中小企業における AI 活用の現状と求められる支援＊

日本政策金融公庫総合研究所主任研究員

佐々木
要

真

佑

旨

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、新事業の開発など、いくつもの経
営課題を抱えている。これらの課題を達成するのに役立つと期待されているのが、AI（Artificial
Intelligence：人工知能）である。
近年、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が、まだほんの一握りと思われる。そこで本稿では、AIの導入に取り組んだ中小企業へのヒアリングから、活用の現状を明らかにするとともに、期待される支援を探った。主要な結果、結論は以下のとおりである。
企業がAIを活用する方法として、大きく 3 種類が考えられる。第 1 に、「従業員の支援・代替」
である。人間には困難な業務、手間のかかる面倒な業務などをAIに任せるのだ。食品スーパーを営む事例企業は、廃棄ロスや機会損失を最小限にとどめる発注システムの開発に成功した。売り上
げや利益がアップしたのはもちろん、売り場担当の誰もが発注業務をこなせるようになったほか、人間ならではの仕事に集中する時間が増え、従業員の士気があがった。
第 2 に、「従来難しかった見える化の実現」である。これまで把握しきれなかった仕事の成果や問題点を、AIでつまびらかにできる。小売店のディスプレーを施工する事例企業は、消費者の体や顔の動きをもとにディスプレーの集客効果を計測できる画像解析システムを開発した。より売り上げに貢献できるディスプレーを考えたり、自信をもって営業したりできるようになった。
第 3 に、「新ビジネスの展開」である。もともと自社の問題を解決するために開発したシステム
を製品化・外販して、新しいビジネスにすることができる。上記のディスプレー施工会社は、画像解析システムを小売店に販売して、消費者の行動データをもとにした店づくりをサポートする事業を始めている。
ただ、中小企業が自力でAIを活用するのは簡単ではない。システム開発のパートナーを見つけやすくなる仕組みをつくったり、パッケージ製品の活用や開発を後押ししたり、地域や業界ぐるみで効率的にAIを活用できるよう促したりする政策的支援が求められる。

＊

本稿は、日本政策金融公庫総合研究所発行の『日本公庫総研レポート』No.2019-5「中小企業でも始まるAIの活用」（2019年12月）を再構成したものである。本稿の作成に当たっては、東洋大学経済学部・安田武彦教授からご指導をいただいた。ここに記して感謝したい。ただし、ありうべき誤りはすべて筆者個人に帰するものである。

─ 25 ─

日本政策金融公庫論集第50号（2021年 2 月）

あと、AIの導入に取り組んだ中小企業 4 社の事

1

はじめに

例を詳細に紹介する。第 5 節では、AI導入の副次的効果に言及したうえで、中小企業のAI活用

近年、
わたしたちの身の回りには、AI（Artificialに向けて期待される政策的支援を提示する。

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

2

先行研究

自動車、言葉を聞いて家電の操作や情報の検索をするスマートスピーカー、スマートフォンの顔認

本節では、中小企業のAI活用に関する先行研究

証機能、EC（インターネット通販）サイトのレコを概観し、先行研究と比べた本稿の特徴を述べる。

メンデーション（推薦）機能など、例を挙げれば切りがない。

（1）
中小企業のAI活用に関する先行研究

この背景には、「機械学習」と呼ばれるAI技術

中小企業庁編（2018）はアンケートの結果から、が発達したことや、インターネットが普及し、さAIやビッグデータといった先端技術への取り組

まざまなデータを利用しやすくなったこと、コン

み状況や、活用の有無と業績との関係を示していピューターの処理能力が向上し、大量の計算を素る。まず、取り組み状況についてみていく。先端

早く実行できるようになったことがある。これら技術を用いた戦略的なIT（情報技術）活用の企画・の結果、AIの能力や精度が実用レベルに達し、社検討体制が社内にあるかを尋ねた結果、明示的な会での活用が可能になったのである。

企画・検討体制を有する中小企業は、10.8％にとAIの活用方法は、製品の差別化や高機能化にとどまった。業種別に先端技術を活用する企業の割

どまらない。AIは、人間のような知的作業を行合をみると、「情報通信業」の企業で19.2％と最うコンピューター・システムであり、これまで機も高くなっており、以下、「製造業」で10.9％、「商業」

械化できなかったさまざまな作業を実行できる。

で6.1％、「サービス業」で6.1％となっている。従企業がAIを使えば、従業員の業務遂行をサポー

業員数別にみると、「301人以上」の企業で12.7％、

トしたり、従業員を単調な作業から解放したりで「101〜300人」で8.9％、「51〜100人」で7.3％、「31〜

きるほか、これまでよくわからなかった、仕事の50人」で5.7％、「21〜30人」で4.8％となっている。

成果や問題点を「見える化」することもできる。

経営者の年齢別にみると、「70歳代以上」の企業

実際、最近になって、中小企業でもAIを活用

では5.2％であるのに対し、「40歳未満」では9.0％

する例がみられるようになってきた。とはいえ、となっている。次に、活用の有無と業績との関係

まだほんの一握りと思われ、実態は不透明である。

をみると、先端技術を活用している中小企業では、

そこで本稿では、AIの導入に取り組んだ中小企

3 年前に比べて労働生産性が「かなり向上」「や業へのヒアリングから、活用の現状を明らかにすや向上」と回答した割合が59.2％であるのに対し、るとともに、期待される支援を探った。

活用していない中小企業では、同割合が43.0％と本稿の構成は以下のとおりである。第 2 節では、なっている。

先行研究を概観する。第 3 節では、中小企業の活

情報処理推進機構（2018）は、AIの実用化が進用状況をデータで確認したあと、AI技術の特徴

められている産業分野と作業内容を紹介している。

をみたうえで、どのような活用方法があるかを整

例えば、製造業では完成品の検査、部品の選定、理する。第 4 節では、ヒアリングの要領を述べた

農業では作物の生育管理、害獣の監視、不良品の─ 26 ─

中小企業におけるAI活用の現状と求められる支援

選別、教育産業ではテストの採点、カリキュラムてデータを整備し精度を評価するという地道な研の最適化、従業員のシフト管理といった作業で、究者的活動と、AI導入によって得られる経済的利それぞれAIの活用が進んでいる。

益がそのコストに見合うかどうかを常に意識する

黒瀬（2019）は、中小企業は厳しい人材不足にという経営者・事業責任者的思考の両方が求めら陥っているため、AIが急速に普及する可能性があれると指摘している。そして、中小企業がAI導入

るとしたうえで、今後は人に要求される仕事が問を進めるためには、地域ビジネス・クラスター、

題になると指摘している。具体的には、AIがで業界団体・協同組合、公的機関およびそれらに所きる仕事はAIに任せ、浮いた時間を使って人にしか属する職員個人などともデータを共有し、共同開できない仕事を追求すべきとし、人にしかできない

発する道を探ることが必要だと指摘している。

仕事とは、「場面情報」の創出、つまり、「その場」で発生した事象を直感により有益な情報に転換す（2）
先行研究と比べた本稿の特徴

ることだとしている。また、「場面情報」の創出には、先行研究では、先端技術を活用している企業ほ社内の情報共有体制の構築が不可欠と述べている。

ど労働生産性が向上しているとのデータが示され東海財務局（2018）は、中小企業がAIを活用すている。ただ、もともと労働生産性が高い企業だ

るうえでの利点や問題点、準備事項について整理から先端技術の活用にも取り組めていると考えらしている。AIは業種を問わず、在庫の適正管理、れなくもない。本稿では、中小企業へのヒアリン

勤務シフトの自動作成、人財分析、価格分析など

グをもとに、AIの導入が生産性の向上につながる

さまざまな分野で活用が可能としている。一方で、プロセスを具体的に紹介している。

AI導入に当たっての問題点として、①AIに分析

また、AIを導入することで生まれる時間を使っさせるデータの収集に労力がかかること、②企業て、人間ならではの仕事を追求すべきとの指摘も側において、データがもつ意味や活用方法についある。本稿では、同じくヒアリングの結果から、て理解が不足していること、③AIの導入費用に関AIを導入することで中小企業の従業員は新しいする相場が定まっていないことを指摘している。

