ISSN 1883-5937

日本公庫総研レポート No.2019-5
２０１9年12月

中小企業でも始まるAIの活用

総合研究所

はしがき近年、わたしたちの身の回りには、AI（Artificial Intelligence：人工知能）を利用した製品やサービスが増えている。音声通訳機、運転支援機能のある自動車、言葉を聞いて家電の操作や情報の検索をしてくれるスマートスピーカー、スマートフォンの顔認証機能、インターネット通販サイトのレコメンデー
ション（推薦）機能など、例を挙げれば切りがない。
この背景には、「機械学習」と呼ばれる AI 技術が発達したこと、インターネットが普及し、さまざまなデータを利用しやすくなったこと、コンピューターの処理能力が向上し、大量の計算を素早く実行できるようになったことがある。これらの結果、AI の能力や精度が実用レベルに達し、社会への「実装」が可能になったのである。
AI の活用方法は、製品の差別化や高機能化にとどまらない。AI は、人間のような知的作業を行うコン
ピューター・システムであり、これまで機械化できなかったさまざまな作業を実行できる。企業が AI を使
えば、従業員の業務遂行をサポートしたり、従業員を単調な作業から解放したりできるほか、これまでよくわからなかった、仕事の成果や問題点を「見える化」することもできる。実際、大企業はもとより中小企業でも、AI を活用する例がみられるようになってきた。とはいえ、AI を活用する中小企業はまだ少ない。そこで本レポートでは、ヒアリングを通して、中小企業における AI 活用の実態を探っていく。
第 1 章では、中小企業が抱える経営課題、本レポートで取り上げる AI について説明したうえで、AI の活用方法を整理する。第 2 章では、ヒアリング要領を述べた後、AI の導入に取り組んだ中小企業 4 社の事
例を紹介する。第 3 章では、AI 導入の副次的効果と必要な政策的支援を提示する。
本レポートをまとめるに当たり、東洋大学経済学部・安田武彦教授にご指導いただいたほか、多くの企業の方々に調査にご協力いただいた。ここに記して感謝したい。また、ありうべき誤りはすべて筆者個人に帰するものである。
（日本政策金融公庫総合研究所

佐々木 真佑）

目
第1章

次

中小企業経営と AI
1

2

第2章

1

経営への利用が期待される AI

1（1）中小企業が抱える経営課題と AI

1（2）本レポートで取り上げる AI

2

AI の活用方法

3（1）従業員の支援・代替

3（2）見える化

3（3）AI を利用した製品・サービスの開発

3

中小企業の取り組み事例

5

1

ヒアリング要領52

事例企業の紹介

5

事例 1

㈱澤田棉行

6

事例 2

㈱共進

10

事例 3

㈱マイ・マート

14

事例 4

㈱クレスト

18

第3章

AI 導入の副次的効果と政策的支援

21

1

従業員の意欲を高める AI

21

2

期待される政策的支援

21（1）パートナー探しを支援する仕組みの構築

21（2）パッケージ製品の活用・開発支援

22（3）地域・業界レベルでの AI 活用の促進

23

第1章

中小企業経営と AI

図－１

1

中小企業における AI の認知・活用状況（単位：％ ）
知っていて、既に活用している （ｎ＝3,997）
1.2
知らない
4.9

経営への利用が期待される AI（1）中小企業が抱える経営課題と AI
わが国は、人口の減少や高齢化、世界経済における地位の低下といった構造的な問題に直面している。その結果、日本の企業は、生産性の向上、
人手不足対策、働き方改革、新事業の開発、技能

聞いたことはあるが、知っているが、活用はしていない
活用はしていない
37.2
56.7の承継など、いくつもの課題を抱えている。これ
らの課題は大企業にも共通するが、人材や資金など経営資源の制約が大きい中小企業では、より深刻である。
企業が抱える経営課題を達成するのに役立つと

資料：三菱 UFJ リサーチ＆コンサルティング㈱「人手不足対応に向けた生産性向上の取組に関する調査」（2017年12月、中小企業庁委託）期待されているのが、AI（Artificial Intelligence：人工知能）である。政府も、2019 年 6 月に閣議決を受けて実施した「中小企業の成長に向けた事業定した「経済財政運営と改革の基本方針 2019」

戦略等に関する調査」2 により、AI やビッグデータ、

で、サプライチェーン全体の最適化を進めて生産ロボットなど新しい ICT（情報通信技術）を活用

性向上を図るため、中小企業の実態に合った AI

するうえでの問題をみると、「技術・ノウハウを持っツールの開発と AI 人材の育成を一体的に推進すた人材が不足している」が 46.5％で最も多く、るとしている（p.31）。

以下「自社の事業への活用イメージがわかない」

もっとも、三菱 UFJ リサーチ＆コンサルティン（35.7％）「、新技術について理解していない」（27.9％）、

グ㈱が中小企業庁から委託を受けて実施した「人「 必 要 な コ ス ト の 負 担 が 大 き い 」（2 7 . 9％）、

手不足対応に向けた生産性向上の取組に関する調「費用対効果が望めない」（20.9％）と続いている

1査」 によれば、AI を知っている、あるいは聞い（図－ 2）。

たことはあるとする中小企業の割合は 95.1％を占

AI への期待とはうらはらに、それを積極的に活めるが、実際に活用している中小企業の割合は用している中小企業はまだ少ないのが現状である。

1.2％にすぎない（図－ 1）。

そもそも中小企業では、従来の ICT の活用が進ん

また、㈱野村総合研究所が中小企業庁から委託

1

2

でいないのだから当然だという見方もあろう。新

調査対象は、中小企業基本法にもとづく中小企業 3 万社。調査方法は、調査票の郵送記述式。調査時期は 2017 年 12 月。有効回収数は
4,145 社（有効回答率 13.8％）。
調査対象は大企業 5,000 社、中小企業 2 万社。調査方法は、郵送調査と WEB 調査。調査時期は 2016 年 11～12 月。回収サンプル数は
3,766 社（回収率 15.06％）。

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1

ても精度の低かった作業である。

図－２ 新しい ICT を活用するうえでの問題（複数回答）
0

10

20

30

械学習（マシンラーニング）」の発達がある。機

46.5

械学習とは、目的を達成する方法を人間がすべて技術・ノウハウを持った人材が不足している
自社の事業への活用
イメージがわかない

35.7

新技術について理解していない

27.9

必要なコストの負担が大きい27.9

連携相手を探すのが難しい

8.8

適切な相談相手が見つからない7.5

ではなく、コンピューター自身に発見させ、覚えさせる AI 技術のことをいう。米国グーグル社の傘下にあるディープマインド社が開発した「アルファ碁」が、2017 年 5 月に世界最強の棋士と呼ば間を超えたといわれたことは記憶に新しい。この15.7

特に課題はない

プログラミングしてコンピューターに指示するのれる中国の柯潔氏に勝利し、コンピューターが人

20.9

費用対効果が望めない

AI が実用化されるようになった背景には、「機

（％）
40
50

アルファ碁の AI に使われていたのが機械学習だ。
機械学習は、与えられたデータのなかから、目（n=3,661）

資料：㈱野村総合研究所「中小企業の成長に向けた事業戦略等に関する調査」（2016 年 11～12 月、中小企業庁委託）（注）ここでいう新しい ICT とは、AI やビッグデータ、ロボッ
ト等を指す。

的の達成に必要な法則やパターンを見つけだす。
例えば、AI にイヌとネコの画像データを与えると、AI はデータに a と b と c があればイヌ、d と eと f があればネコといった法則を見つけだす。その結果、別の画像データが与えられても、そのデータに a と b と c があれば、AI はイヌだと判定

