あっきー｜地方中小企業DX実装ログ

地方の中小企業でDXを試行錯誤しています。 AIをただ導入して「使って」と言われても 現場ではほとんど機能しません。 ・業務が整理されていない ・データがバラバラ ・何に使うか決まっていない この状態でAIを使っても 効率化どころか、逆に手間が増えることも多いです。 DXというと大きなシステム導入を想像されがちですが、 実際は、小さい改善 → 定着 → 社内共有 この繰り返しが重要だと思ってます。 このアカウントでは 中小企業DXのリアルと AI実務の試行錯誤を発信しています。 AI活用が進まない理由を 現場の経験ベースで整理しました👇 note.com/akki_ai/n/n533…

@baghunterhoshi ありがとうございます！ まさに「物理的摩擦」って表現いいですね！ その部分を無視すると 逆に手間が増えるケースも多いので、 小さい改善を積み重ねるのが大事だなと感じています。

@Akki_AI7 完全同意です。ビジネスの欠陥を解体するバグハンター（元メカニック）です。 綺麗なITも現場の「物理的摩擦（データ整理等の工数）」を無視すれば、仰る通り『人件費を食う負債装置』に成り下がります。 「現場の小さな改善」こそ物理法則に沿う唯一の正解です。素晴らしい発信ですね。

地方の中小企業でDXを試行錯誤しています。 AIをただ導入して「使って」と言われても 現場ではほとんど機能しません。 ・業務が整理されていない ・データがバラバラ ・何に使うか決まっていない この状態でAIを使っても 効率化どころか、逆に手間が増えることも多いです。 DXというと大きなシステム導入を想像されがちですが、 実際は、小さい改善 → 定着 → 社内共有 この繰り返しが重要だと思ってます。 このアカウントでは 中小企業DXのリアルと AI実務の試行錯誤を発信しています。 AI活用が進まない理由を 現場の経験ベースで整理しました👇 note.com/akki_ai/n/n533…

@kaz_medi これ、すごく分かります。 実際に触ってみると できることがかなり広がってきてますよね。 AIはまさに、触ってみるが 一番理解への近道だと思います。

まずは触る。 Google AntigravityみたいなAIエージェントが出てきて、 今まで「面倒すぎて放置してた作業」が一気に自動化できる時代になった。 「こんなアプリ作りたい」で作れる。 これ、もう幻想じゃない。 例えば ・学校だよりの過去データを入れる →デザインのトンマナを理解して再現 ・「文章も作りたい」と伝える →構成〜文章まで全部出る つまり “考えて手を動かす作業”がほぼ消える。 残るのは 「何を作るか決める力」だけ。 ここで止まる人が多い。 完璧な使い方を学ぼうとするから。 違う。 まず触って、1個作れ。 その1個が 業務を変える入口になる。

在庫連動のための API開発に数百万かかる問題。 このまま悩んでても進まないので、 AI使って代替できないか 試してみることにします。 リアルタイムというところだけ 妥協すれば、いけるのではないかと… まだ分からないですが、 結果はまた出していきます。

すごく分かります。 現場で使っていると AIの出力をそのまま使えるケースはまだ少なくて、 結局どこかで人が確認する前提になりますよね。 この確認コストを織り込まずに導入すると 効率化しない、結果さらに時間かかるという状態におちいる気がします。 このあたりをどう設計するかが ポイントになりそうですね。

