生成AIを会社に導入したいが、何から手を付ければよいのか、どこに費用がかかるのかが分からない。経営者やDX担当者から、こうした相談をよく受けます。

総務省の「令和8年版 情報通信白書」によると、何らかの業務で生成AIを利用している日本企業は86.4%に上ります。一方で、業務プロセスそのものをAI中心に変えた企業は、どの業務でも1割前後にとどまります。この差を分けるのは、ツールの良し悪しよりも導入の手順です。

この記事では、生成AI導入を7つのステップに分け、各ステップで「決めること・成果物・かかる費用の種類」を整理します。費用はツール利用料・研修費・開発費・社内工数の4種類に分け、自社の数字で年間費用を出せる計算式も示すので、計画づくりにお役立てください。

生成AI導入は、ツール選びより先に「対象業務を1〜2つに絞る」ことから始めるのが基本です！

まず、7ステップで決めること・成果物・費用の種類を一覧で示します。

この7ステップは、公的な調査や各種ガイドラインの考え方をもとに本記事で整理したもので、法令や公的機関が定めた手順ではありません。会社の規模や対象業務によって、同時に進めるステップや省くステップがあります。

費用の種類は「主にどの費用が発生するか」を示したもので、金額の目安と計算例は記事の後半で解説します。本記事の費用はすべて独自の概算で、確定見積もりではありません。

生成AI導入の現状｜8割超が使っているが、業務に組み込めた企業は1割

手順の前に、日本企業の生成AI導入がどこまで進んでいるのかを公的な調査で確認します。

「何らかの業務で利用」は86.4%、業務プロセスを変えた企業は1割前後

総務省が2026年7月に公表した「令和8年版 情報通信白書」では、自社の何らかの業務で生成AIを利用していると回答した日本企業は86.4%でした。

ただし、利用の深さは業務によって違います。同じ白書の図表から、代表的な3つの業務の割合を抜き出しました。

どの業務でも「業務プロセスがAI中心に変更」は1割前後で、最も多いのは個人作業の効率化です。多くの企業では、社員が各自で使う段階にとどまっています。

出典・参考：総務省「令和8年版 情報通信白書」企業におけるAI利用の現状（2026年7月） 生成AIの業務利用状況（図表Ⅰ-2-1-7）

導入している企業は42.3%、効果が「期待どおり以上」は31.8%

独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が2026年7月に公表した「DX動向2026」では、AIを「導入している」と回答した企業は42.3%、「現在、試験利用をしている」は15.7%で、合計58.0%でした。回答企業は1,799社です。

利用の形態は「個人で業務利用している」が63.3%と最も高く、「部署の業務プロセスに組み込まれている」は11.9%、「全社的なサービスに組み込まれている」は18.6%にとどまります。

効果は、「期待以上の効果があった」13.7%と「期待どおりの効果であった」18.1%の合計で31.8%でした。最も多いのは「一定の効果はあった」の50.6%です。

出典・参考：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DX動向2026」（2026年7月） DX動向2026（報告書ページ）／報告書PDF（図表3-1・3-6・3-13）

なお、白書とIPAの調査は対象企業も設問も異なるため、数値を単純に比べることはできません。個人利用から業務への組み込みに進む段階で数字が落ちる点は、どちらの調査でも共通しています。

規模で差が出る理由は「人材・理解・ルール」の3つ

IPAのプレスリリースによると、AIを導入している割合は従業員1,001人以上の企業で8割近くに上る一方、従業員規模が最も小さい区分の企業では16.6%にとどまります。

導入・運用上の課題は、「専門人材が不足している」が50.1%と最も高く、次いで「生成AIの効果やリスクに関する理解が不足している」が45.8%、「適切な利用を管理するためのルールや基準の作成が難しい」が39.7%でした。

出典・参考：IPA「国内企業のDX動向・AI活用動向のポイントを公開」（2026年7月16日） プレスリリース／IPA「DX動向2026」 報告書PDF（図表3-16）

総務省の白書でも、生成AIの活用に「組織的な取組はない」と回答した日本企業は27.0%で、米国・ドイツ・中国に比べて顕著に高い結果でした。白書は、規模の小さい企業のAI活用ではトップダウンの関与が鍵になっていると分析しています。