タスクに取り組めるようになるのか、それによっ

AI導入の準備としては、①事業の課題を把握したてどのような成果が表れるのかをみていく。

り、AI導入業務を洗い出したりすること、②よりAIを導入するに当たっての問題点や準備事項

多くのデータを収集・蓄積すること、③収集すべもいくつか指摘されているが、具体的にどう対応

きデータの種類を選別することが重要だとしていすればよいかは不透明である。また、システムをる。そして、AI導入を成功に導くポイントとして、開発する際は、外部の機関や人材と連携すべきと事業から得られるデータの重要性を認識するととの指摘もあるが、どう連携すればよいのかは示さ

もに、信頼できるAIベンダーを選定することをれていない。本稿では、これらへの対処方法を企挙げている。

業事例から紹介していく。

野村（2017）は、中小企業における人工知能の活用可能性について考察している。具体的には、

3

中小企業経営とAI

中小企業経営でAIの役割が現実に期待される分野として、熟練工の技能などの継承、「監視」に関本節では、中小企業におけるAIの活用状況をする業務への導入、 3 Dプリンターへの活用を挙げ

データで確認したあと、AI技術の特徴をみたうている。また、AI導入の現場では、コストをかけえで、どのような活用方法があるかを整理する。

─ 27 ─

日本政策金融公庫論集
図－1

第50号（2021年 2 月）

が中小企業庁から委託を受けて実施した「人手不中小企業におけるAIの認知・活用状況

足対応に向けた生産性向上の取組に関する調査」1（単位:％）
知っていて、既に活用している 1.2によれば、AIを知っている、あるいは聞いたこと

知らない
4.9

はあるとする中小企業の割合は95.1％を占める
が、実際に活用している中小企業の割合は1.2％にすぎない（図－ 1 ）。
また、㈱野村総合研究所が中小企業庁から委託聞いたことはあるが、活用はしていない
37.2

を受けて実施した「中小企業の成長に向けた事業

知っているが、活用はしていない
56.7

戦略等に関する調査」2により、AIやビッグデータなど新しいICT（情報通信技術）を活用するうえでの問題をみると、「技術・ノウハウを持った人
材が不足している」が46.5％で最も多く、以下、「自社の事業への活用イメージがわかない」が（n=3,997）
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）

35.7 ％、「 新 技 術 に つ い て 理 解 し て い な い 」 が27.9％、「必要なコストの負担が大きい」が27.9％、「費用対効果が望めない」が20.9％と続いている（図－ 2 ）。

（ 1 ）中小企業におけるAIの活用状況

AIへの期待とは裏腹に、それを積極的に活用しわが国は、人口の減少や高齢化、世界経済におている中小企業はまだ少ないのが現状である。そける地位の低下といった構造的な問題に直面してもそも中小企業では、従来のICTの活用が進んでいる。その結果、日本の企業は、生産性の向上、いないのだから当然だという見方もあろう。新し人手不足対策、新事業の開発、技能の承継など、いICTを活用する際の問題も、従来のICTを活用

いくつもの課題を抱えている。これらの課題は大する際のそれとあまり変わりない。しかし、次項

企業にも共通するが、人材や資金など経営資源ので述べるように、企業がAIを使えば、これまで人制約が大きい中小企業では、より深刻である。

間が負担するしかなかった作業を機械化できたり、企業が抱える経営課題を達成するのに役立つと人間には実現できなかった作業を行えたりする。

期 待 さ れ て い る の が、AIで あ る。 政 府 も、そのため、企業によっては、
AIの導入が初めての本格2019年 6 月に閣議決定した「経済財政運営と改革的なICT活用になるということも起こりえるだろう。

の基本方針2019」で、サプライチェーン全体の最適化を進めて生産性向上を図るため、中小企業の（2）
AI技術の特徴
AIに統一的な定義はないが、一般には人間の実態に合ったAIツールの開発とAI人材の育成をような知的作業を行うコンピューター・システム一体的に推進するとしている。
もっとも、
三菱UFJリサーチ＆コンサルティング㈱のことを指す。例えば、写真を見てイヌかネコか1

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％）。

2

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％）。

─ 28 ─

中小企業におけるAI活用の現状と求められる支援図－2 新しいICTを活用するうえでの問題（複数回答）

を識別する、多くの組み合わせのなかから最適なものを見つけだす、与えられたデータから結果を予測する、文字でも音声でも言葉の意味を理解し0て的確な答えを返すといったことが挙げられる。

10

20

30

40

技術・ノウハウを持った人材が不足している

いずれも、従来のICTにはできなかった、できても精度の低かった作業である。

46.5

自社の事業への活用
イメージがわかない

AIが実用化されるようになった背景には、「機械学習（マシンラーニング）」の発達がある。機械学習とは、目的を達成する方法を人間がすべて
プログラミングしてコンピューターに指示するの

（％）
50

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

ではなく、コンピューター自身に発見させ、覚え費用対効果が望めないさせるAI技術のことをいう。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」

20.9

特に課題はないが、2017年 5 月に世界最強の棋士と呼ばれる中国

15.7

か けつ

の柯潔氏に勝利し、コンピューターが人間を超え

連携相手を探すのが難しいたといわれたことは記憶に新しい。このアルファ碁のAIに使われていたのが機械学習である。

適切な相談相手が見つからない機械学習は、与えられたデータのなかから、目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

8.8

7.5
（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）1 新しいICTとは、AIやビッグデータ、ロボット等を指す。
2 複数回答のため、合計は100％を超える。

降、大きく低下している（図－ 3 ）。

結果、別の画像データが与えられても、そのデー

近年、スマートフォンの顔認証機能、声で操作

タにaとbとcがあれば、AIはイヌだと判定できるできる電子機器、精度の高い翻訳機といった、ようになる。

AIを利用した製品やサービスが身の回りに増え

従来は、法則やパターンを見つけるためにどこているのも、機械学習が発達したからである。本に着目するべきか、いわば解決の手がかりをコン

稿でも、機械学習を利用したAIを取りあげる。

ピューターに与える必要があったが、その手がか

なお、AIの実用化が進んだ背景には、機械学習

りもコンピューターに発見させるのが、ディープの発達のほかに、二つの要因がある。一つは、大ラーニング（深層学習）である。手がかりを与え量のデータを利用しやすくなったことである。機るのが難しい、画像認識や音声認識、自然言語処

械学習は、与えられたデータのなかから法則やパ理（人間が日常的に使っている言葉をコンピュー

ターンを見つけだすものなので、原則として入力

ターが処理すること）に優れている。この技術がするデータの数は多いほうがよい。また、与える生まれたことで、AIの精度は飛躍的に向上した。

データに偏りがあってもいけない。例えば、イヌ

実際、ILSVRCという画像認識コンテストで優勝の画像データとしてプードルの写真のみを与えたしたチームの認識エラー率を開催年ごとにみる

ら、シェパードやブルドッグをイヌと判定できなと、ディープラーニングが使われ始めた2012年以くなるかもしれない。

─ 29 ─

日本政策金融公庫論集

図－3
（％）
30

第50号（2021年 2 月）ILSVRCで優勝したチームの認識エラー率（開催年別）（3）
AIの活用方法
企業がAIを活用する方法には、いくつかの種

2826

類が考えられる。本稿では、次の三つに大別する。

25① 従業員の支援・代替

20

まず、これまでの機械化と同様に、AIを使っ16
15て従業員を支援または代替できる。人間には困難

12な業務、単純だがなくてはならない業務、ミスが10許されない業務などを、AIに行わせようという

7
5

0
2010

3.6

11

12

13

14

15

ものである。機械にできることは機械に任せて省

3

2.3

16

17（年）

力化を図り、従業員の生産性を引きあげるのだ。

出所：ImageNetホームページ（http://image-net.org/challenges/
talks_2017/ILSVRC2017_overview.pdf）（注）ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）とは、米国スタンフォード大学の主催で2010年に始まった、AIによる画像認識の精度を競うコンテストである。

例えば、小売店や飲食店の来店客数を予測する、消費者からのよくある問い合わせに対応する、膨大な量の製品を検査するなどがある。
② 従来難しかった見える化の実現

幸い、現代はインターネットを通してさまざま

ICTの活用方法としてしばしば挙げられるのなデータを容易に入手できる。SNS（ソーシャル

が、業務のプロセスや職場の問題点を、誰にでもネットワーキングサービス）上の写真や文章、ス

簡単にわかるようにする「見える化」である。

マートフォンの位置情報、ウェブサイトの閲覧履

AIは画像認識や自然言語処理に優れるぶん、従歴などである。今後、各種の小型センサーを備え、来のICTでは把握できなかった、仕事の成果や問インターネットとつながった家電製品や自動車が題点をつまびらかにすることができる。