しい ICT を活用する際の問題も、従来の ICT を活できるようになる。

用する際のそれとあまり変わりない。しかし、次従来の機械学習では、法則やパターンを見つけ節で述べるように、企業が AI を使えば、これまるためにどこに着目すべきか、いわば解決の手がで人間が負担するしかなかった作業を機械化できかりをコンピューターに指示する必要があるが、たり、人間では実現できなかった作業を行えたりその手がかりさえもコンピューターに発見させるする。そのため、企業によっては、AI の導入がのがディープラーニング（深層学習）である。手

初めての本格的な ICT 活用になるということもがかりを与えるのが難しい、画像認識や音声認

起こりえるだろう。

識、自然言語処理（人間が日常的に使っている言（2）本レポートで取り上げる AI

葉をコンピューターが処理すること）に優れているとされる。

AI に統一的な定義はないが、一般には人間の

近年、声で操作できる電子機器、精度の高い翻ような知的作業を行うコンピューター・システム

訳機、迷惑メールの判定といった、AI を利用しのことを指す。例えば、写真を見てイヌかネコかた製品やサービスが身の回りに増えているのも、を識別する、多くの組み合わせのなかから最適な機械学習が発達したからである。本レポートでものを見つけだす、与えられたデータから結果をも、機械学習を利用した AI を取り上げる。

予測する、文字でも音声でも言葉の意味を理解しなお、AI の実用化が進んだ背景には、機械学て的確な答えを返すといったことが挙げられる。

習の発達のほかに、二つの要因がある。一つは、いずれも、従来の ICT にはできなかった、でき大量のデータを利用しやすくなったことである。

2

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2019 年 12 月

機械学習は、与えられたデータのなかから法則やには困難な業務、とても手間のかかる面倒な業パターンを見つけだすものなので、原則として入務、単純だがミスが許されない業務を、AI に行

力するデータの数は多いほうがよい。また、与えわせようというものである。機械にできることはるデータに偏りがあってもいけない。例えば、イ

機械にやらせて省力化を図ったり、従業員の生産

ヌの画像データとしてプードルの写真ばかりを与性を引き上げたりするのだ。例えば、ユーザーやえたら、シェパードやブルドッグをイヌと判定で消費者からの問い合わせに対応する、小売店や飲きなくなるかもしれない。

食店で来店客数を予測する、膨大な量の製品を検幸い、現代はインターネットを通してさまざまなデータを容易に入手できる。SNS（ソーシャル
ネットワーキングサービス）上の写真や文章、ス

査するなどがある。

（2）見える化

マートフォンの位置情報、ウェブサイトの閲覧履

ICT の活用方法としてしばしば挙げられるの歴などである。今後、各種の小型センサーを備が、業務のプロセスや職場の問題点を、誰にでもえ、インターネットとつながった家電製品や自動簡単にわかるようにする「見える化」である。

車が普及すれば、入手できるデータはさらに増え

AI も同様であるが、画像認識や自然言語処理のていくだろう。

精度があがったことで、AI は従来の ICT では困

もう一つは、コンピューターの処理能力が向上

難だった見える化を実現することができる。例えしたことである。入力するデータが多くなれば、ば、機械や装置の故障を予測する、農作物の味やコンピューターが処理する時間も増える。2012 年

食 べ 頃 を 表 面 の 色 で 判 断 す る、 自 社 の SNS に

6 月にグーグル社は、機械学習を利用した AI が投稿されたコメントから消費者の不満やニーズをヒトやネコの顔を判別できるようになったと発表

導きだす、熟練工の動作を解析して技能を習得すしたが、学習のために 3日間、1,000 台のコンピューるための方策を見つけだすといったことが挙げらターを要したという。これでは実用化は程遠い。

れる。

しかし、近年は、3D ゲームの画像処理のように、大 量 の 計 算 を 並 行 し て 行 う こ と が で き る GPU（3）AI を利用した製品・サービスの開発（Graphics Processing Unit）の性能が向上してお

最後は、AI を利用した製品やサービスを開発

り、膨大な計算が必要なディープラーニングも容し、新しいビジネスにする方法である。AI を利易に実行できるようになっている。

用した製品やサービスの多くは大企業によるもの
だが、特定の分野や用途に特化したものであれ

2

AI の活用方法

ば、中小企業でも十分に開発可能である。
実際、AI 技術を生みだしたり、AI を利用した企業が AI を活用する方法には、いくつかの種類

製品やサービスの開発に取り組んだりする中小企が考えられる。本レポートでは、以下の三つに業 が、 ス タ ー ト ア ッ プ 企 業 や、 い わ ゆ る ベ ン

大別する。

チャー企業を中心にみられる。一般の中小企業で（1）従業員の支援・代替
まず、これまでの機械化と同様に、従業員の支も、自社の問題を解決する製品やサービスを開発できれば、同様の問題に悩む企業にとって、有益なものとなるはずである。

援または代替に AI を活用する方法である。人間

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3

第2章

中小企業の取り組み事例

2 社目は、自動車部品や精密機械部品を製造す

1

ヒアリング要領る㈱共進である。膨大な組み合わせのなかから最適な加工条件を探索するという、人間には困難な

本章では、AI の導入に取り組んだ中小企業 4作業を行うシステムを開発した。より高い強度を社の事例を紹介する。ヒアリングは、2019 年 6 月

もった部品をつくることができるようになったとから 7 月にかけて実施した。

ともに、技術者の負担を減らすこともできた。

なお、事例企業を選ぶうえで、自社開発のシス

これもまた、AI で従業員を代替することで生テムを使っていることを条件とした。中小企業が産性の向上や人手不足対策に成功した事例である。

AI を導入するに当たっては、従来の ICT と同様システムの開発は、地元の大学と連携して取りに、市販のパッケージ製品を購入するのが一般的組んだ。

だと思われる。システムを開発するのに比べ、3 社目は、食品スーパーやコンビニエンススト

手間や時間がかからないし、自社の目的と予算にアなどを運営する㈱マイ・マートである。膨大な合う製品があれば、そのほうが効率的である。

組み合わせのなかから最適解を導きだすというしかし、パッケージ製品には、AI を利用してAI ならではの能力を使って、発注の仕事をサポーいることを意識することなく使えるものが少なトするシステムを開発した。最適な品ぞろえを実くない。そのため、パッケージ製品を導入した企現して売り上げや利益を増やすとともに、経験の業が、必ずしも AI のことをよく理解している

浅い従業員に発注業務を任せることもできるようわけではない。AI の特徴や問題点を探るには、になった。

自社開発した企業にヒアリングするほうが好ましい。

AI で従業員を支援することで、生産性の向上や人手不足対策に成功した事例といえる。システムの開発に当たっては、社外の IT ベンチャーと連携

2

事例企業の紹介した。
4 社目は、店舗のディスプレーのデザイン・施

1 社目は、繊維原料の販売や不織布の製造を手工を手がける㈱クレストである。画像認識の技術

がける㈱澤田棉行である。画像認識の技術を使っを使い、実店舗における消費者の動きをデータ化て、目視を上回る精度で異物を発見するシステム

できるシステムを開発した。本業の強化を進めらを開発した。異物を見逃すことがなくなったう

れたうえ、システムを小売店に販売する事業を始え、検品作業を担当していた従業員に別の仕事をめることもできた。

割り当てることもできた。

これまでは難しかった見える化を AI で実現しAI で従業員を代替することで、生産性の向上やたり、AI を利用した製品を開発、販売したりする

人手不足対策に成功した事例といえる。システム

ことで、生産性の向上や新事業の展開に取り組んを開発するに当たっては、地元にある大学と連携でいる事例である。システムは、知人が営むベンした。

チャー企業と連携して開発した。

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5

事例 1

㈱澤田棉行

⿝⿝画像検査システムを開発し、人の目を上回る精度で異物を発見
⿝⿝目視による検品作業がなくなり、人手不足を補う効果も
代 表 者
創 業 年
資 本 金
事業内容

