北海道AI-IoTビジネス共創ラボ講演資料 (2)

北海道 AI × IoT ビジネス共創ラボ 理想を語る国、現実を生きる北海道 その溝を埋めるAXへの最短ルート DXから取り残された道内中小企業の現実的なステップアップ SCSK北海道株式会社 産業システム第四部 地域共創推進課 多田 優基 Copyright © SCSK Hokkaido Corporation

構成 01 中小企業庁の政策の変遷と現在地 02 北海道は、首都圏と何が違うのか 03 国の期待と道内の現実 04 Microsoftが突破口になる理由 05 Excel企業がAI企業になるための4ステップ Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 2

DXからAXへ — 8年で問いはこう変わった 2018 2020-23 2024-25 2026 DXレポート コロナ禍とデジタル化 中小企業白書 AX元年 「2025年の崖」 中小企業での クラウド/SaaS普及 データ経営による 事業継続の備え AI Transformation 放置すれば年間 未着手企業が 最大12兆円 30.8→12.5% の経済損失 に減少 データ活用で 「勘による経営」から 「データ経営」へシフトチェンジ 雇用維持M&Aや事業承継の備え 問い: ITをどう直すか 問い: 業務をデジタル化 AIが次のテーマに 問い: データで事業強化 出典: 経済産業省「DXレポート」(2018) ／ 中小企業白書 ／ 内閣府「人工知能基本計画」(2025.12) Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 4

国が中小企業のAXに期待する3つの軸 01 02 03 人口減少社会での 地域・経済活動の継続 付加価値の 引き上げ 地方企業の リープフロッグ 省力化AI活用目的の AI活用企業の付加価値率 83.2% +23.0% が 「業務時間の節減」 非活用は +17.9%（中央値） 出典: 2026年版中小企業白書 ／ 中小機構「中小企業のAI等の利活用に係る実態調査」(2026.3) Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 5

首都圏と北海道 — 産業構造の根本的な差 首都圏 北海道 主力業種 主力業種 情報通信／金融保険／ 専門技術サービス／卸売 一次産業／食品製造／観光・宿泊／ 運輸／建設 業務の中心 業務の中心 企画・事務・営業・分析 現場作業・対人サービス・熟練判断 “机の上の業務”が中心 （AI活用しやすい） “現場付加価値”が中心 （AI活用イメージが付かない） 同じ「AX」でも、取り組むハードルが高い 出典: 中小企業白書 各種データ／経済産業省「2040年６次推計就業構造」 Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 6

北海道の中小企業 — 3つの数字で見る現状 人手不足 デジ タル 化の遅れ 推 進 人 材 の不足 正社員が不足している 道内企業の割合 DXに取り組んでいない 道内中小企業の割合 DX推進人材の不足を 課題に挙げる企業 57.6% 48.9% 非正社員でも 37.2% が不足 およそ 2社に1社 が未着手 2025年4月時点／TDB調査 北海道経済産業局調査 人がいない デジタル化が遅れている 68.8% 推進する人もいない ── これが 出発点。 Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 7

Excelと紙が業務インフラ 道内中小企業が「DX」として導入したツール DX相談の現場でよく聞く一言 北海道経済産業局 調査 紙書類の電子化 81.5% 会議のオンライン化 45.4% ExcelかACCESSで 管理してるんですけど… 顧客管理・営業支援 33.3% RPA・業務自動化 30.9% 顧客台帳、在庫、予約、原価管理など、業務が Excelと紙の上で回る企業がまだ多い 最大の取組は 「紙の電子化」 ── これが現在地。 出典: 北海道経済産業局「道内のDX取組実態」 Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 8

北海道の現状・課題、そして突破口へ CURRENT ／ 現状 CHALLENGE ／ 課題 北海道が今直面していること しかし、進まない5つの理由 ① 経営者の高齢化：道内社長平均 61.6歳 A そもそも データが揃っていない 35年連続更新／60歳以上の48.7%が後継者不在 ② 承継／雇用維持型M&Aの増加 国も「中小M&Aガイドライン」(2024.8) で重点化 ③ 承継後の経営継続には データ経営 が必須 「勘」は引き継げない／中小企業庁の方針とも一致 ④ 現場作業中心 → フィジカルAI が必要 国も「AIロボティクス戦略」を2025年に検討着手 ⑤ 広域分散：事業所密度は 全国平均の約1/5 紙とExcelに散在／DX未着手48.9% B デジタル化したくても IT人材がいない DX人材不足68.8%／IT担当不在企業では 78.6% C 支援する エンジニアも首都圏比で不足 広域分散と相まって、伴走者が物理的に届かない D 現場中心ゆえ 設備投資の負担が重い 民間設備投資比率は全国最低水準(自己資金54.2%) E 現場業務中心 → AI活用イメージが湧かない 解決の糸口 普段使い × クラウドAI × 道内エンジニア伴走 の3点セットで埋める 出典: TDB「全国社長年齢分析」(2025) ／ 経済センサス2021 ／ 北海道経産局DX実態調査 ／ DBJ道内設備投資分析 ／ 内閣府「人工知能基本計画」(2025.12) Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 12

