2025年問題を“飛躍の年”に変える──AI×人間力が拓く、地方企業の新航路
目次
- はじめに：2025年問題とAI時代がもたらす波乱
- 第一章：2025年問題を正しく知る──縮小から創造へ
- 第二章：AI活用が「必須」になる理由──人材不足を逆手に取る
- 第三章：独自の資産“プロプライエタリーデータ”とは
- 第四章：“人間力”を磨く──3つの要素とリスキリング助成金
- 第五章：ロータリークラブが変革のエンジンになる──共同で課題を解決
- 第六章：導入ステップとリスク管理──明日から始めるAI×研修の実務
- 第七章：行動が未来を変える──2025年をスタートラインに
はじめに：2025年問題とAI時代がもたらす波乱
2024年の年末、多くの生成AIの新機能などの発表があり革新的な進化を遂げ、「AIを使わないと稼げない」という言葉がいよいよ現実味を帯びています。その一方で迫る「2025年問題」は、高齢化による消費減退・労働力不足・社会保障費の負担増を招き、地方企業の経営に深刻な影響を与えると予測されています。
しかし、この波乱の時代こそ、AIの自動化力と人間ならではの創造力を組み合わせれば、これまでにないビジネスチャンスが生まれるのです。
第一章：2025年問題を正しく知る──縮小から創造へ
1-1．2025年問題とは？
・段階の世代が75歳以上となり、医療・介護費が急増
・地方では後継者不足や廃業が加速しかねない
・消費人口の減少が事業収益を圧迫
1-2．「逆手に取る」視点
・高齢化市場を狙ったサービス開発（介護、健康、趣味等）
・リモート対応、EC拡充で地理的壁を超える
・地域の伝統工芸や観光を海外へブランディング
ポイント：
ただ手をこまねいていては縮小する一方です。企業が能動的に動き、2025年問題を“新たなスタートライン”にする取り組みこそ求められます。
第二章：AI活用が「必須」になる理由──人材不足を逆手に取る
2-1．現場で囁かれる「AIを使わないと稼げない」
・少数精鋭の地方企業ほど、DX推進がままならず人手不足が深刻
- 人材確保が難しい環境下で、既存スタッフが雑務に追われると本来の業務に集中できない。
・社内の雑務や定型業務をAIに任せれば、本来の“価値創造”に人が集中できる
- 事務処理や報告書作成を自動化し、重要度の高い仕事や顧客対応にリソースを振り向ける。
2-2．小さく始める成功例
1.メール返信の自動作成：
AIが叩き台の文案を作成し、人が最終チェック。時間の削減だけでなく、「なぜその文章が適切なのか」をAIに聞くことで、言い回しや論理構成の理解が深まる。
2.問い合わせの一次対応：
顧客とのやり取りをAIが絞り込み、担当者は優先度の高い案件に集中。社内でもどの質問が多いのかが明確になり、回答の品質やナレッジが蓄積される。
3.データ整理：
社内ドキュメントや顧客リストをAIで分類し、必要な情報をすぐ検索。分業化しづらかった業務フローをAIが“可視化”するため、プロセス全体を俯瞰・最適化しやすくなる。
ポイント：
・短期的にはコストや時間がかかるように見えますが、長期的には人手不足を補うだけでなく、業務プロセスを細分化・最適化する“学習機会”が得られます。
・仕事の内容をAIと対話しながら“見える化”するため、従業員は自分の業務をより深く理解し、成果の質を高められる──結果的にアウトプットも向上し、生産性が劇的に引き上がります。
2-3．企業が環境を整え、人事評価に反映する
1.AI活用を試みる社員を積極的に評価する仕組み
- 社員が「AI導入案を提案・実践した」「業務フローをAIで可視化して効率化した」といったチャレンジ精神を人事評価に組み込み、モチベーションを高める。
2.“試行錯誤”を容認し、失敗も学習と捉える企業文化
- 新しいツール導入で一時的に戸惑いやミスが出ても、長期視点で成果が見込めれば積極的にサポートする。
3.リスキリング研修への後押し
- 社員がAIに強くなる研修を受講しやすいよう、時間や予算を確保。助成金を有効に使い、組織全体でDXスキルを底上げ。
メッセージ：
「AIを使う＝楽をする」ではなく、「業務を整理・理解し、アウトプットの質を高める」ための手段であることを社内で共有。
企業は、そのチャレンジを後押しし、人事評価に組み込むことで“挑戦する文化”を醸成すべきです。
第三章：独自の資産“プロプライエタリーデータ”とは
3-1．「プロプライエタリーデータ」の定義
・企業が独自に蓄積してきた非公開のデータ
- 地元住民の嗜好、祭りや行事の詳細、顧客心理など、長年の活動で得られた"ローカル知見"。
・外部では得られない“自社ならでは”のノウハウ
- 大手企業でも手に入らない、地域に根ざした感覚的な情報を含む。