澤田 安弘
1880 年
1,000 万円
繊維原料の販売、不織布の製造（1）不織布製造への進出

従業者数
所 在 地
U R L

20 人
兵庫県姫路市http://sawadamenko.co.jp

大学の知見を取り入れている。1995 年に、地元の兵庫県立大学を卒業した従業員だけで、新規事㈱澤田棉行は 1880 年の創業で、澤田安弘社長

業開発チームを立ち上げ、面識のある教授を定期

で 6 代目となる老舗企業だ。同社には、柱となる的に訪ねて交流を深めていったのである。その成事業が二つある。一つは、繊維原料の販売であ

果はこれまでにいくつか実現している。

る。創業時から続く事業で、綿や羊毛など天然繊

例えば、2003 年に同大学と共同で「屋上緑化維はもちろん、ポリエステルやナイロンといった用軽量わた基盤材」を開発した。環境問題が深刻

合成繊維も取り扱う。特に綿のラインアップには化するなか、屋上での植物の根付きを助ける機能

自信をもつ。肌触りや吸水性など、綿の特徴は産性が評価され、2004 年に兵庫県の「中播磨モノ地によって異なる。同社は、インド、中国、米国づくり大賞」を受賞した。

をはじめ世界各地の生産者とネットワークを築いており、顧客の幅広いニーズに対応できる。

（2）異物の徹底排除を模索

もう一つは、不織布の製造だ。不織布とは、服

同社には、一つの悩みがあった。製造工程でのの生地のように繊維を織ったり編んだりするので異物の混入である。不織布をつくる際、気をつけはなく、接着剤を使ったり熱処理を施したりしてていても小さな虫やほこりが混じったり、機械の繊維を布状に成形したものである。織布と比べ、油汚れが付着したりすることがある。人の目で慎

耐久性や通気性、濾過性に優れている。

重に検品してはいるものの、異物を完全に排除す

ろ

か せい

もともと同社は原料の販売だけを手がけていた

ることはできなかった。

が、相場や為替の影響を受けやすいことに不安をある受注先が「燃えにくいベッド」を開発する

感じ、1970 年代から不織布の製造を始めた。「水、ことになり、同社がマットレスの素材となる、難燃

空気、音の汚れを取り除く製品づくりを通して、性の高い不織布を納めることになった。2016 年、

快適な環境を築く」をコンセプトに、さまざまな

この製品を納入したところ、異物が見つかって、製品を世に送り出してきた。具体的には、水槽用

すべて返品されるという出来事があった。マットフィルターや空気浄化フィルター、車両向けの吸レスは白い製品であるために、異物が特に目立ち

音材と断熱材、介護用おむつなどの素材となる不やすい。寝具には清潔感が求められるので、絶対織布である。現在では、不織布の売上高が全体のに再発を防止してほしいと要請された。納めた製

35～40％を占める。

品がすべて返品されると、同社の損失も数百万円

同社は、新しい製品をつくるうえで、積極的に

6

日本公庫総研レポート No.2019-5
2019 年 12 月に上ってしまう。澤田社長はすぐに、人の目に頼成形した不織布をカメラで撮影する工程らず、機械的に検品できる方法がないかを調べ始

いたり、不織布の一部を切除したりする。

めた。

澤田安弘社長

異物候補の検知と、異物の判定を別々に行うのすると、いくつかの画像検査システムが市販さで、ホストコンピューターは静止画像を解析するれていることがわかった。ただ、それらは高性能だけですむ。普段使っているコンピューターで十ではあるものの、価格が 2,000 万円程度と高かっ分対応できるため、開発費用を抑えられた。また。容易に購入できる金額ではないため、もっとた、小型のコンピューターで足りることから、限安く開発することができないかを、交流のあったられたスペースでも設置できた。

大学や企業に相談することにした。そのなかでいこのシステムを導入したことで、異物を見逃す

ち早く、同社の予算で開発できるかもしれないとことはなくなった。その結果、返品による損失が回答してくれたのが、兵庫県立大学の教授であっなくなったのはもちろん、受注先からの信頼も厚た。この教授は画像解析の専門家で、民間企業とくなった。また、以前は検品の作業に従業員 2 人

連携したシステム開発に多くの実績があった。すが付きっきりだったが、アラームが鳴ったとき以ぐに具体的な打ち合わせを始め、システムの開発

外はほかの仕事に取り組めるようになった。人手に着手した。

不足を補う効果もあったのである。

（3）画像検査システムの仕組みと効果（4）大学と進めた地道な開発

開発した画像検査システムの仕組みはこうだ。

教授との打ち合わせでは、同社が抱える課題を

まず、製造ラインの最終段階で、成形済みの不織丁寧に説明することから始めた。実際に工場に足布を 11 台のカメラで動画撮影する。1 枚のプリンを運んでもらって、製造ラインはもちろん、異物

ト基板に必要最低限の部品を取りつけたシングルの種類、不織布の生産速度などを確認してもら

ボードコンピューターを各カメラに備えつけ、撮い、どの程度の処理能力をもった機材が必要にな

影と同時に異物の候補を検知できるようにした。

るかを考えてもらった。また、今回の開発にかけ

次に、検知した異物候補の静止画像を、AI を搭られる費用も説明し、そのなかでシステムを設計載したホストコンピューターに送る。そこで、異してもらうことにした。

物候補が本当に異物なのか、異物に似た繊維の塊

すると、不織布の生産速度は毎分 0.8～2.1 メー

なのかを AI が識別する。異物と判定されるとア

トルと速くないので、異物の候補を検知するだけ

ラームが鳴り、従業員が駆けつけて異物を取り除なら、カメラもコンピューターも、数万円程度の日本公庫総研レポート No.2019-5
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ホストコンピューター



成形した不織布をカットする工程

ものですむことがわかった。さっそく、カメラとで、誤判定というわけではない。

シングルボードコンピューターを購入して実験を

兵庫県立大学の協力を得て、同社は 1 年弱でシ開始した。カメラを何台、どのような間隔と角度

ステムを実用化することができた。カメラの配置で配置すれば、異物候補を逃さずとらえられるかやサンプルの撮影といった地道な作業は、同社の大学側と一緒に考え、何度も調整を繰り返した。

従業員だけでは難しかったが、教授をはじめ、学

その結果、あらゆる異物候補をとらえられるよう生たちが協力してくれた。澤田社長は、「大学は、になり、ここまでは AI を使う必要もなかった。

開発にかけられる予算はもちろん、システムの操

しかし、一つの問題が浮上する。毛玉のような作性にまで気を使ってくれ、親身になって協力し繊維の塊まで、異物候補と検知されてしまうことがわかったのである。異物ではないものまで異物と認識されてしまうと、アラームの鳴る回数が無てくれました」と感謝する。

（5）今後の取り組み

駄に増えてしまうので、担当者はそれだけ手を取同社のシステムは現場に合わせた手づくりなのられてしまう。そこで、AI を搭載したホスト

で、ごくまれに動作不良を起こすことがある。そコンピューターを導入することにしたのだ。

の都度、教授や学生が修復に来てくれているが、異物と繊維の塊のサンプルを 1,000 個ずつ撮影

それをずっと続けていくわけにはいかない。社内して、画像データを与えたところ、AI は機械学に、システムに精通した人材を増やしていく必要

習により、両者を識別できるようになった。同社がある。また、社外に目を向けると、異物の混入はその後も改良を重ね、異物かそうでないかを正という、同じ悩みを抱える企業が少なくない。同

