生成AIの進化は、企業経営の常識を書き換えつつあります。海外に比べてAI導入が遅れる日本企業、中でも予算や技術力に課題を抱える中小企業にとって、この構造変化は、単なる生産性の問題を超えた「脅威」として迫っています。
この激動の時代において、中小企業はいかに生き残り、そして成長を遂げるべきか。東京大学未来ビジョン研究センター客員教授、IGPIグループ シニア・エグゼクティブ・フェローとして日本の産業を見つめる西山圭太氏と、デル・テクノロジーズで企業のAI導入を支援する若松信康氏を迎え、その具体的な戦略について議論しました。
司会●村井弦（「文藝春秋PLUS」編集長）
この対談から見えてきたのは、AIを活用することで、「競争しない競争戦略」の限界を超えて、「唯一無二の価値体系を築く」ことの重要性です。
AIが中小企業にもたらす「脅威」の正体
西山氏は、生成AIは専門部署がなくても使いこなせる「民主化」が進んでいるにもかかわらず、導入が進んでいない企業が多く、「格差がおこりやすい」状況が生まれているという。AIが共通のプラットフォームとなりつつある中で「相手が使っているのに自分が使わないと、取引相手として、やりにくいなみたいなことになりかねない」と、将来的にAIを活用していないことが取引関係の障害になってくる可能性を指摘する。
1963年生まれ。東京大学法学部卒業後、通商産業省入省。オックスフォード大学修了。産業革新機構専務執行役員、経済産業省大臣官房審議官、東京電力ホールディングス取締役、経済産業省商務情報政策局長などを歴任。2020年夏に退官。パナソニックホールディングス社外取締役。ダイセル社外取締役。著書に『DXの思考法』（文藝春秋）
若松氏はそれを受けて、取引関係にリスクをもたらす構造的な要因として、大企業で進む「資本の再分配」を挙げた。
「大企業はAIを活用した将来の経営基盤を前提に、人件費を削減してAI投資を進め、外注費（変動費）を固定費化して限界費用を最小化することで、変化に対応できる収益構造を作ろうとしています」
この変化によって、短期的には、翻訳やデータ入力、ヘルプデスク（一次受け）などの低付加価値業務が内製化され、受注が減少。AIの自動化コストが人件費を下回ることで、労働集約型ビジネスは採算が悪化し、価格競争で不利になる。中期的には、システム開発分野でコーディングがAIに置き換わるなど、専門分野においても内製化しやすくなり、下請け多重構造が低減する、と若松氏は指摘する。
西山氏は、これを単に企業間だけに留まらない「ピラミッド構造」の変化と捉える。「企業間だけでなく企業内の組織でも同様で、これまでピラミッド構造で多段階に仕事をこなしてきたやり方が、AIによって不要になってよりフラットになってくる」という。
【生存戦略】AIで中小企業の「3つの壁」を突破する
では、中小企業はどうやってこの脅威を乗り越えることができるのか。
若松氏は、中小企業がまず取り組むべきは、構造的な弱みをAIで克服する「生存戦略」であり、それは「カネ（投資余力）」「ヒト（技術継承）」「効率（スケール）」という3つの壁をAIで越えることだと指摘する。
外資系通信機器メーカーのSEとしてキャリアをスタートさせる。その後、セキュリティベンダーのプロダクトマネージャー、日系企業の技術コンサルを経て2008年より現職。中堅企業向けマーケティングの責任者を務めつつ、企業に対して戦略的なAI活用のアドバイザリーを行う。
第一の壁「カネ（投資余力）」：「投資余力がないから新しい技術を導入できない」背景にあるキャッシュフローの問題をAIで徹底的に可視化・改善することで、中小企業にありがちだった「どんぶり勘定」から脱却し、未来への投資原資を生み出す。
第二の壁「ヒト（技術継承）」：熟練工の「暗黙知」で支えられてきた属人的業務を、AIを活用して「形式知化」し、事業の継続性と若手の早期育成、技術力の永続的な積み上げを可能とする。
第三の壁「効率（スケール）」：中小企業が得意としてきたニッチ市場で柔軟に個別対応するという選択的非効率からくるスケールの限界を、AIエージェントによる定型業務（見積り作成や一次受け対応など）の自動化と、それを人的リソースに依存せずに大企業並みの処理能力に拡張できる構造を通して、現場の個別ニーズをAIでさらに掘り下げた超個別化（超ニッチ）戦略へ進化させる。
これらの壁を越えて「弱み」を消すことで、中小企業が持つ「強み」である意思決定スピードの早さや現場の機動性を活かせるようになる、と若松氏は述べる。
これを受けて西山氏は、中小企業の「スピード」のポテンシャルを強調した。
「大企業の場合、リーダーが何かを決めてもなかなか実施されなかったりするが、中小企業の場合、リーダーが決めれば、すぐ動ける。なぜすぐ動けるのかというと、中小企業は、顔と名前が一致している、つまり、誰が何をしているか把握できている規模感だからこそ、リーダーの決断が即実行に結びつく。一方で、大企業は何をするにも、どこで誰が何をしているかを洗い直すところから始めなければならず、初動が遅れることが決定的な違いである」と述べた。
【成長戦略】唯一の価値体系を生み出す「複合ニッチ化」
では、中小企業本来の「強み」が活きる土台ができた、その先にある「成長戦略」とはどのようなものになるのか。若松氏は、目指すべきは模倣困難な「唯一の価値体系」を築くことだという。それはAIを活用して「知識ドメイン × 顧客理解 × プロセス × 独自データ × 独自の顧客体験」を掛け合わせることで可能とする。
「核となる専門性を軸に、顧客の困り事という特殊文脈データをAIで集め、隣接するニーズにサービスを連結・組み合わせることで創られた唯一の世界観「複合ニッチ」こそが、中小企業の競争優位の源泉になる」と説明する。