3-2．活用事例
・伝統工芸のAI可視化：
熟練の職人技を動画やセンサーで記録し、AIが動き・工程を分析。若手育成や品質管理に活かす。
・地域食材のレシピ分析：
顧客アンケートや売上情報をAIに学習させ、新メニューを開発。季節や観光客の好みに応じて提案を変えられる。
ポイント：
大企業でも入手しづらいローカルかつ“感覚的”なノウハウをデジタル化することで、唯一無二のビジネスモデルが築けます。さらに、これらの情報が外部に流出しないようデータガバナンスを確立する必要もあります。
3-3．「アウトプット」から逆算してインプットを整える──運用で見えるデータ不足
AIに自社の“プロプライエタリーデータ”を活用しようとする場合、まず「どんなアウトプット（成果）」を得たいかを明確化することが重要です。たとえば、「顧客の購買動向を可視化して新商品開発に活かす」「定型業務を自動化し、意思決定に必要なリポートを自動生成する」といったゴールを先に定めることで、以下のようなプロセスが具体化します。
1.アウトプットの形を定義
・どんな指標が欲しいか、どんな分析結果やリポートが必要か。
・例：月次レポート、自動接客スクリプト、商品レコメンド候補…など。
2.必要となるインプット項目を洗い出す
・例：顧客属性（年齢、地域）、購買履歴（頻度、季節別データ）、SNSでの反応…など。
・AIに学習させるため、「現時点で社内にどんなデータが存在しているか」を確認。
3.実際に運用してみると、足りないデータが発生する
・例：商品回転率を算出したいのに、一部の取引先データが抜け落ちている。
・運用の中で「この指標を出すならもう少し詳細な顧客セグメントが必要だ」と気づき、追加データを収集・整備する必要がある。
4.データを補完しながら精度を上げる
・不足分を社内で整備したり、新たなフォーマットで日々の情報を記録していく。
・“プロプライエタリーデータ”が徐々に充実し、アウトプットの精度も向上。
ポイント：
・AIを上手に活用するには、「どんな成果（アウトプット）を出したいか」を先に定義し、それに基づいて必要なインプットデータを設計する。
・運用を進めると、「あれが足りない」「これも欲しい」という不足が必ず出てくるので、柔軟にデータを追加収集・整備しながらPDCAを回す意識が大切です。
第四章：人間力の3要素を伸ばす──リスキリング助成金で挑む研修
4-1．AIには真似できない人間力の3要素
1.責任を取る力
・AIの分析に基づく意思決定でも、最終判断は人が負う。
・経営者やリーダーの胆力が試される。
・失敗を糧に、次の一手を切り開く“覚悟”が求められる。
2.共感と体験の力
・顧客や住民の声を“体験”してこそ掴めるインサイト。
・地域行事やボランティアなど、リアルな場からしか得られない学びがある。
・AIでは把握しにくい、場の空気感や人の感情変化をキャッチする能力。
3.創造と革新の力
・定型業務はAIに任せ、人間がクリエイティブに時間を使う。
・デザインやテキストコンテンツ、動画、音楽、音声といったクリエイティブ分野も、AIは“7～8割”ほどのクオリティで生成できるようになってきた。
・しかし、そのAIが生み出した“叩き台”を本当の作品へ昇華するのは人間の想像力やセンス。“最後の仕上げ”こそ人にしかできない部分であり、新しい価値やブランド独自のテイストはそこで生まれる。
・全く新しいサービスや商品づくりは、人間の閃きとAIの補助が組み合わさってこそ真価を発揮する。
ポイント：
・AIがクリエイティブの多くを自動生成できるようになっても、“ラスト1～2割の仕上げ”や“独自の世界観の構築”は人間ならではの強み。
・AIを上手に活用すれば、下準備や反復作業に掛かる時間を削減し、人間がアイデア出しやコンセプト設計に集中できる。結果として、ビジネスにイノベーションをもたらす余地が広がる。
4-2．リスキリング助成金で研修を実施する
・今ある技術を伸ばす研修
- たとえば製造工程の自動化、クラウドツール導入、RPAなどのスキルを強化。既存業務の効率化を目指す。
・新たな武器を手にする研修
- マーケティングやデータ分析、コミュニケーション力アップ。クリエイティブ分野なら、AIと協働する動画編集やデザインツールの使い方も学べる。
・導入の流れ
1.助成金の窓口や自治体、専門家に相談
どのような研修が対象になり、どれくらいの補助を受けられるか情報収集。
2.社内で研修ニーズを整理（AIツール使用講習、人間力研修など）
「デザインAIを用いたプロトタイプ作成」「顧客体験を向上させる共感力研修」など具体化する。
3.申請書類を作成して提出し、プログラムを導入
導入・運営・評価のフローを明確化し、経営陣が支援。
ポイント：
