AI基本計画とは、政府のAI政策の方針を定める閣議決定の計画のことです。

支援先からAIで何かできないかと聞かれたとき、診断士が最初に開くべきは製品カタログではなく国の計画書です。この記事では、二度の閣議決定を経て実行段階に入った人工知能基本計画を、中小企業診断士が支援先への提案に翻訳するための7つの軸として整理します。本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で確認しています。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によると、AIの導入率は20.4パーセント、導入を検討している企業は18.6パーセントで、合わせて39.0パーセントが前向きという結果でした。

AI基本計画は二度の閣議決定を経て実行段階に入った

いま支援先に説明すべきなのは、国のAI政策が、つくる段階から回す段階へ移ったという事実です。

内閣府の人工知能基本計画のページを開くと、現行計画として令和8年7月14日閣議決定の人工知能基本計画（日本ＡＸ、より強く、より豊かに）が掲載され、その下に過去の人工知能基本計画として令和7年12月23日閣議決定の人工知能基本計画（信頼できるＡＩによる日本再起）が残されています。つまり日本のAI基本計画は、2025年12月に初めて閣議決定され、その約7か月後に第Ⅱ期へ改定されたという経緯をたどっています。

この時系列は、支援先への説明でしばしば混乱の元になります。2026年前半に出回った解説記事の多くは第Ⅰ期を前提に書かれており、いま検索して上位に出てくる情報が現行計画とずれている場合があります。診断士が支援先に資料を出すときは、どちらの版を引いているかを明示したほうが後で揉めません。士業のチカラでも第Ⅱ期AI基本計画の論点整理を別記事でまとめていますので、事務所内の読み合わせに使えます。

第Ⅰ期と第Ⅱ期で何が変わったのか。第Ⅰ期の副題は信頼できるＡＩによる日本再起で、まず国としての立ち位置を宣言する性格が濃い文書でした。第Ⅱ期の副題は「日本ＡＸ」で、AIによる変革（AXはAI Transformationの略として使われています）を産業側にどう波及させるかへ重心が移っています。中堅・中小企業や地方部でのAX推進が明記された点は、支援の現場に立つ診断士にとって直接の追い風です。

もう一つ、計画の実行体制も動いています。経済産業省にAI関連施策を所管する課が新設されたとの報道がありますが、課名と設置時期は経済産業省の組織図で要確認です。行政側に担当課が立つということは、翌年度以降の施策と予算がその課を通って出てくるということです。支援先から来年の見通しを問われたら、その課の公表物を定点観測する、という答え方ができます。

ここで注意したいのは、基本計画それ自体は事業者に新たな法的義務を課す文書ではない、という点です。計画は政府の施策の方向づけであって、個々の企業の行動を直接縛るものではありません。診断士が支援先に伝えるべきは、対応しないと罰則があるという話ではなく、この方向に予算と制度が動くので乗れる先に乗ったほうが有利になる、という構図です。ここを取り違えた提案は、支援先の不信を招きます。

支援先へのAI提案を7つの軸で組み立てる

提案はAIを入れましょうという言葉から始めない、というのが結論です。7つの軸を順に潰すと、支援先が自力で意思決定できる材料が揃います。

第一の軸は、業務の棚卸しです。中小機構の前掲調査では、業務分野別のAI導入率は総務・管理部門が68.3パーセントで最多、次いで営業・販売・サービス部門が60.3パーセント、経営・企画部門が58.5パーセントという順でした。すでに入っている企業が、どの部門から入れているかがわかります。支援先の業務一覧を出してもらい、この3部門に該当する定型業務から並べ替えるだけで、議論の出発点が具体になります。

第二の軸は、目的の一本化です。中小機構の同調査ではAI導入の目的として業務効率化・作業時間の短縮が87.0パーセントで突出し、2位の品質向上32.3パーセントとは50ポイント以上の差がついています。多くの支援先は効率化を求めているのであって、新規事業を求めているわけではありません。提案書の冒頭に置く目的は一つに絞ったほうが、社内の合意が早く取れます。

第三の軸は、ツールの型です。同調査では利用されているAIの種類として生成AIが82.6パーセント、次点の音声認識・音声対話AIが29.8パーセントとなっています。生成AIが事実上の標準になっている以上、まず汎用の生成AIで試し、それで足りない業務だけ専用ツールを検討する順序が現実的です。いきなり業務特化型のパッケージを提案すると、費用の割に使われないという結果になりがちです。

第四の軸は、資金です。旧IT導入補助金はデジタル化・AI導入補助金2026へ名称が変わり、中小企業庁が公募要領を公開しています。AI活用に関する枠が設けられており、AIを実業務にどう組み込んで省力化と付加価値につなげるかが評価の軸になっています。省力化投資補助金など他の枠も含め、公募回ごとに上限額と補助率が変わりますので、提案時点の公募要領を中小企業庁の補助金公募情報で確認してから数字を出す運用が安全です。補助金の位置づけについてはIT導入補助金と士業事務所のAIでも触れています。