出典・参考：総務省「令和8年版 情報通信白書」 組織的な取組状況

人材・理解・ルールの3つの課題は、どれも手順で補えます。専門人材がいなくても、対象業務を絞り、ルールを1枚にまとめ、小さく試す順番を守れば前に進みます。

個人利用の浸透から業務プロセスの変革へ、2段階で進める

総務省の白書は、企業が生成AIの効果を出すための道筋として、まず比較的安価で導入しやすい汎用AIを社員の個人作業で活用することを組織的に浸透させ、その上で業務プロセス全体をAI前提で変革していく2段階を示しています。

日本企業が生成AIに期待する効果は「作業時間の短縮などによる業務の効率化」が61.6%と最も高く、まずは時間の削減から入るのが現実的です。

出典・参考：総務省「令和8年版 情報通信白書」 効果創出のステップ（図表Ⅰ-2-1-23）／生成AIの影響

本記事の7ステップは、この2段階を実務の作業に分解したものです。ステップ1〜3で個人利用の土台を作り、ステップ4〜7で業務プロセスに組み込んで定着させます。

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生成AI導入の7ステップ全体像｜各ステップで決めること・成果物・費用

7ステップは、準備・実装・定着の3つの塊で捉えると全体が見通しやすくなります。

7ステップの流れと期間の目安｜準備・実装・定着の3つの塊

ステップ1〜3は準備です。対象業務を決め、社内ルールを1枚にまとめ、ツールを契約するまでで、費用はほぼ社内工数とツール利用料だけです。

ステップ4〜5は実装です。小さく試して動くものを作り、人が確認する工程を決めて現場の運用に乗せます。開発を伴う場合は、ここで開発費が発生します。

ステップ6〜7は定着です。効果を時間で測り、次の業務へ広げ、担当者に引き継ぎます。研修費が主に発生するのはこの段階です。

期間の目安は、株式会社Last Sceneの自社の経験では、初回の動くデモがおおむね5営業日、本格的な自動化がおよそ3〜6週間です。公的な統計ではなく自社の目安で、対象業務の数と社内の確認の速さで変わります。

効果が高い企業ほど「既存業務の把握」に着手している

ステップ1を飛ばしてツール選びから始める企業は少なくありません。しかし、IPAの「DX動向2026」は、効果が高い企業ほど既存業務の把握に着手していることを示しています。

「効率化・自動化が見込まれる既存業務の把握」に着手している割合は、AIの効果が高いと実感している企業で37.6%、そうでない企業で23.8%でした。「内容が変わる業務の把握」では22.4%に対して10.6%、「人材に必要なスキルの把握」では21.5%に対して12.0%です。

全体で見ると、既存業務の把握に「着手している」企業は19.0%で、他の項目は1割に満たない状況です。着手している企業が少ないからこそ、ここに差がつきます。

出典・参考：IPA「DX動向2026」 報告書PDF（図表4-13・4-14）。「効果：高」は期待以上・期待どおりの効果があった企業、「効果：低」は一定の効果・まだ効果を得られていない企業の集計です。

株式会社Last Sceneの進め方｜キックオフ→週1回の定例→運用→引き継ぎ

株式会社Last Sceneでは、この7ステップを4つの場面に分けて進めています。最初のキックオフでは、業務を棚卸しして、最も工数のかかる1〜2つの業務に対象を絞ります。ここで「何ができたら成功か」も決めます。

その後は週1回の定例で、動くものを見せて直す作業を繰り返します。仕様書で合意するのではなく、実物を見て判断してもらう方が、現場の修正が早く進むためです。

動くものが固まったら運用に乗せ、最後に担当者へ引き継ぎます。支援先の多くは社内にエンジニアがいない企業なので、マニュアルを同梱したアプリ形式で渡し、直し方と相談先をセットで残します。

最初の定例で「動くもの」が出てくるかどうかで、その後の進み方はほぼ決まります！

ステップを飛ばすとどこで止まるか

ステップ1を飛ばすと、ツールは入れたが使う業務が決まらず、個人利用のまま止まります。ステップ2を飛ばすと、入力してよい情報が曖昧なまま使われ、後から利用を止めることになりがちです。

