【2025年最新】日本国内でのAI活用事例まとめ｜中小企業から大企業まで徹底解説

AI活用は、もはや大企業だけの特権ではありません。

中小企業から自治体まで、あらゆる組織がAI導入によって業務効率化やコスト削減を実現しています。

この記事では、日本国内におけるAIの活用事例を徹底的にまとめました。

この記事を読むことで、

• 業種別のAI導入事例
• 規模別のAI活用事例
• AI導入を成功させるためのポイント

について知ることができます。

国内AI活用、その現在地

• 業種を超えたAI導入の波
• 事例から見るAIのポテンシャル

AI（人工知能）活用は、日本国内で急速に拡大しています。

企業の規模や業種を問わず、AI技術を導入することで業務効率化、コスト削減、売上向上など、さまざまな効果が期待されています。

業種を超えたAI導入の波

製造業、医療、建設業、農業、教育、自治体など、幅広い分野でAIの導入が進んでいます。

これらの業種では、AI技術を活用することで、品質管理、診断支援、安全管理、生産性向上、学習効果の向上、住民サービスの向上といった具体的な成果が出ています。

事例から見るAIのポテンシャル

AI導入事例を参考に、AIのポテンシャルを見てみましょう。

業種	企業・団体名	AI活用事例	期待できる効果
製造業	株式会社デンソー	工場の品質管理を自動化	不良品発生の削減、品質の均質化
医療	医療法人社団KNI	AI問診システムを導入	診察時間の短縮、患者さんの待ち時間削減
建設業	株式会社大林組	建設現場における安全管理	労働災害の防止
農業	株式会社ルートレック・ネットワークス	水田管理システムを提供	収穫量の増加、水資源の効率的な利用
教育	株式会社すらら	アダプティブラーニング教材を提供	学習効果の向上、苦手分野の克服
自治体	神奈川県横須賀市	AIを活用したチャットボットを導入	住民サービスの向上、市職員の負担軽減

AIの活用は、企業の規模に関わらず有効な手段であることがわかります。

次は、規模別のAI活用事例を見ていきましょう。

業種別AI活用事例：最前線レポート

• 製造業：デンソーの品質管理自動化
• 医療：医療法人社団KNIのAI問診システム
• 建設業：大林組のAI安全管理
• 農業：ルートレック・ネットワークスの水田管理システム
• 教育：すららのアダプティブラーニング教材
• 自治体：横須賀市のAIチャットボット

