AI導入で得られたメリットと、導入後に出たデメリット

AI導入のメリットとデメリットを調べると、「業務効率化」「コスト削減」「人手不足の解消」「セキュリティ」「人材不足」といった項目の一覧が並びます。どれも誤りではありません。ただ、自社で入れたときにどれがどの大きさで起きるのかまでは、一覧からは読み取れません。

導入を済ませた企業が実際に何を得て、何に困っているかは、公的機関の調査で数えられています。中小企業基盤整備機構が2025年末に中小企業へ尋ねた調査と、総務省の令和8年版情報通信白書を重ねると、メリットは業務効率化に集まり、デメリットは導入した後の運用と人の側に出ていました。

経営と人事が先に手を打てるのは、後者のほうです。

AI導入のメリットは業務効率化に集まり、コスト削減は1割台

AIを導入済みの中小企業が挙げた導入効果は、「業務効率化／作業時間の短縮」が83.2%で最も多く、「人手不足対応」33.9%、「品質向上」30.6%が続きました。「コスト削減」を効果に挙げた企業は13.1%です。

出所は独立行政法人中小企業基盤整備機構『中小企業のAI等の利活用に係る実態調査』（令和8年3月公表・調査期間は令和7年11〜12月）で、AIを既に導入していると答えた企業に、導入の目的と得られた効果をそれぞれ複数回答で尋ねています。下の表は同調査の図15と図23を並べたものです。

目的と効果の並び順はほとんど同じです。狙ったメリットは、おおむね狙ったとおりの順で得られています。目的との開きが大きいのは売上拡大・顧客獲得（目的22.1%、効果17.4%）で、人手不足対応だけは効果の割合が目的を上回りました。2つの設問は回答者数が少し違うため、厳密な差としてではなく傾向として読んでください。

コスト削減は、目的としても効果としても下位にあります。コスト削減を効果に挙げた企業のうち、削減の目標値を答えた39社でも「1〜3割」が64.1%を占めました。AI導入を人件費や外注費を大きく減らす投資として稟議に書くと、導入後の振り返りで実績とずれやすくなります。メリットの中心は作業時間の短縮で、浮いた時間を何に振り向けるかまで決めておかないと、成果が数字に残りません。

AIとITでは得られるメリットの種類が違う

同じ中小機構の調査でAIとITツールの導入効果を比べると、AIが特に上回るのは付加価値創出で、両者の差が最も大きいのはAIが下回るエラー・ミスの軽減です。付加価値創出を効果に挙げた割合はAIが22.3%、ITが7.4%でした。エラー・ミスの軽減はAIが21.4%、ITが39.8%です（ITを既に導入している企業 n=900）。

ここでのITは、導入済みのサービスとしてクラウド会計・給与計算（69.4%）や勤怠管理・シフト作成ツール（46.9%）が上位に来るツール群です。決まった手順をそのとおりに処理する道具と比べて、AIは文章の下書きや案出しのように答えが1つに決まらない仕事で効果を挙げる企業が多い、と回答の分布から読めます。

裏を返すと、AIを入れればミスが減るとは限りません。ここにAI導入のデメリットの1つ、出力の精度が表れています。出力が正しいかを誰がどう確かめるか、どの業務までなら任せられるかの線の引き方は、生成AIの業務効率化が個人作業で止まる理由で採用・人事の工程に沿って扱っています。

導入後のデメリットは運用コストと、使われないこと

AIを導入した中小企業が運用で困っていることの上位は、ランニングコストの高さ、運用担当者の負荷、従業員による活用が進まないことの3つです。全社的にAIを導入した企業（n=57）では「従業員による活用が進まない」が40.4%に達し、「ランニングコストが高い」の42.1%とほぼ並びました。

出所：中小企業基盤整備機構『中小企業のAI等の利活用に係る実態調査』（令和8年3月・表10から3区分を抜粋・複数回答）。

導入していない企業も、想定される課題として答えています。行を上から見比べると、導入が進んだ企業ほど、社内で活用が広がらないことを課題に挙げる割合が高くなりました（導入予定なし24.6%、一部導入36.0%、全社導入40.4%）。表の3つの区分では、ランニングコストは4割台です。

一方で、「期待していた効果が得られない」は導入済みの2つの行で1割前後にとどまります。導入した企業の回答では、効果が得られないことよりも、社内で使う人が広がらないことのほうが多く挙がりました。

報告書は自由回答から「利用者のスキルによるばらつき」「設定の属人化」「継続更新に対応できる人材の不在」を具体的な課題として挙げています。そのうえで、AIは利用者の指示（プロンプト等）次第で精度が変わり、利用者のスキルやノウハウに依存する点が強いと分析しました。報告書の見立てに沿えば、ツールを配っただけでは使い方が個人の腕前に閉じ、組織としての活用の度合いもそこで決まりやすくなります。

人と組織に出るデメリットは人事の仕事として現れる

AI導入のデメリットのうち人事が受け持つことになるのは、推進の担い手が決まっていないことと、従業員が経験を積む機会の減少です。中小機構の調査では、AIやITの導入・活用を推進する専任担当者がいる企業は3.0%で、85.9%は特定の担当者を置かず、経営者や現場の従業員が個別に進めていました（n=1,568）。

