中小企業がAIを活用して進化した業務改善の実践ステップと具体的な成功事例

はじめに

2025年現在、多くの中小企業がデジタル化やAI（人工知能）の導入による業務改善に挑戦しています。特に人材不足やコスト削減、業務効率化といった課題は、企業規模を問わず直面する重要なテーマです。しかし、AI導入前後でどのように業務が変わり、どんな実際の成果が生まれるのかは、具体的な実例が少なく、イメージが湧きにくいのが現状です。

本記事では、AI導入を検討する中小企業の経営者や担当者に向けて、「AI活用による業務改善の実践ステップ」と「導入前後でどのような変化が起こったのか」を、建築・リフォーム事業×AIに強みを持つHAREYA株式会社の知見も交えながら、わかりやすく解説します。

AIの基礎から導入時の注意点、事例ごとの具体的な成果、失敗しない進め方まで、実務に役立つ情報を盛り込みました。AIの本質を理解し、自社の業務改革に役立てたい方はぜひご覧ください。

AIとは何か―中小企業における基本的な定義と活用領域

AI（人工知能）とは、人間の知的な判断や学習、推論をコンピュータで再現する技術です。近年では、膨大なデータをもとに自動で最適解を導く「機械学習」や、画像認識・音声認識・自然言語処理といった分野が発展しています。
中小企業での活用領域は広く、例えば以下のような分野で効果が期待されています。

• 業務の自動化（RPAなど）
• 顧客対応のチャットボット
• 売上や需要の予測
• 在庫管理や発注最適化
• 建築・施工現場の進捗管理や安全監視

AIは「魔法の箱」ではありませんが、適切に使えば人手不足の解消、コスト削減、ミスの減少、意思決定の迅速化といった具体的な業務改善につながります。

AIの種類と選定ポイント

AIには様々な種類があり、主なものに「ルールベースAI」「機械学習AI」「生成AI」などがあります。

• ルールベースAI：決まった条件で自動処理を行う。例：RPA（定型業務の自動化）
• 機械学習AI：過去データからパターンを学び、予測や分類を行う。例：需要予測、画像認識
• 生成AI：文章や画像を自動で生成する。例：文書作成AI、設計提案AI

活用目的に合わせて、どのタイプのAIが自社課題の解決に有効かを見極めることが重要です。

AI導入による中小企業の業務改善がもたらす主な効果

AIを業務に取り入れることで、中小企業はどのようなメリットを得られるのでしょうか。具体的な効果は次の通りです。

• 作業時間の大幅短縮：データ入力や集計、定型の問い合わせ対応など、手間のかかる業務を自動化し、他の重要な仕事に時間を割けるようになります。
• ヒューマンエラーの削減：人手によるミスを減らし、正確な業務遂行が可能に。
• コスト削減：人件費や外注費を抑えつつ、同等またはそれ以上の成果を実現。
• データの有効活用：蓄積された顧客情報や売上データを分析し、営業戦略や商品開発に活かせます。
• 競争力の強化：業界他社との差別化要素となり、新規顧客の獲得や既存顧客の満足度向上にもつながります。

建築・リフォーム分野でのAI利用の特徴

例えばHAREYA株式会社のような建築事業者の場合、AIは「現場の進捗管理」「見積もり作成」「過去案件からの最適プラン提案」など、業務の多岐にわたって活用可能です。
特に人手不足やノウハウの属人化といった業界課題の解決に、AIは大きな役割を果たしつつあります。

AI導入前後でどのように業務が変わるか

AI導入の成否は、導入前の課題把握と導入後の効果検証がカギを握ります。
ここでは、AI導入の「ビフォーアフター」を具体的な流れで整理します。

導入前の課題	AI導入後の変化
受注・問い合わせ対応に時間がかかる	チャットボットや自動返信で、24時間即時対応が可能に
現場ごとに進捗管理が煩雑で、報告漏れが発生	進捗管理AIでリアルタイム把握・アラート通知が実現
見積もりや図面作成に専門知識が必要で属人化	AIが過去案件を分析し、類似案件の最適案を提案
営業戦略が経験頼みで効果が不透明	AIによるデータ分析で、ターゲットや訴求ポイントを明確化
人手不足で受注拡大に限界	業務自動化・効率化により、少人数でも多くの案件を対応可能に

定量的な効果測定のポイント

AI導入の効果を客観的に判断するには、導入前後で「作業時間」「コスト」「エラー件数」などを数値で比較することが有効です。
例えば：

• データ入力業務の所要時間が月40時間→10時間に短縮
• 見積もり作成のミス件数が1/4に減少
• 問い合わせ対応の即時率が30%→95%に向上

こうした定量的な指標を活用することで、投資対効果（ROI）を明確にできます。

事例1：建築業の見積作成自動化による業務効率化

建築・リフォーム業界では、見積もり作成に多くの時間と専門知識が求められます。
ある中小建築会社では、過去数年分の案件データをもとにAIを活用し、見積もりの自動作成システムを導入しました。