しく判定できる確率を 98.7％まで高めることがで業者が集まる場に積極的に参加して、システムをきた。残る 1.3％も、「異物であると考えられるが、必要とする企業にノウハウを提供していきたいと念のために目で確認してほしい」という判定なの考えている。

8日本公庫総研レポート No.2019-5
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事例 2㈱共進⿝⿝AIを使って、部品の強度が最も高くなる加工条件を探索
⿝⿝効率的に試作品を製造できるようになり、働きやすい職場づくりが前進
代 表 者
創 業 年
資 本 金
事業内容

五味武嗣
1962 年
3,000 万円
自動車部品、精密機械部品の製造（1）高い技術力とそれを支える専門人材

従業者数
所 在 地
U R L

160 人
長野県諏訪市https://www.kyoshin-h.com

そこで五味社長は、信州大学や公立諏訪東京理科大学といった地元の大学に足繁く通い、学生と㈱共進は、五味武嗣社長の父が 1962 年に創業の接点を増やすようにしてきた。すると、思ってした企業である。主に自動車のエンジンやトランいた以上に、今の学生たちが就職先の福利厚生やスミッション、サスペンションに用いられる金属

ワークライフバランスの状況を重視していること

部品を製造している。指先程度の比較的小さいもがわかった。

のが中心である。長野県諏訪市に六つの工場をも給与や諸手当の面では大企業にかなわないが、

つほか、インドネシアにも工場を展開している。

ワークライフバランスに配慮した働きやすい職場

同社は創業以来、切削加工を得意としてきた。

づくりなら自分たちにもできる。そう考えた五味

切削加工には、金属を複雑な形状に加工できると社長は、男性従業員の育児休暇制度をつくったいう利点がある一方、部品の形状によっては、廃り、残業時間の上限を設けたり、有給休暇の取得

材となる部分が多くなって材料費がかさむというを推奨したり、従業員の健康増進をサポートした

欠点がある。同社は「カシメ接合方法」を用いりと、手を尽くした。

て、この欠点をカバーしている。

現在では、同社の取り組みをみて入社を希望する

カシメ接合方法とは、あらかじめ加工したパー学生が後を絶たないという。入社後の定着率も良好

ツ同士を加圧変形により接合して、一つの部品をで、この 10 年間で新卒採用した 40 人のうち、つくりあげる技術だ。一から切削加工だけで成形退職したのは 3 人と少ない。

する場合に比べ、廃材となる部分を少なくでき、加工に必要な時間も短くなる。同社は、カシメ接（2）二つの課題

合方法に関する特許をすでに 3 件取得しているだ

カシメ接合方法は、切削加工に比べ、材料費やけではなく、現在 2 件を出願中と、高い技術力を

加工時間を削減できるものの、複数のパーツを接備えている。

合するぶん、強度が低くなりやすい。

また、人材を安定的に確保できている点も強み

同社では、受注先からのオーダーをもとに、カだ。技術力を武器にする同社にとって、機械を巧

シメ接合方法の加工条件（加圧に使う金型の種みに操ったり、新しい技術を開発できたりする人

類、加圧の強さ、加圧の位置、摩擦の状況など）

材は不可欠である。しかし、周辺地域では人口のを考え、試作品をつくっては強度を検査するとい減少や若年層の流出が進み、技術に強い人材を確う作業を何度も繰り返していた。受注先が求める保することは容易ではない。

強度を実現できるまで、技術者の経験と勘を頼り

10

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五味武嗣社長

に、加工条件を微調整していくのである。相当のていた。これが大いに役立った。

時間が必要なうえに、試作にかかる材料費も無視できない。

AI の提案を確認する技術者

シミュレーターを導入したことで、試作品の製造にかかる時間と材料費を削減できたものの、ま働きやすい職場づくりを進めていくためにも、だ問題は残っていた。できるだけ強度が高い製品

試作品を効率的に製造することは課題だった。新をつくる必要があるのだが、シミュレーターだけしい休暇制度をつくったり、残業時間に上限を設

では、どのような加工条件にすれば強度が高くなけたりするには、今までと同様あるいはそれを上るのかわからないのである。シミュレーターの検回る仕事量を、より短い時間でこなさなければな

査結果を見ながら加工条件を調整し、再びシミュらないからだ。

レーションすることを繰り返せば、徐々に強度は試作品を効率的に製造することだけではなく、今までより高い強度をもった部品をつくることも高まっていくだろう。しかし、それでは効率が悪すぎる。

課題だった。安全性に対するエンドユーザーの意

そこで力を発揮するのが、AI を搭載したもう一識が高まるなか、できるだけ強度が優れた部品をつのシステムである。AI に実際の加工データやシ供給してほしいと考える受注先が増えたり、強度

ミュレーターのデータを与えることで、部品の材が十分であることの証拠をデータで示してほしい料や形状を踏まえたうえで、強度が最も高くなると求める受注先が現れたりしていたからだ。

加工条件の候補を提案できるようにしたのである。

（3）開発したシステムの仕組みと効果

もちろん、提案にかかる時間はきわめて短い。
このシステムを導入したことで、より強度が高これらの課題を達成するため、同社は二つのシ

まる加工条件を探索できるようになったうえ、何ステムを開発した。一つは、「シミュレーター」

度も加工条件を考えるという、技術者の負担を和である。これは、指定した加工条件に従って試作

らげることもできた。「人間は目標を超えると検品を製造し、検査を行い、検査結果を記録すると証をやめてしまいがちですが、AI は最適な加工いう一連の作業を、コンピューター上で擬似的に条件を探し続けてくれます。また、人間は経験が行うものだ。シミュレーターを構築するには、ああるために、セオリーとされる加工条件にしか目る加工条件で製造したときにどのような検査結果がいかないこともあります。常識にとらわれず探が出るかというデータが必要となる。同社は以前

索できることも、AI の強みだと思います」と五から、現実の検査結果をデジタルデータで保存し味社長は語る。

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パーツ同士を接合する工程（4）大学の粘り強いサポート

カシメ接合方法でつくった部品

ただ、すぐに実用化できるわけではない。例えば、シミュレーターが算出した強度と、実際に同同社のシステムは、同じ諏訪地域にある公立諏

じ加工条件でつくった試作品の強度には、必ず誤

訪東京理科大学と連携して開発したものである。

差が生じる。これを最小限に抑えるために、新し業務の効率化と強度の向上という課題を達成する

いデータを収集したり、プログラムを組み直したため、同大学にアドバイスを求めたことがきっかけ

りするといった調整が必要になる。「公立諏訪東である。採用などで普段から交流をもっていた

京理科大学は、調整作業にも粘り強く対応してくこと、同大学を卒業した技術者が社内にいたことれました。大学側も、積極的に産学連携を進めてが、相談をもちかけるうえで大いに役立った。