リスキリング助成金を活用すれば、経営者の負担を抑えながら社員の成長を促し、結果的に企業全体の底上げにつながります。特にAIを用いたクリエイティブワークや革新的なサービス開発にも、この助成金を効果的に活用することで、ローカル企業が大企業に対抗しうる人材を育成できるのです。
第五章：ロータリークラブが変革のエンジンになる──共同で課題を解決
5-1．成功・失敗事例の共有
・AI導入での苦労話や研修費用の工夫をオープンに話し合う
・自社だけでは見つけられなかったノウハウが得られる
5-2．共同プロジェクトの可能性
・自治体、大学、専門家を巻き込む：観光客向けアプリ、特産品のECサイトなどを共同開発
・若手人材育成プログラムも、ロータリークラブ主導で実施
5-3．外部専門家の招へい
・AIエンジニア、DXコンサルタントなどを例会に呼び、勉強会・ワークショップ開催
・コラボをきっかけに、地域全体でデジタルリテラシーが向上
ポイント：
ローカルの枠を越えた学びと連携が、“ワンチーム”として2025年問題に挑む原動力となります。
第六章：導入ステップとリスク管理──明日から始めるAI×研修の実務
6-1．導入5ステップ
1.経営陣が方針を決定
「どの業務をAI化するか」「リスキリング研修で何を学ぶか」を最初に明確化
2.小さなPoC（Proof of Concept）を実施
・エクセル作業やメール対応など、定型業務で試す
・結果を評価し、社内共有
3.結果をフィードバックし、研修につなげる
・リスキリング助成金を活用し、より高度なAIツールやDX技術を学ぶ
4.全社展開の計画を作成
・担当部署やスケジュール、費用を具体化
5.ロータリークラブなど外部ネットワークで事例発表・改善
・他社のフィードバックを得て、更にブラッシュアップ
6-2．リスク管理のポイント
・データセキュリティ：顧客情報や社内文書を扱う際、クラウドサービスのセキュリティやアクセス権限を設定
・契約やライセンス：フリーAIツールの利用規約をチェックし、漏洩リスクを回避
・コスト管理：助成金だけに頼らず、予算の範囲内でツール導入を行う
ポイント：
実際の導入には段階的アプローチが重要。リスクを恐れすぎず、小さな成功から大きな展開へと繋げることが鍵です。
第七章：行動が未来を変える──2025年をスタートラインに
7-1．明日からできる3アクション
1.週1回、AIツールを試す日を設定
部門ごとに、メール自動作成やチャットボットなどを導入してみる
2.今月中にリスキリング助成金の相談を行う
行政や社労士、商工会に問い合わせ、必要書類を確認
3.ロータリークラブでAI導入座談会を提案
他の経営者からノウハウを吸収し、地域全体で盛り上げる
ポイント：
我が2720 Japan O.K. ロータリーEクラブの会員メンバーの中には、研修やセミナーなどを行える会員が多くいます。もし気になった方がいらっしゃったらお問い合わせください。
7-2．2025年を“飛躍の年”に変える
2025年問題に押し潰されるのではなく、AIとリスキリング、そして“人間力”を総動員して、地方ならではの強みをさらに磨き上げていく。そこには、これまで不可能と思っていた事業の拡張や、思いもよらないコラボレーションが待っています。
・「できない理由」を考えるより、「小さくでもやってみる」
・独自のプロプライエタリーデータを活かし、他社にはない強みを生む
・地域コミュニティを巧みに使い、次世代を育成する
あなたが行動すれば、未来は変わります。 数カ月後、リスキリング研修を受けた従業員がAIの活用に慣れ、新しいアイデアが次々と生まれるかもしれません。ロータリークラブの仲間と共同開発したサービスが、大手にはできないローカルブランドの大躍進を実現するかもしれません。
おわりに
2025年問題は、確かに厳しい局面を予感させます。しかし、ここで種を蒔き、AIと人間力を掛け合わせることで、地方企業の新しい輝きが始まるとも言えます。
ぜひ、このコラムで紹介したステップをヒントに事業の棚卸しをし、「今、どこがボトルネックか？」「今、どこから着手するか？」「今、どこを自動化できるか？」などを社内外で話し合ってみてください。2025年を「再スタート」の合図に変えるかどうかは、あなたの行動次第です。
どうか、明日から第一歩を踏み出してください。
・AIツールを一つ試してみる
・事業の棚卸しをし、どこがボトルネックかなどを確認する
・リスキリング助成金で社員研修を企画する
・ロータリークラブの場でAIやDXの勉強会を提案する
その小さな一歩が、数年後に「やってみて良かった」と大きく羽ばたく未来の始まりかもしれません。波乱の時代を、“飛躍の年”に変えるかどうか。舵取りを握るのは、ほかでもないあなたです。
