継ぎます。自分で使える状態になるまで、離れません。
御社にお願いすること: 分からないことを、その場で聞いてください。
導入した、そのあとは
導入して終わりだと
導入直後は動く
AIは業務に合っている
業務が変わる
帳票・担当・製品が変わる
直せない
直すには外注。時間と費用がかかり、直されないまま使われなくなる
直し方まで引き継ぐと
並んで作る
エンジニアと社員が一緒に
直し方まで引き継ぐ
使い方だけで終わらせない
自分たちで直せる
業務が変わっても回り続ける
専任のAI担当を雇う話ではありません。今いる社員が、普段の業務のついでに使いこなせるようになるのが目指す形です。
CASE
私たちの実例
ここからの3件は、実際にやった仕事の話です。
私たちの実例 1｜製造業の企業様
現場の社員が、自分でアプリを作った
BEFORE
- ・「ITに詳しい社員がいない」
- ・担当は現場出身。ITは専門外だった
- ・記録は紙とExcel
↓
月1回1時間の講座と、週1の伴走で約1年
AFTER
その担当者が、業務アプリを自分で3つ作り、社内で使っている。
作ったアプリ:
私たちの実例 2｜導入テスト先の企業様（システム開発業）
3時間が、約15分になった
以前、別のツールで請求書の自動化を試み、精度が出ずに断念。取引先ごとにフォーマットが異なる請求書、毎月58枚で、人が手を動かす時間を実測しました。
手作業で
3時間
→
人の作業は
15分
（確認のみ・いずれも約）
58枚 全件
フォーマットばらばらの請求書を、ひと月分すべて処理
毎月繰り返す業務なので、この差が毎月続きます。
週1のサポートを受けながらのテスト導入で、約2ヶ月でこの状態になりました。
導入テスト先の企業様での実測。AI処理を含めた全体の所要時間は約30分。／（参考・一般調査）AIを導入した企業の83.2%が「業務効率化／作業時間の短縮」の効果を実感（複数回答）。出典: 独立行政法人中小企業基盤整備機構『中小企業のAI等の利活用に係る実態調査』(2026年3月)・AI導入企業の回答
私たちの実例 3｜香料メーカー様
調香AI、香料メーカー様で検証運用中
「うちの業務は特殊だ」という場合の例です。
勘と経験に頼る仕事ほど、その人が抜けると止まる。過去の知見も、あるのに探せない。
ベテランの勘を、検索して呼び出せるようにしました。
- ・「甘酸っぱい青春の香りを」——感覚的な言葉で、過去の近い処方を探せる
- ・要望から、新しいレシピの下書きを作れる
AIは社内のマシンで動きます。機密の処方データは、外に出ません。
AIが効かない業務もあります
「見てから答える」には、効かないとお答えする場合も含みます。
✕ 人が判断する仕事
承認や採否の判断は、AIに任せません。
AIが材料を揃え、決めるのは人のままにします。
✕ 毎回やり方が変わる仕事
決まった型のない業務は、自動化しても効果が出ません。
型のある部分だけを切り出します。
✕ 記録が残っていない仕事
紙にもデータにも残っていない業務は、AIが読む材料がありません。
この場合は、記録の残し方を整えるところから始めます。
明生ライジングについて
現場の課題から始める
ツールありきでなく、困りごとから出発する
お客様専用に、つくる
既製品の当てはめでなく、その現場に合わせて
根づくまで、伴走する
入れて終わりでなく、使えるようになるまで
- 会社名
- 明生ライジング株式会社
- 所在地
- 東京都江東区青海（お台場 the SOHO）
- 代表
- 式 明生
- 体制
- 4名
- 設立
- 2024年
- 事業
- ローカルAIの開発・AI導入支援・AI教育
まずは、業務を見せてください
1簡易診断
業務を見せていただき、AIが効きそうな場所の当たりをつけます。準備していただくものはありません。
2本番診断
業務を棚卸しして、導入の道筋を出します
3現場に入る
エンジニアが現場に入り、道筋を実行します