令和 4 年度「中小企業経営診断シンポジウム」受賞論文発表【第 1 分科会日刊工業新聞社賞受賞論文】

AI（人工知能）を活用した業務効率化と DX 推進の取組
松本宏之

山口県中小企業診断協会
題解決ができないだろうか」との要望をいただい

1 ．経営革新支援の背景と企業概要

た。

ある地方都市で2015年に創業した S 社は，建築

そこで私は，図表 2 のような流れで AI 開発のリフォーム業と不動産業を営む。歴史的・建造物プロジェクトを進めてみてはどうかと，社長と従的な価値は高いが， 現在使用されていない古民業員が出席する会議で提案した。特に，次の 3 点家・マンション・一般住宅を，現代的で使いやすが重要である旨を伝えた。

くリフォームする「リノベーション」を得意とす①と②で入念に準備した後，アプリケーシる。また，リノベーションにより古くから残る街ョン開発（③）を行う。

並みの風景を残し，地域の再生を目指すことを設①〜③の各プロセスで入念に成果物の評

立以来のミッションとしている。

価をする。

数年前，データ解析と AI プログラミングを得①〜③の各プロセスの成果物が満足でき意とする私が登壇したセミナーに S 社社長が参加なければ，次のプロセスに進むべきではなされたことをきっかけに，S 社の支援をするに至い。たとえば，②「AI モデルの構築」で十った。S 社は創業以来，順調に売上を伸ばしてい分な精度が出なければ，③「AI 搭載アプリるものの，マーケティングコストも増大しており，ケーションの開発・運用」プロセスに進むコスト圧縮が当社の課題であった（図表 1 ）。社

べきではない。

長より，「今後もわが社が生き残るためには，マこの場で，あるベテラン従業員から「AI が当社ーケティング業務を効率化させ，今の人員で収益の業務に役立つなんて，考えられない」と否定的の拡大を図る必要がある。AI を活用し，当社の課な意見が寄せられた。しかし，社長からは「ぜひ進めましょう」との強い言葉をいただけた。こう図表 1

S 社の売上とマーケティングコストの推移
19/ 9 期

20/ 9 期21/ 9 期

売上100.0

106.4

114.3

マーケティングコスト

100.0123.1

133.0（注）売上・マーケティングコストはそれぞれ 19/ 9 期を100とした指数とする。

図表 2①
AI導入のための事前診断

AI 導入のための支援フロー②AIモデルの構築③AI搭載
アプリケーションの開発・運用

して，2020年10月頃より S 社の AI を活用した DX推進プロジェクトは始まった。

2 ．AI 導入のための支援フロー
支援フロー①：AI 導入のための事前診断
このフェーズは AI モデルを構築する前段階であり，AI で解決したい S 社の課題を特定し目標を設定する「課題抽出と目標設定」と，どのようなAI モデルの構築が可能かを検討する「AI モデル導入の事前診断」を行った。期間は2020年10月から約11か月間であった。

企業診断ニュース

2023．1

13

課題抽出と目標設定：まず，S 社のマーケティン

図表 3

グ業務と言われている古民家リサーチ業務を対象

業務フローと 1 物件当たり工数（h）No.

工程

単純作業

1○10務をしているのかを洗い出し，業務日誌から業務古民家（物件）の情報収集

2

当該物件のリサーチ・分析◎

29に，担当従業員と一緒に，具体的にどのような業の平均工数を割り出した（図表 3 ）。この結果，

3

現地調査

図表中の「 2 ．当該物件のリサーチ・分析」は，

4購入決定検討会議

デスクワークでの単純作業の割に作業工数が多い

5

購入手続き

工数（h）

24
4○4ことがわかり，また従業員らもこの作業に面白み
図表 4を感じていなかった。そのため，皆の意見で「この作業を AI で効率化させよう」と決定した。さらAI モデル導入の事前診断シート

ディスカッション項目に社長からは，「可能な限り従業員の単純作業はAI モデルのアウトプット減らし，今後はよりクリエイティブな仕事ができ決定事項〈数値予測・グルーピング〉

ターゲットデータについてる環境を整えよう」という意志が示され，当該業

データ内容

アパートの入居率データ

務の平均作業工数を 5 時間以内に削減するというデータの粒度（単位）市区町村単位目標が掲げられた。

学習データについて
国勢調査データ

AI モデル導入の事前診断：次に，AI モデルの構築利用できそうなデータ可否や課題解決への寄与の可否を紙面上で診断し経済センサスデータ
住宅・土地統計調査データた。具体的には，図表 4 にある「AI モデル導入のデータベース化の難易度事前診断シート」を経営陣や担当従業員とともにターゲットデータの出所 〈社内・公開・別途取得〉ディスカッションし，埋めていった。

