士業事務所から、地域全体をAIでつなぐ。

「地域AIダッシュボード」と「地方創生AI企業OS」という構想

前回は、「なぜ今、士業×AIなのか」について書きました。

税理士、公認会計士、社会保険労務士などの士業は、中小企業の経営情報に継続的に接しています。

そこにAI企業OSを組み合わせる。

そして、

士業 × AIダッシュボード × AI企業価値 × 事業承継 × M&A

を一つにつなげる。

現在、私はその実証として「士業合弁会社」というモデルを進めています。

でも、私が考えているのはここまでではありません。

1社の会社をAI化する。

次に、士業事務所をAI化する。

その先に見えてきたのが、

「地域そのものをAIでつなげられないか」

という構想です。

地方には「情報がない」のではない

地方創生の話になると、

「人がいない」

「仕事がない」

「企業が弱い」

「若者が出ていく」

「後継者がいない」

という話になります。

確かに、それぞれ大きな課題です。

でも私は、現場を見ながら少し違うことを感じています。

地方には、本当に何もないのでしょうか。

地域には企業があります。

経営者がいます。

職人がいます。

農業があります。

観光があります。

空き家があります。

遊休不動産があります。

学校があります。

金融機関があります。

士業がいます。

自治体があります。

そして、その地域で何十年も蓄積されてきた知識があります。

つまり、

資源がないのではなく、資源同士がつながっていない。

私はここに地方創生の大きなテーマがあると考えています。

企業ごとにデータが分断されている

例えば地域に100社の中小企業があるとします。

A社では人が足りない。

B社では後継者がいない。

C社では技術者が高齢化している。

D社では設備が余っている。

E社では新規事業を始めたい。

一方で地域の金融機関には企業の金融情報があります。

税理士には財務情報があります。

社会保険労務士には人事・労務の情報があります。

自治体には地域政策や支援制度があります。

商工会・商工会議所には企業とのネットワークがあります。

しかし、それぞれが別々に動いている。

だから、

地域全体として何が不足し、何が余り、どことどこをつなげれば新しい価値が生まれるのかが見えにくい。

ここをAIで補完できないか。

それが「地域AIダッシュボード」という発想です。

企業のAIダッシュボードを、地域へ拡張する

企業のAIダッシュボードでは、

人・物・金・顧客・業務・知識

を可視化します。

これを地域へ広げるとどうなるか。

例えば、

企業

地域にどんな会社があるのか。

どんな技術を持っているのか。

どんな課題を抱えているのか。

人材

どんな人材がいるのか。

どんなスキルが不足しているのか。

どんな人材を採用したいのか。

事業承継

後継者不在企業はどこか。

承継準備が必要な企業はどこか。

金融

どんな投資需要があるのか。

どの企業が成長投資を考えているのか。

地域資源

空き家。

遊休施設。

廃校。

耕作放棄地。

観光資源。

行政

どんな政策があるのか。

どんな支援制度があるのか。

どんな企業との連携が必要なのか。

これらを、当然ながら権限管理や個人情報・機密情報への配慮を前提として、必要な範囲でつないでいく。

すると、

「地域の経営状態」

のようなものが少しずつ見えてくるのではないか。

私はそう考えています。

AIに「この地域の課題は？」と聞く

ここからがAIの面白いところです。

地域AIダッシュボードに向かって、

「この地域の企業が抱えている共通課題は？」

と聞く。

AIが、

「製造業では技術承継が課題になっています」

「複数企業で営業人材が不足しています」

「後継者候補がいない企業があります」

「一方で地域外には移住・副業を希望する人材がいます」

と整理する。

さらに、

「この地域で新しい事業をつくるなら？」

と聞く。

すると、

企業。

人材。

地域資源。

観光。

農業。

不動産。

金融。

行政施策。

などを横断し、組み合わせの候補を提示する。

もちろん、AIが地域政策を決めるわけではありません。

AIは、地域に散らばった情報を整理し、人間が考えるための材料をつくる。

最終的に決めるのは、地域にいる人たちです。

ここで士業事務所が重要になる

では、誰が地域企業とAIをつなぐのか。

私はここでも、

士業事務所

が重要な役割を持つと考えています。

税理士は地域企業と長期間付き合っています。

公認会計士は企業価値や財務を見る。

社会保険労務士は人材を見る。

そして士業は、

企業と行政・金融機関の間に立てる存在

でもあります。

だから、士業事務所を単なる専門業務の提供場所ではなく、

「地域企業のAI拠点」

へ変えていく。

例えば地域の税理士事務所に、20社の顧問先がある。

20社にAI企業OSを導入する。

企業ごとのAIダッシュボードを構築する。

そこから個社情報を適切に保護しながら、地域課題を集約する。

すると、

1社では見えなかった課題が、20社を見ることで見えてくる。

これが非常に重要だと思っています。

金融機関が入ると「成長投資」につながる

さらに金融機関です。

地方銀行。

信用金庫。

信用組合。

金融機関は地域企業との関係を持っています。

ただ、融資判断だけではなく、

「この企業をどう成長させるか」

というところまでAIダッシュボードを使えないか。

例えば、

売上を10億円まで伸ばしたい企業がある。

AIダッシュボードで、

現在の売上。

粗利。

人材。

設備。

営業力。

顧客。

生産能力。

投資計画。

を整理する。

そして、

「10億円になるためには何が足りないのか」

を可視化する。

