地域の中小企業の皆さまにとって、最新のAIや生成AIの活用は「少し遠い話に感じるかもしれません」。
しかし、岐阜県 大垣市をはじめとする地方でも、“特別な大手だけの話”ではなく、自社でも取り組める現実的な一歩が生まれています。
本記事では、岐阜・大垣の企業が実際に取り組んでいる（あるいは検討可能な）AI導入の事例を紹介し、「うちにもできるかも」と感じていただけるよう丁寧に解説します。
読み進めるうちに、導入準備のポイントが見えてきて、自社の次のアクションが明確になることでしょう。
なぜ“岐阜・地方企業”でもAI／生成AI導入が現実味を帯びてきたか
岐阜県内で進むAI活用の背景と環境
岐阜県では、デジタル技術を活用した事業への支援が年々拡充されています。
たとえば「令和5年度 ぎふ地域DX推進補助金」では、AI・IoT・RPAなどのデジタル技術を活用して地域課題を解決する事業が対象に含まれ、補助率は最大3分の2、上限5,000万円とされています（岐阜県公式サイト）。
なお、この補助金は県内市町村との連携を前提とする地域課題解決型のスキームであり、AI単体の導入というよりも、地域全体でのデジタル化推進を目的とした枠組みです。
また大垣市では「企業DX支援事業補助金（2025年4月1日更新）」が運用されており、製造現場などにおけるIoT・ロボット・AI等の先端技術活用が対象経費として明記されています（大垣市公式サイト）。
これらの制度により、AI関連の取り組みも対象に含まれることが確認できます。
ただし、年度ごとに条件や補助対象が変わるため、申請時には最新の募集要項でAI導入が対象経費に含まれるかを確認する必要があります。
中小・地方企業が抱える課題とAI導入の可能性
岐阜県内の中小企業では、人材不足・熟練技術の継承・多様な顧客対応などの課題が続いています。
これらのうち、文書要約・手順整理・報告書下書きなど定型度が相対的に高い業務では、前提条件の整備により負荷軽減が期待できるとされています。
一方で、生成AIは誤生成や情報漏えいといったリスクも内包します。
IPA（情報処理推進機構）のガイドラインでは、データ管理・品質検証・運用体制の整備を前提に活用すべきと指摘されており、教育やレビュー体制を欠いた導入は推奨されません（IPA テキスト生成AI導入・運用ガイドライン）。
このギャップを埋める鍵は、データ管理・品質検証・運用体制の整備にあります。AIを「人の判断を支える補助ツール」として位置づける姿勢が重要です。
地域支援機関と行政の後押し、そして課題
岐阜県商工会連合会や大垣市では、IT・AI導入に関する相談窓口を設置し、ツール選定や補助金申請のサポートを行っています（岐阜県商工会連合会）。
このような支援体制により、導入検討のハードルは確実に下がりつつあります。
ただし、AI活用の広がりは企業規模や業種で差が大きく、岐阜県の「令和6年度 県内中小企業のデジタル化実態調査（2024年8月5日発表）」でも、効果の中心はバックオフィス効率化であり、AI導入の具体的な浸透率は今後の課題とされています（岐阜県デジタル化実態調査）。
補助制度と相談体制の整備で導入検討のハードルは低下していますが、普及度は業種・企業規模で差があり、前提条件（データ管理・品質検証・運用体制）の整備が実装効果を左右します。
事例紹介①：製造業×汎用AI —— 技術報告・マニュアル業務の効率化（想定ケース）
岐阜県大垣市にある従業員30名ほどの金属加工業を想定したケースです。
多品種少量生産を行う現場では、加工条件やトラブル対応を職人が口頭で共有する場面が多く、記録や報告書作成が後回しになりがちでした。
この企業では、日々の作業内容をAIで整理・要約する仕組みを導入し、報告書やマニュアルの整備を効率化する取り組みを行いました。
現場では報告書作成が負担、情報共有が滞っていた
金属加工の現場では、作業者ごとに経験値が異なり、同じ製品でも加工条件やトラブル対応が微妙に異なることがあります。
現場の判断に依存する部分が大きく、作業記録や品質報告は「あとでまとめる」形式が一般的でした。