前の節で見た「設定の属人化」や「継続更新に対応できる人材の不在」は、専任の担い手がいない体制では引き受ける人が決まらない課題です。プロンプトや設定を誰が保守し、AIのサービスが更新されたときに誰が使い方を直すのか。兼務で回すなら、その人の工数を何割割くのか。ここが決まらないと、運用担当者の負荷と活用の伸び悩みが同時に起きます。

育成の側にも影響が出ます。総務省『令和8年版 情報通信白書』第Ⅰ部第2章第1節（2026年7月24日公表）が生成AIの活用により生じうる影響を尋ねたところ、「生成AIの業務代替などによる従業員の現場経験や能力育成の不足」を挙げた日本企業は15.9%、「解雇や配置換え、人材育成方針の変更など人事戦略の再考」は10.7%でした（図表Ⅰ-2-1-10）。議事録の作成や資料の下書きは、AIに渡しやすい作業であると同時に、仕事を覚える入口になってきた作業でもあります。

そのうえで、AIに移らない仕事もはっきりしています。中小機構の調査で、AIの導入後も効率化が難しいと感じる業務は「人の判断が必要な業務」が67.1%、「社内調整・意思決定など属人的な業務」が33.3%、「経営判断や戦略立案に関する業務」が31.3%でした（AIを導入していない企業を含む回答・n=1,539）。どの作業をAIに渡し、どの判断の経験を人に残すのかを決めるのは、配置と育成を設計する人事の仕事です。AIを推進できる人材の種類と、社内で育てるか採用するかの分け方は、AI人材とは？不足の中身と採用・育成の進め方で整理しています。

推進役のエンジニアを中途採用で補う場合、候補者が最初に目にするのは求人票と自社サイトで公開している情報です。エンジニア採用力チェックは、企業のURLから公開情報を5つの指標・24項目で採点し、原則1営業日以内にレポートを届けます。選考の通過率や返信率は採点の対象外です。

生成AIのリスクとして企業が挙げるのは情報漏洩と出力の精度

生成AIの活用で懸念されるリスクとして、日本企業が最も多く挙げたのは「社内情報の漏洩などのセキュリティリスクがある」の46.4%です。次いで「出力結果の精度に問題がある」35.3%、「著作権等の権利を侵害する可能性がある」31.3%でした。

出所は同じ総務省『令和8年版 情報通信白書』の図表Ⅰ-2-1-8です。2025年度企業向け調査（2026年1〜2月）は、従業員10名以上で2025年までにデジタル化に取り組み始めた企業の管理職以上を対象にしており、日本の有効回答は515件でした。このほか「倫理上不適切な内容や偏見が含まれる可能性」24.7%、「プライバシーの侵害の可能性」24.5%、「ブラックボックス化により判断理由などの説明が不足する可能性」20.2%が続き、「リスクはない」は2.9%です。

前の節で触れた「生じうる影響」の設問は、企業価値を高める側と下げる側の両方を選択肢に含んでいます。メリットとデメリットを1つの設問で並べた形です。

出所：総務省『令和8年版 情報通信白書』図表Ⅰ-2-1-10（2026年7月24日公表・複数回答・日本の値）。

業務の効率化を見込む声が6割を超える一方で、作業の追加や不慣れな作業で効率が下がるという影響も17.9%が挙げました。使い方を覚える時間や出力を確かめる手間は、導入の初めに生じやすいものです。効率化のメリットは、この手間を差し引いた後に残る分として見積もっておくと、導入後の評価とずれにくくなります。

メリットとデメリットを比べる前に決めておく3つのこと

AI導入の可否を判断する前に、効果を測る物差し、運用と更新の担い手、AIに任せない業務の3つを決めておくと、メリットとデメリットを自社の数字で比べられるようになります。3つはそれぞれ、上の調査でメリットの見込み違い（コスト削減）、運用の課題（担当者の負荷・活用の伸び悩み）、出力の精度として挙がった項目への手当てです。

1つ目は効果を測る物差しです。導入済み企業の8割以上が挙げたメリットは作業時間の短縮でした。短縮した時間を測る業務と、その時間を振り向ける先を、導入前に書き出しておきます。コスト削減を主な目的に置く場合は、効果に挙げた企業でも目標値が1〜3割に集まっていることを踏まえて見込みを立ててください。

2つ目は運用と更新の担い手です。ランニングコストと並んで多かった課題は、運用担当者の負荷と活用の伸び悩みでした。担当者を兼務で置くなら割く工数を、専任で置くなら社内で育てるのか外から迎えるのかを、導入の稟議と同じ時点で決めます。

3つ目はAIに任せない業務です。人の判断が必要な業務は、効率化が難しいと答えた企業が最も多い領域でした。任せない業務を先に決めておくと、出力の精度や情報漏洩のリスクを抱える範囲も同時に絞れます。

導入の進め方の全体像はAI導入の進め方｜定着しない理由と担い手の決め方、費用の内訳と補助金はAI導入の費用、公的統計でわかる実額と内訳で扱っています。