なぜ社員33名の会社がAIを使うのか｜中小企業と経営者のAI活用論

「AIを使ったほうがいいのは分かっている。でも、うちのような小さな会社に、本当に必要だろうか」。そんな迷いを抱えている中小企業の経営者の方は、少なくないはずです。

私たちラクフルは、社員33名（パート・アルバイト含む）という小さな中小企業です。事業は、国内ECリユース・アパレル、KIDSpo、レンタルスペース、とよなかマルシェ、製品開発OEM、WEB制作の6つ。これらを少人数で並行して運営しているため、人手はいつも足りません。だからこそAIをどう位置づけるかは、単なる流行り物への興味ではなく、私たちにとって経営判断そのものです。

AIの記事は世の中にあふれていますが、その多くは「どの業務に、どのツールを使うか」という実務レベルの話です。この記事では、もう一段上の「経営として、なぜAIに投資するのか」という視点で、私たちの考え方をお話しします。

人手が限られる中小企業ほど、AIの効きめは大きい

AI活用というと、大企業がまとまった予算とエンジニアを投じて進めるものというイメージを持たれがちです。ですが、実際はむしろ逆だと私たちは見ています。人手が限られる中小企業のほうが、AIの恩恵を受けやすいのです。

大企業であれば、ある業務に何人もの担当者を割り振れます。一人が忙しくても、隣に代わりを頼める余地がある。私たちのような33名の会社では、そうはいきません。少人数で複数事業を回している以上、一人ひとりが複数の役割を掛け持ちすることは珍しくありません。定型的な作業に時間を取られるほど、本当に人が向き合うべき仕事に割ける時間が削られていきます。人手が薄い会社ほど、時間の使い方の見直しが経営の死活問題になるのです。

少人数の会社では、一人分の一時間が効率化されると、その効果がチーム全体の体感としてすぐに現れます。大企業であれば埋もれてしまうかもしれない一時間の変化が、私たちのような会社では、翌日の仕事の進み方そのものを変えることがあります。一人の工夫が、複数の事業の現場に波及しやすいというのも、私たちのような規模ならではの特徴だと感じています。私たちにとってAIは、余裕のある会社の贅沢品ではありません。むしろ、余裕のない会社こそ手に取るべき道具だと位置づけています。

目的は人を減らすことではなく、人にしかできない仕事へ時間を戻すこと

AI導入の話をすると、「人員削減が目的ではないか」と身構えられることがあります。私たちの答えははっきりしています。目的は人を減らすことではありません。

商品説明文の下書きや、問い合わせ対応の一次整理、データ集計の下ごしらえ。こうした、時間はかかるけれど判断の余地が少ない業務から、私たちはAIを取り入れていきたいと考えています。実際、検品や出品作業の合間に、書きかけの説明文を前に手が止まる、という声が現場から上がることも珍しくありません。そうした場面にこそ、AIの出番があるはずです。浮いた時間をどこに使うか。私たちが向けたいのは、お客様の声に耳を傾けること、商品の目利き、仲間の育成といった、人でなければ担えない仕事です。

効率化によって生まれた時間を、人にしかできない仕事に再投資する。この考え方は、AIと人の役割分担を実務レベルで詳しく扱ったAIに任せる仕事、人が守る仕事でも掘り下げています。本記事は、その手前にある「なぜ経営として投資するのか」という判断の部分をお話しするものです。

小さく始めるが、結局いちばんの近道

AI導入と聞くと、全社的なシステム刷新や大きな契約をイメージしてしまいがちです。ですが、私たちが大事にしているのは逆の発想です。小さく始めて、効果を確かめながら広げる。

最初から完璧な仕組みを作ろうとすると、検討だけで時間が過ぎてしまいます。むしろ、負荷の高い定型業務を一つ選び、そこにだけ試験的に取り入れてみる。うまくいけば広げる、うまくいかなければ引く。この小さな検証の繰り返しのほうが、中小企業の身の丈には合っています。私たちがバリューに掲げる「再現性」は、うまくいったやり方を型として残し、次の場面でも同じ質を出せるようにする考え方です。小さく試して確かめたやり方だけを広げていくAI活用は、この再現性の発想とそのまま重なります。

具体的には、まず一つの業務を選び、期間を区切って試し、かかった時間と仕上がりを見直してから次に進みます。この順番を飛ばして一気に広げようとすると、現場が混乱し、かえって定着しません。小さく始めることは、遠回りに見えて、実はいちばんの近道です。

生成AIを実際に業務へ取り入れる際に決めておくべき社内ルールや注意点については、今後の記事で詳しく解説する予定です。

触れるのは現場だけでなく、経営陣もであるべき

AI導入の判断を、現場任せにしてしまう会社は少なくありません。ですが私たちは、投資の是非を判断する経営陣自身が、実際にAIに触れておくことが欠かせないと考えています。