しかし、受注数が増えるにつれ、報告書作成に追われる時間が増加。職人たちの残業が常態化し、品質会議でも過去の事例を正確に共有できないという課題が浮上していました。
さらに、若手社員にとっては「ベテランが何を基準に判断しているのか」が見えづらく、OJTの効率も上がりません。
経営者はこうした状況を踏まえ、「知識を文書化できる仕組みが必要だ」と判断。
ただし外部開発にはコストがかかるため、まずはChatGPTなどの汎用AIを使った試験的導入から始めることにしました。
ChatGPT活用で報告書の初稿を自動生成し作業時間が半減
導入当初は、現場責任者が日報の内容をAIに入力し、報告書の下書きを自動生成する形からスタートしました。
例えば、「どの機械で・どんな不具合が・どのように対応されたか」を自然文で入力すると、AIが報告フォーマットに沿った文書を出力。 人が清書するよりも早く、誤字脱字も減りました。
運用2か月後の社内アンケートでは、
「報告書作成にかかる時間が平均50％短縮」
「記録の抜け漏れが減った」
との回答が得られました。 また、AIの提案文を参考にすることで、現場間での用語統一も進みました。
結果として、報告会での議論が具体化し、データベースとしての記録蓄積が始まりました。
ただし、AIの出力は完全ではなく、誤った条件や言い回しをする場合もあります。
このため、「AIが書いた内容は必ず人がレビューする」というルールを設け、最終承認は現場責任者が行う体制としました。
マニュアル整備も平準化され、引き継ぎの質が向上した
報告書作成が定着した後、次のステップとして着手したのが「マニュアルの更新」です。
従来、マニュアルは紙ベースで保存され、更新が遅れることも多く、「この工程は誰が担当していたか」が曖昧になることがありました。
そこでChatGPTを用い、過去の報告書データから頻出手順や注意点を自動抽出。
管理者が確認・修正を加えたうえで、最新版マニュアルとして共有しました。
結果、作業の平準化が進み、特に新入社員の教育時間が約30％短縮されたとの試算も出ています。
現場からは
「AIの文章があると、説明の出発点が共通化できる」
「ベテランの頭の中にあった知識が形になる」
といった声も上がりました。
属人的だったノウハウが“チームの資産”へと変わり始めたのです。
導入時の留意点は「AI任せにせず最終確認を徹底する」
AI導入を検討する際に最も重要なのは、「AI任せにしない」ことです。
生成AIは便利な一方、内容の正確性や用語の一貫性を保証するものではありません。
本ケースでは、社内で「AIが生成した文書は必ず人が確認する」ルールを徹底し、誤情報の拡散を防ぎました。
また、AIに入力する情報の範囲を制限し、製品名・顧客名などの機密情報を除外するよう設定。
IPAのガイドラインにもある通り、データ管理・品質検証・運用体制をセットで整えることが、安全かつ継続的な活用には欠かせません。
AI導入後、経営者は「ツール自体が目的ではなく、現場が使いこなせる仕組みを整えることが本質だ」と語っています。
この姿勢が、スモールスタートでの成功を支えたといえるでしょう。
事例紹介②：サービス業×生成AI —— 社内共有・広報資料作成の効率化（想定ケース）
岐阜県大垣市にある地域密着型のサービス企業（従業員約20名）を想定したケースです。
顧客とのやり取りや販促資料の作成が多い一方で、社内での情報共有や広報発信は後回しになりがちでした。
この企業では、生成AIを「文章作成を助けるサポートツール」として導入し、日常業務の中で無理なく定着させる工夫を行いました。
情報発信や社内共有が属人化し、負担が集中していた
この会社では、営業担当が顧客向け提案資料や社内報を手作業で作成しており、担当者の負担が大きい状況でした。
社長の考えや現場の取り組みを社内に共有する“社内ニュースレター”も月1回の発行が精一杯。
結果、発信内容は担当者の感覚に依存し、社内で「誰が・何を・どう伝えるか」の方向性が統一されていませんでした。
また、SNS発信も担当者1人に偏り、更新が滞ることもありました。 「書く時間がない」「うまくまとめられない」という声が上がり、発信そのものが“負担”として捉えられ始めていたのです。