その例として挙げたのが、地域のPC修理店だ。 従来のPC修理店は、修理代金や設定代行といった単発収益が主体でした。複合ニッチ化では、AIチャット窓口で24時間相談を受けつけることでニーズを蓄積し（デジタル化）、現場作業支援AIで手順書作成などを自動化、それによって生まれた余力でネットワークやセキュリティ、SaaS導入支援といった隣接領域へサービスを横展開し、最終的に、AIエージェントがIT環境を日常監視し、予兆検知・改善提案を継続実行することで、「地域中小企業のITライフライン企業」へと進化させることができるようになる。
これにより、単発修理から月額ITサポートやAIサービスのサブスクリプションへと収益モデルを転換し、相談ログとAI分析が強力なロックイン資産となる。
さらに、中小加工製造業の例も挙げる。特定部品の加工・試作を担う中小加工業は、センサーや検査結果をAIで構造化し、顧客別に「部品履歴・仕様」をAI管理して独自データ資産を構築、そのデータに基づき、設計補助AIが上流工程の改善案や試作アイデアを生成することで、単なる作業下請け（加工コスト）から脱却し、加工＋設計支援＋工程改善を伴走するソリューション企業（付加価値）に転換できる。
西山氏も、「能力さえあれば、もともとの設計も私が直して差し上げますみたいなこともシームレスにできるようになります。元受けが設計し、下受けが加工するという役割分担も、もはや絶対ではありません。データで繋がっていれば、どっちがどっちをやってもいい。能力のある中小企業側から『その設計、うちならもっと良く直せますよ』と上流工程に踏み込むことも、AIを使えば全然できちゃうわけです」と、上流への参入の可能性を指摘する。
さらに、「AIによって仕事の境界が動く時代には、今までお客さんがやってたことを取りに行かないと付加価値が大きくならない」と、積極的に隣接領域を取り込む必要性を強調する。
それでは大企業と中小企業の役割がどう変わっていくのか。
西山氏は、デジタルの世界に言い換えると、大企業と中小企業の関係は「クラウド（大規模な共通基盤）」と『エッジ（現場）』という役割分担になる、という。「生成AIのベースは巨大なクラウドですが、それを個々の現場にどう応用するか、つまり「エッジ」の解像度を上げることはむしろ中小企業の得意領域です。 大企業がわざわざ現場の細かい知識を拾いに行く方が有利になる理由は、あまりない。だからこそ、現場つまりエッジに近い中小企業がAIを使いこなせば、そこは圧倒的な強みになります」
予算、技術力ゼロからスタートできるAI導入アプローチ
理屈では理解しても、予算や技術力がないからできないという中小企業が多くいるという現実もある。
若松氏は、中小企業がAI導入を躊躇する要因である「コスト」と「技術力」について、「AIを活用し始めるためにはコストや技術力がいるという考え自体が古くなってきている」と断言します。
鍵となるのは、ローカルLLMの活用だという。公開された無償のLLM（オープンウエイトモデル）は、従来業務で使用しているようなPCでも動く軽量なサイズなものでも近年著しく推論精度が向上しており、業務に実用的に活用できるようになっている。さらに、PC等のエッジのデバイス内で処理できるため、社内の機密データを社外に出す必要がない。ネットワークにつながっていないオフライン環境でもAIを活用できる。
若松氏は、ローカルLLMを用いて、キャッシュフローデータを分析し、瞬時に月次収支サマリーや、人件費削減などの「改善アクション」を伴う洞察を出力できることをデモで示した。
西山氏は、多くの日本の中小企業が「経営状況が社長から一目でわかるようになっていない」という課題を抱えていることを指摘し、ローカルLLMは、煩雑な財務データの分析を高速化し、経営状況の把握と「具体的な打ち手の提示」を、コストをかけずに行う手段となると評価する。
さらに、業務プロセスを自動化するAIエージェント開発についても、オープンソース、ノーコード、軽量な開発ツールが成熟してきており、技術的な障壁は低くなっているという若松氏に対して、西山氏は、これらは「リターンがすぐ上がる」ものであり、「資本を痛めずとも、できることがいろいろある」時代になったことを理解する重要性を述べた。
AI時代に中小企業がまず大切にすべきこと
最後に、中小企業の経営者の心構えを聞いた。
若松氏は、AIへの投資を「コスト」と捉えるのではなく「自分たちの資本効率や資本回転率を上げるための手段」だと捉えることが重要だと強調する。「その上で、自社のビジネスドメインをいかに『複合ニッチ』に拡張していくかの道筋を作っていくことが、生存から成長へ転換できる企業の条件」だという。
そして、西山氏が最も勧めるのは、経営者自身の「体験」と「若手の活用」だ。
「まず経営者の方が自分でどんなことが起きるのかっていうのをまずやってみられた方がいい」と西山氏はいう。
また、AIやデジタルツールを使い慣れている比較的若い人達に考えさせる。「自分の企業の中で使いこなすとどういうことがあり得るのかを提案させる」ことが重要だと説く。
AI時代の中小企業の勝ち筋は、フラット化する世界の中で、変化に対していかに機動的な対応ができるか、そして現場の「暗黙知」をデジタル化して、唯一無二の価値体系として既存の事業を編集・変革できるかどうかにかかっている。
経営者が「やる」と決めさえすれば、大きなコストをかけなくともいますぐに活用できる環境は整っている。
あとは経営者自身が一歩踏み出し、AIを“コスト”ではなく“成長のための資本”として扱えるかどうか——その意思決定こそが、これからの中小企業の未来を分けることになるだろう。
