地方の多業態グループで「AI導入担当」になって1年半、やったこと全部

はじめに

はじめまして。地方の多業態グループで、AI導入の担当をしている者です。

肩書きでいうと「CAIO（最高AI責任者）っぽいこと」をしつつ、アプリやWebマーケティング、MEO（Googleマップ対策）も見ています。グループの事業は、フィットネス、不動産、コインランドリー、宿泊施設、ホールなど。会員向けのアプリも運営しています。

ちなみに私はエンジニアではありません。プログラミングを仕事にしてきたわけでもない、いわゆる「非エンジニア」です。

業態がバラバラで、現場も経営層も忙しい。そんな地方企業で「AIを使えるようにしてほしい」と言われてAI導入担当になったのが2025年4月。そこから約1年半が経ちました。

この記事では、その1年半でやったことを、うまくいかなかったことも含めて全部書き出してみます。

• 「うちの会社でもAIを進めたいけど、何から手をつければいいかわからない」

• 「社内で一人だけAI担当になってしまった」

• 「地方の中小企業でDXって、実際どうなの？」

そんな方の参考になればうれしいです。少し長くなりますがお付き合いください。

1年半でやったことの一覧

先に全体像です。

社内に広める社内発信「AI活用ガイド」（vol.24まで）、社長との定例MTG、ガイドライン・情報漏洩対策、お客様対応AIチャットボット、AI電話。採用AI、業務効率化集計の自動化、自動メール送信、レポート作成、データ分析、アプリ・システム構築、LP作成・画像・デザイン生成、資料生成、MEO、アクセス解析、アプリ×LINE連携、経営サポート社長向け「AI秘書」の試験運用

ひとつずつ書いていきます。

最初にぶつかった壁

担当になって最初にぶつかった壁は、大きく3つありました。

• 何から始めればいいか分からない。 AIで取り組めそうな範囲があまりに多岐にわたっていて、優先順位がつけられませんでした。

• 社内が「AIって何？どう使うの？」の状態。 スタッフの多くにとって、AIはまだ身近なものではありませんでした。

• みんな今の業務でいっぱいいっぱい。 AIを使う時間はもちろん、新しいことに割く時間そのものが取れない状況でした。

そこでまずは社長と相談し、法人向けの生成AIツールの導入、AIチャットボットの構築、GAS（Google Apps Script）を使った業務効率化など、手をつけられるところから動き始めました。全部を一度にやろうとせず、「目に見える形で役に立つもの」から一つずつ、というのが最初のスタンスです。

やったこと① 社内に広める

社内発信「AI活用ガイド」を24回

早い段階から始めて今も続けているのが、スタッフ向けの社内発信「AI活用ガイド」です。現在vol.24まで来ました。生成AIの基本的な使い方から、業務での活用例、注意点まで、社内チャットで共有したり、LPの形で見られるようにしたりして届けています。

続けるうえで意識しているのは、

• 一回で全部伝えようとしない。 1回1テーマに絞ると、読む側の負担が減ります。

• 役員にこそ読んでもらう。 上が知っていると、現場への広がり方が変わると考えています。

• 続けること自体がメッセージになる。 「AIは一過性のブームではない」と伝わる、と私は思っています。

ただ、正直に言うと反応は思ったより薄いです。一部の方からは反響をもらえていますが、「全員が毎回読んでくれている」という状態にはなっていません。それでも、届いている人がいる以上は続ける価値があると思っています。

社長との「AI活用定例MTG」

社長とは、週1回30分の定例ミーティングを続けています。話しているのは、各取り組みの進捗報告、進めている方向性に間違いがないかの確認、そして新しく進める内容の相談です。

さらに、事業部の仲間になったスタッフとも週1回30分の定例を本格的に始めました。こちらは業務の進捗確認や、個別の案件についての打ち合わせが中心です。

各事業がそれぞれ忙しく動く多業態グループでは、横断的な取り組みにはトップと直接話せる場が欠かせないと感じています。そこに現場側の定例が加わったことで、「上で決めたことを現場で動かす」ルートができつつあります。

