ChatGPT・AI検索の社内活用は補助対象？｜デジタル・AI補助金で認められる範囲を整理
ChatGPTやAI検索は、調査・文章生成・探す作業の削減など
“日常業務の時短” に直結する技術として、中小企業でも利用が広がっています。
では、2026年に始まる デジタル・AI補助金 では、
こうした社内でのAI活用は補助対象になるのでしょうか？
結論から言うと、
「業務の省力化に明確につながるAI活用」は対象になり得ます。
一方で、遊び・学習目的や、業務と紐づかない利用は対象外になるなど、
判断には一定の基準があります。
本記事では、
- ChatGPTやAI検索が対象になるケース
- 対象になりにくいケース
- 補助金の考え方と費用の扱い
- 申請時に求められる“効果説明のポイント”
をわかりやすく整理。
補助金を活用してAI導入を進めたい中小企業に向けて、
実務に役立つ判断基準を解説します。
H2-1｜2026年は“AI活用業務”が補助金の中心になる理由
H3-1｜IT導入補助金 → デジタル・AI補助金へ統合された背景
・AIによる省力化ニーズの高まり
・中小企業の人手不足深刻化
・「定型業務の自動化」を国が重点支援
H3-2｜ChatGPT・AI検索が業務活用の中心に来ている現状
・調査・文章作成・要約が一般化
・AI検索で“探す作業時間”が激減
・小規模企業ほど効果が出やすい理由
✅ H2-1｜2026年は“AI活用業務”が補助金の中心になる理由
2026年からスタートする「デジタル・AI補助金」は、
これまでの IT導入補助金よりも “AIを使った省力化・業務効率化” を強く意識した制度 になると発表されています。
背景には、
中小企業が直面する 人手不足・作業量の増加・属人化 といった構造的な課題があり、
国全体として「定型業務をAIで自動化する方向」へ舵が切られています。
こうした方向性を踏まえると、
2026年は “AI活用をどう業務に組み込むか” が補助金の中心テーマになる年 といえます。
✅ H3-1｜IT導入補助金 → デジタル・AI補助金へ統合された背景
IT導入補助金が段階的に姿を変え、
2026年度から「デジタル・AI補助金」として再編される背景には、
次の3つの構造変化があります。
① AIによる省力化ニーズが急速に高まった
ChatGPT をはじめとする生成AIの普及により、
これまで IT 化が進まなかった領域でも
文章作成・要約・調査・データ整理 などの作業が自動化しやすくなりました。
企業側からの「AIを使って改善したい」という要望が
これまで以上に増えていることが大きな要因です。
② 人手不足が深刻化し、中小企業が最も影響を受けている
・採用が難しい
・既存社員の負担が増える
・バックオフィスの作業量が減らない
こうした課題は、大企業以上に 小規模企業に集中 しています。
国としても、
生産性向上を進めるためには
「少人数でも回る会社」を増やすことが急務となり、
AI活用を補助金政策の軸に置く方向へ進んでいます。
③ 国の重点テーマが “定型業務の自動化” に移った
これまでの補助金は「IT導入」が中心でしたが、
今後は “業務プロセスの省力化” が中心テーマ になります。
AIを活用した次のような改善が重点的に支援される見込みです：
- 入力作業の自動化
- 探す時間の削減
- 文書作成の効率化
- 社内情報の検索改善
「AIを入れること」ではなく、
“業務改善につながるAI活用” が評価される点が大きな転換です。
✅ H3-2｜ChatGPT・AI検索が業務活用の中心に来ている現状
2024〜2025年にかけて、企業のAI活用は一気に加速しました。
その中心にあるのが ChatGPT と AI検索 です。
① 調査・文章作成・要約が日常業務レベルに一般化
- 会議の議事録作成
- 提案資料のたたき台
- メール文章の補助
- 社内文書の標準化
これらが 「AIを使うのが当たり前」 という段階に入りつつあります。
② AI検索により“探す作業時間”が激減している
AI検索の普及により、
- ファイルを探す
- メールを遡る
- 過去の議事録を探す
といった ムダ時間が大幅に削減 できるようになりました。
特に小規模企業では、
「探す作業が1日30〜60分」発生することも多く、
その改善効果は非常に大きくなります。
③ 小さな会社ほど効果が出やすい理由
- 人数が少ない → 1人の作業時間削減が会社全体に直結
- 属人化しやすい → AIで標準化しやすい
- IT投資に余裕がない → 小規模AIの効果が早く出る
