「AIは気になるけど、まだ様子見でいいだろう」
そう考えている経営者の方へ、厳しい現実をお伝えしなければなりません。すでに、AI導入の有無が企業の競争力を大きく左右するフェーズに突入しています。
この記事では、日本企業のAI活用が世界最下位クラスである現状、そして弊社株式会社AXが運営する「AX CAMP」を活用し、先行してAI導入した企業が手にした驚異的な成果を、具体的なデータとともにご紹介します。
※本記事は下記ホワイトペーパーの一部を公開しています。すべての資料をご覧になりたい方は以下から確認できます。
日本企業が直面する「AI後進国」という現実
1-1. 人材不足644万人時代の到来
2023年、日本の人材不足は約644万人に達しました。2025年1月時点では、正社員の人手不足を感じている企業は53.4%に上ります。
出典:帝国バンクデータ「人手不足に対する企業の動向調査(2025年1月)」
慢性的な人手不足は、もはや一時的な問題ではなく、さらに深刻なステージを迎えています。
しかし、ここに朗報があります。McKinsey Global Instituteの調査によれば、生成AIはホワイトカラー業務の60〜70%を効率化できるとされています。つまり、AIは深刻化する人材不足に対し、労働力を直接補う有力な解決策なのです。
出典:McKinsey Global Institute(2023)「The economic potential of generative AI: The next productivity frontier」
1-2. 世界最下位クラスの日本のAI活用率
ところが、日本のAI活用状況は驚くべき結果を示しています。
各国のAI活用率(2025年)
- 🇨🇳 中国:81.2%
- 🇺🇸 アメリカ:68.8%
- 🇩🇪 ドイツ:59.2%
- 🇯🇵 日本:26.7%
出典:総務省 2025年版 情報通信白書、ボストンコンサルティンググループ AI at Work 2025
労働人口が減少する日本こそ、本来AI活用が最も求められるはずです。しかし、実際の利用率は主要国の中で最低レベルなのです。
この”導入の遅れ”が、企業の成長スピードに決定的な差を生み始めています。
1-3. なぜ日本企業はAI導入が遅れているのか?
日本でAI導入が進まない理由は、主に3つあります。
理由1:新技術への慎重姿勢
失敗を避ける文化が強く、導入判断が遅れやすい傾向があります。「もう少し様子を見てから」という姿勢が、結果的に競合との差を広げています。
理由2:AI人材の不足
使いこなせる人材が少なく、導入しても定着しないという悪循環に陥っています。
理由3:過度なセキュリティ不安
情報漏洩リスクへの誤解が広がり、業務利用を制限している企業が少なくありません。
1-4. 第四次産業革命の本質
私たちは今、「第四次産業革命」の真っ只中にいます。
| 時代 | 革命 | 特徴 |
|---|---|---|
| 18世紀後半〜 | 第一次産業革命 | 蒸気機関の発明と機械化。工場制生産が広まり、生産性が飛躍的に向上 |
| 19世紀後半〜 | 第二次産業革命 | 電気・科学技術の活用。大量生産と大量消費が可能に |
| 20世紀後半〜 | 第三次産業革命 | コンピュータとインターネットの普及。生産工程のオートメーション化が加速 |
| 21世紀〜 | 第四次産業革命 | AI・IoT・クラウドの発展。リアルとバーチャルが融合し、超高効率化・超個別化へ |
第四次産業革命において、AIは「蒸気機関」や「電気」に匹敵する、産業構造そのものを変える革新です。
1-5. AI先行企業が手にした「圧倒的な競争優位」
すでに大手企業は、AI導入で成果を上げ始めています。
主要企業のAI導入成果
- 生成AIによる業務生産性向上で、1年で全社員18.6万時間の労働時間を削減(2024)
- セブン・イレブンが店内作業効率化を実現(2024)
- 問い合わせ対応やFAQ運用にかかる工数を最大70%削減(2025)
