「うちと同じ中小企業が、実際にどうAIを導入して成果を出したのか知りたい」という声を多くいただきます。ネット上には業種別・企業規模別にAI活用事例をまとめた記事が数多くありますが、それらは傾向の整理にとどまることが多く、一社一社の課題や導入の経緯まで深掘りしたものは意外と少ないのが実情です。この記事では、経済産業省が実施する「DXセレクション」という公的選定制度に着目し、実名で公開されている中小企業のAI導入事例を、課題・導入したAI・効果という軸で深掘りします。あわせて、事例を自社に落とし込む際の着眼点まで整理します。
なぜ今、公的選定制度の事例から学ぶべきなのか
AI導入事例と検索すると、大企業の先端的な取り組みや、匿名化されたぼんやりとした成功談が多く目に入ります。しかし「DXセレクション」は経済産業省とIPA（情報処理推進機構）が共同で運営する制度で、実名の中堅・中小企業のDX・AI活用の取り組みを審査のうえ選定・公表しているため、規模感の近い企業の生々しい実例に触れられるのが特徴です。この記事は既存の傾向整理型の事例まとめとは異なり、選定企業の中から実名事例を取り上げ、課題設定から効果までの流れを一社ずつ丁寧に追う点に主眼を置いています。
Overview
「DXセレクション」とは？中小企業のAI導入事例が集まる理由
経済産業省によると、DXセレクションはデジタルガバナンス・コードに沿った取り組みで成果を残す中堅・中小企業等のDX優良事例を選定・公表する制度です。経済産業省は「DXセレクション2025」として中堅・中小企業等の優良事例15社を選定するとともに、「中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025」を作成・公開しています。さらにIPAは経済産業省と共同で「DXセレクション2026」の最終選考進出事業者11者を選定・発表しており、毎年、規模も業種も異なる企業の実例が積み重なっていく制度になっています。
Cases
実名企業に見る中小企業のAI導入事例｜課題・使用AI・効果を整理
DXセレクション2025のグランプリには、山形県米沢市の建設業者・後藤組が選ばれました。J-Net21（中小企業基盤整備機構）によると、経営層だけでなく現場を含めた「全員DX」を推進した点が評価されての選定です。建設業は現場作業とデスクワークが分断されやすい業種ですが、後藤組はその垣根を越え、社員一人ひとりがITツールやデジタル技術を使いこなす体制づくりに取り組んだことが、公的な審査で高く評価されたポイントといえます。特定の部署や情報システム担当者だけがAIを扱うのではなく、現場の一人ひとりが「自分の業務にどう使えるか」を考える文化が根付いていたことが、成果につながった土台だと読み取れます。
DXセレクション2025では後藤組を含め全15社が選定されており、業種は建設業に限らず製造業・サービス業など多岐にわたります。DXセレクション2026でも最終選考に11者が進出しており、公的な審査を通過した企業の裾野は年々広がっています。個別企業の詳細な取り組みや、公的な優良事例リストをどう読み解けばよいかについては、「AI導入 企業一覧」で本当に見るべきは？経産省「DXセレクション」など公的優良事例リストの読み解き方でも整理していますので、あわせて参考にしてください。
「自社の場合、この事例のどこが参考になるか分からない」という段階でもご相談いただけます。
無料で相談するMisconceptions
事例を読む際に陥りがちな3つの誤解
誤解1：先端的な大企業の事例だと思い込む。実際には、DXセレクションは中堅・中小企業を対象とした制度であり、規模感の近い企業の取り組みが多く含まれています。大企業の話として読み流してしまうと、参考にできる部分を見落とします。
誤解2：業種が違えば参考にならないと考える。実際には、AI導入で解決している課題（属人化、情報共有の分断、見積・受発注業務の非効率など）は業種を超えて共通することが多く、業種そのものよりも「どんな課題を、どう解決したか」という構造に注目すべきです。
誤解3：公表されている効果の数字だけを真似ようとする。実際には、効果は組織文化や導入プロセスと一体で生まれたものです。数字だけを目標に置くと、前提となる体制づくりを飛ばしてしまい、期待した成果が出ないことがあります。
Process
事例を自社に当てはめる4つの着眼点
- 課題の共通性を見極める：事例企業が抱えていた課題（属人化、情報の分断、手作業の多さなど）が自社にも当てはまるかを、業種ではなく業務構造の視点で確認します。
- 使用しているAIの置き換え可能性を確認する：事例で使われているAIやツールが自社の業務フローにそのまま適用できるか、あるいは類似のツールで代替できるかを検討します。当社もメディア運営の記事企画・執筆・入稿までをメディア自動化支援としてClaude Codeで構築し、専任エンジニアを置かずに複数サイトを少人数で運営しています。こうした「自社の業務にAIをどう組み込むか」という発想は、事例を読む際にも当てはめられます。
- 効果が生まれた条件を分解する：数字の裏にある体制づくりや導入プロセスを分解し、自社にその条件を整える余地があるかを見極めます。
- 小さく始めて段階的に広げる：一部の業務・一部のチームから試験導入し、効果を確認しながら対象を広げていく進め方が、事例企業にも共通して見られます。
Comparison
事例研究だけで終わらせない｜自社で進める場合の3つの選択肢
| 進め方 | 特徴 |
|---|---|
| 自社のみで事例を参考に自走 | コストを抑えられる一方、着眼点の見極めや業務への当てはめに時間がかかりやすい |
| スポットのAI導入コンサル | 短期的な助言は得られるが、導入後の運用や定着までは支援対象外になることが多い |
| オプティソースのAI・DXコンサルティング | 課題整理からAI選定、導入後の運用定着まで一貫して支援できる一方、自社で完結する軽微な相談には向かない場合もある |
FAQ
中小企業のAI導入事例に関するよくある質問
DXセレクション以外にも中小企業のAI導入事例を探せる場所はありますか？
経済産業省やIPAが公表している資料のほか、業界団体や自治体の支援事業でも事例が公開されることがあります。ただし実名かつ審査を通った事例という点では、DXセレクションは信頼性の高い情報源のひとつです。
自社と業種が違う事例でも参考になりますか？
はい。業種そのものよりも、抱えていた課題の構造（属人化、情報分断、手作業の多さなど）が自社と共通しているかを確認することが重要です。業種が違っても課題構造が近ければ十分に参考になります。
まだ検討段階でAI導入の相談はできますか？
可能です。事例を見て「うちにも当てはまりそうだ」という段階でも、現状の課題を伺いながら方向性を一緒に整理するご相談を受け付けています。
事例で紹介されているような効果は、どの企業でも再現できますか？
効果は導入したAIそのものだけでなく、体制づくりや段階的な進め方によって生まれています。同じ数字をそのまま再現できるとは限りませんが、条件を分解して自社に合わせて整えることで、近い成果につなげられる可能性があります。
Summary
まとめ｜事例研究を自社のAI導入計画に落とし込む
後藤組をはじめとするDXセレクション選定企業の事例は、大企業の先端事例とは異なり、規模感の近い中小企業が実際に歩んだ道筋を示してくれます。読む際は、業種の一致ではなく課題構造の共通性に注目し、効果の数字だけでなくその条件まで分解することが、自社への当てはめの精度を上げるポイントです。
事例研究は、あくまで自社のAI導入計画を描くための材料です。着眼点が整理できたら、次は自社の課題を棚卸しし、どこから着手するかを具体化する段階に進みます。その整理から一緒に進めたい場合は、お気軽にご相談ください。