AIを使い始めてから、仕事が増えた気がする。 そう感じたことはないだろうか。 これは気のせいでも怠惰でもない。 Anthropicが実施した世界最大規模の調査が、 その理由を数字で証明した。 調査対象：80,508人・159カ国・70言語。 これは史上最大規模の定性的AI調査だ。 判明した最大の事実はこうだ。 AIへの最大の懸念は「仕事を奪われること」ではない。 「自信満々に間違えること」だ。 信頼性の問題（ハルシネーション（AIが事実と異なる内容を確信を持って出力する現象）・不正確な出力）：26.7% 仕事を奪われることへの不安：22.3% 仕事喪失への恐怖より、 AIが堂々と嘘をつくことへの不信の方が大きかった。 ある調査回答者はこう述べている。 「AIを説得するのに写真を撮る必要がありました。 誤りを認めない人との会話のようです」 これは特定の個人の愚痴ではない。 80,508人が世界共通でこの体験をしていることが証明された。 構造的な皮肉が存在する。 AI活用の最大の期待は「時間の節約」だ。 しかし、AIの出力を全件再確認しなければならないなら、 時間は節約どころか増えてしまう。 生産性向上を実感している利用者は32%だ。 一方で26.7%が信頼性問題を最大懸念と回答している。 導入したのに生産性が上がらない、 そのギャップの正体がここにある。 さらに興味深い「光と影」現象がある。 同一人物が学習効果への期待（33%）と 認知力低下への懸念（17%）を同時に抱えている。 時間創出への期待（50%）と 加速による消耗（18%）が共存している。 AIは善か悪かという単純な二項対立ではなく、 同一人物の中で期待と不安が並走しているのだ。 経営者として、ここから何を読み取るべきか。 「AI導入すれば生産性が上がる」という 単純な図式は崩れている。 AI出力の検証コスト—— つまり「AIが言ったことが本当か確認する時間」——を 人材コストとして織り込んでいる会社は少ない。 これが省略された状態でAI導入を進めると、 「導入したのに効果が出ない」という失敗に終わる。 AI活用のROI（投資対効果）最大化に必要なのは 「いつ信じ、いつ疑うか」を判断できる人材だ。 ツールを使う能力より、 ツールを疑う能力の方が今は希少だ。 あなたの組織では、AIの出力を 「誰が、どのプロセスで検証しているか」定義されているだろうか。

@ai_jitan Gem使わせていただきました。 以前自分で作った時はかなり時間かかりましたが、ビックリするくらいスムーズにできました！ ありがとうございます✨

僕がいちばん使い倒してるGemがこれ。 業務改善の切り札「GAS」を 一撃で生成するGemを開発しました。 NotebookLMにGASの全知識を叩き込み、 Gemの"頭脳"として連携。 日本語で伝えるだけで プロ品質のコードが完成します。 プログラミング知識はゼロでOK。 リプ欄で無料公開します👇

毎朝の集計を効率化したくて、 以前GAS使った事があります。 自分は非エンジニアなので、 Geminiと壁打ちしながら作りました。 満足いくものはできましたが 丸１日かかった… えーたんさんのGem試してみたら 同じようなものが１時間くらいで完成しました。精度はむしろ高いくらい。 その時の自分に渡してあげたい笑 つくづくAIって使い方ですねー

すごく分かります。 DXを進めていると、効率化は個人で止まりやすくて、それを組織全体に広げるのが難しいと感じます。 特に中小企業だと ベテランのノウハウが、その方特有の知識になっている事が多いです。 この辺りを社内の資産として 共有して実行できる仕組みを作れるかが 大きな分かれ目になりそうですね。

AI活用を単なる業務効率化の文脈で捉えているのはもったいなくて、本質的には売上向上に繋がる仕組みとして設計していく必要がある。 個人の生産性が上がるというのは最初の一歩でしかなくて、組織の集合知をAIに載せて業務を標準化することで組織全体の業務品質を底上げするという発想が大事。 例えばベテラン社員が持っている暗黙の観点やチェックポイントをレビューAIに組み込めば、経験の浅いメンバーでもベテランと同等の品質でアウトプットを出せるないしは事前に角煮できるようになるし、属人化していたノウハウが組織の資産として使える状態になる。 効率化は個人に閉じるけど、品質の均一化は組織全体のパフォーマンスを引き上げるという意味で売上へのインパクトが大きくなるので、単なる効率化から脱却した取り組みを作っていくことが重要。

@enginner_dog 全社はGWSでGeminiです。 中小企業なので割と決済はしやすいですが、ただ渡してもリスクとコストが上がるだけなので、今はここまでにしてます。 個人的には最近Claude使ってます。 大企業ならでは、中小企業ならではの悩みはありますよねー