ステップ4で合格条件を決めずに始めると、検証が終わらず本番に進めません。ステップ7を飛ばすと、作った人が離れた時点で誰も直せなくなります。

検証止まりになる原因と対策は、AI導入が失敗する原因と対策で詳しく解説しています。本記事では、止まらないための手順に絞って進めます。

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ステップ1〜3｜対象業務の選定・社内ルール・ツール選定

準備段階の3ステップです。各ステップの末尾に「決めること・成果物・費用」を同じ形式でまとめます。

ステップ1 対象業務を1〜2つに絞る｜「1件あたりの時間×年間件数」で選ぶ

中小企業庁の「2026年版 中小企業白書」によると、AIを業務で活用していない理由として最も多いのは「活用する業務がイメージできていない」でした。対象業務が決まらないことが、最初の壁です。

出典・参考：中小企業庁「2026年版 中小企業白書」第2部第2章第2節（2026年4月） 第2-2-92図

対象業務は、部署ごとに日常業務を書き出し、「1件あたりの作業時間×年間の件数」で年間の作業時間を出して並べると選びやすくなります。時間が大きく、手順が決まっていて、個人情報を含まない業務が最初の候補です。

候補は3つほど出し、実際に始めるのは1〜2つに絞りましょう。同時に進める業務が増えるほど、現場の確認が追いつきません。

業務別の候補の出し方と削減時間の計算式は、営業・採用・経理・事務の自動化事例と削減時間の計算式にまとめています。

経営者がキックオフに出ることも重要です。総務省の白書が、規模の小さい企業ほどトップダウンの関与が鍵になると分析しているとおり、対象業務と優先順位は現場任せにせず、経営側が決めましょう。

決めること：対象業務1〜2つと効果の指標。成果物：業務一覧と対象業務シート。費用：社内工数のみ。

ステップ2 社内ルールを1枚にまとめる｜入力してよい情報・人の確認・責任者

総務省の白書では、生成AIのリスクへの対策として「全社的な指針やガイドラインを整備している」と回答した企業が41.1%と最も高い結果でした。裏返せば、6割近くはまだ指針がありません。

懸念の内容は「社内情報の漏洩などのセキュリティリスクがある」が最も高く、次いで「出力結果の精度に問題がある」「著作権等の権利を侵害する可能性がある」の順です。

出典・参考：総務省「令和8年版 情報通信白書」 生成AIのリスクと対策

ルールは最初から分厚い規程にせず、1枚にまとめましょう。入れる項目は「入力してよい情報と入力してはいけない情報」「人が確認する工程」「責任者」「出力を使う前の確認」の4つで足ります。

個人情報については、個人情報保護委員会が2023年6月の注意喚起で、個人情報を含むプロンプトを入力する場合は利用目的の範囲内であることを十分に確認すること、サービス提供事業者が個人データを機械学習に利用しないことなどを十分に確認することを求めています。

出典・参考：個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」（2023年6月2日） 注意喚起のページ

ルールの型として参考になるのが、デジタル庁の「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」です。政府機関向けで民間企業に義務はありませんが、利用ルールのひな形にある「要機密情報や個人情報の入力の可否を含む利用方法の遵守」「出力結果の正確性や根拠、事実関係等を必要に応じ確認すること」は、そのまま社内ルールの項目に使えます。

出典・参考：デジタル庁「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」2.0版（2026年6月12日） デジタル庁 標準ガイドライン群の掲載ページ

法人でチャット型ツールを使うときのルールの作り方と、データの扱いの確認点は、Claudeを法人で使うときの社内ルールの作り方で解説しています。

決めること：入力してよい情報、人が確認する工程、責任者。成果物：利用ルール1枚。費用：社内工数のみ。

ステップ3 ツールの経路を決めて契約する｜チャット型・API・個別開発

ツールは大きく3つの経路に分かれます。社員が画面で使うチャット型、既存の業務システムから呼び出すAPI、自社の業務に合わせて作る個別開発です。

個人利用の浸透が目的ならチャット型、業務プロセスに組み込むならAPIか個別開発が必要です。最初はチャット型から入り、対象業務が固まった段階で経路を足すのが一般的です。

契約時に必ず確認するのが、入力した内容がモデルの学習に使われるかどうかと、データの保存方法です。例えばAnthropicのClaudeでは、法人向けのTeamプランについて「No model training on your content by default（初期設定ではお客様のコンテンツをモデルの学習に使わない）」と公式ページに明記されています。