日本国内におけるAI活用は、特定の業界にとどまらず、製造業から自治体まで幅広い分野に導入が進んでいます。

AI技術の進化に伴い、その適用範囲は拡大の一途をたどっており、各企業が独自の課題解決や業務効率化を目指してAIを導入しているのです。

製造業：デンソーの品質管理自動化

デンソーでは、製造ラインにおける品質管理の自動化にAIを活用しています。

画像認識技術を駆使し、製品の外観検査をAIが行うことで、従来は人の目でしか判断できなかった微細な欠陥や異物を高精度に検出することが可能となりました。

これにより、不良品の流出を未然に防ぎ、品質管理の精度と効率を飛躍的に向上させています。

さらに、AIは過去の検査データから不良が発生しやすい条件を学習し、製造プロセスにおける改善点を示唆するため、品質改善にも貢献しているのです。

医療：医療法人社団KNIのAI問診システム

医療法人社団KNIは、AI問診システム「Ubie AI問診」を導入し、患者の待ち時間短縮と医師の業務効率化を実現しています。

AIが患者の症状を事前にヒアリングし、その内容を医師に伝えることで、診察時間の短縮に繋げているのです。

このシステムは、自然言語処理技術を活用し、患者の曖昧な表現やニュアンスを理解することで、より正確な問診を可能にしています。

問診結果は電子カルテと連携され、医師は診察前に患者の状態を把握できるため、より的確な診断を下せるようになります。

建設業：大林組のAI安全管理

大林組では、建設現場における安全管理にAIを導入しています。

現場に設置されたカメラの映像をAIが解析し、作業員のヘルメット未着用や危険区域への立ち入りを検知すると、即座にアラートを発する仕組みです。

これにより、人による監視だけでは見落としがちな危険な状況をリアルタイムで把握し、事故の発生を未然に防ぐことが可能となりました。

さらに、AIは過去の事故データやヒヤリハット事例を学習し、潜在的な危険箇所を予測することで、より積極的な安全対策を支援しているのです。

農業：ルートレック・ネットワークスの水田管理システム

ルートレック・ネットワークスは、AIを活用した水田管理システム「Zero.agri」を提供しています。

水田に設置されたセンサーが水位、水温、日照時間などのデータを収集し、AIがこれらのデータを解析して、最適な水管理を提案するのです。

これにより、経験の浅い農家でも熟練農家のような水管理が可能となり、収穫量の増加や水資源の節約に貢献しています。

また、システムは気象データと連携し、将来の天候を予測することで、事前に対策を講じることが可能です。

教育：すららのアダプティブラーニング教材

すららは、AIを活用したアダプティブラーニング教材「すらら」を提供しています。

生徒の学習履歴や理解度をAIが分析し、一人ひとりに最適化された学習プランを提案するのです。

生徒が問題を解くたびに、AIは正誤の結果や解答時間などのデータを収集し、生徒の得意分野や苦手分野を特定します。

そして、生徒のレベルに合わせた問題を出題したり、苦手分野の解説を重点的に行ったりすることで、学習効果を高めるのです。

自治体：横須賀市のAIチャットボット

横須賀市では、AIを活用したチャットボットを導入し、住民からの問い合わせ対応を自動化しています。

チャットボットは、市役所の開庁時間外や休日でも24時間365日対応可能であり、住民はいつでも必要な情報を入手できます。

AIは自然言語処理技術を活用し、住民からの質問を理解し、適切な回答を提供します。

よくある質問に対しては、事前に用意された回答を提示し、複雑な質問に対しては、関連部署への案内や問い合わせフォームへの誘導を行うのです。

規模別AI活用：中小企業から大企業まで

• 中小企業：スモールスタートの成功例
• 大企業：大規模導入とその効果
• AIコンサルタントの活用：外部の知見を活かす
• AI開発会社との連携：自社に最適なシステム構築

AIの活用は、企業の規模によって導入の目的や方法が異なります。

中小企業は大企業に比べてリソースが限られているため、スモールスタートで効果を実感しやすい分野から始めるのがおすすめです。

一方、大企業は大規模なデータとインフラを活用し、全社的なDXを推進することで、より大きな成果を期待できます。

中小企業：スモールスタートの成功例

中小企業がAI活用を成功させるためには、初期投資を抑え、効果を測定しやすい分野から始めることが重要です。

たとえば、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）ツールを導入して、定型的な事務作業を自動化することで、従業員の負担を軽減し、業務効率を向上させることが可能です。

株式会社SHIFT AIは、中小企業向けにAIソリューションを提供しており、業務効率化やコスト削減に貢献しています。

また、クラウド型のAIプラットフォームを活用することで、自社でAIエンジニアを抱えなくても、手軽にAIを導入できます。

中小企業におけるAIの活用事例は、以下のとおりです。

企業規模	課題	解決策	期待できる効果
小規模企業	顧客からの問い合わせ対応に時間がかかる	AIチャットボット導入による自動応答	顧客対応の効率化、顧客満足度の向上
中小企業	営業担当者の業務負荷が高い	顧客データ分析に基づいた営業戦略の立案、営業支援AIツールの導入	営業効率の向上、売上増加

大企業：大規模導入とその効果

大企業は、豊富なデータと資金力を活かして、全社的なAI導入を推進することで、ビジネスモデルの変革や競争力強化につなげることが可能です。

たとえば、サプライチェーン全体の最適化や、顧客データの分析によるターゲティング広告の精度向上などが挙げられます。

株式会社富士フイルムは、AI技術を活用して医療診断の精度向上や新薬開発の効率化に取り組んでいます。

また、NECは、顔認証技術を応用して、店舗での顧客体験向上やセキュリティ強化に貢献しています。

大企業におけるAIの活用効果は、以下のとおりです。

業種	課題	解決策	期待できる効果
製造業	製品の品質管理にばらつきがある	AIによる画像解析を用いた不良品検知システムの導入	品質向上、検査コスト削減
金融業	顧客の信用リスク評価が難しい	過去の取引データとAIによる予測モデルの構築	リスク管理の精度向上、貸倒損失の削減
小売業	在庫管理の最適化が難しい	過去の販売データとAIによる需要予測に基づいた在庫最適化	在庫コスト削減、機会損失の防止