某大手メーカーに勤務していますが、生成AIはMicrosoft Copilotしか使えません。 他社の大手メーカー勤務の友人に聞いても、かなり近い状況でした。 一方で、ベンチャーや個人事業主は、日々更新されるAIツールを柔軟に使い、仕事の速度も試行回数も伸ばしています。 この差は、いずれ現場力の差になり、競争力の差になると思っています。 製造業はこのままで本当に大丈夫なのか。 正直、かなり危機感があります。 よければ参考までに、皆さんの会社で使っている生成AIを教えていただけるとありがたいです。 複数ある場合は、よく使うものを番号でいただけるとありがたいです。 発信している手前、少しでも環境を良くする方向に出来ればと考えています。 1.ChatGPT 2.Gemini 3.Claude 4.Microsoft Copilot 5.NotebookLM 6.Notion AI 7.Antigravity 8.会社独自の生成AIツール 9.使っていない

これ、かなり感じます。 中小企業だとAI導入のハードルは そこまで高くないけど 使いこなす前段階で止まってしまうことも少なくない。 なので、もちろんツール差もあるけど ・使える環境を作れるか ・どう使うか 結局はここが分かれ目になる感じがします。

@yuichisatoeco これ、すごく考えさせられますね。 現場でDXを進めていると 人の作業をどう置き換えるかで考える場面が増えてきています。 まだまだ、その前の業務整理やデータ整備で止まることも多くて、 このギャップはかなり感じます。

AIはバブルだ、と言われ続けている。 だが、2兆円規模のテック特化ヘッジファンドを率いる ブラッド・ガースナー（Altimeter Capital創業者）は 真逆のことを言っている。 「IT予算を奪うだけでは60億ドルの収益は生まれない。 労働力を補完することで初めて実現する」 この一言に、すべてが凝縮されている。 多くの経営者は今もAIを 「ソフトウェア費用の代替」として捉えている。 だが、それは完全に間違った参照軸だ。 AIが競合しているのは、IT予算（数兆円市場）ではない。 人件費（数百兆円市場）だ。 Claude 4.6、ChatGPT 5.4——この世代を境に、 AIは「ツール」から「人材の代替候補」へと変質した。 数字を見れば明らかだ。 Anthropic（Claudeを開発するAI企業）は14ヶ月で年間収益が10億ドルから140億ドルへ。 14倍の成長を遂げた。 OpenAIは2年で20億ドルから200億ドルへ。 10倍の成長だ。 バブルなら、こんな収益成長は起きない。 誰かがリアルなお金を払い続けているから成長する。 そのお金の出所は何か。 IT予算ではなく、採用予算であり、人件費だ。 ガースナーはこう続ける。 「次の20年の採用ペースは、過去20年より大幅に遅くなる」 これは脅しでも煽りでもない。 資本主義史上最大の労働市場の構造転換の宣言だ。 2026年、世界のAI設備投資は5000億ドルを超えた。 2023年比で3倍以上。 この巨額が「バブル」と呼ばれるのは、 ROI（投資対効果）の参照基準が間違っているからだ。 IT予算との比較ではROIが出にくい。 人件費との比較では、ROIが劇的に出る。 経営者として問い直してほしい。 あなたの会社のAI投資は、 いまだに「ソフトウェア費用」の文脈で審議されていないか。 本来比較すべき相手は、採用コストであり、 来年の人員計画の中に潜む人件費の固定費だ。 AIをIT予算として扱っている限り、 正しい意思決定は永遠にできない。 ガースナーが「原子核分裂のような瞬間」と表現したこの転換は、 バブルの崩壊を待つべきものではなく、 今すぐ自社の予算設計を見直す理由だ。 あなたの会社では、AIへの投資判断を どの予算カテゴリーで議論しているだろうか。