学習データの出所

ここで重要なことは，機械的にシートを埋める〈社内・公開・別途取得〉ことではなく，従業員が議論を通じシートを埋める過程で，活用できそうなデータのアイデア出し

ベーション向上は，まさに中小企業診断士が得意やデータへの知見を深め，さらに AI 導入により，とするところである。そのため，このフェーズで実際の業務を効率化させるモチベーションを向上

は中小企業診断士が積極的に中心的な役割を担い，させることである。議論を通じ，経営陣やベテラAI 導入を支援することが期待される。

ン従業員の思考方法を掘り起こすと，物件調達でまた，私の経験上，上述の「AI モデル導入の事最も重視すべき指標は「将来のその地域のアパー前診断シート」が記入できれば，おおむね何らかトの入居率」であることがわかった。そこで，今の AI モデルは構築可能である。AI 構築業者に依回構築する AI モデルは，将来の対象エリアの入頼する前に，担当診断士と従業員がこのプロセス居率を予測することで決定した。この議論を機に，を実施すれば，効率的に AI 導入の可否を判断で

AI 導入に否定的だったベテラン従業員からも，きる。

「AI でそんなことができるんですか？何か面白いものができそうで，わくわくしますね」と前向支援フロー②：AI モデルの構築

きな意見が出たのは印象的だった。

このフェーズでは，システムに搭載する AI モ

このフェーズで中小企業診断士に期待されるこデルを構築し（モデル構築），モデルの予測精度と：このフェーズで重要なことは，AI で解決すべを検証（性能評価）した。期間は2021年 9 〜10月

き課題を，社長や従業員の感覚ではなく経営資料頃まで約 2 か月間であった。

等から論理的に導くこと，メンバーとディスカッモ デ ル 構 築： こ こ で は， 私 が プ ロ グ ラ ミ ン グ

ションを通じプロジェクトのモチベーションを高（Python 言語）により AI モデルを構築した。モ

めること，である。信じられないかもしれないが，デルは市区町村単位で，将来の入居率を予測する。

AI 技術者でも，AI で解決すべき経営課題が何な

たとえば，「決定木」というモデルの出力は図表のかを経営資料から論理的に導いているケースは5 の樹形図で，「人口規模 4 万人未満の市区町村は，稀である。一方，経営課題の抽出と従業員のモチ

不動産関連企業が292社以上あれば， 5 年後の入14

企業診断ニュース

2023．1

図表 5決定木という AI モデルの予測結果（抜粋）

果は，全モデルで目標以上の予測精度であり，統計的に十分な精度であった。
このフェーズで中小企業診断士に期待されること：このフェーズでは，たま
たま私が AI モデルの構築を行ったが，担当診断士がモデルを構築することは稀であろう。むしろ，ここでは担当診断士は中立的な立場で，ビジネスの観点から，モデルの性能評価を行うセカンドオピニオンとして振舞うことが期待される。なぜなら，モデル精度は必ずしも統計的側面だけで評価するもの

図表 6ではなく，ビジネス的側面から評価す開発したアプリケーションることも重要だからである。ごく少数のサンプルから得られた結果が統計的に有意ではな
くとも，同じ結果を当該市場全体の金額ベースで試算した場合，ビジネス的には有意であることはしばしばある。たとえば，担当診断士は，検証用データをモデル構築業者に渡さずに保管しておき，性能評価をする当日に担当診断士がモデル構築業者にその場でデータを渡し，皆で予測精度を確認すれば，モデル構築業者による不正防止につながる。また，ビジネス上，予測精度に満足できなかった場合は，担当診断士は勇気を持って撤退を進言することも重要である。
支援フロー③：AI 搭載アプリケーションの開居率が90％以上である確率が高い」などのわかり発・運用開発したアプリケーションは，図表 6 の画面で，やすいルールを示す。このルールを社長に報告した際，「この業界に20年以上いるが，そんなルーPC 及びスマートフォンから従業員全員が操作でルに全く気付かなかったし，おそらく，日本中のきるようシステムを構成した。開発期間は2021年

建設・不動産の専門家の誰も気付いていませんよ。

11月〜2022年 1 月頃まで約 3 か月間であった。AIでも，言われてみれば確かに納得できるなぁ」とによる 5 年後の入居率予測値が目標値を超えた場非常に感動されていた。