いるからだと思います」と五味社長は感謝する。

システム開発は 2017 年にスタートした。まずは、同社の事業や技術を説明したうえで、どのよ（5）システムのさらなる改善

うな悩みを抱えており、どの工程を見直すべきか

現状、システムを適用できる部品は、種類が限を綿密に打ち合わせた。対象とする工程が定まっられている。引き続き大学との連携を進め、汎用

たら、その工程に関連するデータにはどのような性を向上させることが課題である。これができれものがあり、どの程度デジタルデータとして収集

ば、従業員が研究開発の仕事などにもっと集中でできるかを整理していった。次に、集めたデータ

きるようになると五味社長は考えている。また、を同大学に提供し、システムの構築を依頼した。

受注予測や生産管理にも、積極的に AI を活用し

およそ 1 年後には試作品が出来上がった。

ていく予定だ。

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事例 3㈱マイ・マート

⿝⿝AI を搭載した発注システムで、機会損失や廃棄ロスを削減
⿝⿝従業員のモチベーションが向上する効果も
代 表 者
創 業 年
資 本 金
事業内容

橋本琢万
1977 年
3,000 万円
食品スーパー、コンビニエンスストア等の運営（1）地域密着型経営の徹底

従業者数
所 在 地
U R L

200 人（うち、パート 160 人）
兵庫県洲本市http://www.mymart.co.jp

橋本社長は、従業員の能力やモチベーションを高めることにも力を注いできた。以前は、発注業㈱マイ・マートは、橋本琢万社長の父が 1977 年

務を特定の従業員が担当していたが、現在は後述に創業した企業である。兵庫県の淡路島で食品のシステムを活用して、正社員、パート社員を問

スーパーを 8 店舗展開するほか、コンビニエンス

わず、売り場担当の誰もが担えるようにしていストアを 2 店舗、仕出し弁当店を 1 店舗経営してる。発注者には、自身が担当した商品について、いる。日本のスーパー全体の売り上げが低迷する

陳列や POP の作成など売場づくりも任せている。

なか、グループ全体の売上高は、この 10 年で約主体的にかかわった商品が思いどおりに売れれ17 億円から約 45 億円に成長している。

ば、仕事にやりがいを感じられる。こうしたやり成長の背景には、地域に密着した経営の徹底ががいをより多くの従業員に感じてもらい、一人ひある。採算の悪かった島外の店舗を閉鎖する一方とりに「商人魂」を発揮してもらいたいと考えてで、倒産した地元中堅スーパーから島内の店舗をいるのである。

引き継ぐなど、淡路島に絞った店舗展開を進めてきた。

（2）現場からみえてきた課題

生鮮食品には特に自信をもつ。地元の野菜農家

橋本社長は、大学院で AI を専門に学んだ後、や漁師のところに足繁く通って直接仕入れたり、

約 5 年間、大手電機メーカーで研究開発の仕事に

地元の畜産農家の淡路牛を一頭買いしたりするこ携わった。2008 年、29 歳で㈱マイ・マートに入とで、新鮮でお買い得な商品を取りそろえる。総り、34 歳のとき父の後を継いで社長に就任した。

菜にもこだわりがある。顧客の味の好みは、淡路

もともと、事業を引き継ぐことは考えていなかっ島のなかでも、地区によって若干異なる。そこたが、同社が業績不振に陥り、競合他社に買収さで、同社では店舗ごとに専門のスタッフが味付けれるかもしれないと耳にしたとき、いてもたってを細かく調整している。

もいられなくなったという。悩み抜いた末に、父

地元のオリジナル商品も多数取り扱う。代表格
は、雑誌やテレビで取り上げられた「淡路島ソーの会社や従業員を守ろうと心に決め、同社で働き始めたのである。

ス」だ。原料となるタマネギやオレンジ、醤油、

橋本社長は会社を立て直すため、まずは現場で味噌などは、すべて淡路島産である。地域の PR

働き、オペレーションの実態がどうなっているかにもつながると考え、地元の生産者と一緒に 10を確認していった。すると、一つの問題がみえて年前から検討を始めて拡販し、商品を育ててきた。

きた。IT 化の遅れである。例えば、販売数や在14

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AI が提案した発注量を確認する担当者



橋本琢万社長

庫数、廃棄数などを紙に記入して管理していたの

機会損失と廃棄・割引ロスを減らし、最大利益

で あ る。 書 く 時 間 が も っ た い な い う え、 コ ンが出るように発注できないものか。橋本社長はそピューターでの管理に比べ、計算を誤ってしまっう考え、過去のデータをもとに適切な発注量を提たり、社内で情報を共有しにくかったり、データ

案してくれるシステムを開発することにしたのでを紛失してしまったりする懸念がある。

ある。

危機感を覚えた橋本社長は、現場の従業員に
IT 化の必要性を説明し、考え方を切り替えるよ（3）発注システムの仕組みと効果うに伝えていった。社外の IT ベンチャーに相談

同社が開発した「発注・値付けシステム」は、しながら、顧客の購買情報をはじめ、納品や在AI を搭載している。各商品について、全国平均庫、廃棄の数をコンピューターで一元管理できるの価格や、近隣競合店の価格を踏まえて値付けす

ようにしていった。

るほか、販売・割引・廃棄に関する実績データ

次に直面した問題は、非効率的な品ぞろえであや、直近の値付けデータ、納品データ、在庫デーる。全商品の PI 値（Purchase Index：レジ通過

タなどの情報を使って、最大利益が出る（顧客の客 1,000 人のうち、何人が購入したかを表す指標）

ニーズと店舗の品ぞろえが最も近づく）発注量をを計算したところ、ほとんど売れていないのに大商品ごとに提案してくれる。死に筋の商品がなく量に仕入れている商品がいくつもあることがわ

なりラインアップが絞り込まれるので、顧客が目かった。この原因は、発注のオペレーションに的の商品を見つけやすくなったり、従業員が商品あった。IT 化は徐々に進んでいたものの、何をの質や賞味期限などをより丁寧に管理できたりす

いくつ仕入れるかは、特定の担当者が経験や勘にるメリットもある。

依存して判断していたのだ。

同社は、約 1 万種類に上る商品を取り扱う。一

小売店では、顧客のニーズと店舗の品ぞろえが部の特売商品を除いた、ほぼすべての商品をこの近づくほど、売り上げや利益が増えていく。言いシステムで管理している。具体的には、商品を A

換えれば、顧客のニーズに品ぞろえが追いついてランク（売れ筋）、B ランク、C ランクに分け、Bいない状態（機会損失の発生）と、顧客のニーズ

ランクと C ランクの商品についてはシステムが提を超える品ぞろえをしている状態（廃棄・割引ロ

案したとおりに発注する。一方、A ランクの商品

スの発生）をいかに回避するかが、店舗運営の鍵については、担当者がシステムの提案を参考にしを握る。

つつ、顧客の生の声、地域のイベント、近隣競合

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青果売り場

店のセール状況といった AI が考慮できない情報

る時間が増えた。その結果、自然と従業員のやるを加味して最終的な発注量を決定する。メリハリ

気が高まっていったという。

のある発注体制をとることで、担当者が売れ筋商品の販売に集中できるようにすることが狙いだ。

精肉売り場（4）開発上の三つの心がけ

また、1 個単位で発注できるように設計されてシステム開発については、社外の IT ベンチャー

いる点も特徴である。商品の回転率が高くなるのと連携して進めた。橋本社長がシステムの構想やで、陳腐化や不良化を回避できるうえ、品出し作

アルゴリズム、社内のデータを提示し、それらを業の負担も軽減できる。ただ、仕入れ先の立場か

もとに IT ベンチャーがシステムの構築を進めてらみると、1 個単位の納品は作業が煩雑になり、いった。大学院で AI に関する知識を身につけてコスト増になる。それでも仕入れ先が協力してくいたことが、アイデアを出したりシステムを構築れるのは、同社は売れるぶんだけを仕入れるのしたりする際に役立った。

で、売れ残りを大幅に値引いて商品のブランドイ

橋本社長がシステムを開発するうえで気をつけメージを棄損したり、商品を買い叩いたりするこたことが三つある。一つ目は、実際に現場に立とがないからだ。仕入れ先は同社の方針に反発す

ち、自ら発注業務を行ったうえで開発することるどころか、むしろ厚い信頼を寄せている。

だ。AI の実用性を上げるには、現場での成功やシステムの効果は数字として、はっきりと表れ

失敗、無理や無駄の把握が何よりのヒントになている。2014 年の導入後、同社の粗利益率は 4～る。また、現場の実務に沿ったシステムを開発す5％ほど改善した。同規模のスーパーマーケット