導入前の課題

• 担当者ごとに見積もりの内容や価格がばらつき、属人化していた
• 手作業での積算やチェックに多くの工数がかかっていた
• 繁忙期は見積もり作成が追い付かず、機会損失が発生していた

導入後の改善点と成果

AIによる見積もり自動生成では、案件概要や顧客要望を入力するだけで、過去の類似案件をもとに最適なスペック・コストを提案。

• 見積もり作成時間が1案件あたり平均3日→数時間に短縮
• 価格バラつきの減少により、利益率の安定化
• 担当者の負担軽減で、他の業務にリソースを割けるようになった

また、見積もり精度が向上したことで、顧客からの信頼度も高まり、受注率アップにもつながりました。

事例2：顧客対応チャットボット活用によるCS向上と業務負担の軽減

顧客からの問い合わせ対応は、どの業界でも業務負荷の大きい分野です。中小企業の多くが人員不足のなか、AIチャットボットの導入で業務改善を果たした事例があります。

導入前の課題

• 電話やメール対応が営業時間に限定されていた
• よくある質問（FAQ）への返答に多くの時間が割かれていた
• 対応遅延が顧客満足度低下の要因となっていた

導入後の改善点と成果

AIチャットボットをWebサイトに導入したことで、

• 24時間365日、自動で基本的な問い合わせに即時対応
• 担当者が必要なケースのみ個別対応に注力できるようになった
• 顧客からの「すぐに返答がある」という評価が向上

この結果、月間の問い合わせ対応時間は従来比40%以上削減され、担当者のストレスも大幅に軽減されました。

事例3：業務日報AI分析による現場マネジメントの進化

建築・リフォーム現場では、日報や作業記録の蓄積が重要です。しかし、紙やエクセルでの管理は集計や分析に手間がかかり、情報の活用が進まない課題がありました。

導入前の課題

• 日報内容が担当者ごとにバラバラで、全体の進捗や傾向が把握しにくかった
• データの集計・分析に多くの時間が必要だった
• 現場でのトラブルや遅延の早期発見が難しかった

導入後の改善点と成果

AIによる日報データ分析システムの導入で、

• 日報をスマートフォンやタブレット入力に統一、データベース化
• AIが日々の作業傾向や異常値を自動抽出し、進捗遅延やトラブルの兆候を早期アラート
• 現場全体の稼働状況や生産性をリアルタイムで把握可能に

結果として、現場管理コストの削減と、トラブル発生率の低下（導入前比30%減）が実現しました。

AI導入プロセスの全体像と実践ステップ

AIの業務活用は、闇雲に始めてもうまくいきません。計画的なステップを踏むことで、失敗リスクを最小限に抑えられます。
以下に、中小企業が実際にAIを導入する際の基本プロセスを示します。

1. 現状の業務課題を明確化する
2. AI導入の目的とゴールを設定する
3. 必要なデータや環境を整備する
4. パートナー企業やツールを選定する
5. 小規模なテスト導入（PoC）を行う
6. 効果検証を経て、本格導入・運用へ移行

現状課題の棚卸しとゴール設定のコツ

AI導入は「何となく便利そうだから」ではなく、自社のどの業務をどう改善したいのかを明確にすることが大前提です。
例えば「毎月の請求書作成が負担」「見積もりが属人化」「現場進捗が把握しきれない」など、具体的な困りごとを洗い出しましょう。

AI導入に必要なデータと準備のポイント

AIの性能は、もとになるデータの質と量に大きく左右されます。
中小企業がAI導入時に準備すべき主なデータは以下の通りです。

• 業務日報や作業記録
• 過去の見積もり・請求書・契約書データ
• 顧客対応履歴やFAQ
• 売上・発注・在庫データ
• 現場写真や図面データ（建築業の場合）

データ整備の実践手順

• 紙やエクセル管理の情報をデジタルデータ化する
• 入力フォーマットを統一し、データの抜け・重複を減らす
• 個人情報や機密情報の管理ルールを明確にする

データ整備は一朝一夕には完了しませんが、AI活用の土台となるため、早めに着手することが推奨されます。

AIツール・サービスの選定基準と注意点

AI導入では、自社開発もしくは外部サービス（SaaS型AIツールなど）の活用が考えられます。中小企業の場合は、初期投資を抑えやすいクラウド型サービスが主流です。

• 導入コスト：初期費用・月額費用・運用コストを明確に把握
• 自社業務との親和性：自社の業務フローに合ったカスタマイズ性
• サポート体制：導入時・運用時のサポートが充実しているか
• データ連携・セキュリティ：既存システムとの連携や情報保護の仕組み