合，画面には「★」マークが記される。従業員は性能評価：今回利用した入居率データは，総務省検討中の物件の購入仮判断を，AI によりほんの数統計局の「住宅・ 土地統計調査」 の H.15，H.20，秒でできるようになった。
また，これまでは各種国勢調査・経済センサス，H.25，H.30の 4 回分だった。この際，AI の学習には直近の H.30のデータはあえて使わず，検証用と住宅・土地統計調査等の出所の違う膨大なデータして残しておいた。例えるなら，診断士試験におを毎回手作業で収集していたが，このアプリケーいて，直近 1 年分の過去問は学習教材としては使ションではそれらの統計データを，市区町村をキわず残しておき，一通り学習した後に，その過去ーに横連結させビッグデータ化することで，瞬時問を模擬試験として利用し，実力を検証するのとにレポート化できるようになった。開発後は従業似ている。この残しておいたデータによる検証結員への操作説明を行い，本アプリケーションの効

企業診断ニュース

2023．115

果的な活用法について，皆でディスカッションをな効果も見られた。

重ねた。ある従業員は，「こんな AI を使いこなせ4 ．AI を活用し，地域の街並みと景色の再生を目指す

るなんて，とんでもない魔法使いがバックにいる気分ですね」と驚いていた。
このフェーズで中小企業診断士に期待されるこS 社が AI を導入してからまだ 1 年にも満たないと：一般的にシステム構築業者は，操作説明は得が，日々の業務の改善と品質向上に，AI は間違い意でも，どのように AI を活用すれば実務で成果なく貢献している。現在，単純作業から解放されを出せるのかまで指導・提案できるケースは稀でた従業員は，本来やりたかったリノベーションのある。担当診断士は，経営陣や現場従業員からさ工務作業等，クリエイティブな仕事で非常に忙しまざまな AI 活用法のアイデアを傾聴し，議論とくしている。S 社のミッションである「リノベーコーチングを重ねながら継続支援をすることが望ションによる地域の街並みと景色の再生」の実現まれる。に，今回導入した AI は少なからず貢献していると感じている。

3 ．平均24.5時間の業務時間削減

5 ．AI 導入時に期待される，中小企業診断士による伴走支援

アプリケーション導入後の約半年間で遂行した「当該物件のリサーチ・分析」業務から作業時間の平均を集計したところ（図表 7 ），対象業務のわが国の AI 導入状況は，中国・米国・欧州主要工数は約24.5時間の削減が認められた。平均する国を下回っている（出典：「令和元年版 情報通信と4.7時間で対象業務を行っていることになり，白書」p65，総務省）。また，企業が AI 等のシステ最初に掲げた「 5 時間以内に」の目標は達成できムを導入しない理由の 2 位に「使いこなす人材がた。今回の DX 推進による効率化の対象業務であいないから」といった調査結果があり（出典：「令る「当該物件のリサーチ・分析」は，膨大な公開

和 2 年版 情報通信白書」p347，総務省），AI 人材データをインターネット上で収集するなど，PCの不足は AI 導入の妨げの要因の一つと言える。

による単純作業であり，システム化によって効率AI 人材が不足する日本で，S 社の事例では，中化しやすい業務であったことも，成果の出た要因

小企業診断士が AI 導入支援の一翼を担える可能である。あるスタッフからは，「リサーチした物性を示すことができた。担当診断士は決して IT件を，役員出席の検討会議に上げるべきかどうかに精通せずとも，またプログラミングができなくを個人で判断するのって，ものすごい重圧やストともよい。なぜなら，中小企業診断士が得意とし，レスがかかっていたんですよ。実は，作業自体は経営力再構築伴走支援モデルの三要素にもある，終わっていても，いろいろ迷ったりすることがあ

多種多様な支援手法による課題分析，対話と傾聴って，購入検討の仮判断が自分ではなかなかできに基づく解決策の導き，モチベーションの向上等なかったんです。それが，AI の判断によって，自のコンサルティング手法は AI 導入に不可欠だか信を持って物件を検討会議に上げることができるらである。日本の AI 人材の不足を中小企業診断ようになったので，これまでの重圧が本当に軽減士が補い，中小企業の AI 導入が進むことを切にされました」といった意見が寄せられた。S 社に期待する。

おける DX 推進効果は工数削減といった定量的な効果に加え，作業ストレスの軽減といった定性的
図表 7

AI 導入効果
対象業務平均工数（h）

DX 取組前1629.2

DX 取組後

4.7

削減工数

24.5

削減率

84.0％
企業診断ニュース

2023．1