こうした中、経営者は「発信は止めたくないが、属人化は限界」と判断。
試験的に生成AI（Gemini）を導入し、資料や投稿文の“下書きづくり”をAIがサポートする仕組みを構築しました。
Gemini活用で企画書やSNS原稿を短時間で下書きできた
まず始めたのは、社内ニュースレターとSNS投稿の原稿生成です。
担当者が数行のメモを入力すると、AIがテーマに沿った文章を数案提示。 内容を選び、言い回しを調整するだけで投稿文が完成します。
例えば、「今月のプロジェクト紹介」というメモを入力すると、AIが「取り組みの背景→成果→今後の展望」を自然な文章に整えて出力。
以前は作成に1時間かかっていた記事が、20分ほどで仕上がるようになりました。 また、誤字脱字の修正や言葉の言い換えもAIが支援するため、確認作業がスムーズになったといいます。
さらに、AIが提案する言い回しから新しい表現を学ぶことで、担当者の“文章への苦手意識”も軽減。
「AIが最初の一行を書いてくれるだけで、気持ちが楽になる」との声がありました。
社員の参加意識が高まり、発信の質と量が安定した
発信業務をAIが一部担うようになってから、社内の雰囲気にも変化が見られました。
これまで「文章を書くのは苦手」と敬遠していた社員も、AIの提案文を叩き台に意見を出すようになり、チーム全体で情報を整理・発信する文化が少しずつ根づき始めました。
発信内容のストックが増えたことで、社内報やSNSの更新頻度が安定。 外部からの反応も増え、「見ました」「分かりやすい」といった顧客の声が届くようになりました。
社員にとっても、自分の仕事が“社内外に伝わる”喜びがモチベーションにつながっています。
また、AIのサポートによって時間に余裕が生まれ、対面でのミーティングや企画立案など“人でなければできない業務”に注力できるようになりました。
このように、AIを補助ツールとして使うことで仕事の重心を「伝えること」から「考えること」へ移せた点は大きな成果といえます。
成功の鍵は“ルールを最初に決めて迷わない仕組み化”
この企業が成果を出せた背景には、導入時の“最初の取り決め”がありました。
AIが扱う情報範囲、出力内容のレビュー手順、最終責任者をあらかじめ明確にしたのです。
「AIが出した文章をそのまま公開しない」「人が必ず一度読む」などの基本ルールを定めたことで、運用上の混乱を防げました。
さらに、生成AIに入力する情報を「公開前提データのみに限定」し、顧客情報や社外非公開の数値は扱わないルールも徹底。
結果として、安心してAIを使える雰囲気が社内に生まれ、AIを“敵ではなく味方”として捉える意識が広がりました。
経営者は「AIを使う目的は、社員が考える時間を取り戻すこと」と語ります。
AIを導入することで単に効率化するだけでなく、社員の創造的な時間を増やすという視点が、この取り組みの成功を支えています。
“導入可否”を判断するための４つのチェック軸
AIを導入すべきかどうか――。 多くの企業が最初に悩むのは、この判断の基準です。
「周りが使っているから」「効率化できそうだから」といった動機では、実際に運用したときに思ったような成果を得られないことがあります。
ここでは、岐阜県内の中小企業にも共通する視点として、AI導入の検討段階で押さえておきたい４つのチェック軸を整理します。
① 業務との適性：AIが“得意”な領域かを見極める
最初の軸は、「その業務はAIが得意な領域か」という観点です。
AIは万能ではなく、特にChatGPTやGeminiのような生成AIは、情報整理・文章作成・分類・アイデア出しなど“定型要素を含む業務”で力を発揮します。
一方、数値計算や戦略判断など、正確性や責任が重いタスクは人が主導すべきです。
中小企業で効果が出やすいのは、「社内共有文書」「報告書」「FAQの下書き」「顧客向け説明文」など。 これらは一定の構成と語彙パターンがあり、AIの補助によって作業負担を軽くできます。