道内中小企業 ５業種のAX SECTOR 01 SECTOR 02 SECTOR 03 SECTOR 04 SECTOR 05 観光・宿泊業 一次産業 食品製造業 運輸・物流業 建設業 課題の深刻度 課題の深刻度 課題の深刻度 課題の深刻度 ★★★★★ ★★★★★ ★★★★★ ★★★★★ AX親和度 AX親和度 AX親和度 AX親和度 ★★★★★ ★★★★☆ ★★★★★ ★★★★☆ ★★★☆☆ 多言語AIコンシェルジュ AI需要予測 牛の個体管理・動態監視 収穫・品質の自動判定 スマート漁業 需要連動型の生産計画 設備故障予兆管理 異物混入・不良品検知 配送ルート最適化 稼働率向上案 配送拠点計画 技能伝承 除雪最適化 見積・積算自動化 ★★★★☆ 星評価: 深刻度／AX親和度。講演者のDX伴走支援経験則に基づく定性評価 Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 9

CASE 01 ／ 接客サービス業（冠婚葬祭） 「AIに頼ると、人のレベルが下がるだろう」 何が起きているか 経営者の声 ◆ 接客の品質 = 人の所作・感性・経験 " 生成AIは導入したい。 ◆ AIが代替できる業務領域が狭く見える けど、AIに頼りすぎると、人の力が落ちるのが怖い。 そもそも、人が向き合う商売だ。 費用対効果も、正直見えない。 本質 ◆ 営業／マーケのAI導入事例 は他業界に 多いが、接客中心では参考にならない ◆ 道内は サービス業の比率が高い AI ≠ 人の代替。AIは 「人を引き立てる裏方」 として入れるべき業種。 エンジニア伴走のアプローチ 1 接客以外の時間を取り戻す 見積書・式次第・進行表の自動生成 2 経験を組織知に変える ベテランの所作・対応をAIで構造化 3 教育コストを下げる 過去事例検索AIで若手育成を高速化 Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 11

CASE 02 ／ 卸売業 「FAXと電話で回ってるけど、AIで効率化できる？」 何が起きているか 経営者の声 ◆ 営業活動が少ない → 営業AIは効かない " 取引先は 昔からの馴染み ばかり。 ◆ 受発注は FAX・電話が主流 新規開拓はいらない、現状維持で十分。 でも、伝票処理だけはAIで何とかしたい。 本質 ◆ 伝票処理は手作業、しかし量は多い ◆ AI自動化したい 渡せるデータがない AI以前の問題。プロセス設計が先 ── 利用イメージのすり合わせと業務再設計が要る。 エンジニア伴走のアプローチ 1 入口を変える FAX→複合機OCR→SharePoint自動取込 2 AIに渡せる形に整える AI Builder で受注書から品目・数量抽出 3 小さな自動化で見える化 Power Automate で転記・通知を消す Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 12

CASE 03 ／ 事業承継・M&A 「経営は「勘」という会社の、事業承継」 何が起きているか 後継経営者の声 " 生成AIで 事業計画を立てたい。 ◆ 前任高齢化 → 雇用維持M&A／外部招聘 ◆ 前任の DX未着手 → スタート地点が遠い ◆ 売上・原価・取引先データが 頭の中 でも、データを見せてくれと言われても 前任は「経験と勘」で回していたから、何もない。 ◆ AIに渡すデータ自体が存在しない ◆ 承継のたびに、AI時代から取り残される 本質 DXの遅れが承継リスクそのもの。業務整理とデータ整備を、承継と並行して進める必要。 エンジニア伴走のアプローチ 1 「頭の中」をデータ化 前任ヒアリングを録音 → Copilotで構造化 2 過去伝票・帳簿の電子化 紙の伝票をAI BuilderでExcel化 3 経営計画の下書き支援 集約データ × Copilot で計画策定 Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 13