デジタル庁のガイドラインも、契約チェックシートの項目として「生成AIシステムに係るインプットに関する取り決め（学習の有無、データの保存方法等）」を挙げています。どのツールでも、この2点は契約前に文書で確認しましょう。

出典・参考：Anthropic「Pricing」（2026年10月7日確認） claude.com/pricing／デジタル庁「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」2.0版 掲載ページ

決めること：経路と、学習に使われない設定。成果物：契約とアカウント。費用：ツール利用料（席数×月額、またはAPIの従量）。

ステップ1〜3でかかる費用｜ほぼ社内工数、ツール利用料は席数×月額

準備段階で外部に払う費用は、ツール利用料だけです。チャット型ツールは1人あたり月額の席課金が一般的で、年間のツール利用料は「席数×月額×12か月」で出せます。

残りは社内工数です。業務の棚卸しとルール作りに担当者が使う時間を見積もり、後述の時間単価で金額に換算しましょう。具体的な計算は費用の章で行います。

準備段階は外部費用がほぼかからない分、対象業務の絞り込みとルール作りに時間を使いましょう！

ステップ4〜5｜小さく試して、現場の運用に乗せる

実装段階の2ステップです。ここで大切なのは、大きな計画を立てることではなく、短い期間で動くものを作り、現場の判断で直していくことです。

ステップ4 最初のデモは5営業日で動くものを｜合格条件を先に決める

株式会社Last Sceneでは、初回の動くデモをおおむね5営業日で出すことを目安にしています。精度を上げてから見せるのではなく、まず粗くても動く状態を見てもらい、方向が合っているかを早く確かめるためです。

デモを作る前に決めておくのが合格条件です。「10件のうち何件が人の手直しなしで使えれば本番に進むか」「1件あたりの処理時間が何分以内なら合格か」のように、数で判断できる条件にしましょう。

精度は100%にはならないので、「どこまでできれば現場が楽になるか」を基準に線を引きましょう。

決めること：検証期間と合格条件。成果物：動くデモ。費用：開発を伴う場合は初期の開発費、社内工数。

週1回の定例で「動くものを見て直す」｜仕様書より実物

デモが出たら、週1回の定例で「見せる→直す→次の1週間で反映する」を繰り返します。株式会社Last Sceneの自社の目安では、この繰り返しを3〜6週間続けると、本格的な自動化として運用に乗せられる状態になります。

生成AIを使う業務では、実物を見るまで現場が「何を直したいか」を言葉にできないことが多いです。実物を先に出す方が、結果として手戻りが減ります。

定例には、現場の担当者と決裁者の両方が出席しましょう。直したい点と判断を同じ場で決めると、1週間ごとの進みが速くなります。

ステップ5 人が確認する工程を残して運用に乗せる

運用に乗せるときに決めるのが、どの工程をAIに任せ、どの工程で人が確認するかです。総務省の白書は、業務プロセス全体において「どのタスクはAIを人間の思考や判断の補助として用い、どのタスクはAIに自律的に実行させるべきか」を検討している企業の動きを紹介しています。

総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」も、AIに単独で判断させるだけでなく、適切なタイミングで人間の判断を介在させる利用を検討するよう求めています。

出典・参考：総務省「令和8年版 情報通信白書」 AIと人間の役割分担／総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（2026年3月31日） 総務省の掲載ページ

株式会社Last Sceneの自社運用では、外部に出るメールは必ず人が確認してから送信する設計にしています。AIが下書きまで作り、送る判断は人が持つ形です。

合わせて、AIが判断できない例外をどう扱うかも決めます。「AIが処理できなかった件は担当者に通知して手作業に戻す」のように、止まったときの戻し先を運用手順書に書いておきましょう。