連携を諦めるか、 API開発に数百万かけるか、 もしくはいっそのこと基幹システムごと全取っ替えするか、と考えていたんですが… ふと思ったのが リアルタイムにこだわらなければ AIでなんとかできるのでは ということ。 ・一定間隔でデータ取得 ・EC側で読める形に変換 ・EC側での取込み これをAI使って回せれば 代替できる可能性もあるのではと。

@UsMarch2021 めちゃ共感です。 現場見てると手順書はあるけど 「何のためか」が抜けてること多いです。 その状態でAIや自動化しても うまく回らないケースが多いと感じています。

手順書・マニュアルの作成に関する支援をする中で感じるのは、自社で作成出来る力がない組織は事務ミスが多く、業務効率化が進んでいません。 言われたことをただやるだけで、業務の目的が置き去りにされている状況ですね。 そんな状況を改善するためには、先ずは業務の目的を確認し、その後に手順書等の作成方法に移っていきます。ここを間違えると、だだ作成しただけで終わってしまいます。 業務の目的を確認するためには、担当者が考える機会を作ることが必要です。その時に必要なのが、「聴く力」です。自分ごととして考え、本当の目的を導き出す為には、担当者本人の言葉でアウトプットする必要があります。この目的の確認がしっかりと出来れば、質の良い手順書やマニュアル作りは一気に進みます。 「聴く力」上手く使っていきたいですね。

中小企業のDXでよくぶつかる壁。 そもそも基幹システムが古い… ECと在庫連動しようとしたら ・API提供していない ・API開発で数百万 ようやくきた解答がこれ。 うーん… 一筋縄ではいかない。

@Mar_3simai そうですよね。 部下達にはそうならないように、伝えていきたいと思ってます！

@Akki_AI7 「AIを使うことが目的化」するのは本当に起きやすいですよね😅 業務を棚卸しする段階で、AIなしで解決できることも意外と多いのがわかってくる。自分も最初にその経験をしました。

「AIを活用して」とただAIを渡すだけだと なんでもAIでやろうとする流れになりがち。 実際はAIを使う前に、業務の棚卸しとかデータ整理とかやるべき事があります。 AIを使わなくても効率化できることは実は結構ある。 むしろAIにやらせて、かえって時間がかかってしまうことも…。 実は自分も最初、なんでもAIにやらようとして、逆に時間がかかるという失敗を繰り返しました。 AIは手段のはずなのに、いつの間にか目的になってしまっていること、結構多いです。

@ai_fukugyo_46 はじめまして。 私もシングルなのですが、とても共感しました！ 子供の未来の選択肢を、自分の収入によって制限させたくないという気持ち、とてもわかります。 頑張りましょう！

4年前に夫が急逝し、子供2人の学費と家のローンを抱えました。 お金がないことで子供の未来の選択肢を狭めてしまう。その現実を強く感じました。子供の未来の選択肢を増やしたいという思いで副業に挑戦しています。 今はAIを勉強中。目標は月10万円。 同じように頑張っている方、ぜひ仲良くして下さい

最近のChatGPTに違和感 回答の最後に 「さらに効果的な一手があります。聞きますか？」 答えるとまた同じような事を最後に聞かれる。 いや、最初から全力で出してほしいんですが… これ自分だけじゃないですよね？

@toukatsujin 現場でDXをやっていると、かなり実感あります。 ツールが増えても使いこなせる人が少ない。 結局人に投資しないと、生産性は上がらないんですよね。

本当に根深い問題→日本企業はDXやAI活用などを加速してきた。従業員1人当たりのソフトウエア資産（全産業）は24年度までの5年間で4割以上も増加した。労働生産性は大きくは改善せず、主要7カ国で最低レベル。背景にあるのが人材投資の遅れ 春季交渉、人材投資テーマ　日経 nikkei.com/article/DGKKZO…

最近、１人の部下がめっちゃ AIの話をしてくるようになった。 まだ技術的にどうとか、 なにか目に見える成果が出たわけじゃないけど、大きな変化だと思ってます。 ちょっと大袈裟だけど、 社内文化が動き始めた瞬間な気がしてる。 もちろん触ってるだけでOKなわけじゃないので、ここからですが。