- Glicoグループが30%の社内問い合わせ対応を削減(2023)
- 社内問い合わせ対応業務で年間最大6.5万時間削減見込み(2024)
出典:各社プレスリリース、Neural inc. “AIコスト削減の成功事例まとめ(2025)
日本のAI活用は遅れている中、資金力のある大手企業はAI導入で工数削減や品質向上を実現し、競争優位を確立しつつあります。
未導入企業は、生産性・スピード・コスト構造で不利になるフェーズに入っているのです。
1-6. 経営者が直視すべき「分岐点」
今、企業は2つの道に分かれつつあります。
【AI未導入のままの企業】
- 慢性的な人手不足の固定化
- コスト増加 → 利益率の低下
- 競合との生産性ギャップ拡大
「少し落ち着いたらAIを学べばいい」と先送りしているあいだに、いまから学び始めた企業とのギャップは、後からでは埋められないレベルまで広がっていきます。
【AI活用企業】
- 工数削減と売上拡大の両立
- 差別化・サービス品質向上
- 価値創造に集中できる組織へ
事務・営業・マーケティング・カスタマーサポートなど主要業務を再設計。定型作業はAIに任せ、人は判断・提案・関係構築など付加価値の高い仕事に集中できる体制へシフトしています。
AI導入で経営者が知るべき「2つのスキル」と「3つのステップ」
2-1. AI人材に必要な「2つのスキルセット」
「AIツールを入れればいい」というのは大きな誤解です。AI導入の成否は、組織に適切なスキルが備わっているかどうかで決まります。
AIプロ人材には、大きく分けて2つのスキルセットが必要です。
【スキル1】AI基礎スキル
①AIの選び方
- 業務に最適なAIを選定する能力
- コスト対効果を見極める判断力
②プロンプトエンジニアリング
- AIから理想の出力を引き出すための指示設計スキル
- 試行錯誤を通じて精度を高める技術
【スキル2】エージェント設計スキル
①ワークフロー分解
- 業務全体を理解し、詳細に分解するスキル
- どこをAI化すべきか見極める分析力
②バイブコーディング
- 分解した業務をもとにAIエージェント(自動化システム)を設計・開発するスキル
2-2. 成功の方程式
AI基礎スキル × エージェント設計スキル = 圧倒的な成果
AI活用で最大の成果を出すためには、この2つのスキルが不可欠です。
2-3. AI導入を成功させる「3つのステップ」
多くの企業がAI導入に失敗する理由は、「いきなり全社導入」を試みるからです。成功企業は、必ず以下の3ステップを踏んでいます。
【STEP 1】現状業務の棚卸し
目的:AI化すべき業務を可視化する
- 自社の業務プロセスを部門・職種ごとに洗い出す
- 「ルールが明確」「データ量が多い」「繰り返しが多い」業務を特定
- 人手で回している定型業務を中心に、AI化候補と期待できる削減工数を整理
経営者の役割:
経営者自身が業務の棚卸しをリードすることで、「AI導入は経営戦略」というメッセージが全社に伝わります。
【STEP 2】必要スキルの習得
目的:現場で安全に使いこなせる人材を育成する
- AIツールの基本操作だけでなく、プロンプト設計、情報の扱い方、ガバナンスなどのリテラシーを習得
- ユースケースを通じて、「自分の業務でどう使うか」を具体的にイメージ
経営者の役割:
社員教育への投資を惜しまないこと。助成金(人材開発支援助成金など)を活用すれば、最大50〜75%の費用を削減できます。
【STEP 3】業務のAI化と運用定着
目的:小さく始めて成功体験を積み重ね、全社展開する
- 優先度の高い業務からAIを組み込み、小さく試して成果を検証
- 削減工数や品質向上をKPIで見える化
- 標準フローに組み込むことで、属人化させず全社へ横展開できる体制を整える
経営者の役割:
初期の小さな成功を全社に共有し、「AI化は可能だ」という文化を醸成すること。
2-4. AI導入で成果が出やすい職種トップ10