普及すれば、入手できるデータはさらに増えていくだろう。

例えば、農作物の味や食べ頃を表面の色で判断する、自社のSNSに投稿されたコメントから消費

もう一つは、コンピューターの処理能力が向上

者の不満やニーズを導き出す、熟練工の動作を解したことである。入力するデータが多くなれば、析して技能を習得するための方策を見つけだすとコンピューターが処理する時間も増える。2012年

いったことが挙げられる。

6 月にグーグル社は、機械学習を利用したAIが人やネコの顔を判別できるようになったと発表し③ 新ビジネスの展開

たが、学習のために 3 日間、1,000台のコンピュー

AIを利用した製品やサービスを開発して、新ターを要したという。これでは実用化は程遠い。

しいビジネスにすることも可能だ。音声通訳機、

しかし、近年は、 3 Dゲームの画像処理のように、運転支援機能のある自動車、言葉を聞いて家電の

大 量 の 計 算 を 並 行 し て 行 う こ と が で き るGPU

操作や情報の検索をしてくれるスマートスピー（Graphics Processing Unit）の性能が向上しておカーなど、AIを利用した製品の多くは大企業にり、膨大な計算が必要なディープラーニングも容よるものだが、特定の分野や用途に特化したもの

易に実行できるようになっている。

であれば、中小企業でも開発可能と考えられる。

─ 30 ─

中小企業におけるAI活用の現状と求められる支援

実際、AI技術を創出したり、AIを搭載した製品

間や時間がかからないし、自社の目的と予算に合を開発したりする中小企業が、スタートアップ企

う製品があれば、そのほうが効率的である。しか業や、いわゆるベンチャー企業を中心にみられる。

し、パッケージ製品には、AIを利用しているこ

一般の中小企業も、もともと自社の問題を解決すとを意識することなく使えるものが少なくない。

るために開発した製品を、同様の問題に悩む企業

そのため、パッケージ製品を導入した企業が、必に販売するビジネスならできるかもしれない。

ずしもAIのことをよく理解しているわけではな
い。AIの特徴や問題点を探るには、自社開発し人口減少と高齢化が進むなか、今後AIを必要とする中小企業は増えていくと考えられる。例えば、高齢の従業員が多くなるので、彼らの視力やた企業にヒアリングするほうが好ましい。

（2）
事例企業の概要

聴力の衰えをカバーできるものが必要になる。退1 社目は、繊維原料の販売や不織布の製造を手職するベテラン従業員の技能やノウハウを解析し、がける㈱澤田棉行である。画像認識の技術を使っマニュアル化したり、機械化したりして受け継いて、目視を上回る精度で異物を発見するシステム

でいくことも企業によっては欠かせない。また、を開発した。異物を見逃すことがなくなったうえ、

外国人労働者や短時間労働者の増加が見込まれ検品作業を担当していた従業員に別の仕事を割りるので、自動的に通訳・翻訳するシステムや、当てることもできた。AIで従業員を代替すること

短期間での戦力化を可能にする教育・研修システ

で、生産性の向上や人手不足対策に成功した事例

ムが、これまで以上に重要になるだろう。いずれといえる。システムの開発に当たっては、地元のも、AIを活用できるかどうかが問題解決の鍵を大学と連携した。

めんこう

2 社目は、自動車部品や精密機械部品を製造す握る。

る㈱共進である。膨大な組み合わせのなかから最4

中小企業の取り組み事例

適な加工条件を探索するという、人間には困難な作業を行うシステムを開発した。より高い強度を

本節では、AIの導入に取り組んだ中小企業 4 社

もった部品を製造できるようになったうえ、技術の事例を紹介する。いずれも、前節で述べた活用者の負担を減らすこともできた。これもまた、AI方法を実践する企業である。各企業がどのようなで従業員を代替することで生産性の向上や人手不課題に直面し、どのようなシステムをどのように足対策に成功した事例である。システムは、地元

開発し、どのような成果をあげたのか詳しくみての大学と連携して開発した。

いこう。

3 社目は、食品スーパーやコンビニエンススト
アなどを運営する㈱マイ・マートである。膨大な（ 1 ）ヒアリングの要領

組み合わせのなかから最適解を導き出すという企業ヒアリングは、2019年 6 月から 7 月にかけ

AIならではの能力を使って、発注の仕事をサポーて実施した。対象企業を選ぶうえで、自社開発のトするシステムを開発した。最適な品ぞろえを実システムを使っていることを条件とした。中小企

現して売り上げや利益を増やすとともに、経験の業がAIを導入するに当たっては、従来のICTと同浅い従業員に発注業務を任せることもできるよう様に市販のパッケージ製品を購入するのが一般的になった。AIで従業員を支援することで、生産性だと思われる。システムを開発するのに比べ、手の向上や人手不足対策に成功した事例といえる。

─ 31 ─

日本政策金融公庫論集第50号（2021年 2 月）

システムは、社外のITベンチャーと連携して開発

繊維を布状に成形したものである。織布と比べ、した。

耐久性や通気性、濾過性に優れている。

ろ

か せい

4 社目は、店舗のディスプレーのデザイン・施

もともと同社は原料の販売だけを手がけていた工を手がける㈱クレストである。画像認識の技術

が、相場や為替の影響を受けやすいことに不安をを使って、実店舗における消費者の動きをデータ

感じ、1970年代から不織布の製造を始めた。「水、化できるシステムを開発した。自社の仕事の成果

空気、音の汚れを取り除く製品づくりを通して、がわかりやすくなっただけではなく、システムを快適な環境を築く」をコンセプトに、さまざまな小売店に販売して業績の向上を支援する事業を始

製品を世に送り出してきた。具体的には、水槽用めることもできた。AIを使って、従来難しかっフィルターや空気浄化フィルター、車両向けの吸た見える化を実現したり、新ビジネスを展開した

音材と断熱材、介護用おむつなどの素材となる不りしている事例である。システムの開発に当たっ織布である。現在では、不織布の売上高が全体のては、知人が営むITベンチャーと連携した。

35〜40％を占める。
同社は、新しい製品をつくるうえで、積極的に（ 3 ）事例企業の具体的取り組み3

大学の知見を取り入れている。1995年に、地元の＜事例 1 ＞㈱澤田棉行

兵庫県立大学を卒業した従業員だけで、新規事業

代 表 者

澤田 安弘

開発チームを立ちあげ、面識のある教授を定期的

創

1880年

に訪ねて交流を深めていったのである。その成果

業

資 本 金

1,000万円

従業者数

約20人

事業内容

繊維原料の販売、不織布の製造

所 在 地

兵庫県姫路市はこれまでにいくつか実現している。例えば、2003年に同大学と共同で「屋上緑化用軽量わた基盤材」を開発した。環境問題が深刻化するなか、屋上での植物の根付きを助ける機能性が評価さ─不織布製造への進出

れ、2004年に兵庫県の「中播磨モノづくり大賞」㈱澤田棉行は1880年の創業で、澤田安弘社長でを受賞している。

6 代目となる老舗企業だ。同社には、柱となる事
業が二つある。一つは、繊維原料の販売である。

─異物の徹底排除を模索

創業時から続く事業で、綿や羊毛など天然繊維は

同社には、一つの悩みがあった。製造工程でのもちろん、ポリエステルやナイロンといった合成

異物の混入である。不織布をつくる際、気をつけ繊維も取り扱う。特に綿のラインアップには自信ていても小さな虫やほこりが混じったり、機械のをもつ。肌触りや吸水性など、綿の特徴は産地に油汚れが付着したりすることがある。人の目で慎よって異なる。同社は、インド、中国、米国をは重に検品してはいるものの、異物を完全に排除す

じめ世界各地の生産者とネットワークを築いておることはできなかった。
ある受注先が「燃えにくいベッド」を開発する

り、顧客の幅広いニーズに対応できる。
もう一つは、不織布の製造だ。不織布とは、服ことになり、同社がマットレスの素材となる、難の生地のように繊維を織ったり編んだりするので燃性の高い不織布を納めることになった。2016年、はなく、接着剤を使ったり熱処理を施したりしてこの製品を納入したところ、異物が見つかって、