CASE 04 ／ IT担当者不在の現場 「AIが組んだコード、誰も評価できない」 何が起きていたか 現場担当者の声 " 生成AIで 業務システムを作れた。 ◆ 排他制御なし（同時更新で破損） ◆ トランザクション設計なし（不整合） ◆ エラー処理／ログ／監視なし でも運用していくと、データ欠損や遅延が増えてきて 何が悪いのか 自分たちでは分からない。 ◆ 動いた = 正しいと思ってリリース ◆ コードを読めないので原因不明 本質 生成AIは書ける、でも 「評価」と「品質担保」は今はまだ人にしかできない。 だからこそ — エンジニアは今はまだ不要にならない 1 コードレビュー 排他制御・トランザクション・例外処理を担保 2 テスト設計 生成コードに対する品質保証の仕組み 3 運用設計 ログ・監視・障害対応の整備 「指示待ちエンジニア」 は淘汰、「顧客に寄り添う専門家」 は当面必要 Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 14

北海道の中小企業でAXは難しい？ 中小企業の強さは経営と現場の距離の近さ × 意思決定の速さ。 AXの成功は規模ではなくスピードで勝つ戦略が決め手。 1 AIの取り組みの発信者 2 導入規模 3 データ基盤・インフラ基盤 4 業務改革の範囲 大企業A社 中小・中堅企業B社 情シス部門中心 経営者がAI活用に本気でコミット 全従業員に生成AIツールを配布 対象者が限定的になる傾向 DWH統合済み 現状は未整備 AI活用を目指して基幹再構築が必要 個人単位・チーム単位の活動が中心に留まる 個人の改革案が事業全体に派生 AIを「配る」と「事業を変える」は直結しない ヒトと組織の壁をどう乗り越えるか ヒトが動けば、事業が動く 経営と現場の物理的距離の近さが武器 個人のアイデアが事業改革に成長する圧倒的な「スピード力」 個人のAI活用 大企業 部門調整 稟議 中小企業 経営判断 事業改革 予算取り 統制・確認 事業改革 中小企業の柔軟な発想がゲームチェンジにつながる時代 遅れているデータ・インフラ基盤を早期に埋める施策が必要 Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 12

突破口は「普段使いの画面の中に、AIが現れる」こと FACT 01 FACT 02 CONCLUSION 道内中小企業は ITリテラシーが低い でも Windows / Excel / Outlook はほぼ100% 使い慣れた画面に AIが出現すれば ハードルは消える DX未着手48.9%。 新規ツール「導入」の余裕なし 業務はExcelと紙とメールの上で すでに回っている SO ─ WHY MICROSOFT Excel職人にとってはツール内ですぐに使えることが 「日常 → AX」の階段を 上がる入口 になる。 Excel / Outlook Copilot Power Platform Azure AI Fabric AX Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 12

Microsoftスタックの4段階 — 日常から経営変革まで Excel止まりの「現在地」から、データ駆動経営 = AXまで。1段ずつ昇れるのが強み。 入口 業務化 高度化 AXのゴール 01 02 03 04 M365 Copilot Copilot Cowork / Power Platform Azure AI Services Microsoft Fabric 業種特化のスクラッチ実装 データ基盤統合 = AX本丸 Excel/Outlook/Teamsの中で ローコードでカスタムBot ・メール返信ドラフト ・Excel集計提案 ・会議自動要約 ・多言語予約Bot ・社内FAQ検索 ・業務フロー自動化 全従業員／即日〜 部門単位／数週間〜 ・全社データ統合 ・Power BI で可視化 ・データで経営が回る 経営者はいきなり「ここ」を目指しがち 自社のITレベルを認識してもらう必要がある Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 13

Excel中心の企業に、Microsoftを入れる4ステップ AzureもFabricも、その前に。 「使える土台」 を整える伴走の現場から。 STEP 1 STEP 2 STEP 3 STEP 4 01 02 03 04 SharePoint でファイル管理 Copilot を 触ってもらう 業務棚卸 ＋導入プラン Copilot Cowork で自動化 共有フォルダから卒業。 ルール がないと結局Excel に戻る。 まず「すごい」を体験。 「使える」のイメージ を先に 作る。 イメージが付いてから棚卸。 順序を逆にすると止まる。 Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 14

SharePoint — ルールを決めずに使うと、ただの共有フォルダ 原則 ／ なぜそうするのか ① 「最新がどれか分からない」を生まない バージョン履歴を信じる。古いバックアップを置かない ② 権限はファイルでなく、場所に付ける サイト・ライブラリ単位で。個別ファイルの権限変更は禁じ手 ③ Excelに「パスワード」をかけない AIやツールではパスワード付きファイルは読めない ④ フォルダ階層は浅く・命名は規則的に 階層が深いと検索もCopilotも届かない ファイル名は規則的に設定 現場の "あるある" 落とし穴 「最新_最新_本当の最新.xlsx」問題 履歴で巻き戻せると教える。古い版は「アーカイブ」フォルダへ 「このファイルだけ部長権限」問題 機密ファイルは「機密ライブラリ」を分けて作る 同じ場所に置かない 「念のためパスワード」問題 Copilot連携時に "読めません" で全停止 権限はSharePointに任せる 「とりあえずデスクトップに保存」問題 OneDrive同期＋エクスプローラーから直接開く動線を作る 教訓：技術より "使い方の合意" に時間をかける Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 15