導入企業の失敗例と対策

・「AIツールを導入したが、現場で使いこなせなかった」
→テスト導入や現場説明会を行い、現場の声を反映しながら本格導入する。
・「予想外の追加コストが発生した」
→導入前に契約条件や運用費用を細かく確認する。

AI導入時の社内浸透と人材育成の工夫

AI導入を成功させるためには、現場の理解と協力が不可欠です。
技術的な整備だけでなく、人材面での準備も重要となります。

• AI導入の目的やメリットを社内で共有
• 現場担当者への研修や操作体験会の実施
• 現場からのフィードバックを受けて設定や運用方法を改善
• AIによる「仕事の奪われ感」への配慮と、新しい業務への役割転換をサポート

社内コミュニケーションの具体策

AI導入は一部の担当者だけでなく、全社員に関わるテーマです。
定期的なミーティングや社内報で情報共有し、疑問や不安を早期に解消することが、スムーズな浸透に役立ちます。

AI導入のリスクと対策

AI導入にはメリットだけでなく、いくつかのリスクも伴います。事前に想定されるリスクとその対策を把握しておくことで、トラブルの発生を防げます。

主なリスク	対策例
データ流出や情報漏洩	暗号化・アクセス権管理の徹底、信頼できるサービス選定
AIの判断ミスやバイアス	定期的な結果検証、人の目によるダブルチェック体制
現場での使いづらさや抵抗感	現場意見の反映、段階的な運用スタート
期待した効果が出ない	導入前後のKPI設定と効果測定、段階的な改善

AI倫理と法的留意点

2025年現在、日本国内でもAI活用に関する倫理ガイドラインや個人情報保護法が強化されています。
AIによる判断や情報管理には、法令順守や説明責任を意識した運用が求められます。

AI導入のコスト構造と費用対効果の考え方

AI導入にかかるコストは、初期費用と運用費用に分かれます。主な項目は以下の通りです。

• 初期費用：ツール導入費、システム開発費、データ整備・移行費など
• 運用費用：月額ライセンス料、保守・サポート費、システム維持管理費

費用対効果を測る指標

投資対効果（ROI）を判断する際は、「どれだけの作業時間・人件費が削減できたか」「エラーやトラブルがどれだけ減ったか」「売上や顧客満足度がどれだけ向上したか」など、複数の観点で評価します。
例：

• 年間100万円のAI導入コストで、年間150万円分の人件費削減・売上増加が見込める場合、ROIは1.5倍

また、初期投資を抑えたい場合は、段階的な小規模導入から始める方法も有効です。

2025年以降のAI活用トレンドと今後の展望

2025年現在、AI技術はますます進化し、中小企業でも手軽に使えるサービスが拡充しています。
今後想定されるトレンドは以下の通りです。

• クラウド型AIサービスの多様化と低価格化
• 生成AIによる自動設計・自動文書化の高度化
• IoT連携による現場データのリアルタイム分析
• 中小企業向けの専門AIコンサルティングの普及
• AI人材育成サービスや研修プログラムの増加

今後は、AIの「部分最適」から「全体最適」へとシフトし、業務プロセス全体をAIでつなぐチャレンジが増える見通しです。
建築・リフォーム分野でも、設計・施工・アフターサポートまで一気通貫でAIを活用する動きが活発化しています。

HAREYA株式会社が提案するAI活用による建築業務の進化

愛知県豊橋市を拠点とするHAREYA株式会社は、建築・リフォーム事業とAI活用を組み合わせた次世代型の価値提供を行っています。

• 建築業務の一元管理AIシステム：現場進捗・在庫・発注・顧客管理をクラウドで統合
• 見積・設計自動化AI：自社の実務ノウハウを活かし、現場ごとに最適な提案を自動生成
• アフターサポートAI：顧客ごとに最適なメンテナンス・点検提案を自動化し、長期的な信頼関係を構築

また、専門用語を避けた相談しやすい対応や、地域密着ならではのフットワーク、現場の実情に即したAI導入サポートも強みです。
これまでの施工・現場管理の経験をAIに落とし込むことで、「単なるIT化」で終わらず、暮らしやビジネスの本質的な価値向上を目指しています。

中小企業が目指すべきAI活用の方向性

HAREYA株式会社の事例からも分かるとおり、AI活用は「業務の一部自動化」にとどまらず、「顧客満足度の向上」「人材活用の高度化」「持続可能な経営基盤の構築」へとつなげていくことが重要です。
中小企業ならではの柔軟さと現場力を活かし、AIを味方に付けた成長を目指すことが、これからの時代の競争力強化につながります。