現場から上がってくる報告だけを聞いていると、効果のある使い方と、期待だけの話を混同しやすくなります。実際に自分の手で触れてみて初めて、得意なこと・苦手なことの肌感覚がつかめます。投資判断の精度は、この肌感覚の有無で大きく変わります。

私たちのように6つの事業を並行して抱えていると、AIへの投資判断も一つではありません。事業ごとに業務の性質も、負荷のかかり方も違うからです。だからこそ、現場の詳細な報告だけに頼らず、経営陣自身がいくつかの事業の現場でAIに触れておくことが、判断の解像度を上げる近道になります。

経営に近い立場ほど、AIから遠ざかりがちだという矛盾があります。私たちは、この矛盾を意識して避けたいと思っています。判断する人が現場を知らないまま、投資額や導入範囲だけを議論しても、実態に合わない結論になりかねません。経営陣自身が使い手の一人であり続けること。それが、身の丈に合った判断を続けるための土台になります。

外の知見に学ぶ——AIは代替ではなく、協働のための道具

ハーバード・ビジネス・レビューに掲載された「Collaborative Intelligence（コラボレーティブ・インテリジェンス）」という論考があります。噛み砕けば、AIと人は「奪い合う関係」ではありません。「補い合う関係」として設計したときに、最も高い成果を出せるという考え方です。

この発想は、私たちが日々の現場で感じていることと重なります。AIは判断そのものを肩代わりする存在ではなく、判断に至るまでの下ごしらえを引き受けてくれる存在です。最終的にお客様と向き合い、目利きをし、仲間を育てるのは、これからも人の仕事であり続ける。それが私たちの実感です。

言い換えれば、AIとの関係を「competition（競い合う相手）」ではなく、「collaboration（協働する相手）」として設計できるかどうか。ここが、成果の分かれ目になります。中小企業においても、この設計思想は変わりません。人数が少ないからこそ、一人ひとりがAIとどう向き合うかの解像度は、むしろ大企業より高く保てるはずです。

ラクフルとしての仮説：AI活用は、中小企業の経営判断そのものである

ここまでの話をまとめると、私たちの仮説はこうです。AI活用は、情報システム部門やIT担当者だけの課題ではなく、経営判断そのものである。

何にどれだけの時間を使い、どこに人を配置するか。これは昔から経営の中心にある問いでした。AIという選択肢が加わった今、この問いの立て方そのものは変わりません。変わったのは、時間の使い方を見直す手段が一つ増えたということだけです。人手が限られる中小企業ほど、この見直しの効果は大きく現れます。私たちはAI活用を、現場のツール選びではなく経営の議題として、正面から扱っています。

6つの事業を並行して運営していると、AI活用の優先順位づけ自体も一つの経営判断になります。どの事業のどの工程に、限られた時間と学びを最初に投じるか。この配分を決めることこそが、経営としてAIに向き合うということだと私たちは考えています。

今後ラクフルが実践していくこと

ここから先は、私たちがこれから積み上げていく計画として、正直にお話しします。

• 定型業務からの拡大：商品説明文の下書きや問い合わせ対応など、負荷の高い定型業務での活用を、他の工程にも少しずつ広げていきます。
• 社内ルールの整備：生成AIを安心して使うための社内ルールづくりを進めていきます。
• 経営陣が触れ続ける：投資判断の精度を保つため、経営に近い立場の人間ほど、実際にAIへ触れ続けることを続けていきます。
• データ活用の深化：6事業で積み上がる情報を、AIとあわせてより深く読み解く取り組みを進めていきます。

どれも、完成した実績ではなく、これからの挑戦です。それでも、向かう方向ははっきりしています。

まとめ：小さな中小企業ほど、AIを味方にできる

AI活用は、大企業だけの特権ではありません。むしろ人手が限られる中小企業ほど、時間の使い方を見直す効果は大きく現れます。目的は人を減らすことではなく、人にしかできない仕事へ時間を戻すこと。小さく始めて検証を重ね、経営陣自身も現場感覚を持ち続ける。私たちはこの姿勢を、これからも実践していきます。

AIをどう位置づけるか迷っている中小企業の経営者の方に、そしてこの記事を読んでくださっているあなたに、私たちの試行錯誤が何かの参考になれば嬉しく思います。大きな投資判断である必要はありません。まずは一つの業務から。そこから見直していく姿勢そのものが、人手の限られた会社にとっての強みになるはずです。

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公開: 2026年7月13日 ／ 最終更新: 2026年7月13日 ／ 執筆: ラクフル株式会社