3

事例企業の概要は2020年 5 月時点のもの。

─ 32 ─

中小企業におけるAI活用の現状と求められる支援

すべて返品されるという出来事があった。マット
レスは白い製品であるために、異物が特に目立ちやすい。寝具には清潔感が求められるので、絶対に再発を防止してほしいと要請された。納めた製品がすべて返品されると、同社の損失も数百万円に上ってしまう。澤田社長はすぐに、人の目に頼らず、機械的に検品できる方法がないかを調べ始めた。
すると、いくつかの画像検査システムが市販さ成形した不織布をカメラで撮影する工程・㈱澤田棉行

れていることがわかった。ただ、それらは高性能
ではあるものの、価格が2,000万円程度と高かっだけですむ。普段使っているコンピューターで十た。容易に購入できる金額ではないため、もっと分対応できるため、開発費用を抑えられた。また、安く開発することができないかを、交流のあった小型のコンピューターで足りることから、限られ大学や企業に相談することにした。そのなかでいたスペースでも設置できた。

ち早く、同社の予算で開発できるかもしれないと

このシステムを導入したことで、異物を見逃す

回答してくれたのが、兵庫県立大学の教授であっことはなくなった。その結果、返品による損失がた。この教授は画像解析の専門家で、民間企業となくなったのはもちろん、受注先からの信頼も厚連携したシステム開発に多くの実績があった。すくなった。また、以前は検品の作業に従業員 2 人

ぐに具体的な打ち合わせを始め、システムの開発が付ききりだったが、アラームが鳴ったとき以外に着手した。

はほかの仕事に取り組めるようになった。人手不足を補う効果もあったのである。

─画像検査システムの仕組みと効果開発した画像検査システムの仕組みはこうだ。

─大学と進めた地道な開発

まず、製造ラインの最終段階で、成形済みの不織教授との打ち合わせでは、同社が抱える課題を

布を11台のカメラで動画撮影する。 1 枚のプリン

丁寧に説明することから始めた。実際に工場に足ト基板に必要最低限の部品を取りつけたシングルを運んでもらって、製造ラインはもちろん、異物

ボードコンピューターを各カメラに備えつけ、撮の種類、不織布の生産速度などを確認してもらい、影と同時に異物の候補を検知できるようにした。

どの程度の処理能力をもった機材が必要になるか

次に、検知した異物候補の静止画像を、AIをを考えてもらった。また、今回の開発にかけられ搭載したホストコンピューターに送信する。そこる費用も説明し、そのなかでシステムを設計してで、異物候補が本当に異物なのか、異物に似たもらうことにした。

繊 維 の 塊 な の か をAIが 識 別 す る。 異 物 と 判 定

すると、不織布の生産速度は毎分0.8〜2.1メートル

されるとアラームが鳴り、従業員が駆けつけてと速くないので、異物の候補を検知するだけなら、異物を取り除いたり、不織布の一部を切除したりカメラもコンピューターも、数万円程度のものでする。

すむことがわかった。さっそく、カメラとシングル

異物候補の検知と、異物の判定を別々に行うのボードコンピューターを購入して実験を開始しで、ホストコンピューターは静止画像を解析するた。カメラを何台、どのような間隔と角度で配置

─ 33 ─

日本政策金融公庫論集第50号（2021年 2 月）

─今後の取り組み
同社のシステムは現場に合わせた手づくりなので、ごくまれに動作不良を起こすことがある。その都度、教授や学生が修復に来てくれているが、それをずっと続けていくわけにはいかない。社内に、システムに精通した人材を増やしていく必要がある。また、社外に目を向けると、異物の混入という、同じ悩みを抱える企業が少なくない。同業者が集まる場に積極的に参加して、システムを

ホストコンピューター・㈱澤田棉行

必要とする企業にノウハウを提供していきたいとすれば、異物候補を逃さずとらえられるか大学側考えている。

と一緒に考え、何度も調整を繰り返した。試行錯
誤の結果、あらゆる異物候補をとらえられるよう＜事例 2 ＞㈱共進になり、ここまではAIを使う必要もなかった。

代 表 者
業

五味 武嗣
1962年

資 本 金

3,000万円

従業者数

約160人

事業内容

自動車部品、精密機械部品の製造

所 在 地

長野県諏訪市創

しかし、一つの問題が浮上する。毛玉のような繊維の塊まで、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駄に増えてしまうので、担当者はそれだけ手を取られてしまう。そこで、AIを搭載したホストコン

たけ し─高い技術力とそれを支える専門人材㈱共進は、五味武嗣社長の父が1962年に創業しピューターを導入することにしたのだ。
異物と繊維の塊のサンプルを1,000個ずつ撮影た企業である。主に自動車のエンジンやトランス

して、画像データを与えたところ、AIは機械学

ミッション、サスペンションに用いられる金属部

習により、両者を識別できるようになった。同社

品を製造している。指先程度の比較的小さいもの

はその後も改良を重ね、異物かそうでないかを正が中心である。長野県諏訪市に六つの工場をもつ

しく判定できる確率を98.7％まで高めることがで

ほか、インドネシアにも工場を展開している。

きた。残る1.3％も、「異物であると考えられるが、同社は創業以来、切削加工を得意としてきた。

念のために目で確認してほしい」という判定なの

切削加工には、金属を複雑な形状に加工できるとで、誤判定というわけではない。

いう利点がある一方、部品の形状によっては、廃兵庫県立大学の協力を得て、同社は 1 年弱でシ材となる部分が多くなって材料費がかさむというステムを実用化することができた。カメラの配置欠点がある。同社は「カシメ接合方法」を用いて、やサンプルの撮影といった地道な作業は、同社のこの欠点をカバーしている。

従業員だけでは難しかったが、教授をはじめ、学

カシメ接合方法とは、あらかじめ加工したパー

生たちが協力してくれた。澤田社長は、「大学は、ツ同士を加圧変形により接合して、一つの部品を開発にかけられる予算はもちろん、システムの操つくりあげる技術だ。一から切削加工だけで成形作性にまで気を使ってくれ、親身になって協力しする場合に比べ、廃材となる部分を少なくでき、てくれました」と感謝する。

加工に必要な時間も短くなる。同社は、カシメ接─ 34 ─

中小企業におけるAI活用の現状と求められる支援合方法に関する特許をすでに 3 件取得しているだ
けではなく、現在 2 件を出願中と、高い技術力を備えている。
また、人材を安定的に確保できている点も強みだ。技術力を武器にする同社にとって、機械を巧みに操ったり、新しい技術を開発できたりする人
材は不可欠である。しかし、周辺地域では人口の減少や若年層の流出が進み、技術に強い人材を確保することは容易ではない。

パーツ同士を接合する工程・㈱共進

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しげく通い、学生が必要なうえに、試作にかかる材料費も無視できとの接点を増やすようにしてきた。すると、思っない。

ていた以上に、今の学生たちが就職先の福利厚生

働きやすい職場づくりを進めていくためにも、やワークライフバランスの状況を重視しているこ

試作品を効率的に製造することは課題だった。新とがわかった。

しい休暇制度をつくったり、残業時間に上限を設

給与や諸手当の面では大企業にかなわないが、けたりするには、今までと同様あるいはそれを上働きやすい職場づくりなら自分たちにもできる。そ回る仕事量を、より短い時間でこなさなければなう考えた五味社長は、男性従業員の育児休暇制度らないからだ。

をつくったり、残業時間の上限を設けたり、有給

試作品を効率的に製造することだけではなく、休暇の取得を推奨したり、従業員の健康増進をサ

今までより高い強度をもった部品をつくることもポートしたりと、手を尽くした。現在では、同社課題だった。安全性に対するエンドユーザーの意の取り組みをみて入社を希望する学生が後を絶た識が高まるなか、できるだけ強度が優れた部品をないという。入社後の定着率も良好で、この10年供給してほしいと考える受注先が増えたり、強度間で新卒採用した40人のうち、退職したのは 3 人が十分であることの証拠をデータで示してほしいと少ない。

と求める受注先が現れたりしていたからだ。

─二つの課題─開発したシステムの仕組みと効果

カシメ接合方法は、切削加工に比べ、材料費やこれらの課題を達成するため、同社は二つのシ加工時間を削減できるものの、複数のパーツを接ステムを開発した。一つは、「シミュレーター」