ることで、従業員が AI をより理解しやすくなり、の粗利益率の平均が 24～25％程度のところ、同活用しやすくなる。

社のそれは 30％に迫る勢いだ。

二つ目は、人間ならではの判断ができる余地をAI を使った発注システムには、従業員の能力残すことだ。最初に試作したシステムでは、思いやモチベーションを高める効果もあった。システつくデータをすべて投入したり、それをもとに複ムを導入したことで、売り場担当の誰もが発注業

雑な計算を実行させたりして、とにかく高精度に務をこなせるようになった。また、発注量の決定することを重視した。ところが、肝心の発注担当にかかる時間が短くなったので、顧客との対話や者が AI の予測値を理解できず、結果、すべてを売り場づくりはもちろん、特売イベントの企画やAI に任せ、自分たちで考えることをやめてしまっ

新商品の吟味など、人間ならではの仕事に集中すたのである。真の狙いである魅力ある売場づくり

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が進まなくなってしまった。橋本社長はこれを教訓に、従業員が裁量を発揮できるようシステムを見直したのである。
三つ目は、誰でも活用できるようにすることである。現場の実務に沿って開発したシステムなので、慣れない従業員でも数値分析の考え方を理解しやすくなっている。また、操作方法はもちろん、発注の考え方や売場づくりのポイントなどをまとめたマニュアルを作成した。これにより、約「マイマルシェあわ津名市場」の外観

10 時間の研修で、売り場担当の誰もが発注業務を担当できるようになった。

現場を支える人の成長は止まってしまう」と語る。

システムの開発に着手してから実用化するまでシステムの構築で悩んだときは、必ず現場に立ち

約 1 年を要し、開発費用には数千万円を投じた。

戻るようにしている。従業員が売り場づくりや販

しかし、期待どおりの成果が表れており、1 年間

促計画を主体的に考え、顧客と対話して初めて、の増益分で十分回収できたという。

商品が売れるということを思いだすことができる（5）AI との向き合い方
橋本社長は、「机上で考えただけのシステムはからだ。同社は、「物は人から買うものである」という基本的な精神を忘れずに、今後もうまくAIを活用していくつもりだ。

機能せず、また、すべてを AI に依存してしまえば

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事例 4

㈱クレスト

⿝⿝画像解析システムを開発し、看板やディスプレーの効果を「見える化」
⿝⿝システムを製品化し、外販事業を新たに展開
代 表 者
創 業 年
資 本 金
事業内容

永井俊輔
従業者数 42 人
1983 年
所 在 地 東京都港区
6,450 万円
U R L https://www.crestnet.jp
看板やディスプレーのデザイン・施工、リテールテック事業（1）店舗を彩る仕事（2）自社の仕事の効果が見えない㈱クレストは、永井俊輔社長の父が 1983 年に創永井社長は入社後、まずは会社のことを知ろう

業した企業である。永井社長は、大学を卒業したと、営業の現場で働いた。そこで、自分たちの仕後、大手ベンチャーキャピタルで投資業務に携わ事にある疑問をもつようになる。営業担当の従業り、2010 年から㈱クレストで働き始めた。2016 年、員は注文を獲得しようと取引先を訪ね、ディスプ

29 歳のとき父の後を継いで社長に就任した。

レーのデザイン案や、店舗のレイアウト案を提示

同社は創業時から、店舗の看板やディスプレー

して、一生懸命に説明している。しかし、取引先のデザイン・施工を手がけており、企画からデザからそれらの効果を尋ねられたとき、誰も定量的イン、施工、メンテナンスまでワンストップで請に答えられないのだ。
「今まで、効果がわからないけ負う。また、いち早く顧客管理、従業員間の情ものを売っていたのか」と愕然とした永井社長は、

報共有に IT を導入し、受注先からのオーダーに自社がデザイン・施工したディスプレーが、店舗迅速に応えられるようにしている。受注先はアパの集客や売り上げにどの程度貢献しているかを検

レルショップ、雑貨店、飲食店と多岐にわたり、証できないかと考え始めた。

がくぜん

その規模は、多店舗展開する大手企業から 1 店舗

その参考になったのが、オンラインショップだ。

だけ運営する個人事業主まで幅広い。関東を中心

イーコマース（電子商取引）では、どれだけの人に、これまで約 4,000 社との取引実績がある。

が、インターネット上のどの広告をクリックしてまた、持株会社であるクレストホールディング

ショップに来てくれたのか、そのうち何人が実際

ス㈱の傘下にある㈱インナチュラルでは、ライフに商品を買ってくれたのかといったように、広告

スタイルショップ「INNATURAL」の運営も手がの効果がすぐわかる。また、ショップを訪れた人ける。これは、より良い看板やディスプレーを提案

がどのページのどの商品を見たのかという追跡するうえで、小売店のことを深く理解する必要が（トラッキング）も簡単に行える。こうしたデーあると考えた先代社長が、2007 年に他社から営業タをもとに、ショップの運営者は、効果の大きい譲渡を受けて始めたものだ。関東に8店舗展開し、広告に絞ったり、ホームページのデザインを変え観葉植物やエクステリア用品、衣料品、雑貨などたりして、売り上げや利益のアップを図る。

を販売している。庭のデザインや工事を請け負う

一方、実店舗は POS レジや会員カードを使っほか、植物のワークショップや、キャンドルづくりたとしても、どのような人がどの商品をどれだけの教室といったイベントを積極的に開催している。

購入したのかということくらいしかわからない。

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店舗に取りつける小型カメラもし、オンラインショップのように、何人が店舗

何人が看板を見たのか、何人が店内にあるディスを訪れたのか、お薦めの商品が並ぶコーナーに何プレーを見たのか、どの程度の時間ディスプレー

人が立ち寄ったのか、何人がディスプレーを見たを見たのかがわかり、視認率（ディスプレー視認のかといったデータもわかるようになれば、自社

数 / 店舗前通行量）や投資効率（施工投資額 /の仕事の効果を「見える化」できるかもしれな

ディスプレー視認数）を算出できるようになる。

い。そう考えた永井社長は、具体的にどうすればさらに、年齢や性別を推定できるカメラを取り実現できるかを検討することにした。

永井俊輔社長つけると、店舗の前を通行した人や店舗に入った

アイデアはふとしたことから生まれた。ある日、人、商品を購入した人の属性をとらえることがで永井社長が駅の自動販売機で買い物をしていたときる。POS レジのデータと組み合わせれば、購買

ころ、小さいカメラが取りつけられていることに率（購買者数 / 店舗前通行量）や、購買率と視認率気づいたという。販売機の前に立った人の性別やとの関係をみることもできる。esasy があれば、看年齢をカメラでとらえ、属性に合った商品を薦め

板やディスプレーなど実店舗における広告の効果ていたのである。小型カメラを用いた画像解析のを、オンラインショップのように把握できるのだ。

技術が進んできている。これを使えば何とかなる

なお、esasy の画像解析はリアルタイムで行わのではないか。永井社長はそう考え、2016 年にれる。カメラにシングルボードコンピューターをAI を使った画像解析システムの開発に着手した。

備えつけることで、動画を撮影すると同時にデー（3）画像解析システムの仕組みと効果

タ化し、撮影した動画そのものは一切保存しない。消費者の個人情報を保護するためである。

同社が開発した、リアル店舗トラッキングシス

このシステムを開発したことで、同社は看板やテム「esasy」は、実店舗における消費者の動きを

ディスプレーの効果を見える化できた。仕事の成データ化できる。例えば、体の動きを検知できる果がわかりやすくなり、従業員が、集客や売り上カメラを店舗に取りつければ、何人が店舗の前をげにより貢献できるディスプレーを考えたり、自通行したか、何人が店舗に入ったか、何人が特定信をもって営業できたりするようになった。