第五の軸は、規制との距離です。現行規制との関係で新しい技術やビジネスモデルの実施が難しい場合の受け皿として、規制のサンドボックス制度（新技術等実証制度）があります。期間と参加者を限定して実証を行い、得られたデータを規制の見直しにつなげる仕組みです。経済産業省もグレーゾーン解消制度・規制のサンドボックス・新事業特例制度の窓口を設けています。支援先の企画が現行規制との関係でグレーだとして止まっているなら、諦めるかやるかの二択ではなく、グレーゾーン解消制度で照会するという第三の道を提示できます。

第六の軸は、体制です。誰が運用を持つかを決めずに導入すると、3か月で使われなくなります。総務・管理部門から入れる企業が多いのは、その部門に管理責任を置きやすいからでもあります。支援先の組織図に、AIの利用範囲を決める人と、ログを見る人を名指しで置いてもらいます。

第七の軸は、効果測定です。中小機構の同調査では付加価値創出の効果についてAIが22.3パーセント、ITが7.4パーセントと約15ポイントの差が出ています。効率化だけでなく付加価値側にも効果が出うることを、導入前に指標として置いておくと、半年後の振り返りが、なんとなく便利になった、で終わりません。

以下は、支援先の業務棚卸しを進めるためのプロンプト例です。実在の企業名や個人名は入れず、架空の表記に置き換えて使います。

あなたは中小企業の業務改善を支援するアナリストです。
以下の業務一覧について、生成AIで下書きまで任せられる工程と、
人が判断せざるを得ない工程に必ず分けて整理してください。

【前提】
・企業:A社（従業員28名／製造業／年商6億円）
・対象部門:総務・管理部門
・業務一覧:(1)請求書の起票 (2)月次の勤怠集計 (3)社内規程の改定案作成
　(4)取引先からの問い合わせ一次回答 (5)助成金情報の収集

【出力形式】
業務ごとに「AIに任せる工程／人が判断する工程／判断に必要な情報」の3点を
箇条書きで出し、最後に着手順の推奨と理由を述べてください。
根拠が不明な点は「要確認」と明記し、推測で断定しないでください。

次は、補助金の提案資料を下書きさせるプロンプト例です。金額や要件は生成AIの出力をそのまま使わず、公募要領の原文と突き合わせる前提で使います。

あなたは補助金申請の支援経験がある中小企業診断士のアシスタントです。
以下の条件で、事業計画の骨子を作成してください。

【前提】
・企業:B社（従業員12名／卸売業）
・課題:受発注のFAXとメール処理に月120時間かかっている
・導入検討:生成AIによる受注データの転記補助

【出力形式】
(1)現状の課題 (2)導入する仕組み (3)想定される省力化の内容
(4)付加価値創出の見込み (5)効果測定の指標
の5項目を各200字程度で。
金額・補助率・締切は一切記載せず、「公募要領で確認」とだけ書いてください。
数値を出す場合は必ず出典の種類（社内実測／公表統計）を併記してください。

最後の工程は人が持ちます。生成AIが出した骨子を、診断士が支援先の実態と突き合わせ、数字の根拠を社内実測に置き換え、公募要領の原文と照合してから提出用の文書に仕上げます。この照合工程を省いた提案書は、採択の可否以前に支援先との信頼を損ないます。

支援先の非公開情報をAIに入れる前に決める3つのこと

先に決めるべきは、そのツールが入力を学習に使うかどうかです。順序を逆にすると、決裁より先に情報が出ていきます。

一つめは、ツール側のデータ取扱いの確認です。OpenAIはエンタープライズ向けプライバシーの説明で、API・ChatGPT Enterprise等のビジネス向け提供において入力・出力を既定でモデルの訓練に使わない旨を案内しています。Anthropicも商用サービスのプライバシー方針で商用製品の入力を既定で訓練に使わない旨を説明しています。同じ社名のサービスでも、個人向けプランと法人向けプランで扱いが異なる場合がありますので、支援先が実際に契約しているプラン名まで確認します。無料プランのまま顧客データを入れている、という状態が現場では珍しくありません。

二つめは、支援先の顧客データを扱う場合の整理です。支援先が保有する個人データを外部のAIサービスへ渡す局面では、個人情報保護法第27条の第三者提供の制限が論点になります。同条第5項第1号は、利用目的の達成に必要な範囲内で個人データの取扱いの全部または一部を委託することに伴って提供される場合、提供を受ける者は第三者に該当しないものとする旨を定めています。委託と整理するのか、そもそも個人データを入力しない運用にするのか、どちらの建て付けを採るかで必要な手続が変わります。あわせて同法第23条の安全管理措置も、委託先の管理を含めて検討の対象になります。最終的な当てはめは支援先の顧問弁護士や個人情報保護の担当部門の判断に委ね、診断士は論点の洗い出しと運用設計を担う、という線引きを明示しておくと安全です。

