中小企業の7割以上が業務用には適さない 「家庭用Wi-Fiルーター」を使用

～データが示す課題と兆し～

ニュースは「中小企業の7割以上が業務用には適さない」と指摘した。
しかし、読み解くべきポイントは三つある。

第一に、「不適」は機能不足だけが理由ではない。
ガバナンス、説明責任、教育コストなど、非機能要件の重さが大きい。

第二に、業務の核心に近いほど慎重になり、逆に周辺業務ほど導入が進む。

第三に、導入速度は人材の習熟曲線に左右される。

つまり、「7割不適」は固定ではない。要件定義と運用設計の学習が進めば、割合は必ず変わる。
重要なのは、何をもって『適』とするかを明文化することだ。

その基準は次の5つ。

・適用領域の定義：最終責任の所在

・品質基準：許容誤差・再現性・監査可能性

・データ要件：出所・同意・ライフサイクル管理

・運用設計：権限分離・変更管理・ログ方針

・費用対効果：初期・運用・事故対応の総コスト

一方で、広がりやすい領域も明確だ。
ログ異常検知、コード補完、顧客対応の一次応答、資料要約は、成果が数字で見え、データ出所が明確で、人が最終確認しやすい。
逆に、法務文書の自動生成や受発注の最終承認は、説明責任と保守負担が大きく、導入は段階的になる。

結論：AI導入は、導入順序の設計が成否を決める。
小さく始め、基準を整え、段階的に広げる——これが中小企業に合う道筋だ。

領域	導入難易度	リスク主因	開始の型
ログ/監視	低〜中	誤検知	人手レビュー前提で閾値最適化
コード補完	低	ライセンス/データ漏えい	社内規程・非機密データ限定
顧客一次対応	中	誤案内/トーン	FAQ限定・有人エスカレーション
契約書草案	中〜高	責任分界	ひな型生成＋法務レビュー
最終承認自動化	高	説明責任/補償	承認補助→限定承認→段階拡張

倫理は「止めるためのブレーキ」ではない。むしろ、加速するために必要なトラクションだ。AIが生成する文章やコードは、人間の知的労働に近接する。よって、出所の透明性と、誤りが生じた際の可観測性が不可欠になる。倫理設計の核は三点に整理できる。第一に、同意（Consent）。第二に、説明（Explainability）。第三に、救済（Remedy）。この三点が企業の信頼の「三点支持」になる。中小企業の強みは、意思決定の距離が短いこと。よって、倫理規程を「読みやすい日本語」で全員に配布し、現場での判断に翻訳することが肝要だ。

• Consent：データの利用目的を明記し、外部提供の可否を分ける
• Explainability：AIの提案に根拠リンクと生成日時を付す
• Remedy：苦情窓口と是正プロセスを定義する

AIは現代の羅針盤だが、磁気嵐には弱い。データ偏りや仕様変更という「磁気嵐」に対して、羅針盤を点検するプロセス——監査可能性と変更管理——が船に必要だ。倫理は、日常の運用手順に落ちると、抽象から具体になる。よい規程は、社員が朝礼で引用できる程度に短く、現場が迷った時に開ける程度に具体的であるべきだ。