決めること：例外の扱いと確認する人。成果物：運用手順書。費用：ツール利用料と、開発を伴う場合は月額の運用費。

開発を伴う場合の工程と費用

チャット型ツールを社員が使うだけなら開発費はかかりません。既存の業務システムとつないだり、自社の業務に合わせた仕組みを作ったりする場合に、開発費が発生します。

開発費は、初期の開発費・月額の運用費・APIの従量料金の3つに分かれます。見積もりを取るときは、初期費用だけでなく、月額と従量を含めた年間の総額で比べましょう。

要件定義から設計・開発・テスト・リリースまでの一般的な工程は、システム開発の流れで解説しています。生成AIを使う開発でも、工程の骨格は同じです。

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ステップ6〜7｜効果を測って、社内に引き継ぐ

定着段階の2ステップです。運用に乗せたあと、効果を数字で示し、作った人がいなくても回る状態にします。

ステップ6 効果は「時間」で測る｜成果指標を決めている企業は4社に1社未満

IPAの「DX動向2026」によると、DXの成果指標を「設定している」企業は2025年度で23.9%でした。IPAは、成果を測る指標の設定が4社に1社にも満たない状況が続いており、取組の成果を適切に把握できていない企業が多いと指摘しています。

一方で、DXの成果指標を設定している企業は、設定していない企業と比べて投資対効果が出ている回答率が10ポイント程度高いという結果も示されています。

出典・参考：IPA「DX動向2026」 報告書PDF（図表2-14・2-16・2-20）。これらはAIに限らないDX全般の設問です。

指標は難しく考える必要はありません。IPAのプレスリリースでは、AI導入の効果として「業務が効率化したり迅速化した」が91.6%と最も高く、「売上や利益が向上した」は3.9%でした。まずは時間で測るのが現実的です。

出典・参考：IPA「国内企業のDX動向・AI活用動向のポイントを公開」（2026年7月16日） プレスリリース

ステップ1で出した「1件あたりの作業時間×年間件数」を、導入前と導入後で比べれば十分です。測る頻度は月1回とし、定例で数字を共有しましょう。

決めること：指標、測る頻度、次の業務。成果物：効果レポート。費用：社内工数のみ。

次の業務へ広げる順番｜1つ目が安定してから、データがある業務へ

2つ目の業務に広げるのは、1つ目の運用が安定し、効果が数字で示せてからにしましょう。同時に複数を走らせると、現場の確認が分散して、どちらも定着しません。

次の業務を選ぶ基準は、ステップ1と同じ「年間の作業時間」に加えて、すでにデータが揃っているかどうかです。IPAの調査では、AIの学習に使うデータを「整備しておりAIに活用している」企業は7.0%にとどまる一方、整備して活用している企業のほとんどは期待と同等かそれ以上の効果を得ています。

出典・参考：IPA「DX動向2026」 報告書PDF（図表3-15）

過去の問い合わせ履歴や定型文書など、すでに社内にデータがある業務から広げると、精度が出やすくなります。

ステップ7 担当者に引き継ぐ｜マニュアル・直し方・相談先

IPAの調査では、AI導入・運用の課題として「専門人材が不足している」が50.1%と最も高い結果でした。社内に専門人材がいない前提で、引き継ぎの形を設計する必要があります。

引き継ぐものは3つです。日常の使い方を書いたマニュアル、プロンプトや設定を変える「直し方」、そして自力で直せないときの相談先です。

株式会社Last Sceneでは、マニュアルを同梱したアプリ形式で渡し、担当者が自分で直せる範囲と、相談してもらう範囲を明示して引き継いでいます。

研修もこの段階に組み込みましょう。中小企業庁の「2026年版 中小企業白書」は、研修会や勉強会に取り組んでいる事業者は、取り組んでいない事業者と比べて、想定を超える効果や想定した効果が得られたと回答した割合が高いことを示しています。

出典・参考：IPA「DX動向2026」 報告書PDF（図表3-16）／中小企業庁「2026年版 中小企業白書」 第2-2-91図

決めること：担当者、直し方、相談先。成果物：マニュアルと引き継ぎ。費用：研修費と社内工数。

外部に頼む場合の「終わり方」を最初に決める

7ステップのどこかを外部に頼む場合は、契約の前に「何が終われば完了か」を決めましょう。引き継ぎまで含むのか、動くものを納めて終わりなのかで、費用も契約期間も変わります。