合するぶん、強度が低くなりやすい。

である。これは、指定した加工条件に従って試作

同社では、受注先からのオーダーをもとに、カ品を製造し、検査を行い、検査結果を記録するとシメ接合方法の加工条件（加圧に使う金型の種類、いう一連の作業を、コンピューター上で擬似的に加圧の強さ、加圧の位置、摩擦の状況など）を考行うものだ。シミュレーターを構築するには、あえ、試作品をつくっては強度を検査するという作

る加工条件で製造したときにどのような検査結果

業を何度も繰り返していた。受注先が求める強度が出るかというデータが必要となる。同社は以前を実現できるまで、技術者の経験と勘を頼りに、から、現実の検査結果をデジタルデータで保存し加工条件を微調整していくのである。相当の時間ていた。これが大いに役立った。

─ 35 ─

日本政策金融公庫論集第50号（2021年 2 月）

─大学の粘り強いサポート
同社のシステムは、同じ諏訪地域にある公立諏
訪東京理科大学と連携して開発したものである。
業務の効率化と強度の向上という課題を達成するため、同大学にアドバイスを求めたことがきっかけである。採用などで普段から交流をもっていたことや、同大学を卒業した技術者が社内にいたことが、相談をもちかけるうえで大いに役立ったという。

AIの提案を確認する技術者・㈱共進

システム開発は2017年にスタートした。まずは、シミュレーターを導入したことにより、試作品

同社の事業や技術を説明したうえで、どのようなの製造にかかる時間と材料費を削減できたもの

悩みを抱えており、どの工程を見直すべきかを綿の、まだ問題は残っていた。できるだけ強度が高密に打ち合わせた。対象とする工程が定まったら、い製品をつくる必要があるのだが、シミュレー

その工程に関連するデータにはどのようなものがターだけでは、どのような加工条件にすれば強度あり、どの程度デジタルデータとして収集できるが高くなるのかわからないのである。シミュレー

かを整理していった。次に、集めたデータを同大

ターの検査結果を見ながら加工条件を調整し、再学に提供し、システムの構築を依頼した。およそ

びシミュレーションすることを繰り返せば、徐々1 年後には試作品が完成した。

に強度は高まっていく。しかし、それでは効率が悪すぎる。

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

そこで力を発揮するのが、AIを搭載したもうじ加工条件でつくった試作品の強度には、必ず誤一つのシステムである。AIに実際の加工データや差が生じる。これを最小限に抑えるために、新しシミュレーターのデータを与えることで、部品のいデータを収集したり、プログラムを組み直した材料や形状を踏まえたうえで、強度が最も高くりするといった調整が必要になるのである。「公なる加工条件の候補を提案できるようにしたの

立諏訪東京理科大学は、調整作業にも粘り強く対である。もちろん、提案にかかる時間はきわめて応してくれました。大学側も、積極的に産学連携短い。

を進めているからだと思います」と五味社長は感このシステムを導入したことで、より強度が高謝する。

まる加工条件を探索できるようになったうえ、何
度も加工条件を考えるという、技術者の負担を和─システムのさらなる改善

らげることもできた。
「人間は目標を超えると検現状、システムを適用できる部品は、種類が限証をやめてしまいがちですが、AIは最適な加工られている。引き続き大学との連携を進め、汎用条件を探し続けてくれます。また、人間は経験が性を向上させることが課題である。これができれあるために、セオリーとされる加工条件にしか目ば、従業員が研究開発の仕事などにもっと集中でがいかないこともあります。常識にとらわれず探きるようになると五味社長は考えている。また、索できることも、AIの強みだと思います」と五味

受注予測や生産管理にも、積極的にAIを活用し社長は語る。

ていく予定だ。

─ 36 ─

中小企業におけるAI活用の現状と求められる支援＜事例 3 ＞㈱マイ・マート

代 表 者
業

橋本 琢万
1977年

資 本 金

3,000万円

創

たく ま

従業者数

約200人

事業内容

食品スーパー等の運営

所 在 地

兵庫県洲本市─地域密着型経営の徹底㈱マイ・マートは、橋本琢万社長の父が1977年

青果売り場・㈱マイ・マートに創業した企業である。兵庫県の淡路島で食品スーパーを 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る。

ストアを 2 店舗、仕出し弁当店を 1 店舗経営して発注者には、自身が担当した商品について、陳列いる。日本のスーパー全体の売り上げが低迷する

やPOPの作成など売り場づくりも任せている。主体

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

事にやりがいを感じられる。こうしたやりがいをよ

成長の背景には、地域に密着した経営の徹底があり多くの従業員に感じてもらい、一人ひとりに「商人る。
採算の悪かった島外の店舗を閉鎖する一方で、魂」を発揮してもらいたいと考えているのである。

倒産した地元中堅スーパーから島内の店舗を引き継ぐなど、淡路島に絞った店舗展開を進めてきた。

─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を専門に学んだあと、や漁師のところに足しげく通って直接仕入れた

約 5 年間、大手電機メーカーで研究開発の仕事にり、地元の畜産農家の淡路牛を一頭買いしたりす携わった。2008年、29歳で㈱マイ・マートに入り、ることで、新鮮でお買い得な商品を取りそろえる。

34歳のとき父の後を継いで社長に就任した。
もとも総菜にもこだわりがある。顧客の味の好みは、淡と、事業を引き継ぐことは考えていなかったが、同社

路島のなかでも、地区によって若干異なる。そこが業績不振に陥り、競合他社に買収されるかもしで、同社では店舗ごとに専門のスタッフが味付けれないと耳にしたとき、いてもたってもいられなくを細かく調整している。

なったという。悩み抜いた末に、父の会社や従業員

地元のオリジナル商品も多数取り扱う。代表格を守ろうと心に決め、同社で働き始めたのである。

は、雑誌やテレビで取りあげられた「淡路島ソー橋本社長は会社を立て直すため、まずは現場でス」だ。原料となるタマネギやオレンジ、醤油、働き、オペレーションの実態がどうなっているか

味噌などは、すべて淡路島産である。地域のPRを確認していった。すると、一つの問題がみえてにもつながると考え、地元の生産者と一緒に10年きた。IT化の遅れである。例えば、販売数や在前から検討を始めて拡販し、商品を育ててきた。

庫数、廃棄数などを紙に記入して管理していたの橋本社長は、従業員の能力やモチベーションをである。書く時間がもったいないうえ、コンピュー高めることにも力を注いできた。以前は、発注業

ターでの管理に比べ、計算を誤ってしまったり、務を特定の従業員が担当していたが、現在は後述

社内で情報を共有しにくかったり、データを紛失のシステムを活用して、正社員、パート社員を問してしまったりする懸念がある。

─ 37 ─

日本政策金融公庫論集第50号（2021年 2 月）

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うにや賞味期限などをより丁寧に管理できたりするメ
リットもある。

伝えていった。社外のITベンチャーに相談しなが同社は、約 1 万種類に上る商品を取り扱う。一ら、顧客の購買情報をはじめ、納品や在庫、廃棄の数部の特売商品を除いた、ほぼすべての商品をこのをコンピューターで一元管理できるようにしていった。

システムで管理している。具体的には、商品をA次に直面した問題は、非効率的な品ぞろえであランク（売れ筋）、Bランク、Cランクに分け、Bランる。全商品のPI値（Purchase Index：レジ通過客

クとCランクの商品についてはシステムが提案し1,000人のうち、何人が購入したかを表す指標）

たとおりに発注する。一方、Aランクの商品につを計算したところ、ほぼ売れていないのに大量にいては、担当者がシステムの提案を参考にしつつ、仕入れている商品がいくつもあることがわかっ

顧客の生の声、地域のイベント、近隣競合店のセーた。この原因は、発注のオペレーションにあった。

ル状況といったAIが考慮できない情報を加味しIT化は徐々に進んでいたものの、何をいくつ仕て最終的な発注量を決定する。メリハリのある発入れるかは、特定の担当者が経験や勘に依存して注体制をとることで、担当者が売れ筋商品の販売判断していたのだ。