三つめは、診断士自身の守秘です。中小企業診断士の登録は中小企業支援法第11条に基づく制度で、経済産業大臣が登録簿を備えることが定められています。診断士本人の守秘義務については、支援契約に秘密保持条項を置いて明示的に担保している事務所が多く見られます。支援先の非公開情報を生成AIに入力する運用を採る場合、その旨を契約書または覚書に書き、どのツールを使い、どのプランで、ログをどう保存するかまで記載しておく実務が現実的です。行政書士登録を併せ持つ診断士であれば、行政書士法第12条が秘密を守る義務を定めており、正当な理由がなく業務上取り扱った事項について知り得た秘密を漏らさないこと、行政書士でなくなった後も同様であることが条文に置かれています。二つの資格で業務を切り分けている場合、どちらの立場で受けた情報かによって管理の水準が変わりうる点も、事前に整理しておく価値があります。

事務所規程に落とすなら、最低限この3点を書いた事務所が多いという運用例が参考になります。第一に、支援先の非公開情報を入力してよいツールを列挙する。第二に、入力前に支援先へ説明し記録を残す手順を書く。第三に、入力を避ける情報の類型（マイナンバー、健康情報、係争中の案件資料など）を列挙する。生成AI利用規程の作り方は職種別の差分をまとめた記事で詳しく扱っています。

補助金と政策を絡めた提案で起きやすい3つの失敗

失敗はたいてい、原典に当たらなかったところで起きます。

一つめは、生成AIが出した補助金の金額と締切をそのまま提案書に載せてしまうケースです。補助金制度は名称も枠も頻繁に変わります。旧IT導入補助金がデジタル化・AI導入補助金へ改称されたように、学習データの時点の名称で出力されることがあります。前掲のプロンプト例で金額と締切を書かせない設計にしているのは、この事故を構造的に避けるためです。

二つめは、旧版の基本計画を引いたまま資料を作ってしまうケースです。第Ⅰ期と第Ⅱ期は副題も重点も違います。支援先の役員会に第Ⅰ期の資料を持ち込み、質疑で古い計画だと指摘される事態は避けたいところです。内閣府のページで現行版の閣議決定日を確認し、資料の脚注に日付を書く癖をつけます。

三つめは、支援先の社内で野良利用が先に広がってしまうケースです。診断士が規程の整備を提案している最中に、現場が個人アカウントでツールを使い始める。この順序になると、後から規程を作っても、もう使っているのに今さらという反発が出ます。提案の初回に、暫定でよいので利用範囲の仮ルールを置いてもらうと、この摩擦を減らせます。中小機構の調査でAI導入に前向きな企業が39.0パーセントに達している状況では、現場の先行が起きやすい局面にあります。

四つめとして挙げておきたいのが、計画の言葉をそのまま支援先の資料に写してしまうケースです。基本計画は国の施策を書いた文書ですから、語彙も国の側から書かれています。日本ＡＸ、バーティカルAI、フィジカルAIといった言葉を、意味を噛み砕かずに提案書へ載せると、支援先の現場には届きません。診断士の仕事は、国の言葉を現場の業務の言葉へ翻訳することです。計画から引くのは方向性だけにして、具体は支援先の業務名で書き直す。この一手間の有無で、提案書の読まれ方が変わります。

診断士事務所の費用と工数をどう見積もるか

初期の見積もりは、ツール代よりも人の時間で決まります。

以下の時間配分は編集部が置いた目安であり、統計にもとづく実績値ではありません（出典: 公表統計ではなく想定値）。支援先ごとの標準的な流れを置くと、業務棚卸しのヒアリングに2時間、対象業務の選定と仮運用設計に3時間、規程と契約書のたたき台作成に3時間、補助金を使う場合の事業計画の下書きと公募要領との突き合わせに6時間程度、といった配分になります。合計14時間前後を初期に使い、その後は月次2時間の定例で回す形です。数字は事務所によって大きく変わりますので、自所の実績を数件記録してから単価に落とす運用をおすすめします。

ツール側の費用は、汎用の生成AIの法人プランを想定すると、利用者ごとに月額数千円規模から始められます。金額はベンダーの公表価格が改定されるため、提案時点で各社の料金ページを開いて確認する運用にしておきます。支援先に出す見積書では、ツール代と支援料を分け、補助金の対象になりうる費目とならない費目も分けて記載すると、後の精算で揉めません。