エサシーのゾーンに立ち寄ったかといったデータを入手できる。入店率（入店数 / 店舗前通行量）や、ゾーン
別流入率（ゾーン別流入数 / 店舗前通行量）などを把握できるようになる。
また、顔を検知できるカメラを取りつければ、（4）ベンチャー企業と連携して開発
画像解析システムの開発に当たって、最初は大手のソフトウエア会社に相談してみた。しかし、開発に 1 億円程度はかかると言われ、いったんは日本公庫総研レポート No.2019-5
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本社のエントランス

ライフスタイルショップ（出所：㈱インナチュラルホームページ）計画を諦めようともしたという。どうするか悩んで、実用的なシステムを開発することができた。

でいたとき、同社の求人に応募してきた江刺家氏

さらに、esasy のユーザーのところに自社の従業と出会う。同氏は、画像解析をはじめ、新しい技員を派遣し、グラフの見方はもちろん、データを術の動向に詳しかった。永井社長がアイデアを説踏まえた店づくりのポイントまでアドバイスする

明したところ、必ずしも多額の投資は必要ないとようにした。手厚く支援するのは、esasy が思うよ

教えてくれただけではなく、自分も一緒にやりたうに機能しなかった例をみてきたからだ。ある取いと申し出てくれた。二人でソフトウエア会社を

引先が esasy を導入したものの、経営陣は現場に回り、共に開発してくれるベンチャー企業を見つ丸投げし、現場のスタッフは使い方がよくわからけることができた。

ず、宝のもち腐れになってしまったという。逆に、え さし か（5）リテールテック事業の創出

店長をはじめ現場のスタッフが esasy を使いこなし、売り上げや利益を大きく伸ばした例もある。

開発を進めていくうちに、永井社長は、システ小売店が手軽に esasy を導入できるよう料金もムを小売店に販売し、業績の向上を支援する「リ抑えた。体の動きを検知できるカメラと顔を検知

テールテック事業」を実現できるのではないかとできるカメラは、1 台当たり月に 1 万 2,800 円、年考えるようになった。esasy で得られるデータは、齢と性別を推定できるカメラは、1 台当たり月に小売店のスタッフが経験や勘に頼ったり、業界の1 万 7,800 円でリースしている。店舗の広さや集常識にとらわれたりせずに、効率的で効果的な店

めたいデータに応じて、利用するカメラの台数とづくりを進めるうえで役立つからだ。

種類を決める。これまでのところ、1 店舗当たり

ただし、いくらデータを集めても、うまく分析

5 台ほど導入しているそうだ。市販の小型カメラ

できなければ意味がない。そこで同社は、無料のを使っているので、取りつけも簡単にできる。

データ集計アプリとesasyを組み合わせることで、永井社長は、リテールテック事業をさらに強化

判断材料となる指標をわかりやすくグラフにできし、小売店や飲食店といった実店舗の活性化に貢るシステムも開発した。その際に役立ったのは、献したいと考えている。それが、同社の経営理念㈱インナチュラルが運営しているライフスタイルになっている「LEGACYMARKETINNOVATION 」

ショップだ。店舗の従業員に使ってもらい、こんである。まずは、約 4,000 社に上る取引先を中心なグラフがあると助かる、このグラフはわかりにに営業を展開していく。

くいといった意見を出してもらった。そのおかげ

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®

第3章

1

AI 導入の副次的効果と政策的支援

従業員の意欲を高める AI

2

期待される政策的支援

第 2 章では、事例企業が、AI で従業員を支援

人口の減少と高齢化が進むなか、今後 AIを必要

あるいは代替したり、従来は難しかった見える化とする中小企業は増えていくと考えられる。例えを AI で実現したり、AI を利用した製品を開発、ば、高齢の従業員が多くなるので、彼らの視力や販売したりすることで、生産性の向上、人手不足

聴力の衰えをカバーできるものが必要になる。退対策、新しい事業の展開に成功していることを職するベテラン従業員の技能やノウハウを解析し、確認できた。

マニュアル化したり、機械化したりして受け継いしかし、本来の目的とは異なる、AI の導入にでいくことも企業によっては欠かせない。また、よる副次的な効果もみられた。特に目立つのは、外国人労働者や短時間労働者の増加が見込まれる従業員の意欲を高めたり、能力発揮の機会を増やので、自動的に通訳・翻訳するシステムや、短期したりする効果である。

間での戦力化を可能にする教育・支援システムが、

例えば、㈱澤田棉行では、単調ではあるが、ミ

これまで以上に重要になるだろう。いずれも、AIスが許されない検品作業から従業員が解放され、を活用できるかどうかが問題解決の鍵を握る。

より創造的な仕事に時間をかけられるようになっとはいえ、中小企業が自力で AI を活用するのはた。㈱共進では、働きやすい職場づくりが一歩前

簡単ではなく、何らかのサポートが必要である。

進しただけではなく、技術者の負担が減ったこと

どのような政策的支援が期待されるのか、以下、

で、研究開発の仕事にかけられる時間が増えた。

事例企業の取り組みも踏まえて三つの方法を提案㈱マイ・マートでは、顧客との対話や売り場づくしたい。

りはもちろん、特売イベントの企画や新商品の吟味など、人間ならではの仕事に集中する時間が増（1）パートナー探しを支援する仕組みの構築

えた。㈱クレストでは、仕事の成果がわかりやす

事例企業では、いずれも大学やベンチャー企業

くなったことで、以前よりも仕事に積極的に取りにシステムの開発を依頼していた。機械学習の技組むようになった。

術は高度で、専門家の力を借りずに開発すること

もっとも、AI の使い方を間違えれば、従業員のはまず不可能だからである。従来も、ICT システ

士気を低下させることにもなる。㈱マイ・マート

ムを自社で開発する場合は専門の業者に依頼する

では、発注作業をすべて AI に任せようとしたが、ことが一般的であり、パートナー選びが重要だと従業員が考えることをやめてしまい、かえって生指摘されてきたが、機械学習を使ったシステムを産性は落ち、職場にイノベーションが起こらなく開発する場合は、従来の ICT よりも手間がかかる

なってしまった。AI を導入するに当たっては、AI

ので、より慎重にパートナーを選ぶ必要がある。

で従業員を代替するのか、AI を従業員のサポート

問題は何か、どういう目標を設定するか、AI で役にするのか、十分見極める必要がある。

なければ実現できないのかといったことから始ま日本公庫総研レポート No.2019-5
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り、機械学習にはどのようなデータがどれだけ必使い勝手が良くないことはやむをえない。ただ、要なのか、そのデータはすでにあるのか、集めら政府が成長戦略で掲げるように、経済成長と社会れるのかといったことを検討し、問題があれば解問題の解決に向けて AI の活用を推進するのであ決していかなければならない。また、システムをれば、中小企業と大学との連携は欠かせない。研

開発できても最初から想定した精度が出ることは究者にとっても、中小企業との連携は、自身の研少なく、データを追加したり、機械学習のモデル

究成果を確認する機会になる。中小企業が連携相で使用する変数の設定を変えたりして、調整して手を探しやすいように、研究内容が具体的にわかいくことも必要である。

るようデータベースを改善したり、企業が研究者

大企業に比べて、資金や人材の制約が大きい中を探すだけではなく、研究者が企業を探すことも小企業は、データを自在に集めたり、開発に時間できるような、双方向型のマッチングシステムををかけたりすることが難しい。開発パートナーは、構築したりすることも検討すべきだろう。