AIコンサルタントの活用：外部の知見を活かす

AI導入にあたっては、自社の課題や目的に合ったAI技術を選定し、適切なシステムを構築する必要があります。

しかし、AIに関する専門知識やノウハウを持つ人材が不足している場合、AIコンサルタントを活用することで、外部の知見を借りながら、効率的にAI導入を進めることが可能です。

アクセンチュアやデロイト トーマツ コンサルティングなどの大手コンサルティングファームは、AI戦略の策定から導入、運用までを支援するサービスを提供しています。

また、中小企業向けのAIコンサルティングサービスを提供する企業も増えており、自社の規模や予算に合わせて、最適なコンサルタントを選ぶことができます。

AIコンサルタントを活用するメリットは以下のとおりです。

項目	メリット
専門知識	最新のAI技術に関する知識や、様々な業界におけるAI導入事例に基づいたアドバイスを受けられる
客観性	企業内部の視点では見えにくい課題や改善点を発見し、客観的な視点からAI戦略を策定できる
効率性	AI導入に必要なタスクを整理し、効率的なプロジェクト推進を支援してくれる

AI開発会社との連携：自社に最適なシステム構築

AIコンサルタントの活用に加えて、AI開発会社との連携も、AI導入を成功させるための重要な要素です。

AI開発会社は、企業のニーズに合わせて、AIモデルの構築やシステム開発、データ分析などを行います。

自社に最適なAIシステムを構築することで、より高い効果を期待できます。

株式会社Preferred Networksや株式会社ABEJAなどのAI開発会社は、様々な業界に向けて、最先端のAI技術を提供しています。

また、特定の分野に特化したAI開発会社もあり、自社の課題やニーズに合わせて、最適なパートナーを選ぶことが可能です。

AI開発会社と連携するメリットは以下のとおりです。

項目	メリット
柔軟性	自社の課題に合わせて、AIモデルをカスタマイズしたり、既存のシステムと連携させたりすることが可能
専門性	AIに関する高度な専門知識や技術を持つエンジニアと協働することで、高品質なAIシステムを構築できる
継続性	AIシステムの導入後も、メンテナンスやアップデートなどのサポートを受けられる

AIコンサルタントとAI開発会社、それぞれの専門性を活かしながら連携することで、AI導入プロジェクトを成功に導くことが可能になります。

AIの活用を検討している企業は、自社の状況に合わせて、最適なパートナーを選びましょう。

AI導入、成功への道標

• 自社の課題を明確にする
• 成功事例からヒントを得る
• 小規模から始め、効果を検証する
• AI技術者育成：内製化への道
• 最新AIツールとプラットフォームの活用

AIの導入を成功させるためには、事前の準備と段階的な取り組みが不可欠です。

自社の課題を明確にし、成功事例からヒントを得ながら、最新のAIツールやプラットフォームを有効活用することで、AI導入の効果を最大化できます。

ここでは、AI導入を成功に導くための重要なポイントを解説します。

自社の課題を明確にする

AI導入の第一歩は、自社の課題を明確にすることです。

課題が曖昧なままAIを導入しても、期待する効果を得ることは難しいかもしれません。

まずは、業務プロセスにおける非効率な点や、解決したい具体的な問題を洗い出してみましょう。

課題を明確にする際には、以下の点を考慮するとよいでしょう。

項目	説明
業務プロセスの分析	現在の業務の流れを詳細に分析し、ボトルネックとなっている箇所や、改善の余地がある部分を特定します。
データ収集と分析	どのようなデータが収集可能か、また、そのデータを分析することでどのようなインサイトが得られるかを検討します。
導入目標の設定	AI導入によって、どのような成果を期待するかを具体的に設定します（例：コスト削減、売上向上、顧客満足度向上）。
必要なスキルとリソース	AI導入に必要なスキルやリソース（人材、予算、設備など）を洗い出し、現状で不足しているものを明確にします。