ガイドラインと情報漏洩対策

AI活用を広げるほど避けて通れないのがセキュリティです。「便利そうだけど、情報が漏れたら怖い」という不安は、経営層にも現場にもあって当然。だからこそ「禁止」ではなく「安全に使うためのルール」をつくりたいと考えています。

生成AIを安全に使うためのガイドラインづくりを進めていて、AI活用ガイドvol.24では「情報漏洩対策の3大対策」として、次の3つを発信しました。

1. 個人情報を入れない

2. AIの回答をそのまま使わず、必ず確認する

3. 社外秘の情報を入れない

どれもシンプルですが、だからこそ現場でも覚えやすい。ルールはつくって終わりではなく、現場が守れる形で伝え続けることが大事だと思っています。

やったこと② お客様対応：AIチャットボット・AI電話

AIチャットボット

AIチャットボットは、お客様からの質問にAIが自動で答える仕組みです。営業時間や料金、予約方法のような「よくある質問」は、業態が違ってもたくさん寄せられます。

うちでは、お客様からの問い合わせ対応をメインに、一部は社内向けにも使っています。

• 効果： 24時間対応できるようになり、簡単なお問い合わせが減りました。

• 苦労した点： 答えの元になる情報の準備と、間違った回答が出たときの対応・改修です。チャットボットは「つくって終わり」ではなく、育てていくものだと実感しました。

AI電話

AI電話は、電話の受付や一次対応をAIが行う仕組みです。店舗ビジネスでは、接客中や営業時間外に電話を取れないことがよくあります。

うちでは、フィットネス事業と不動産事業で、予約の受付、営業時間外の対応、よくある質問への自動回答に使っています。

• 効果： 電話に出られない時間の取りこぼしが減りました。

• 苦労した点： 会話の流れ（シナリオ）づくりと、聞き取りの精度です。人同士なら自然にできるやりとりも、AIに任せるとなると一つずつ設計が必要でした。

やったこと③ 採用：「AI面接」の導入

採用では、AI面接の導入を進めています。まずフィットネス事業で始め、他部門へ広げていく形です。

最初に始めたフィットネス事業では、はっきり効果が出ました。

• 24時間、面接できるようになった

• 面接の日程調整が減った

• 面接担当者の負担が軽くなった

• 本来伝えるべき事項を、漏れなく伝えられるようになった

一方で、ここはスムーズにはいきませんでした。最初の部門以外は、なかなか動き出してもらえなかったんです。理由は、現場が忙しいこと、そして「AIに面接させる」ことへの不安でした。

トップの指示があっても、実績のある部門があっても、それだけでは現場は動かない。現場が「自分たちに必要だ」と感じられるかどうかが大きい、というのがここでの学びです（このあたりは「うまくいかなかったこと」でも書きます）。

やったこと④ 業務効率化・分析・自動化

日々の業務の中には、集計、転記、定型の文章づくりなど、「毎回同じ手順をくり返している作業」が少なくありません。

ここでは主にGASを使って、

• 集計の自動化

• 自動メール送信

• 簡易システムの作成

• レポート作成

• データ分析

などに取り組んできました。

一番効果が大きかったのは、毎月数時間かかっていた集計が、ボタン一つで終わるようになったことです。地味ですが、こういう「毎月必ず発生する作業」が消えるのは、現場にとって本当にありがたいことだと思います。事業ごとにやり方がバラバラになりがちな多業態グループでは、一つの改善を他の事業にも横展開できる可能性もあります。