Copilot — 説明よりも、まず体感 原則 ／ レクチャーの順番 ① Outlook で「このメール返信して」 毎日触る画面で、毎日やる作業から始める 現場で起きた苦労 勉強会を開いたら、誰も質問しない 「AIに何を聞いていいかわからない」が本音 プロンプト例集より、“先輩が使ってる画面” を見せた方が早い ② Teams 会議の議事録を自動化 サイト・ライブラリ単位で。個別ファイルの権限変更は禁じ手 ③ Excel で「このデータ要約して」 「自分の数字」が動くから、当事者になる 「うちの業務には使えない」と諦める 高望みをさせない。1回目は汎用業務（メール・議事録）に絞る 業務固有はStep 3の棚卸し後に 「機密情報が漏れる」と社長が止める MS365 Copilotはテナント内データで学習しないことを説明 社長への安心材料が必要 ④ Word で「議事録から議事メモ作って」 アウトプット形式の指定を学ばせる（プロンプトの第一歩） 教訓：説得材料は "資料" ではなく "画面" 座学0、ハンズオン100。「30分で1人1個の成功体験」 を持ち帰らせる。 Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 15

業務棚卸 — イメージが付いてから、初めて意味を持つ PHASE 01 PHASE 02 PHASE 03 業務棚卸 AI適用判断 導入プラン 「1日の業務を15分単位で書く」 3つの観点で◯△×を付ける 優先度マトリクスで決める ◆ 誰がやってるか ◆ 何分かかってるか ◆ どのファイルを開いているか ◆ 繰り返し業務か／判断業務か 頻度：毎日 or 月1か 型化度：手順が決まってるか データ化：Excel/SharePointにあるか 現場で起きた苦労 ／ 教訓 「先に棚卸しよう」は失敗する。 AIで何ができるか想像が付かない人に書かせても “全部AIには無理" になる 棚卸シートは "1日でやらない"。 Copilotを2週間使った後、自分の手の動きで 思い出してもらう方が正確 順序が肝 Copilot体験 → 棚卸 → AI適用 → プラン でしか動かない Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 17

Power Platform & Cowork — 「人が動かす業務」を自動化する 分類 ／ 自動化の3パターン PATTERN 01 PATTERN 02 PATTERN 03 随時 ／ ボタン起動 定時 ／ スケジュール トリガー ／ イベント駆動 人がやりたい時に走らせる。 例： 見積書の自動下書き／請求書PDFの取 込み 毎朝・毎週など定期的に走らせる。 例： 売上日報の集計／受注残のSlack通知 具体フロー ／ 実際に作った例 受注メール自動取込フロー （トリガー型） TRIGGER EXTRACT STORE NOTIFY Outlook 受信 AI Builder SharePoint Teams 投稿 "受注" 件名・特定送信元 添付Excelから受注内容抽出 受注一覧リストに追記 担当チャネルへ通知 転記作業ゼロ 教訓： 自動化は 「人を消す」 ではなく 「人がやらなくていい仕事を消す」。 最初は転記・通知・集計の "くだらない繰り返し" から始める。 Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 18

エンジニアが取れる3つの立ち位置 道内中小企業のAXを 一緒に進める 立ち位置は3つ。それぞれの強みに応じて選べる。 POSITION １ POSITION ２ POSITION ３ A B C Copilot 導入＆ 業務適用支援 Power Platform / Copilot Cowork開発 Azure OpenAI 等 スクラッチ実装 ライセンス導入、業務シナリオ棚卸し、 定着支援 「Excelが分かれば話せる」立場。 業務特化Bot、社内ツール、フロー自動化 ローコード+AIエージェントで省力化。 入口は同じ ── お客様の作業場所でExcelを覗かせてもらうところから始まる Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 19

本日お伝えしたいこと 01 国は「AX」を掲げたが、北海道とは大きな乖離 DX未着手約半数、IT人材ほぼ不在、Excelと紙の上で業務が回る ── これが出発点 02 Excel/Outlook→Copilot→Power Platform→Azure AI→Fabric。1段ずつ昇れる唯一の階段 突破口はMicrosoft ── 普段使いに AI が現れる階段 03 エンジニアによる「伴走」で小さな一歩目から取り組む 情シス0名と1名の企業間格差は危機的状況、地域のエンジニアの支援がカギ 北海道のAXは、地域企業 × 地場のエンジニアと共に進める必要あり Copyright © SCSK Hokkaido Corporation 20