支援会社は顧問・研修・開発・内製化支援の4つに分けて比べると選びやすくなります。それぞれの違いと費用の目安は、AI導入支援会社の選び方で解説しています。

生成AI導入の費用｜4種類の費用と年間費用の計算例【2026年10月時点】

ここからは費用です。生成AI導入の費用をまとめた公的な統計は見当たらないため、本章の金額は公式料金を除いてすべて本記事独自の概算で、確定見積もりではありません。

費用は4種類｜ツール利用料・研修費・開発費・社内工数

生成AI導入の費用は、次の4種類に分けると見積もりやすくなります。発生するステップと、一度きりか毎月かを表にまとめました。

見落とされやすいのが社内工数です。外部に払う費用がゼロでも、担当者の時間は使われています。金額に換算しておくと、外部に頼む場合との比較ができます。

ツール利用料の目安｜席数×月額、APIはトークン量×単価

チャット型ツールは、1人あたり月額の席課金が一般的です。例としてAnthropicのClaudeの法人向けプランでは、Teamのスタンダード席が1席あたり月20ドル（年払い）、月払いの場合は25ドルです。Enterpriseは1席あたり月20ドル（年払い）に、APIレートでの利用量に応じた費用が加わります。

APIは、入出力したトークン量に応じた従量課金です。同じ公式ページでは、100万トークンあたりの料金がSonnet 5.5で入力2ドル・出力10ドル、Haiku 4.5で入力1ドル・出力5ドルと示されています。

生成AIが文章を処理する単位です。日本語では1文字が1トークン前後になることが多く、入力した文章と出力された文章の両方に対して課金されます。

出典・参考：Anthropic「Pricing」（2026年10月7日確認。金額は米ドル・税別） claude.com/pricing。料金は改定されることがあるため、契約前に公式ページで最新の金額を確認しましょう。

年間のツール利用料は「席数×月額×12か月」で出せます。米ドル建ての場合は、自社の想定レートで換算しましょう。他社のツールの金額は、各社の公式ページで確認してください。

研修費・開発費の目安（概算）

研修費と開発費には公式料金がないため、各社が公開している料金例などを参考にした本記事独自の概算を示します。

この表は本記事独自の概算で、確定見積もりではありません。API利用料・ツール利用料・サーバー費・保守費・消費税は含まず、対象人数や業務の範囲、既存システムとの連携の有無で金額は変わります。

計算例｜10人の会社が1業務を自動化した場合の年間費用

読者が自社の数字で年間費用を出せるように、式と計算例を示します。式は次のとおりです。

年間費用 ＝ ツール利用料（席数×月額×12か月）＋ 研修費（回数×単価）＋ 開発費（初期費用）＋ 社内工数（時間×時間単価）

社内工数の時間単価は、厚生労働省の「毎月勤労統計調査」2025年分結果確報から本記事独自に概算しました。事業所規模5人以上・調査産業計・一般労働者の月平均で、現金給与総額465,923円を総実労働時間160.5時間で割ると、約2,903円／時間です。

出典・参考：厚生労働省「毎月勤労統計調査 2025（令和7）年分結果確報」（2026年2月25日） 結果確報のページ。時間単価は本記事独自の概算で、現金給与総額のみを使い法定福利費などは含みません。自社の実額に置き換えてください。

計算例の仮定は、すべて本記事が置いたものです。社員10人、全員がチャット型ツールを使い、1業務を小さく自動化する場合を想定しました。

この仮定での年間費用は、360,000円＋150,000円＋500,000円＋約139,000円＝約1,149,000円、およそ115万円です。開発を伴わず、チャット型ツールと研修だけで始める場合は、開発費を除いた約65万円になります。

この計算例は本記事独自の概算で、確定見積もりではありません。APIの従量分・サーバー費・保守費・消費税は含まず、為替レートも仮定です。席数・研修の回数・開発の範囲・社内の担当時間を自社の数字に置き換えて計算しましょう。

費用の大小よりも、ステップ1で出した「年間の削減時間×時間単価」と、この年間費用を同じ単位で並べることが大切です。

補助金で戻る費用の種類｜ツール利用料・導入研修・導入コンサル

4種類の費用のうち、一部は補助金の対象になり得ます。「デジタル化・AI導入補助金2026」の通常枠では、補助率は1/2以内または2/3以内、補助額は1プロセス以上で5万円以上150万円未満、4プロセス以上で150万円以上450万円以下です。

対象経費には、ソフトウェア購入費やクラウド利用料（最大2年分）のほか、導入コンサルティング・活用コンサルティング、導入設定・マニュアル設定・導入研修、保守サポートといった役務が含まれます。本記事の分類では、ツール利用料と研修費の一部が該当します。