に集中できるようにすることが狙いだ。

小売店では、顧客のニーズと店舗の品ぞろえがまた、 1 個単位で発注できるように設計されて近づくほど、売り上げや利益が増えていく。言いいる点も特徴である。商品の回転率が高くなるの換えれば、顧客のニーズに品ぞろえが追いついてで、陳腐化や不良化を回避できるうえ、品出し作いない状態（機会損失の発生）と、顧客のニーズ

業の負担も軽減できる。ただ、仕入先の立場からを超える品ぞろえをしている状態（廃棄・割引ロ

みると、 1 個単位の納品は作業が煩雑になり、コスの発生）をいかに回避するかが、店舗運営の鍵

スト増になる。それでも仕入先が協力してくれるを握る。機会損失と廃棄・割引ロスを減らし、最のは、同社は売れるぶんだけを仕入れるので、売れ大利益が出るように発注できないものか。橋本社

残りを大幅に値引いて商品のブランドイメージを長はそう考え、過去のデータをもとに適切な発注棄損したり、商品を買い叩いたりすることがない量を提案してくれるシステムを開発することにしからだ。仕入先は同社の方針に反発するどころか、たのである。

むしろ厚い信頼を寄せている。
システムの効果は数字として、はっきりと表れている。2014年の導入後、同社の粗利益率は 4 〜

─発注システムの仕組みと効果
同社が開発した「発注・値付けシステム」は、5 ％ほど改善した。同規模のスーパーマーケット

AIを搭載している。各商品について、全国平均の粗利益率の平均が24〜25％程度のところ、同社の価格や、近隣競合店の価格を踏まえて値付けすのそれは30％に迫る勢いだ。

るほか、販売・割引・廃棄に関する実績データや、AIを使った発注システムには、従業員の能力

直近の値付けデータ、納品データ、在庫データなやモチベーションを高める効果もあった。システ

どの情報を使って、最大利益が出る（顧客のニームを導入したことで、売り場担当の誰もが発注業

ズと店舗の品ぞろえが最も近づく）発注量を商品

務をこなせるようになった。また、発注量の決定ごとに提案してくれる。死に筋の商品がなくなりにかかる時間が短くなったので、顧客との対話やラインアップが絞り込まれるので、顧客が目的の売り場づくりはもちろん、特売イベントの企画や商品を見つけやすくなったり、従業員が商品の質

新商品の吟味など、人間ならではの仕事に集中す─ 38 ─

中小企業におけるAI活用の現状と求められる支援る時間が増えた。その結果、自然と従業員のやる気が高まっていったという。
─開発上の三つの心がけ
システム開発については、社外のITベンチャーと連携して進めた。橋本社長がシステムの構想やアルゴリズム、社内のデータを提示し、それらをもとにITベンチャーがシステムの構築を進めていった。大学院でAIに関する知識を身につけてAIが提案した発注量を確認する担当者・㈱マイ・マート

いたことが、アイデアを出したりシステムを構築

システムの開発に着手してから実用化するまでしたりする際に役立った。
橋本社長がシステムを開発するうえで気をつけ

約 1 年を要し、開発費用には数千万円を投じた。

たことが三つある。一つ目は、実際に現場に立ち、しかし、期待どおりの成果が表れており、 1 年間

自ら発注業務を行ったうえで開発することだ。AI

の増益分で十分回収できたという。

の実用性をあげるには、現場での成功や失敗、無理や無駄の把握が何よりのヒントになる。また、

─AIとの向き合い方

現場の実務に沿ったシステムを開発することで、従橋本社長は、「机上で考えただけのシステムは業員がAIをより理解しやすくなり、
活用しやすくなる。

機能せず、また、すべてをAIに依存してしまえ

二つ目は、人間ならではの判断ができる余地をば現場を支える人の成長は止まってしまう」と語残すことだ。最初に試作したシステムでは、思いる。システムの構築で悩んだときは、必ず現場につくデータをすべて投入したり、それをもとに複立ち戻るようにしている。従業員が売り場づくり

雑な計算を実行させたりして、とにかく高精度にや販促計画を主体的に考え、顧客と対話して初めすることを重視した。ところが、肝心の発注担当て、商品が売れるということを思いだすことがで者がAIの予測値を理解できず、結果、すべてをきるからだ。同社は、「物は人から買うものである」

AIに任せ、自分たちで考えることをやめてしまっという基本的な精神を忘れずに、今後もうまくたのである。真の狙いである魅力ある売り場づくAIを活用していくつもりだ。

り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＜事例 4 ＞㈱クレストを見直したのである。

代 表 者

永井 俊輔

創

1983年

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、発注の考え方や売り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10時間

資 本 金

6,450万円

従業者数

約40人

事業内容

店舗のディスプレーのデザイン・施工

所 在 地

東京都港区

─店舗を彩る仕事㈱クレストは、永井俊輔社長の父が1983年に創の研修で、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。

業

業した企業である。永井社長は、大学を卒業した

─ 39 ─

日本政策金融公庫論集第50号（2021年 2 月）

あと、大手ベンチャーキャピタルで投資業務に携は、自社がデザイン・施工したディスプレーが、わり、
2010年から㈱クレストで働き始めた。2016年、店舗の集客や売り上げにどの程度貢献しているか

29歳のとき父の後を継いで社長に就任した。

を検証できないかと考え始めた。

同社は創業時から、店舗の看板やディスプレー

その参考になったのが、オンラインショップだ。

のデザイン・施工を手がけており、企画からデザ

ECでは、どれだけの人が、インターネット上のイン、施工、メンテナンスまでワンストップで請

どの広告をクリックしてショップに来てくれたのけ負う。また、いち早く顧客管理、従業員間の情か、そのうち何人が実際に商品を買ってくれたの

報共有にITを導入し、受注先からのオーダーにかといったように、広告の効果がすぐわかる。ま迅速に応えられるようにしている。

た、ショップを訪れた人がどのページのどの商品

受注先はアパレルショップ、雑貨店、飲食店とを見たのかという追跡（トラッキング）も簡単に多岐にわたり、その規模は、多店舗展開する大手行える。こうしたデータをもとに、ショップの運企業から 1 店舗だけ運営する個人事業主まで幅広

営者は、効果の大きい広告に絞ったり、ホームペー

い。関東を中心に、これまで約4,000社との取引

ジのデザインを変えたりして、売り上げや利益の実績がある。

アップを図る。

また、持株会社であるクレストホールディング

一方、実店舗はPOSレジや会員カードを使ったス㈱の傘下にある㈱インナチュラルでは、ライフとしても、どのような人がどの商品をどれだけ購

スタイルショップ「IN NATURAL」の運営も手入したのかということくらいしかわからない。もがけている。
これは、より良い看板やディスプレー

し、オンラインショップのように、何人が店舗をを提案していくうえで、小売店のことを深く理解訪れたのか、お薦めの商品が並ぶコーナーに何人する必要があると考えた先代社長が、2007年に他が立ち寄ったのか、何人がディスプレーを見たの社から営業譲渡を受けて始めたものだ。関東にかといったデータもわかるようになれば、自社の8 店舗展開し、観葉植物やエクステリア用品、衣仕事の効果を「見える化」できるかもしれない。

料品、雑貨などを販売している。庭のデザインやそう考えた永井社長は、具体的にどうすれば実現工事を請け負うほか、植物に関するワークショッ

できるかを検討することにした。
アイデアはふとしたことから生まれた。ある日、プや、キャンドルづくりの教室といったイベント

永井社長が駅の自動販売機で買い物をしていたとを積極的に開催している。

ころ、
小さいカメラが取りつけられていることに気づいたという。
販売機の前に立った人の性別や年齢

─自社の仕事の効果が見えない
永井社長は入社後、まずは会社のことを知ろう

をカメラでとらえ、属性に合った商品を薦めていと、営業の現場で働いた。そこで、自分たちの仕たのである。
小型カメラを用いた画像解析の技術が事にある疑問をもつようになる。営業担当の従業進んできている。
これを使えば何とかなるかもしれ

員は注文を獲得しようと取引先を訪ね、ディスプない。永井社長はそう考え、2016年にAIを使った

レーのデザイン案や、店舗のレイアウト案を提示

画像解析システムの開発に着手したのである。

して、一生懸命に説明している。しかし、取引先からそれらの効果を尋ねられたとき、誰も定量的

─画像解析システムの仕組みと効果に答えられないのだ。「今まで、効果がわからな

同社が開発した、リアル店舗トラッキングシス

いものを売っていたのか」と愕然とした永井社長

テム「esasy」は、実店舗における消費者の動き

がくぜん─ 40 ─

エサシー

中小企業におけるAI活用の現状と求められる支援をデータ化できる。例えば、体の動きを検知できるカメラを店舗に取りつければ、何人が店舗の前を通行したか、何人が店舗に入ったか、何人が特定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、何人が看板を見たのか、何人が店内にあるディス