反対に、機密性が高い・評価に直結するような資料は、AI支援よりも人のレビュー体制を優先すべき領域です。
このように、「AIに任せて良い部分」と「人が責任を持つ部分」を切り分けることが、導入判断の出発点となります。
② 目的の明確化：何を改善したいのかを数値で言語化する
次に重要なのは、導入目的の明確化です。
AI導入がうまくいかない企業の多くは、「何を改善したいか」が曖昧なまま導入を進めてしまいます。
目的を「作業時間を30％削減」「週次報告の作成時間を半減」など、数値や頻度で定義することで、導入効果を検証しやすくなります。
また、目的設定を「効率化」だけでなく、「社員が考える時間を増やす」「ミスを減らして安心して働けるようにする」など、人の側の価値にも置くと、導入後の満足度が高まります。
AIの成果は数字だけでは測れない部分が多いため、心理的・文化的な側面も含めて評価軸を作ることが望ましいでしょう。
③ 体制とデータ：小さく始めて安全を確保する
三つ目の軸は、体制とデータ管理の整備です。
IPA（情報処理推進機構）のガイドラインでは、生成AIを安全に運用するために「利用範囲・入力データ・承認プロセス」を明確化することが推奨されています。
たとえば、製品名や顧客名などの機密情報をAIに入力しないルールを設定し、出力結果は必ず社内でレビューする体制を設けます。
また、いきなり全社導入ではなく、部署単位・テーマ単位でのスモールスタートをおすすめします。
ChatGPTの共有アカウントやGoogle Workspaceと連携したGeminiのように、既存環境で試せる仕組みから始めれば、リスクを抑えつつ効果を確認できます。
最初の試行段階で課題や運用ルールを整理することで、社内に安心感を育てることができます。
④ コストと継続性：初期費用より“運用の続けやすさ”を重視する
最後の軸は、コストと継続性です。
AI導入では、「初期費用」よりも「使い続けられるか」が成果を左右します。
たとえば、月額2,000〜3,000円の範囲で利用できる汎用AIサービスを使えば、専用開発や大規模システムに比べて負担は軽く済みます。
また、費用対効果の考え方も「どれだけ削減できたか」だけでなく、「どれだけ人が前向きに働けるようになったか」「アイデアが出るようになったか」といった定性的効果も含めて判断するのが現実的です。
AI導入は一度きりの投資ではなく、社内に浸透させていくプロセスです。
そのためには、負担のない範囲で“続けられる”形を設計することが、最も重要な視点になります。
まとめ：AI導入は“特別な企業だけの話”ではない
ここまで見てきたように、AI導入は大規模な企業だけが実現できるものではありません。
岐阜県・大垣市のような地域でも、補助金や相談体制といった支援の仕組みが整い始めています。
また、生成AI（ChatGPT・Geminiなど）の登場により、専門知識がなくても身近な業務から導入を試せる環境が生まれています。
重要なのは、最初から完璧を目指さないことです。
本記事で紹介した2つの想定ケース――金属加工業の「報告書自動化」と、サービス業の「情報共有と発信効率化」――のように、まずは“困っている業務を少し楽にする”ところから始めることが現実的です。
結果が出れば社内の理解が進み、次の領域へと自然に広がっていくでしょう。
加えて、AI導入の判断には、目的・データ・体制・コストの４軸を整理することが有効です。
AIは万能ではありませんが、適した領域を選び、正しく運用すれば、人の判断力や創造性を支える頼もしいパートナーになります。
特に地方の中小企業では、“限られた人員で成果を上げる”という経営課題に対して、AIが実務支援の強力な選択肢となり得ます。
最後に忘れてはならないのは、AI導入の目的は「人を減らすこと」ではなく、「人がより価値ある仕事に集中できるようにすること」です。
日々の業務に寄り添いながら、少しずつAIを活用する姿勢こそが、地域企業にとっての持続的なデジタル化への第一歩になるでしょう。
“AI導入は特別な話ではなく、今日から始められる現実的な選択肢”――。 そう感じていただけたなら、本記事の目的は果たせたといえます。