一方で、自社専用の仕組みをゼロから作る個別開発の費用は、この補助金の対象にはなりません。募集回ごとに締切があるため、最新のスケジュールは公式サイトで確認しましょう。

出典・参考：デジタル化・AI導入補助金2026 事務局「通常枠」（2026年10月7日確認） 通常枠の概要／スケジュール

対象になるツールの条件や申請の流れは、デジタル化・AI導入補助金2026の対象・補助率・申請の流れで詳しく解説しています。

生成AI導入のステップに関するよくある質問

最初の業務はどう選べばよいですか？

年間の作業時間が大きく、手順が決まっていて、個人情報を含まない定型業務から選びましょう。議事録やメールの下書き、定型文書の作成、社内の問い合わせ対応などが候補になります。

候補が出ないときは、部署ごとに日常業務を書き出し、年間の作業時間を並べるところから始めてください。

生成AI導入にかかる期間はどのくらいですか？

株式会社Last Sceneの自社の目安では、初回の動くデモがおおむね5営業日、本格的な自動化がおよそ3〜6週間です。チャット型ツールを社員が使い始めるだけなら、ルール作りと契約を含めて数週間で始められます。

期間は対象業務の数と、社内で確認や判断にかかる時間で変わります。週1回の定例に現場と決裁者が出席できる体制があると、短く済みます。

社内にエンジニアがいなくても導入できますか？

できます。株式会社Last Sceneの支援先の多くは、社内にエンジニアがいない企業です。チャット型ツールの導入とルール作りは、エンジニアがいなくても自社で進められます。

開発を伴う場合は、引き継ぎの形が重要です。マニュアルと「直し方」に加えて、自力で直せないときの相談先をセットで確保しましょう。外部に頼むときの支援範囲の選び方は、AI導入支援会社の選び方を参考にしてください。

まとめ｜生成AI導入は「1〜2業務に絞る・週1回見せる・引き継ぎまで決める」

生成AI導入は、対象業務の選定・社内ルール・ツール選定の準備、小さく試して運用に乗せる実装、効果を測って引き継ぐ定着の7ステップで進めます。

総務省の白書では、何らかの業務で生成AIを利用している企業は86.4%でしたが、業務プロセスをAI中心に変えた企業はどの業務でも1割前後です。IPAの「DX動向2026」では、既存業務の把握に着手している割合が、効果の高い企業で37.6%、そうでない企業で23.8%でした。

費用はツール利用料・研修費・開発費・社内工数の4種類に分け、席数・回数・範囲・時間を自社の数字に置き換えて年間費用を出しましょう。本記事の概算は確定見積もりではなく、補助金の最新のスケジュールは公式サイトで確認してください。

生成AI導入は、対象業務を1〜2つに絞り、週1回動くものを見て直し、引き継ぎまで決めてから始めましょう！

生成AI導入を始める前のチェックリスト

キックオフの前に、次の5つを確認しておくと、最初のデモまでが速くなります。

1. 対象業務を1〜2つに絞り、年間の作業時間を出した
2. 入力してよい情報と、人が確認する工程を1枚のルールにまとめた
3. 入力内容が学習に使われない設定・契約を確認した
4. 最初のデモの合格条件を数で決めた
5. 引き継ぎ先の担当者と、相談先を決めた

株式会社Last Sceneは、対象業務の棚卸しからAIエージェントの開発、運用の引き継ぎまでを一貫して伴走しています。キックオフで業務を1〜2つに絞り、週1回の定例で動くものを見ながら進め、マニュアルを添えて担当者に引き継ぐ進め方です。

「対象業務が決まっていない」「ルールを何から書けばよいか分からない」という段階でも相談できます。業務の整理から一緒に進めます。

費用の目安だけを知りたい場合や、自社で進めている途中で詰まった場合も、お気軽にご相談ください。

業務に合わせたAIエージェントを開発

その業務、AIで自動化できるか無料で診断します

• AIを使いたいが、どの業務から手をつければいいか分からない
• PoC（試作・検証）で止まり、現場で使われるところまで進まない
• 社内にAIに詳しいエンジニアがいない

八木（Last Scene）

週1回の定例で動くものをお見せしながら、御社だけで運用できる状態まで伴走します。
「この作業は自動化できる？」の一問からご相談ください。

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