まずは成果が出やすい領域から始めることで、社内の成功事例を早期に作り、その後の全社展開につなげやすくなります。
AI活用で成果が出やすい業務の3つの特徴
- ルールや判断基準が明確な業務
- 正確さ・スピードが重要な業務
- 膨大なデータ処理を伴う業務
成果が出やすい職種10選
| 順位 | 職種 | 主な業務 |
|---|---|---|
| 1 | 一般・バックオフィス事務 | 書類作成、データ入力、日程調整、会議調整 |
| 2 | CS・コールセンター | 問い合わせメール・チャットの一次回答、FAQ作成 |
| 3 | インサイドセールス | 問い合わせ対応、顧客情報の要約、商談ログの要約 |
| 4 | マーケティング | LP文案・バナー文言案、SNS投稿案 |
| 5 | 人事・採用 | 求人票作成、スカウト文面作成、候補者情報要約 |
| 6 | 経理・会計・財務事務 | 請求書処理、仕訳候補の自動提案、レポート草案作成 |
| 7 | 法務・コンプライアンス | 契約書のドラフト・レビュー支援、条文の比較 |
| 8 | 広報・IR | プレスリリース作成、ニュースレター作成、社内報 |
| 9 | 購買・調達・物流管理 | 見積もり比較表作成、条件整理、発注データの集計 |
| 10 | 企画職・コンサルタント | 市場調査サマリ、アイデア出し、企画書作成 |
2-5. 経営者が今すぐ決断すべき理由
AI導入の成否は、”どれだけ早く学び始めたか”で決まります。
なぜなら、AI活用のノウハウは一朝一夕では身につかないからです。先行企業は、今この瞬間も試行錯誤を重ね、ノウハウを蓄積し続けています。
1年後、3年後を考えたとき、今日始めた企業と、まだ「様子見」をしている企業の差は、取り返しのつかないものになるでしょう。
先行企業が手にした「驚異的な成果」5つの実例
ここからは、株式会社AXのAI研修カリキュラムであるAX CAMPを通じて、実際にAI導入で成果を上げた5社の事例を、具体的な数字とともにご紹介します。
事例1【マーケティング】月間1,000万impを、1日わずか1時間で達成
クライアント情報
C社(SNSマーケティングを主軸とした広告代理事業)
事業責任者 N氏(匿名)
課題
- SNS運用に1日3〜4時間を費やす一方、AI活用は一部の管理職にとどまり、現場メンバーには浸透していなかった
- 一部のエース人材に頼りきりで、属人化が進行
- スケールに限界を感じていた
実施内容
- 非エンジニアだけのチームで、テキスト系SNS運用を完全自動化
- PythonとAPIを活用し、ネタ収集〜リライト〜自動投稿までを行うシステムを内製化
成果
| 指標 | Before | After | 削減率 |
|---|---|---|---|
| 工数 | 100h/月 | 60h/月 | 71%削減 |
| 費用 | 32万円/月 | 12万円/月 | 62%削減 |
| 稼働時間 | 3〜4時間/日 | 1時間/日 | 75%削減 |
※費用は業務のマネージャークラス平均時給から計算
追加成果
月間1,000万インプレッションを安定的に獲得できるように
「これまでSNS運用は一部のエースに頼りきりでしたが、伴走支援で非エンジニアだけでも自動化システムを内製できました。今ではSNSに限らずCSや他の業務でも、AIを前提に新しい挑戦が生まれています。」
実績インタビューnote：月間1,000万impを自動化！C社でAI活用が当たり前の文化になった背景とは？
事例2【カスタマーサポート】月100h以上の”ムダ業務”をカット
クライアント情報
エムスタイルジャパン株式会社(美容健康食品・化粧品のD2C事業)
経営企画部 谷崎 昭平氏
課題
- 対応後の処理内容を担当者が目視で確認
- ヒューマンエラーが多発
- ルーティン作業に貴重な時間が奪われていた
実施内容
- 非エンジニアの社員がGASやスクリプトを自作
- コールセンターの通話履歴チェック(月16時間)をはじめ、複数業務を自動化