そこに金融機関が入り、

成長投資を支援する。

つまり、

AIが企業の未来像を可視化し、金融が実現を支える。

この関係をつくりたい。

自治体は「企業支援」から「地域経営」へ

そして自治体です。

自治体には、

人口。

産業。

雇用。

福祉。

観光。

教育。

空き家。

公共施設。

地域交通。

さまざまなデータがあります。

しかし、行政データだけでは企業経営の現場までは見えません。

逆に企業側だけでは、

地域全体の政策や社会課題は見えにくい。

だから、

行政データ × 企業データ × 地域資源

を、利用目的や権限を明確にしながらつないでいく。

例えば、

「この地域では5年後にどの産業で人材不足が大きくなりそうか」

「どの企業で事業承継リスクが高まっているか」

「どんなリスキリングが必要か」

「どんな企業を地域外から誘致すべきか」

「どんな副業・関係人口を呼び込むべきか」

こうしたテーマを、データをもとに考えられるようにする。

私はこれを、

「地域経営」

と捉えています。

地方創生を「イベント」から「OS」へ

これまで地方創生では、

イベントを開催する。

観光PRをする。

補助金を出す。

移住促進をする。

企業誘致をする。

さまざまな取り組みが行われてきました。

どれも必要です。

ただ、一つ一つの事業が終わると、そこで情報や関係性が途切れてしまうケースもあります。

そこで私は、

地方創生そのものにOSを入れたい。

企業。

人材。

金融。

士業。

行政。

教育機関。

地域資源。

これらを継続的につなぐ基盤をつくる。

それが、

「地方創生AI企業OS」

という構想です。

1700自治体を「同じ形」にする必要はない

日本の自治体は、それぞれ全く違います。

製造業の町。

農業の町。

観光の町。

漁業の町。

ベッドタウン。

過疎地域。

豪雪地域。

離島。

だから全国に同じシステムを入れることが目的ではありません。

むしろ、

共通のOSを持ちながら、地域ごとに違うダッシュボードをつくる。

これが重要だと思っています。

例えば製造業の地域なら、

AI工場長 × 技術承継 × 人材 × 事業承継。

観光地域なら、

観光 × 空き家 × 宿泊 × 関係人口。

農村地域なら、

農業 × 耕作放棄地 × 食 × 観光 × 移住。

介護課題が大きい地域なら、

AI施設長 × 医療介護 × 人材 × 地域包括ケア。

地域によってOSの使い方を変える。

私が考えている「廃校モデル」

ここで一つ、私が考えている構想があります。

地方には廃校があります。

その周辺には、

空き家。

耕作放棄地。

自然。

農業。

地域文化。

高齢者。

地域企業。

が存在しています。

この廃校を単なる建物として見るのではなく、

「地域OSのリアル拠点」

として使えないか。

廃校を、

AI人材育成拠点。

企業のサテライト拠点。

地域企業のDX拠点。

起業家の拠点。

ワーケーション。

地域産品開発。

農業。

宿泊。

交流。

などにつなげる。

そして周辺の空き家や農地も一体として考える。

リアルな地域資源とAIダッシュボードをつなぐ。

これは、これから実証してみたいテーマの一つです。

「関係人口」もデータでつなぐ

地方創生では、移住者だけを増やす必要はないと思っています。

東京に住みながら地方企業の仕事をする人。

月に数回地域へ行く人。

副業で地域企業を支援する人。

専門知識を提供する人。

投資する人。

商品を買う人。

地域のファンになる人。

こうした人も地域にとって重要です。

だからAI企業OSの中に、

「関係人口」

も入れる。

地域企業が、

「マーケティング人材が欲しい」

と登録する。

都市部の人材が、

「月20時間なら支援できる」

と登録する。

AIが候補を整理する。

そして最後は人間同士が話す。

人材不足を、地域内だけで解決しない。

これもAI時代の地方創生では重要だと考えています。

1社から始めて、地域へ広げる

壮大な話に聞こえるかもしれません。

でも、最初から自治体全体をAI化する必要はありません。

私が考えている順番はシンプルです。

1社をAI化する。
↓
士業事務所をAI化する。
↓
士業の顧問先へ広げる。
↓
地域企業の共通課題が見える。
↓
金融機関とつなぐ。
↓
自治体とつなぐ。
↓
人材・大学・地域資源をつなぐ。
↓
地域AIダッシュボードへ。

つまり、

「小さく始めて、地域OSへ育てる。」

この考え方です。

地方創生の主役はAIではない

ここは最後に書いておきたいと思います。

AIが地域を救う。

私は、そうは思っていません。

地域を変えるのは、

そこにいる人です。

経営者。

社員。

職人。

士業。

金融機関。

自治体職員。

住民。

学生。

そして地域外から関わる人たち。

AIは、それらの人をつなぎ、

情報を整理し、

選択肢を増やすための道具です。

だから私は、

AI × PEOPLE × LOCAL × FUTURE

という考え方を大切にしています。

AIのための地方創生ではない。

人と地域の可能性を広げるために、AIを使う。

それが、私がつくりたい「地方創生AI企業OS」です。

次回

次回は、さらに具体的な実装へ進みます。

「1700自治体をどうつなぐのか。地方創生AI企業OSを全国展開する仕組み。」

自治体ごとに営業するだけでは、全国モデルにはなりません。

士業、金融機関、大学、地域企業、関係人口、AI人材をどうネットワーク化するのか。

そして、

1自治体のPOC → 都道府県モデル → 全国モデル

へどう展開していくのか。

私が考えている「1700自治体構想」の全体像を書いてみます。

56歳からのAI企業OS開発日誌 #08
折瀧浩二