つまり、ChatGPTやAI検索の導入は、
“中小企業が最も恩恵を受けるAI活用領域” といえます。
H2-2｜ChatGPT・AI検索は補助対象になり得る？判断基準を整理
H3-1｜補助対象の基本条件（AIに特化した3項目）
・業務効率化に明確に寄与する
・生産性向上の根拠を説明できる
・既存業務フローと紐づいている
H3-2｜「ChatGPT」「AI検索」が対象になりやすいケース
・議事録の要約 → 共有時間の削減
・調査業務の効率化 → 営業・企画の作業時間短縮
・社内文書の生成 → 標準化と属人化解消
※“根拠が説明できる場合”のみ対象になり得る
H3-3｜対象になりにくいケース（注意点）
・遊び・学習目的の利用
・業務と紐づかない生成AIの使用
・効果説明ができない単なる「導入だけ」
✅ H2-2｜ChatGPT・AI検索は補助対象になり得る？判断基準を整理
ChatGPT や AI検索が補助対象になるかどうかは、
“どのような業務改善につながるか” を説明できるかどうか が重要です。
デジタル・AI補助金では、AIそのものよりも、
業務プロセスの省力化・効率化 をどう実現するかが審査の中心になります。
以下では、判断のポイントを「対象になり得る基準」「対象になりにくいケース」に分けて整理します。
✅ H3-1｜補助対象の基本条件（AIに特化した3項目）
2026年度の新制度では、AI導入が補助対象になり得るための
“共通の考え方” が示されています。
特に重要なのが次の3点です。
① 業務効率化に明確に寄与する
AIツールを導入することで、
- 時間がどれだけ減るか
- ミスがどれだけ少なくなるか
- 作業負荷がどれだけ軽くなるか
といった 改善効果を説明できるか が必須です。
② 生産性向上の根拠を説明できる
「便利そうだからAIを入れる」という理由では対象になりません。
- Before（導入前の課題）
- After（導入後の改善）
- 改善の根拠（数字や業務例）
この Before → After の筋道 を示せることが大切です。
③ 既存業務フローと紐づいている
AI活用は、
「どの業務のどこに入れるのか」
が明確であることが条件です。
- 議事録作成
- 問い合わせ対応
- 情報検索
- 文書作成
- 入力作業の一部
など、実際の業務に組み込める必要があります。
✅ H3-2｜「ChatGPT」「AI検索」が対象になりやすいケース
ChatGPTやAI検索の導入が補助対象になり得るのは、
“業務プロセスの省力化” が数字で説明しやすい場面 です。
代表的な例をいくつか紹介します。
① 議事録の要約 → 会議後の共有時間を削減
- 20〜30分かかっていた議事録を AI が数分で要約
- 社内共有のスピードアップ
- 担当者の残業削減にもつながる
改善効果が説明しやすい典型領域です。
② 調査業務の効率化 → 営業・企画の時間短縮
ChatGPT や AI検索は、営業や企画職の
「調べる作業」を短縮します。
- 市場調査
- 製品比較
- 企画案の整理
- 顧客ニーズの把握
こうした作業が短縮されることで、
商談準備や顧客対応に時間を回せる点 が評価されます。
③ 社内文書の生成 → 標準化と属人化解消
- 報告書のたたき台
- 議事録テンプレート生成
- 提案資料の基本構成
AI活用により“品質のバラつき”を抑え、
属人化を解消できる点 が評価されやすいポイントです。
※重要
ChatGPTがどれだけ便利でも、
“業務改善の根拠”が説明できなければ対象にはなりません。
❌ H3-3｜対象になりにくいケース（注意点）
次のようなケースは、補助金の趣旨に合わないため
対象外になる可能性が高い領域です。
① 遊び・学習目的の利用
- 使い方の練習
- 試しに触ってみる
- エンタメ利用
これは業務改善に結びつかないため対象外です。
② 業務と紐づかない生成AI活用
例：
- アイデア出しのみ
- 社内雑談用のAI
- “結果が業務に関係しない”出力
業務フローに入っていないAI活用は対象になりません。
③ 効果説明ができない単なる「導入だけ」
- ChatGPTを入れたい
- AIを使ったほうが良さそう
といった 目的が曖昧な導入 は対象外です。
補助金では、
- 何に困っているのか
- どこにAIを入れるのか
- どんな効果が出るのか
を明確に説明する必要があります。
H2-3｜補助対象になりやすい“AI活用”の具体例（実務ベース）
H3-1｜社内検索AI（探す時間を大幅削減）