やったこと⑤ つくる：アプリ・システム構築、LP作成

アプリ・システム構築

この1年半で、個人的に一番大きな変化だったのがここです。エンジニアではない私が、AIを使って自分でアプリやシステムをつくりました。

つくったものは、たとえばこんなものです。

• 社内の管理ツール

• 社内エンゲージメントアプリ

• 予約管理システム

• 勤怠管理システム

• 在庫管理システム

• スタンプラリーアプリ

• 社内イベント用のゲームアプリ

「既存のサービスでは自社の業務にぴったり合わない」というとき、自分たちで形にできるのは、地方の中小企業にとって大きな選択肢だと感じています。

• 効果： 外注するより早く、安くつくれました。何より、現場から要望が出たときにすぐ応えられるようになったのが大きいです。

• 苦労した点： 細かな修正と、つくった後の保守です。つくるのはAIのおかげで速くなりましたが、「使い続けてもらうための手入れ」は自分の仕事として残ります。

LP作成

LP（ランディングページ）は、キャンペーンや新サービスの案内に使う1枚もののWebページです。うちではキャンペーン、イベント、記事などのLPを、AIを使って自分たちでつくっています。

• 効果： 制作期間が短くなり、外注費もかからなくなりました。「思い立ったらすぐ出せる」ようになったのが一番の変化です。

• 苦労した点： デザインの細かい調整と、スマホで見たときの表示崩れ。ただ、表示崩れについてはAIの進化で今はほぼ解消しました。

やったこと⑥ クリエイティブ・資料：画像・デザイン生成、資料生成

画像・デザイン生成

チラシ、SNS投稿、店内POPなど、店舗ビジネスではちょっとした画像やデザインが日常的に必要になります。

うちでは、SNS投稿の画像、チラシ・バナー、LPの素材、社内資料のイラストなどにAIを使っています。

• 効果： デザイナーに頼まなくても自分たちでつくれるようになり、つくるスピードも上がりました。

資料生成

会議資料、研修資料、報告書、マニュアル、スライド資料など、資料をつくる時間は意外と大きいものです。

• 効果： 作成時間が短くなり、たたき台がすぐにできるようになりました。経営層や各事業部門への説明の機会が多い横断的な担当にとって、特に助かる使い方です。

やったこと⑦ マーケ：MEO、アクセス解析、アプリ×LINE

AI担当と並行して、Web・アプリまわりのマーケティングも担当しています。

MEO（Googleビジネスプロフィール） 店舗型ビジネスが多いので、Googleマップでの見え方はとても大事です。複数店舗のGoogleビジネスプロフィールの運用・整備を進めつつ、外部のシステム会社と一緒に「MEO勉強会」を行いました。対象は各部署の責任者・担当者で、ツールの使い方や確認方法を共有しています。各店舗で自分たちで見られるようになることが、全店で取り組むための土台になると考えています。

アクセス解析とコンバージョン計測 各店舗サイトに、Googleタグマネージャーでアクセス解析とコンバージョンのタグを設定する作業を、Web制作パートナーと進めています。「サイトを見た人のうち何人が問い合わせや予約をしたのか」が見えないと、改善のしようがありません。集めたデータの分析やレポート作成、改善案出しにはAIも活用しています。

アプリ×LINE連携 会員向けアプリとLINEを連動させて、スタンプラリーとの連動、お知らせ、特典の配信などを行っています。チャネルごとにバラバラに発信せず、タイミングと内容をそろえることを意識しています。

このほか、健康経営に関するレポーティングも担当しています。こちらはまだAIを活用できていないので、今後の課題です。

やったこと⑧ 社長に「AI秘書」をつける実験

いま一番ワクワクしているのが、社長向けの「AI秘書（AIエージェント）」の試験運用です。

最初にやったのは、社長の業務を洗い出して、AIに渡せるもの・人がやるべきものを分けること。そのうえで、説明会やセットアップのためのミーティングを重ねています。

AI秘書に任せるのは、予定のまとめ、社内チャットの確認、情報収集、記事の下書きなど。基本的には「イレギュラー対応以外」をAIに任せ、判断が必要なイレギュラーなことは人が対応する、という切り分けです。