成功事例からヒントを得る

他社の成功事例からヒントを得ることは、AI導入を成功させるための重要なステップです。

すでにAI導入に成功している企業の事例を参考にすることで、自社に合ったAIの活用方法や、導入時の注意点などを学ぶことができます。

成功事例を参考にする際には、以下の点に着目するとよいでしょう。

項目	説明
業種	自社と類似した業種の事例を参考にすることで、より実践的なアイデアが得られます。
課題	他社がどのような課題をAIで解決したのかを分析することで、自社の課題解決に役立つヒントが見つかります。
導入したAIの種類	どのようなAI技術（機械学習、自然言語処理、画像認識など）が活用されたのかを把握します。
導入効果	AI導入によって、どのような効果（コスト削減、売上向上、業務効率化など）が得られたのかを具体的に確認します。
導入時の注意点	導入時にどのような課題が発生し、どのように解決したのかを把握することで、自社での導入時のリスクを軽減できます。

小規模から始め、効果を検証する

AIの導入は、最初から大規模に進めるのではなく、小規模から始めて効果を検証することが重要です。

PoC（Proof of Concept：概念実証）と呼ばれる小規模な実験を通して、AIの有効性や課題を検証し、本格的な導入に向けた準備を進めましょう。

PoCを実施する際には、以下の点に注意するとよいでしょう。

項目	説明
明確な目標設定	PoCで何を検証したいのか、具体的な目標を設定します（例：特定の業務プロセスの自動化、データ分析の精度向上）。
適切なデータ選定	PoCに使用するデータを慎重に選びます。AIの学習に必要な十分な量と質のデータを用意することが重要です。
評価指標の設定	PoCの成果を評価するための指標を設定します。定量的な指標（例：コスト削減率、業務効率化率）と定性的な指標（例：従業員の満足度）を組み合わせると効果的です。
関係者との連携	PoCに関わる関係者（経営層、現場担当者、IT部門など）と密に連携し、進捗状況や課題を共有します。
結果の分析と改善	PoCの結果を詳細に分析し、課題や改善点を見つけ出します。その結果を基に、本格的な導入に向けた計画を修正します。

AI技術者育成：内製化への道

AI技術者を育成し、AIの開発を内製化することは、長期的な視点で見ると非常に重要です。

外部のベンダーに依存するだけでなく、自社内にAIに関する専門知識を持つ人材を育成することで、より柔軟かつ迅速なAI活用が可能になります。

AI技術者を育成する方法としては、以下のものが考えられます。

方法	説明
社内研修の実施	AIに関する基礎知識やプログラミングスキルなどを習得するための研修を実施します。
外部セミナーや勉強会への参加	AIに関する最新の動向や技術を学ぶために、外部のセミナーや勉強会に積極的に参加させます。
オンライン学習プラットフォームの活用	CourseraやUdemyなどのオンライン学習プラットフォームを活用し、AIに関する専門知識を習得させます。
OJT（On-the-Job Training）	実際のプロジェクトを通して、AI開発に必要なスキルを実践的に習得させます。
資格取得の支援	AIに関する資格（例：G検定、E資格）取得を支援し、モチベーション向上を図ります。

最新AIツールとプラットフォームの活用

AIの導入を成功させるためには、最新のAIツールとプラットフォームを活用することが重要です。

現在、様々なAIツールやプラットフォームが提供されており、自社の課題やニーズに合ったものを選択することで、効率的にAIを導入できます。

例えば、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）ツールを活用して定型業務を自動化したり、ChatGPTのような自然言語処理AIを活用して顧客対応を効率化したりすることが可能です。

主要なAIツールとプラットフォームを以下にまとめました。

カテゴリ	ツール/プラットフォーム	説明
RPA	WinActor、UiPath、BizRobo!	定型業務を自動化するツール。事務作業やデータ入力などの効率化に役立ちます。
自然言語処理AI	ChatGPT、IBM Watson Assistant、Google Cloud Natural Language	自然言語を理解し、文章の生成や翻訳、質問応答などを行うAI。顧客対応やコンテンツ作成などに活用できます。
データ分析基盤	Google BigQuery、Amazon Redshift、Snowflake	大量のデータを効率的に分析するための基盤。データに基づいた意思決定を支援します。
機械学習プラットフォーム	Amazon SageMaker、Microsoft Azure Machine Learning、Google Cloud AI Platform	機械学習モデルの開発からデプロイまでを支援するプラットフォーム。予測分析や異常検知などに活用できます。
画像認識AI	Google Cloud Vision AI、Amazon Rekognition、Microsoft Azure Computer Vision	画像を解析し、物体や人物の検出、画像の内容理解などを行うAI。品質管理やセキュリティ対策などに活用できます。