店舗に取りつける小型カメラ・㈱クレスト

プレーを見たのか、どの程度の時間ディスプレー
を見たのかがわかり、視認率（ディスプレー視認

開発に 1 億円程度はかかると言われ、いったんは数/店舗前通行量）や投資効率（施工投資額/ディ

計画を諦めようともしたという。

スプレー視認数）を算出できるようになる。さらどうするか悩んでいたとき、同社の求人に応募に、年齢や性別を推定できるカメラを取りつけるしてきた江 刺 家 氏と出会う。同氏は、画像解析と、店舗の前を通行した人や店舗に入った人、商をはじめ、新しい技術の動向に詳しかった。永井品を購入した人の属性をとらえることができるよ

社長がアイデアを説明したところ、必ずしも多うになる。

額の投資は必要ないと教えてくれただけではな

え さし か集めたデータをPOSレジのデータと組み合わせ

く、自分も一緒にやりたいと申し出てくれた。

れば、購買率（購買者数/店舗前通行量）や、購

二人でソフトウエア会社を訪ねて回り、共に開買 率 と 視 認 率 と の 関 係 を み る こ と も で き る。

発してくれるベンチャー企業を見つけることがesasyがあれば、看板やディスプレーといった、できた。

実店舗における広告の効果を、オンラインショッ─リテールテック事業の創出

プのように把握できるのだ。
なお、
esasyの画像解析はリアルタイムで行われ開発を進めていくうちに、永井社長は、システている。カメラにシングルボードコンピューター

ムを小売店に販売し、業績の向上を支援する「リを備えつけることにより、動画を撮影すると同時

テールテック事業」を実現できるのではないかとにデータ化して、撮影した動画そのものは一切保存

考えるようになった。esasyで得られるデータは、しない。
消費者の個人情報を保護するためである。

小売店のスタッフが経験や勘に頼ったり、業界のこのシステムを開発したことで、同社は看板や常識にとらわれたりせずに、効率的で効果的な店

ディスプレーの効果を見える化できた。仕事の成づくりを進めるうえで役立つからだ。

果がわかりやすくなり、従業員が、集客や売り上

ただし、いくらデータを集めても、うまく分析

げにより貢献できるディスプレーを考えたり、自できなければ意味がない。そこで同社は、無料の信をもって営業できたりするようになった。

データ集計アプリとesasyを組み合わせることで、判断材料となる指標をわかりやすくグラフにでき─ベンチャー企業と連携して開発るシステムも開発した。その際に役立ったのは、

画像解析システムの開発に当たって、最初は大㈱インナチュラルが運営しているライフスタイル

手のソフトウエア会社に相談してみた。しかし、ショップだ。店舗の従業員に使ってもらい、こん─ 41 ─

日本政策金融公庫論集第50号（2021年 2 月）

なグラフがあると助かる、このグラフはわかりに
くいといった意見を遠慮なく出してもらった。

（1）
従業員の意欲を高めるAI
前節では、事例企業がAIを使って、従業員をそのおかげで、実用的なシステムを開発すること支援あるいは代替したり、従来は難しかった見えができた。
さらに、esasyのユーザーのところに自社の従業る化を実現したり、新しいビジネスを展開したり員を派遣し、グラフの見方はもちろん、データをすることで、それぞれの経営課題を達成し、生産踏まえた店づくりのポイントまでアドバイスする性の向上や人手不足対策に成功していることを確ようにした。手厚く支援するのは、esasyが思うよ

認できた。

うに機能しなかった例をみてきたからだ。ある

しかし、本来の目的とは異なる、AIの導入に取引先がesasyを導入したものの、経営陣は現場よる副次的な効果もみられた。特に目立つのは、に丸投げし、現場のスタッフは使い方がよくわ

従業員の意欲を高めたり、能力発揮の機会を増やからず、宝のもち腐れになってしまったという。

したりする効果である。

逆に、店長をはじめ現場のスタッフがesasyを例えば、㈱澤田棉行では、単調だがミスが許さ

使いこなし、売り上げや利益を大きく伸ばしたれない検品作業から従業員が解放され、より創造例もある。

的な仕事に時間をかけられるようになった。㈱共小売店が手軽にesasyを導入できるよう料金も進では、働きやすい職場づくりが一歩前進しただ

抑えた。体の動きを検知できるカメラと顔を検知

けではなく、技術者の負担が減ったことで、研究できるカメラは、 1 台当たり月に 1 万2,800円、開発の仕事にかけられる時間が増えた。㈱マイ・

年齢と性別を推定できるカメラは、 1 台当たり月

マートでは、顧客との対話や売り場づくりはもちに 1 万7,800円 で リ ー ス し て い る。 店 舗 の 広 さろん、特売イベントの企画や新商品の吟味など、や集めたいデータに応じて、利用するカメラの人間ならではの仕事に集中する時間が増えた。㈱台数と種類を決める。これまでのところ、 1 店

クレストでは、仕事の成果がわかりやすくなった

舗当たり 5 台ほど導入しているそうだ。市販のことで、従業員が以前よりも積極的に仕事に取り小型カメラを使っているので、取りつけも簡単

組むようになった。
もっとも、AIの使い方を間違えれば、従業員にできる。
永井社長はリテールテック事業をより強化し、の士気を低下させることにもなる。㈱マイ・マー

小売店や飲食店といった業界の活性化に貢献した

トでは、発注作業をすべてAIに任せようとした

いと考えている。それが、同社の経営理念になっが、従業員が考えることをやめてしまい、かえって い る「LEGACY MARKET INNOVATION®」て生産性は落ち、職場にイノベーションが起こらである。まずは、約4,000社に上る取引先を中心なくなってしまった。AIを導入するに当たってに営業を展開していくつもりだ。

は、すべてAIに任せて従業員を代替するのか、
あくまで主役は従業員でAIを従業員のサポート

5

おわりに

役にするのか、十分見極める必要がある。

本節ではむすびとして、AIを導入することで生（2）期待される政策的支援

まれる副次的効果に言及したあと、中小企業のAI

人口減少と高齢化が進むなか、今後AIを必要活用に向けて期待される政策的支援を提示する。

とする中小企業は増えていくと考えられる。例え─ 42 ─

中小企業におけるAI活用の現状と求められる支援

ば、高齢の従業員が多くなるので、彼らの視力や大企業に比べて、資金や人材の制約が大きい中聴力の衰えをカバーできるものが必要になる。退小企業は、データを自在に集めたり、開発に時間職するベテラン従業員の技能やノウハウを解析をかけたりすることが難しい。開発パートナーは、し、マニュアル化したり、機械化したりして受けたんに専門家であるというだけではなく、中小企継いでいくことも企業によっては欠かせない。ま

業の事情を理解したうえで、サポートしてくれる

た、外国人労働者や短時間労働者の増加が見込ま人や企業であることが望ましい。

れるので、自動的に通訳・翻訳するシステムや、㈱澤田棉行の場合、AIの導入に取り組む前か短期間での戦力化を可能にする教育・研修システ

ら連携して製品開発を行うなどして地元の大学とムが、これまで以上に重要になるだろう。いずれ

交流してきた。具体的に連携していないときでも、も、AIを活用できるかどうかが問題解決の鍵を

その大学を卒業した従業員に、定期的に顔を出さ握る。

せるようにしていた。こうした取り組みが奏功し、とはいえ、中小企業が自力でAIを活用するの産学連携で実績があり、AIに詳しい教授を紹介

は簡単ではなく、何らかのサポートが必要である。

してもらえた。しかし、これほど大学と近い関係

どのような政策的支援が期待されるのか、以下、にある中小企業は少ないと考えられ、多くは新た事例企業の取り組みも踏まえて三つの方法を提案にパートナーを探すことになるだろう。
パートナーとしては、大学教授や研究機関の研したい。