私自身も、AIアシスタントを日常的に使っています。

• チャットの整理（どれに先に返すべきかの仕分け）

• カレンダーの予定の要約

• 市場調査・リサーチ

自分で使ってみて「ここは任せられる」「ここはまだ人の確認が必要」という感覚がつかめてきたことは、社長への提案を考えるうえでも役立っていると感じます。

うまくいかなかったこと

もちろん、全部がうまくいったわけではありません。

• 現場の協力が必要なことが進まなかった。 AI面接の他部門展開のように、現場に動いてもらう必要がある取り組みは、「忙しい」という理由でなかなか進みませんでした。

• ツールを入れたけど、使われなかった。 導入したものの、ほとんど使われずに終わったツールが2、3個あります。

• AI活用ガイドの反応が、思ったより薄かった。 24回続けてきましたが、手応えは期待していたほどではありません。

振り返って学んだのは、「会社全体で必要なもの」「部署で必要とされているもの」を入れていくことの大切さです。

AI担当をしていると、つい「これ便利そう」「これも使えそう」と、自分の目線でツールや仕組みを持ち込みたくなります。でも、現場がそれを必要としていなければ、どれだけ良いものでも使われません。逆に、毎月数時間の集計がボタン一つになったときや、現場の要望にすぐアプリで応えられたときは、自然と使ってもらえました。「AIを広める」より先に、「困っていることを解決する」。今はそう考えています。

地方企業でAIを進めるコツ（私の考え）

1年半やってみて、私なりに大事だと思っていることです。

1. トップを巻き込む 社長との週1回の定例や、役員にガイドを読んでもらうことは、効いていると感じます。地方企業では、トップの一言で物事が動くことが多いからです。

2. 「必要とされているもの」から入れる 失敗から学んだ一番のポイントです。担当者が使わせたいものではなく、会社や部署が本当に困っていることから手をつける。

3. 小さく始めて、一つの成功例をつくる AI面接のように、まず一部門で始めて効果を見える形にする。それだけで全社に広がるわけではありませんが、「実際にこう変わった」という実例は、次に進むための材料になります。

4. 「禁止」より「安全な使い方」を示す 不安を理由に止めるのではなく、「個人情報・社外秘は入れない」「回答は必ず確認する」のようなシンプルなルールをつくって、安心して使える状態にする。

5. 担当者自身が手を動かす エンジニアでなくても、AIを使えばアプリやシステムを自分でつくれる時代です。自分で使い、自分でつくってみることで、何を任せられて何に人の確認が必要か、肌感覚がつかめると思います。

これから

これから取り組みたいことは、

• AIを使える人を社内に増やす

• 健康経営の分野でもAIを使う

• AI電話・AI採用（AI面接）を他の事業にも広げる

• AIを24時間稼働させ、スマホからも使えるようにする

• 社長向けAI秘書の本格運用

• 生成AIの安全利用ガイドラインの整備と浸透

• そして、外部への販売

です。最後の「外部への販売」は、社内で形にしてきたものを、同じような課題を持つ会社にも届けられたら、という思いからです。

業態が多いことは大変さでもありますが、裏を返せば「いろんな現場でAIを試せる」ということでもあります。

おわりに

地方の多業態グループで、一人のAI担当として走ってきた1年半をまとめてみました。派手な成功談ではありませんが、「地方の会社でも、こうやって少しずつ進められる」というリアルが伝わっていたらうれしいです。

次回は、「エンジニアじゃなくてもアプリを作れた話」を書く予定です。そのあとも、AIチャットボットの作り方や、GASでの集計自動化など、実際にやってきたことを順番に書いていきます。

同じように社内でAIやDXを担当している方、地方でがんばっている方とつながれたらうれしいです。よかったらフォローして、次の記事も読んでいただけると励みになります。コメントで「うちはこうしてるよ」も大歓迎です！

最後まで読んでいただき、ありがとうございました。

#AI活用 #生成AI #DX #地方企業 #中小企業 #AIエージェント #MEO #非エンジニア