体制面では、診断士事務所側にも役割を置きます。支援先のデータを扱う担当をひとりに固定し、その担当以外はアカウントを持たない運用にしている事務所があります。人数の少ない事務所ほど、この固定が効きます。

2026年度後半に診断士の提案が変わりうる論点

ここから先は、施策の具体化が公表されてから動く領域です。

第一に、AI産業戦略課の新設が報じられたことで、AI関連の支援策の窓口と公表物の出どころが整理される見込みです。どの課の公表物を定点観測するかを決めておくと、支援先への情報提供の速度が上がります。

第二に、第Ⅱ期計画が中堅・中小企業と地方部でのAX推進を掲げている以上、次年度以降の補助金設計でAI活用の位置づけがさらに前に出る可能性が論点になります。現時点で予算額や枠組みを断定できる材料はありませんので、公募要領が出るまでは、そうなる前提の提案は避け、既存枠での実行を優先する組み立てが現実的です。

第三に、補助金の評価軸がどこまでAIの実装度合いに寄るかという点も見ておく価値があります。デジタル化・AI導入補助金2026ではAIを実業務にどう組み込むかが問われる設計になっていますので、ツールを買った事実ではなく、業務プロセスをどう変えたかを書ける支援先が有利になります。診断士が初回のヒアリングで業務フロー図を作っておくと、申請の段になって慌てずに済みます。

第四に、に、規制のサンドボックス制度やグレーゾーン解消制度の活用が、中小企業支援の標準的な選択肢として定着するかという点です。これまでは大企業やスタートアップの利用が目立つ制度でしたが、AIを使った新サービスの企画は中小企業からも出てきます。診断士が、照会という手があると示せるかどうかで、支援先の企画の生存率が変わります。公正取引委員会の生成AI実態調査を踏まえた視点は別記事で整理しています。

よくある質問

支援先に説明するとき、第Ⅰ期と第Ⅱ期のどちらを引けばよいですか

現行計画である令和8年7月14日閣議決定の第Ⅱ期を引くのが基本です。内閣府のページで第Ⅰ期は過去の人工知能基本計画として整理されています。経緯を説明する場面では第Ⅰ期にも触れ、資料の脚注に閣議決定日を明記しておくと誤解を防げます。

AI基本計画に対応しないと支援先に罰則がありますか

基本計画は政府の施策の方向を定める閣議決定の文書であり、事業者に直接の義務や罰則を課す性格のものではありません。支援先への説明も、罰則の話ではなく、予算と制度がどちらへ動くかという話として組み立てるのが実態に合います。

補助金の金額や締切を生成AIに聞いてもよいですか

下書きの構成を作らせる用途に限れば有用ですが、金額・補助率・締切は出力させない設計にしておくほうが安全です。制度は名称も枠も改定されるため、公募要領の原文で突き合わせる工程を人が持ちます。

支援先の顧客名簿を生成AIに入れても大丈夫でしょうか

入れる前に確認すべきは二つあります。そのツールが入力を学習に使うかという契約上の扱いと、個人情報保護法第27条の第三者提供および委託の整理です。最終的な当てはめは支援先の法務や顧問弁護士の判断領域になりますので、診断士は論点の洗い出しと運用設計に徹する線引きが実務的です。

中小企業診断士に法律上の守秘義務はありますか

中小企業診断士の登録は中小企業支援法第11条に基づく制度です。実務では、支援契約に秘密保持条項を置いて守秘を明示的に担保している事務所が多く見られます。生成AIの利用を伴う場合は、使用するツールとプラン、ログの保存方法まで契約書または覚書に書き込む運用が参考になります。

支援先が無料プランのまま使っていることが判明したら

まず入力済みの情報の範囲を洗い出し、次に法人向けプランへの切り替えか、非公開情報を入力しない運用への切り替えかを選んでもらいます。過去の入力は取り消せませんので、影響範囲の特定を先に済ませ、そのうえで再発防止の仮ルールを置く順序になります。

規制のサンドボックス制度は中小企業でも使えますか

制度は事業者の申請に基づき、規制官庁の認定を受けて期間と参加者を限定した実証を行う仕組みで、企業規模で申請者を限定する建て付けにはなっていません。まずはグレーゾーン解消制度で現行規制の解釈を照会し、そのうえで実証が要るかを判断する順序が現実的です。

参考文献

• 内閣府 人工知能基本計画
• 内閣府 人工知能基本計画（令和8年7月14日閣議決定）本文PDF
• 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）
• 中小企業庁 デジタル化・AI導入補助金2026の公募要領を公開しました
• 内閣官房 規制のサンドボックス制度
• e-Gov法令検索 個人情報の保護に関する法律
• e-Gov法令検索 中小企業支援法
• e-Gov法令検索 行政書士法

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