AI・DXの提案を受けたことがある中小・中堅企業の経営層・管理層149人のうち、49.7%が「自社に必要かを十分に判断できなかった」と回答しました（マルチサポートコンサルティング、2026年10月27日公表）。提案を2〜4回受けた層が58.4%を占めるにもかかわらず、です。本記事は、この調査と公的調査2本を突き合わせ、判断を止めている原因を「価格の高さ」ではなく「比較材料の不在」として捉え直し、提案を受ける前に自社でそろえられる4つの判断材料を示します。
AI・DXの提案を受けた149人の約半数が「判断できなかった」
AI・DXの提案を受けた中小企業の経営・管理層149人のうち、必要性を「あまり判断できなかった」41.6%と「ほとんど判断できなかった」8.1%を合わせた49.7%が判断に至らなかったと回答しています。調査は2026年10月8日から22日に実施されました。
調査を公表したのは、事業経営の伴走支援やAI活用・DX推進支援を手がけるマルチサポートコンサルティングのプレスリリースです。対象は30〜60代の中小・中堅企業の経営層・管理層で、インターネット調査、有効回答149人。回答者構成は男性63.1%・女性36.9%、年代は40代42.3%、30代38.3%、50代16.1%、60代3.4%でした。
判断を難しくしている要因（複数回答）は次の順です。
| 判断で難しいこと | 回答数（n=149） |
|---|---|
| 費用が適正かわからない | 95人 |
| 導入後の社内運用が不安 | 85人 |
| 提案内容が自社に合っているか不明 | 71人 |
| 社内に詳しい人材がいない | 51人 |
一方で、現実的だと考える進め方は「低コストから始めて効果を見ながら広げる」35.6%、「一つの業務に絞って試す」25.5%、「身近なAI機能から試す」20.1%が上位で、「最初から全社的な導入計画を立てる」は4.7%にとどまりました。
ただし、この調査にはあらかじめ押さえておくべき限界があります。AI・DX支援を事業とする企業による自社調査であり、設問設計が自社サービスの訴求に沿う可能性があります。有効回答も149人と小さく、たとえば「95人」は149人中の数値であって、中小企業全体の比率として扱えるものではありません。以降では、この調査を公的調査と突き合わせて読みます。
「費用が妥当か分からない」の正体は、価格ではなく比較材料の不在
149人調査の最多回答「費用が適正かわからない」は、価格が高いという意味ではなく、妥当性を測る比較対象を持っていないという意味に近いと考えられます。公的調査2本が、同じ空白を別の角度から示しています。
中小企業基盤整備機構が2026年3月に公表した中小企業のＡＩ等の利活用に係る実態調査は、全国の中小企業10,000社を対象に2025年11月17日〜12月12日に実施されたものです（AI導入状況の回答 n=1,647）。この調査で、中小企業のAI導入率は20.4%、検討中18.6%で、合計39.0%が前向きとされています。
注目すべきは、情報の充足度に関する設問です。
| 設問 | 「当てはまらない」の合計 | n |
|---|---|---|
| 成功事例や活用事例などの情報が十分に入手できている | 83.3% | 1,635 |
| 適切なベンダーや製品を選定する情報が十分にある | 79.8% | 1,631 |
| 社内においてIT・AIの必要性への理解がある（「当てはまる」の合計） | 45.1% | 1,638 |
必要性の理解は45.1%があると答えているのに、選定の情報は約8割が不足と答えています。理解と判断のあいだに情報の断絶があるという構図です。求められる公的支援でも「導入費用などの助成」77.9%（n=1,628）に次いで「導入事例などの情報提供」70.5%（n=1,594）が挙がっており、お金だけでは埋まらない不足が示されています。
商工中金が2026年3月31日に公表した中小企業の生成AIの利用にかかる調査（2026年1月調査）でも、生成AIの導入・推進における課題として最も多かったのは「具体的な活用場面が不明」35.6%でした（生成AI積極活用層1,144社と、それ以外2,522社の計3,666社・複数回答）。以下、「導入を推進する人材がいない」32.0%、「従業員の知識不足、心理的抵抗」29.2%、「社内ルールや方針整備が追い付かない」25.1%、「自社業務になじまない」22.2%と続きます。同調査は、積極活用層とそれ以外で「具体的な活用場面が不明」「自社業務になじまない」の差が大きいことから、ユースケースを十分に知らないことが導入を妨げている可能性を指摘しています。
3つの調査は対象も手法も異なりますが、提案の内容ではなく、提案を評価する側の材料が足りていないという点で方向が一致します。ここが一致している以上、ベンダーをもう1社増やして提案を受けても、判断できない状態は変わりません。
提案を受ける前に自社でそろえる4つの判断材料
AI導入の提案を判断するために自社でそろえるべき材料は、評価軸・費用の分母・運用の担い手・撤退の基準の4つです。いずれも提案を受け取る前に、自社だけで用意できます。
1. 評価軸を、提案を受ける前に文章で書く
「どの業務の、何を、いつまでに、どれだけ改善したら成功とみなすか」を1枚にまとめます。提案書を見てから評価軸を作ると、提案書の構成に引きずられます。順序を逆にするだけで、複数社の提案を同じものさしで比べられるようになります。