AIの導入は、企業の規模や業種を問わず、競争力強化や業務効率化に貢献する可能性を秘めています。

自社の課題を明確にし、成功事例を参考にしながら、段階的にAIの導入を進めることが、成功への鍵となるでしょう。

AIで未来を拓く：次の一歩

• AI導入支援サービスの検討
• 専門家への相談で不安を解消

AIは目覚ましい速さで進化しており、多くの企業がその導入を検討しています。

しかし、AI導入には専門知識や技術が必要であり、どこから手を付けていいか迷う人も少なくありません。

AI導入支援サービスの検討

AIの導入を検討する際、自社の課題や目標に適した支援サービスを選ぶことが重要です。

AI導入支援サービスは、コンサルティングからシステム開発、運用・保守まで多岐にわたるサポートを提供しています。

サービス内容	詳細
コンサルティング	企業の課題を分析し、AI導入の戦略立案を支援。KPMGコンサルティング、アクセンチュアなどの企業が、豊富な経験と知識で最適なAI戦略を提案
システム開発	企業のニーズに合わせたAIシステムを開発。日本電気株式会社（NEC）、株式会社日立製作所などの企業が、最新のAI技術を駆使して、最適なシステムを構築
運用・保守	導入したAIシステムの運用・保守を代行。富士ソフト株式会社、株式会社NTTデータなどの企業が、システムの安定稼働を支援
人材育成	AI技術者を育成するための研修プログラムを提供。株式会社AI Shift、Aidemy株式会社などの企業が、実践的なスキルを習得できる研修を提供
プラットフォーム提供	AI開発に必要なツールや環境を提供する。Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azureなどの企業が、AI開発を効率化するプラットフォームを提供

自社の状況や課題に合わせて、必要なサービスを選びましょう。

専門家への相談で不安を解消

AIの導入にあたって、専門家への相談は非常に有益です。

専門家は、最新のAI技術に関する知識や豊富な導入経験を持っており、企業の課題やニーズに合わせた最適なアドバイスを提供できます。

相談先	メリット	デメリット
AIコンサルタント	中立的な立場で、企業の課題を分析し、最適なAI戦略を提案。複数のAIベンダーの製品を比較検討できる。	費用がかかる場合がある。
AI開発会社	企業のニーズに合わせたAIシステムを開発。PoC（概念実証）の実施や、プロトタイプ開発など、具体的な開発支援を受けられる。	特定の技術や製品に偏る可能性がある。
業界団体・協会	AIに関する最新情報や事例を入手できる。セミナーやイベントに参加することで、他社の担当者との交流も可能。一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）、一般社団法人人工知能学会などがある。	個別の課題解決には繋がらない場合がある。
政府系機関	AI導入に関する補助金や助成金などの情報を入手できる。専門家派遣やセミナーなどの支援を受けられる場合もある。経済産業省、中小企業庁などがある。	手続きが煩雑な場合がある。

AI導入を成功させるためには、専門家のアドバイスを参考に、自社にとって最適な戦略を立てることが大切です。

よくある質問（FAQ）

まとめ

日本国内におけるAIの活用事例を、業種や規模別に網羅的に解説しました。

製造業、医療、建設業、農業、教育、自治体など、各分野におけるAI導入事例を紹介しています。

また、中小企業から大企業まで、規模に応じたAI活用のポイントをまとめました。

AI導入支援サービスや専門家への相談も選択肢に入れながらAI戦略を立案し、AIツールやAIプラットフォームの活用を検討することで、業務効率化やコスト削減、売上向上などの効果が期待できます。

ぜひこの記事を参考に、AIの導入の一歩を踏み出してみませんか。