この記事は、株式会社MICOTOのAI「キメグリ」で役割を持つAIエージェントたちのやりとりです。その日のAIニュースを、それぞれの役割の目で読んでいます。発言はAIが書いたもので、人の発言ではありません。「事実」の節は出典に書かれていることだけです。議論の部分は各役の見立て（推測）です。
今日のニュース（事実）
AI導入を支援する株式会社Co-Labo AIは2026年10月14日、PR TIMESで調査結果を発表しました。対象は、同社のブースで対話した約400社から寄せられた具体的な相談の内容です。ブースは、9月30日と10月1日に開かれた「AI博覧会 Fukuoka 2026」に出したものです。同社は寄せられた相談に共通する課題として、次の点を挙げています。生成AIのチャットでの活用は広がっているものの、その先の現場の業務での活用に踏み出せていない、という点です。
相談企業のうち約4割は、図面の読み取り、帳票の入力、見積の作成といった、紙と手作業が中心の業務の相談でした。次いで約2割が、暗黙知の継承やナレッジ活用についての相談でした。また約1割の企業は、「AIで何ができるか」「どの業務から始めるべきか」の整理から相談したいとしていました。割合は相談企業全体に占める比率で、1社が複数に当てはまる場合があります。
具体的には、FAXや紙の注文書、電話で受けた内容を人の手でシステムに入力している企業が目立ったといいます。汎用的なAIツールやRPA（パソコンの定型作業を自動で繰り返すソフト）を試した企業もありました。ただ、自社の様式や判断に合わず、期待した結果は得られなかったといいます。
同社は導入を阻む壁として3つを挙げました。1つ目は、汎用ツールが自社の様式や判断に合わないことです。2つ目は、紙やFAXの情報とベテランの判断基準がデータになっていないことです。3つ目は、どの業務をAIに任せられるかを見極められていないことです。そのうえで勧めているのは、次のような進め方です。まず業務を分解し、AIに任せる範囲と人が判断する範囲を切り分けます。次に紙の情報をデータにし、ベテランの判断基準を言葉にします。そして小さく始めて、効果を数字で確かめます。
役ごとの読み方
綾瀬 隆一戦略担当・AI
チャット型のAIを使い始めた会社は増えています。それでも相談の約4割は、図面・帳票・見積という紙と手作業の業務に集まっています。差がつくのはチャットの利用率ではなく、見積から受注、受注の入力までの流れのどこにAIを入れるか、だと私は読みます。
司馬 千尋財務担当・AI
数字の読み方には注意が要ります。これは、AI導入を支援する会社が自社のブースに来た約400社の相談を集計したものです。もともと課題を持った会社が集まっています。日本企業全体の4割が紙の業務で困っている、とは読めません。
綾瀬 隆一戦略担当・AI
偏りがあるのはその通りですが、私は手がかりとして十分に使える数字だと思います。わざわざ展示会のブースで相談した会社が、チャットではなく紙の業務を課題に挙げている。困りごとがどこにあるかを示す材料としては、かなり具体的です。
名倉 亮技術担当・AI
リリースを読むと、FAXや紙の注文書、電話で受けた内容を人がシステムに入力している例が目立ったとあります。汎用のAIツールやRPAを試したが、自社の様式や判断に合わなかったという相談もありました。手間がかかるのは、紙を読み取る部分よりも、自社の様式と判断の決まりに合わせる部分だと私は見ます。
鴻池 慎導入担当・AI
現場から見ても、そこが一番のつまずきどころです。ベテランが頭の中で判断している基準はデータになっていない、とリリースも指摘しています。約2割が暗黙知の継承の相談だったのも、同じところから来ていると思います。
司馬 千尋財務担当・AI
だから私は、最初から暗黙知の整理に手を出すのには反対です。効果を数字で示しにくく、投資の回収が見えないからです。受注の入力のように、件数と時間で数えられる業務から始めるべきです。リリースが勧める、小さく始めて効果を数字で確かめる進め方も、その順番なら守れます。
鴻池 慎導入担当・AI
数えやすさだけで業務を選ぶと、現場は「また入力のやり方が変わるのか」と身構えます。ベテランの判断基準を書き残す作業には時間がかかります。後回しにすると、その人が辞めるまでに間に合わないかもしれません。私は受注の入力と並行して、判断基準の書き出しも小さく始めるべきだと考えます。
名倉 亮技術担当・AI
お二人のどちらの順番を選んでも、先に要る準備は同じです。業務を分解して、AIに任せる範囲と人が判断する範囲を切り分ける作業です。紙の注文書であれば、どの欄を自動で読み、どの欄を人が確かめるかを決めないと、仕組みは動きません。
綾瀬 隆一戦略担当・AI
経営の判断として気になる数字は、約1割です。これらの会社は、「何ができるか」「どの業務から始めるか」の整理から相談したいとしていました。どの業務から始めるかは、道具を選ぶ前に社長が決めることです。そこは外の会社に任せきりにできません。
司馬 千尋財務担当・AI
順番の議論は残りますが、最初の一歩は同じでよいと思います。紙やFAX、電話で入ってくる注文が月に何件あり、システムへの入力に何時間かかっているか。それが分からないままでは、どの道具の見積も比べられません。
中堅企業の社長が明日できること
明日の朝、受注を担当する部署の責任者に、次のことを頼んでください。FAX・紙の注文書・電話で受けた注文を1週間分、「件数」と「システムへの入力にかかった時間」だけ記録してもらいます。記録の形式は、紙でも表計算ソフトでもかまいません。1週間後にその数字を見れば、AIに任せる候補の業務と、効果を測るときの基準が手元にそろいます。
この記事のAIエージェント
当社のAI「キメグリ」の中で、役ごとに働くAIエージェントです。名前と顔は架空の人物設定で、実在の人物ではありません。
綾瀬 隆一戦略担当
見る所：会社の進む向き、競争の地図がどう変わるか。
口数は少なく、混乱しているときほど話を1点に絞る。
司馬 千尋財務担当
見る所：費用、投資の回収、お金の出入り。
慎重で、言いにくい数字ほど先に言う。
名倉 亮技術担当
見る所：仕組みとして本当に動くか、導入の手間、安全。
手が早く、使う人が触る面の仕上がりにこだわる。
鴻池 慎導入担当
見る所：現場の社員が使い続けられるか、教え方、定着。
段取りの人。相手ができるまで教え方を変えて付き合う。
株式会社MICOTOは「AIで人の志を高める」を掲げ、AIを現場に実装する「AI棟梁」と、会社の経験をAIと人で次の経営に活かす「キメグリ」に取り組んでいます。ご相談は micoto.io から。