2. 費用の分母を1業務ぶんだけ作る
費用の妥当性は、総額ではなく単位あたりの現状コストと比べてはじめて評価できます。対象業務の月間件数、1件あたりの所要時間、担当者の時間単価の3つがあれば、現状の月額コストが出ます。この分母があれば「月額30万円」が高いのか安いのかを自社の数字で判断できます。費用の内訳そのものの相場感は「AI導入支援の費用相場｜何にいくらかかるかを内訳で見る」で整理しています。
3. 運用の担い手と、運用に使う時間を先に決める
149人調査で2番目に多かった「導入後の社内運用が不安」85人と、商工中金調査の「導入を推進する人材がいない」32.0%は、同じ空白を指しています。導入後に誰が何時間使うのかが決まっていない提案は、金額の大小にかかわらず判断できません。担当者の氏名と、週あたりの想定工数を提案依頼の時点で明記しておくと、ベンダー側の提案も現実的になります。社内で定着が止まる典型的な経路は「AI導入が3か月で止まる理由｜定着させる社内体制」にまとめました。
4. 続ける条件と、やめる条件を数値で決める
「低コストから始めて効果を見ながら広げる」を選んだ回答者は35.6%で最多でしたが、広げる条件とやめる条件を決めていなければ、小さく始めても判断は先送りされるだけです。3か月後に対象業務の処理時間が何%短縮していたら拡大、何%未満なら停止、という数値を先に置きます。
判断材料が整うと、提案の見え方はこう変わる
4つの材料がそろうと、同じ提案書でも読み取れることが変わります。業種別に3つの例を挙げます。
- 製造業（受発注・納期回答）：月間の見積依頼件数と1件あたりの回答所要時間を分母に置くと、「AIで自動化」という提案を、削減できる時間×時間単価という自社の金額に翻訳できます。
- 士業・管理部門（書類作成・チェック）：中小機構調査では、AI導入済み企業における業務分野別の導入率は総務・管理部門が68.3%で最も高く、次いで営業・販売・サービス部門60.3%、経営・企画部門58.5%でした。参照できる事例が相対的に集まりやすい領域であり、件数と所要時間の分母も取りやすい業務です。
- 小売・サービス業（問い合わせ対応）：対応件数の繁閑差が大きい業務では、月額固定と従量課金のどちらが有利かが分母の有無で変わります。件数の実績がないまま従量課金を選ぶと、費用の上振れを止められません。
自社に近い導入例から当たりを付けたい場合は「中小企業の生成AI導入事例6選｜効果と前提条件」、着手順序の型は「中小企業のAI導入の進め方｜90日で成果を出す4フェーズ」を参照してください。
よくある質問
- AI導入の提案は何社から受ければ判断できるようになりますか。
-
社数を増やしても評価軸がなければ判断は進みません。先に評価軸・費用の分母・運用体制・撤退基準の4点を自社で決め、そのうえで2〜3社を同じ条件で比較するのが現実的です。
- 提示された費用が妥当かどうかは、どう確かめればよいですか。
-
対象業務の月間件数・1件あたりの所要時間・担当者の時間単価から現状の月額コストを算出し、提案額と比べます。相場表より自社の分母のほうが判断に使えます。
- 「小さく始める」とは、具体的にどこまで絞ればよいですか。
-
対象を1業務・1部署・3か月に限定し、成功と判定する数値を先に決める範囲です。149人調査でも「一つの業務に絞って試す」が25.5%で2番目に多く選ばれています。
- 社内にAIに詳しい人材がいない場合でも判断できますか。
-
判断に必要なのはAIの技術知識ではなく、自社業務の件数・時間・コストの実数です。これらは現場の担当者が持っているため、技術知識がなくても4つの材料はそろえられます。
まとめ
AI・DXの提案を受けた経営・管理層149人のうち49.7%が必要性を判断できなかったという結果は、提案の質の問題として読むと打ち手が出ません。中小機構調査で選定情報の不足が79.8%、事例情報の不足が83.3%、商工中金調査で「具体的な活用場面が不明」が35.6%と最多である点を重ねると、不足しているのは提案ではなく、提案を評価する側の材料だと分かります。
Auto-IDフロンティアでは、提案書を作る前に、対象業務の件数・時間・コストを棚卸しして評価軸を固める工程から入ります。ここを飛ばすと、良い提案も悪い提案も同じ「判断できない」に行き着くためです。
次に取るべきアクションは、ベンダーを探すことではなく、対象業務を1つ決めて月間件数と所要時間を数えることです。この数字が出た時点で、判断できない状態の大半は解消します。
AI導入の進め方全体は「AI導入支援｜中小企業の進め方と支援会社の選び方」、発注前に確認する具体的な基準は「AI導入支援会社の選び方｜発注前に確認する7つの基準」で解説しています。
受けた提案を自社の数字で評価し直したい、どの業務から着手するか決めきれないという方は、AI導入相談フォームからご相談ください。
出典・参考資料
- 中小企業基盤整備機構： 中小企業のＡＩ等の利活用に係る実態調査（2026年3月）調査結果のポイント （） （調査期間2025年11月17日〜12月12日・全国の中小企業10,000社対象）
- 商工中金： 中小企業の生成AIの利用にかかる調査（2026年1月調査） （） （中小企業設備投資動向調査（2026年1月）の付帯調査）
- マルチサポートコンサルティング： AI・DXの提案を受けた中小企業の経営・管理層149人に調査、49.7％が導入の必要性を十分に判断できず （） （AI・DX支援を事業とする企業の自社調査）