たんに専門家であるというだけではなく、中小企

こうしたなか、民間企業がデータベースの構築

業の事情を理解したうえで、サポートしてくれるに乗りだした例もある。ベンチャー企業の㈱ POL

人や企業であることが望ましい。

が運営するデータベースには、文系、理系を問わ

ポル㈱澤田棉行の場合、AI の導入に取り組む前からず、約 30 万人の研究者が登録されている。彼らの連携して製品開発を行うなどして地元の大学と交過去の実績はもちろん、関心をもつ研究領域や、流してきた。具体的に連携していないときでも、将来的に取り組みたい研究、連携相手に求める条

その大学を卒業した従業員に、定期的に顔を出さ件なども登録されている。さらに同社は、最適なせるようにしていた。こうした取り組みが奏功し、研究者を選ぶためのコンサルティングまで行う。

産学連携で実績があり、AI に詳しい教授を紹介してもらえた。しかし、これほど大学と近い関係にある中小企業は少ないと考えられ、多くは新たにパートナーを探すことになるだろう。

（2）パッケージ製品の活用・開発支援
AI を搭載したシステムを自社で開発するには、
事例企業のように、そもそもある程度 ICT の利用

パートナーとしては、大学教授や研究機関の研が進んでいて、必要なデータを収集できる体制が究者、ソフトウエア会社などが挙げられる。先の整っている、あるいは整えられることが前提とな二つについては、国立研究開発法人科学技術振興る。しかし、現実にはそのような中小企業は少な機構（JST）や、個々の大学、国立研究開発法人

い。従って、中小企業で AI の活用が進むとすれば、産業技術総合研究所（産総研、AIST）などが運営

多くは市販のパッケージ製品を購入することになする研究者データベースを使って探すことができる。そのほうが、コストを抑えられる可能性が高る。ただ、AI に限ったことではないが、どのよう

いし、早期に導入効果を得られるだろう。

な技術をもった研究者に相談すればよいのかわか

AI を利用したパッケージ製品の例として、パンらない場合は使いにくいし、検索結果から論文のの自動会計システムがある。大手メーカーのパン

タイトルはわかっても、自社の問題解決に役立つ

は、バーコードを印刷した袋で包装されている。

研究をしているのか、企業との連携に興味がある

レジ係がパンの値段を知らなくても、バーコードのかまではわからない。

を読み取れば、スムーズに会計できる。一方、街既存の研究者データベースは、必ずしも産学連のベーカリーでは、包装せずに並べるのが一般的携を目的としたものではないので、企業にとってだ。焼きたてのパンを包装すると湯気で湿ってし22

日本公庫総研レポート No.2019-5
2019 年 12 月まうし、香りもしない。コストもかかる。ただ、経験の浅い店員が会計を担当すると、一つずつ価格を確認しながらレジ打ちすることになるので、間違えたり、時間がかかったりしてしまう。

（3）地域・業界レベルでの AI 活用の促進
事例企業は単独で AI を活用しているが、地域ぐ
るみで AI を活用する方法もある。

パンの自動会計システムは、画像解析の技術を

例えば、六本木商店街振興組合と日本電気㈱使い、顧客がトレーに置いたパンの色や形状から（以下、NEC）は、より魅力ある街づくりの施策

種類を認識し、合計金額を瞬時に計算する。パン

を考えるため、2017 年 10 月から 2018 年 11 月にかの色や形は店によって異なるので機械学習は必要

けて実証実験を行った。NEC の性別・年齢自動だが、このシステムを使えば、顧客を待たせる時

推定システムを利用して、商店街を通行する人の間が短くなり、間違いもなくなる。さらに、レジ数や、通行人の歩く方向、性別や年代といった通の仕事が袋詰めの作業だけになるので、新人でも行人の属性をデータ化したのである。集めたデー十分対応できるようになる。

タは、組合として集客や売り上げ向上の施策を検

学習塾の講師を支援するシステムもある。塾に討する際に利用されるが、個々の店舗が店づくり通う生徒たちは、得意分野も違えば、理解の度合を考える際の参考にもなる。ほかにも、中野サン

いも異なる。講師は、過去のテスト結果などをもモール商店街振興組合と東日本電信電話㈱（NTTとに生徒の能力を分析し、成績をあげるうえで効東日本）も、2018 年 2 月から 3 月にかけて、同様

果的な問題を生徒ごとに準備する。しかし、経験の実証実験を行っている。

の浅い講師だと、この作業にかなりの手間を取ら

こうした取り組みは一部で始まったばかりで、れてしまい、ほかのスキルを身につける時間を確

具体的な成果はまだ出ていない。ただ、商店街の保できないことがある。

店舗には共通する課題も多く、個々の企業では支

そこで、このシステムが役に立つ。まず生徒た

払えない開発や利用のコストも、商店街でなら負

ちは、パソコンやタブレット上で、与えられた問担しやすい。商店街に限らず、同じ観光地に立地

題を解いていく。するとAIが回答の傾向を分析し、する企業が共同で AI を活用する手も考えられる

生徒一人ひとりの能力を予測したうえで、効率的だろう。

にレベルアップできる問題を出してくれるように地域ではなく、業界レベルでの AI 活用も考えらなる。対面指導のスキルを学ぶ時間が増えるので、れる。㈱澤田棉行の澤田社長は、「社外に目を向け

経験の浅い講師が早期に戦力になれる。

ると、異物の混入という、同じ悩みを抱える企業

こうしたパッケージ製品なら、ICT の利用があが少なくない。同業者が集まる場に積極的に参加

まり進んでいない企業でも、AI のメリットを享受して、システムを必要とする企業にノウハウを提できる。購入資金の工面に不安のある企業には、供していきたい」と語る。

経済産業省が展開する「IT 導入補助金」を役立て同じ事業を営む者同士が意見やデータを出し合うてほしい。ただ、現在のところ、補助金の対象とことは、より精度の高いシステムの構築につながなっているパッケージ製品はそれほど多くない。

る。共同で開発に取り組めば、資金負担の問題も今後は、中小企業の幅広いニーズに応えられるよ緩和する。パートナーを探して開発する場合は、

う、対象製品を増やしたり、より使いやすいパッ

複数の企業に一人の研究者、あるいはベンダー企

ケージ製品が生まれるよう、パッケージ製品を開業 1 社ですむから、企業が個々に連携するよりも発する企業を支援したりすることが望まれる。

効率がよい。

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補助金を交付するなどして、集団での AI 活用を推進することも効果があると思われる。

にとって、AI は有益なツールになりえる。
また、AI の導入によって、面倒な作業から解放されたり、仕事の成果を数字で把握できたりする

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ようになった結果、事例企業では従業員の士気があがるという効果もみられた。ただし、AI に依存

機械学習を使った AI のメリットは、従来は困難

しすぎると、従業員が自ら考えることをやめてしだった機械化を実現したり、そもそも人間には不まい、企業全体の生産性は下がってしまうおそれ

可能な作業を実行したりできるようになることにもある。AI は、あくまで従業員の負担を緩和するある。ミスの許されない異物検査、膨大な量のシ手段と考えたほうがよいだろう。

ミュレーション、広告の効果測定など、従業員のAI は、中小企業が直面する困難な問題を解決し、頑張りや経験、勘に依存するしかなかった作業を新たな成長への扉を開く。これまで ICT 投資に消機械化できるのである。人手不足対策や生産性の極的だった企業も、ぜひ AI の活用に目を向けても向上といった、いくつもの課題を抱える中小企業

らいたい。

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2019 年 12 月

日本公庫総研レポート
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No. 2019-5

2019 年 12 月 17 日
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