- 通話履歴と処理内容を自動でスプレッドシートに集約
成果
| 指標 | Before | After | 削減率 |
|---|---|---|---|
| 工数 | 16h/月 | 0h/月 | 100%削減 |
| 費用 | 4.8万円/月 | 0円/月 | 100%削減 |
※費用は業務のマネージャークラス平均時給から計算
「何か非効率な業務を見つけると、『あ、それGASでやろうよ』という声が自然と上がるようになりました。月100時間以上のムダ業務を削減しながら、社員発の改善アイデアが次々と生まれています。」
実績インタビューnote：月100時間以上の“ムダ業務”をカット！エムスタイルジャパン社が築いた「AIは当たり前文化」の軌跡
事例3【バックオフィス】年間360万円の人件費削減
クライアント情報
WISDOM合同会社(ショート動画を強みとする広告代理店)
代表 安藤 宏将氏
課題
- 広告運用や撮影案件ごとに、役者・カメラマンとのアポイント調整を担当者が毎日2時間かけて手作業で対応
- 人を増やそうにも、採用コストが重荷に
- スケール時のボトルネックになっていた
実施内容
- LINEボット × AIエージェントによる日程調整の自動化
- 候補日の提示〜確定〜リマインドまでをシステムが代行
- メンバーは広告戦略やクリエイティブ企画といったコア業務に集中できるように
成果
| 指標 | Before | After | 削減額 |
|---|---|---|---|
| 工数 | 40h/月 | 0h/月 | 100%削減 |
| 年間コスト | 180万円/名 × 2名 | 0円 | 360万円削減 |
※採用予定2名分の業務をAIが代替
「AIの文化が形成された今では『作業する人で終わってはいけない』という意識が組織全体に広がり、採用コストを抑えながら、より創造的な業務に時間を振り向けられる体制づくりが進んでいます。」
実績インタビューnote：採用予定2名分の業務をAIが代替！WISDOM社、毎日2時間の調整業務を自動化
事例4【採用】採用の3度手間をゼロに、内製化の連鎖へ
クライアント情報
株式会社ttt(有料老人ホームを18施設運営)
人事部 AI推進責任者 稲田 笙吾氏
課題
- 応募者情報をスプレッドシートへ手入力
- Google Chatで各施設に連絡
- Google カレンダーに面接予定を登録する“3度手間”
- 採用担当者の負担が慢性的に高い状態
実施内容
- 採用業務に必要な「入力・通知・日程調整」をワンシステムに統合し、事務作業をゼロに
- 応募管理〜カレンダー連携まで自動化
- 日程変更もシステムを更新するだけで関係者全員に自動反映
成果
| 指標 | Before | After | 削減率 |
|---|---|---|---|
| 工数 | 24h/月 | 0h/月 | 100%削減 |
| 費用 | 7.2万円/月 | 0円/月 | 100%削減 |
※費用は業務のマネージャークラス平均時給から計算
「『自分たちの手で仕組みを作る』文化が社内に生まれました。今では、営業や教育など他部門でも内製プロジェクトが立ち上がり、介護現場の働き方そのものを変える取り組みへと広がっています。」
注目ポイント:
AI導入の成功は、単なる業務効率化にとどまらず、「自分たちで改善する文化」を組織に根付かせる効果があります。
実績インタビューnote：採用の“3度手間”をなくすツールを内製！ttt社が実現した、介護現場を変える生成AI活用
事例5【新規事業開発】スキルゼロから半年で、販売できるシステムを開発
クライアント情報
株式会社MC(飲食店経営、ソフトウェア開発など)
代表 氣賀澤 暢真氏
課題
- コールセンターと飲食が主力の中、AIの進化で「このままでは事業がなくなる」という危機感
- プログラミング経験ゼロで、外注に頼るしかなかった
- ソフトウェア事業への参入は夢のまた夢だと思っていた
実施内容
- コーディング未経験の社員がAIとの壁打ちだけで、販売レベルの予約システムを半年で内製化