究者、ソフトウエア会社などが挙げられる。先の二つについては、国立研究開発法人科学技術振興① パートナー探しを支援する仕組みの構築
事例企業では、いずれも大学やベンチャー企業機構（JST）や、個々の大学、国立研究開発法人にシステムの開発を依頼していた。機械学習の技

産業技術総合研究所（産総研、AIST）などが運術は高度で、専門家の力を借りずに開発すること営する研究者データベースを使って探すことがではまず不可能だからである。従来も、ICTシステ

きる。ただ、AIに限ったことではないが、どのムを自社で開発する場合は専門の業者に依頼するような技術をもった研究者に相談すればよいのかことが一般的であり、パートナー選びが重要だとわからない場合は使いにくいし、検索結果から論指摘されてきたが、機械学習を使ったシステムを

文のタイトルはわかっても、自社の問題解決に役開発する場合は、従来のICTよりも手間がかかる立つ研究をしているのか、企業との連携に興味がので、より慎重にパートナーを選ぶ必要がある。

あるのかまではわからない。

問題は何か、どういう目標を設定するか、AI

既存の研究者データベースは、必ずしも産学連

でなければ実現できないのかといったことから始携を目的としたものではないので、企業にとってまり、機械学習にはどのようなデータがどれだけ使い勝手がよくないことはやむをえない。ただ、必要なのか、そのデータはすでにあるのか、集め政府が成長戦略で掲げるように、経済成長と社会られるのかといったことを検討し、問題があれば問題の解決に向けてAIの活用を推進するのであ解決していかなければならない。また、システム

れば、中小企業と大学との連携は欠かせない。研を開発できても最初から想定した精度が出ること究者にとっても、中小企業との連携は、自身の研は少なく、データを追加したり、機械学習のモデ

究成果を確認する機会になる。中小企業が連携相ルで使用する変数の設定を変えたりして、調整し手を探しやすいように、研究内容が具体的にわかて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

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日本政策金融公庫論集第50号（2021年 2 月）を探すだけではなく、研究者が企業を探すこともだが、このシステムを使えば、顧客を待たせる時できるような、双方向型のマッチングシステムを間が短くなり、間違いもなくなる。さらに、レジ構築したりすることも検討すべきだろう。

の仕事が袋詰めの作業だけになるので、新人でもこうしたなか、民間企業がデータベースの構築
ポル

十分対応できるようになる。

に乗りだした例もある。ベンチャー企業の㈱POL

学習塾の講師を支援するシステムもある。塾にが運営するデータベースには、文系、理系を問わ通う生徒たちは、得意分野も違えば、理解の度合ず、約30万人の研究者が登録されている。彼らのいも異なる。講師は、過去のテスト結果などをも過去の実績はもちろん、関心をもつ研究領域や、とに生徒の能力を分析し、成績をあげるうえで効

将来的に取り組みたい研究、連携相手に求める条果的な問題を生徒ごとに準備する。しかし、経験件なども登録されている。さらに同社は、最適なの浅い講師だと、この作業にかなりの手間を取ら

研究者を選ぶためのコンサルティングまで行う。

れてしまい、ほかのスキルを身につける時間を確保できないことがある。
そこで、このシステムが役に立つ。まず生徒た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、

ちは、パソコンやタブレット上で、与えられた問事例企業のように、そもそもある程度ICTの利用

題を解いていく。するとAIが回答の傾向を分析が進んでいて、必要なデータを収集できる体制がし、生徒一人ひとりの能力を予測したうえで、効整っている、あるいは整えられることが前提とな率的にレベルアップできる問題を出してくれるよる。しかし、現実にはそのような中小企業は少なうになる。対面指導のスキルを学ぶ時間が増える

い。従って、中小企業でAIの活用が進むとすれば、ので、経験の浅い講師が早期に戦力になれる。

多くは市販のパッケージ製品を購入することにな

こうしたパッケージ製品なら、ICTの利用がある。そのほうが、コストを抑えられる可能性が高まり進んでいない企業でも、AIのメリットを享いし、早期に導入効果を得られるだろう。

受できる。購入資金の工面に不安のある企業には、AIを利用したパッケージ製品の例として、パン

経済産業省が展開する「IT導入補助金」を役立の自動会計システムがある。大手メーカーのパンててほしい。ただ、現在のところ、補助金の対象は、バーコードを印刷した袋で包装されている。

となっているパッケージ製品はそれほど多くなレジ係がパンの値段を知らなくても、バーコード

い。今後は、中小企業の幅広いニーズに応えられを読み取れば、スムーズに会計できる。一方、街るよう、対象製品を増やしたり、より使いやすいのベーカリーでは、包装せずに並べるのが一般的

パッケージ製品が生まれるよう、パッケージ製品

だ。焼きたてのパンを包装すると湯気で湿ってしを開発する企業を支援したりすることが望まれる。

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③ 地域・業界レベルでのAI活用の促進
事例企業は自社だけでAIを活用しているが、格を確認しながらレジ打ちすることになるので、地域ぐるみでAIを活用する方法もある。

間違えたり、時間がかかったりしてしまう。
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㈱（以使い、顧客がトレーに置いたパンの色や形状から下、NEC）は、より魅力ある街づくりの施策を

種類を認識し、合計金額を瞬時に計算する。パン

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

実証実験を行った。NECの性別・年齢自動推定

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中小企業におけるAI活用の現状と求められる支援システムを利用して、商店街を通行する人の数や、業 1 社ですむから、企業が個々に連携するよりも通行人の歩く方向、性別や年代といった通行人の効率がよい。
補助金を交付するなどして、集団でのAI活用

属性をデータ化したのである。集めたデータは、組合として集客や売り上げ向上の施策を検討する

を推進することも効果があると思われる。

際に利用されるが、個々の店舗が店づくりを考える際の参考にもなる。ほかにも、中野サンモール

機械学習を使ったAIのメリットは、従来は困商店街振興組合と東日本電信電話㈱（NTT東日難だった機械化を実現したり、そもそも人間には本）も、2018年 2 月から 3 月にかけて、同様の実不可能な作業を実行したりできるようになること

証実験を行っている。

にある。ミスの許されない異物検査、膨大な量のこうした取り組みは一部で始まったばかりで、シミュレーション、広告の効果測定など、従業員

具体的な成果はまだ出ていない。ただ、商店街のの頑張りや経験、勘に依存するしかなかった作業

店舗には共通する課題も多く、個々の企業では支を機械化できるのである。人手不足対策や生産性払えない開発や利用のコストも、商店街でなら負の向上といった、いくつもの課題を抱える中小企

担しやすい。商店街に限らず、同じ観光地に立地業にとって、AIは有益なツールになりえる。

する企業が共同でAIを活用する手も考えられる。

また、AIの導入によって、面倒な作業から解地域ではなく、業界レベルでのAI活用も考え放されたり、仕事の成果を数字で把握できたりす

られる。㈱澤田棉行の澤田社長は、「社外に目をるようになった結果、事例企業では従業員の士気向けると、異物の混入という、同じ悩みを抱えがあがるという効果もみられた。ただし、AIにる企業が少なくない。同業者が集まる場に積極依存しすぎると、従業員が自ら考えることをやめ的に参加して、システムを必要とする企業にノてしまい、企業全体の生産性は下がってしまうおウハウを提供していきたい」と語る。同じ事業

それもある。AIは、あくまで従業員の負担を緩を営む者同士が意見やデータを出し合うことは、和する手段と考えたほうがよいだろう。

より精度の高いシステムの構築につながりえる。

AIは、中小企業が直面する困難な問題を解決

共同で開発に取り組めば、資金負担の問題も緩和す

し、新たな成長への扉を開く。これまでICT投資るだろう。パートナーを探して開発する場合は、に消極的だった企業も、ぜひAIの活用に目を向複数の企業に一人の研究者、あるいはベンダー企

けてもらいたい。

＜参考文献＞
黒瀬直宏（2019）「AI時代にこそ必要な現場創造力」商工中金経済研究所『商工ジャーナル』2019年 4 月号、pp.14-17
情報処理推進機構（2018）『AI白書2019』
中小企業庁編（2018）『2018年版中小企業白書』
東海財務局（2018）「中小企業におけるAI活用の現状と課題」サービス産業の生産性向上に向けた勉強会（平成30年
10月31日）野村直之（2017）「中小企業における人工知能の活用可能性」日本政策金融公庫総合研究所『日本政策金融公庫論集』
第37号、pp.97-120

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