- 外注依存から脱却し、ソフトウェア開発という新規事業へ参入
成果
| 項目 | Before | After |
|---|---|---|
| 事業領域 | コールセンター・飲食 | ソフトウェア開発事業を追加 |
| 開発体制 | 外注依存(高コスト) | 内製化(低コスト) |
| AIの位置づけ | 脅威 | 事業拡大のパートナー |
「危機感から始まったAI学習でしたが、未経験の社員でもAIとの対話だけで予約システムを開発できたことで、『自社にもソフトウェア事業ができる』という確信を得ました。」
注目ポイント:
この事例が示すのは、AI活用は既存事業の効率化だけでなく、新規事業創出の可能性も秘めているということです。
実績インタビューnote：コーディング未経験者が半年で業務システムを開発・販売。MC社が明かす、AI人材育成の最短ルート
【5事例から見える3つの共通点】
これら5つの成功事例には、明確な共通点があります。
共通点1:非エンジニアでも内製化できている
すべての事例で、プログラミング経験のないメンバーがAI化を実現しています。「エンジニアがいないから無理」という言い訳は通用しません。
共通点2:小さく始めて、大きく広がっている
いきなり全社導入ではなく、特定の業務から始め、成功体験を積み重ねて全社展開しています。
共通点3:組織文化が変わっている
単なる業務効率化にとどまらず、「自分たちで改善する文化」が組織に根付いています。これこそが、AI導入の最大の効果かもしれません。
まとめ：経営者が今、取るべきアクション
AI未導入は、もはや経営リスク
この記事でお伝えした通り、AI導入の有無が企業の競争力を大きく左右する時代に突入しています。
3つの事実
- 日本のAI活用率は世界最下位クラス(26.7%)
- 先行企業は年間数百〜数千万円のコスト削減を実現
- AI導入の成否は「どれだけ早く学び始めたか」で決まる
「様子見」のコストは想像以上に高い
AI導入を先送りにすることの機会損失を、具体的に計算してみましょう。
仮に、月100時間の業務をAI化できる場合
- 時給3,000円(マネージャークラス) × 100時間 = 30万円/月
- 年間:360万円の機会損失
3年先送りにした場合:1,080万円の機会損失
さらに、先行企業との競争力格差は、金額では測れない価値があります。
先行者利益は確実に存在する
AI活用において、先行者利益は確実に存在します。
先行企業が手にするもの
- 社内にAI活用のノウハウが蓄積される
- 競合よりも早く生産性が向上し、価格競争力が高まる
- 優秀な人材が「AI活用企業」として興味を持つ
- 顧客から「先進的な企業」として評価される
今日から始められる3つのステップ
STEP1:現状業務の棚卸しを始める(所要時間:1週間)
どの業務がAI化できそうか、社内で洗い出しを始めましょう。
STEP2:小さく始めて成功体験を作る(所要時間:1〜2ヶ月)
いきなり全社導入ではなく、特定の部門・業務から始めることで、早期に成果を出せます。
STEP3:AI人材育成と伴走支援を検討する
自社だけでの導入が難しい場合は、専門家の伴走支援を受けることで、成功確率を高められます。
法人向けAI研修
AX CAMP 無料資料
おわりに：AI導入は遅かれ早かれやらなければならない
AI導入は、もはや「やるか、やらないか」の選択ではありません。「いつ始めるか」だけの問題です。
先行企業が手にした圧倒的な成果を見て、「うちもやらなければ」と感じた経営者の方は、今日がそのスタートラインです。
1年後、3年後の自社の姿を想像してください。
AI活用で生産性が飛躍的に向上し、社員が創造的な仕事に集中できる組織。それとも、人手不足とコスト増に苦しみ、競合に後れを取る組織。
どちらを選ぶかは、今日のあなたの決断次第です。
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