・文書/メール/議事録の横断検索
・新人がすぐキャッチアップ可能
・説明しやすく補助金制度と相性が良い
H3-2｜文章生成AI（資料作成・報告書の標準化）
・提案資料・議事録・報告書の生成
・属人化防止の根拠として示しやすい
H3-3｜問合せ対応AI（FAQ・社内ヘルプデスク）
・社内サポートの省人化
・小規模企業でも実用可能
H3-4｜データ入力AI（OCR＋自動入力）
・請求書・発注書の入力自動化
・“数字で改善説明しやすい”典型領域
✅ H2-3｜補助対象になりやすい“AI活用”の具体例（実務ベース）
デジタル・AI補助金では「AIなら何でも対象」というわけではなく、
“業務の省力化に直結し、効果が説明しやすい領域” が中心的に支援対象となります。
ここでは、特に中小企業で導入しやすく、
申請の計画書でも説明しやすい AI 活用の具体例を紹介します。
✅ H3-1｜社内検索AI（探す時間を大幅削減）
社内にある情報を探す時間は、
小規模企業でも 1日30〜60分 かかることがあります。
社内検索AIを導入すると、
- 文書
- メール
- 共有フォルダ
- 過去の議事録
を横断的に検索できるようになり、
“探すムダ” をほぼゼロに近づけることができます。
● 新人がすぐにキャッチアップできる
「どのファイルに情報があるかわからない」という
属人化した情報管理を解消し、
担当者が変わっても同じ速度で業務ができるようになります。
● 補助金制度との相性が良い理由
- 時間削減効果を数字で説明しやすい
- 業務フローのどの部分に効くかが明確
- 小さな会社でも導入しやすい
申請書でも “改善前 → 改善後” のギャップを示しやすい領域 です。
✅ H3-2｜文章生成AI（資料作成・報告書の標準化）
文章生成AIは、ChatGPT の代表的な活用領域です。
次のような業務を大幅に効率化できます。
- 提案書のたたき台
- 議事録のまとめ
- 報告書の作成
- メール文の整形
● 属人化防止の根拠として示しやすい
資料作成は担当者の経験や文章力に依存するため、
手戻りや品質のばらつきが発生しがちです。
文章生成AIを活用すれば、
- 同じフォーマットで文章を生成
- 作成時間の短縮
- 品質が安定する
など、 “誰が作っても同じレベル” の状態に近づけます。
● 申請で評価されやすい理由
- 作業削減が明確
- 標準化による生産性向上が説明しやすい
- 小規模企業の課題（属人化）にフィット
✅ H3-3｜問合せ対応AI（FAQ・社内ヘルプデスク）
社内における「ちょっとした問い合わせ対応」は、
思っている以上に時間を奪う業務です。
問合せ対応AIを導入すると、
- 社内Q&Aの自動回答
- 業務手順の検索
- マニュアルの要約
などが自動化でき、
人が対応する時間を大幅に減らすことができます。
● 小規模企業でも十分に実用可能
従業員3〜10名程度の会社でも、
- 新人の質問
- 業務手順の再確認
- 書類場所の確認
など、AIが代行できる場面は多く、
導入コストも比較的小規模です。
● 補助金対象として評価しやすいポイント
- “省人化”に直結する
- 自動化による時間削減が数字で説明しやすい
- 中小企業の課題とマッチする
✅ H3-4｜データ入力AI（OCR＋自動入力）
補助金制度と最も相性の良いAI領域の1つが
OCR（読み取り）＋自動入力 です。
対象となる書類例：
- 請求書
- 発注書
- 納品書
- 棚卸表
● 入力自動化で“時間＋ミス”を同時に削減
人が入力する作業を AI が代行するため、
- 入力時間の削減
- 転記ミスの防止
- 作業負担の軽減
などの効果が 数字で説明しやすい のが大きな特徴です。
● 補助金との相性が良い理由
- 現場課題が明確（入力に時間がかかる）
- 効果が可視化しやすい
- 導入効果が出やすい
申請書の計画でも Before→After の改善ストーリーが作りやすい ため、
非常に実務的で評価されやすい領域です。
H2-4｜ChatGPTやAI検索を導入する際の“費用の扱い”はどうなる？
H3-1｜クラウド利用料は期間限定で対象になる可能性
・既存制度の流れから見た一般的な考え方
・「合理的な業務改善に寄与する範囲」に限られる
H3-2｜初期設定・業務設計は対象となるケースが多い
・プロンプト設計
・テンプレ構築
・社内運用ルール
H3-3｜対象外になりやすい費用（注意）
・個人利用
・明確な業務紐付けがないツール導入
・汎用的なPC購入（例外あり）
H2-4｜ChatGPTやAI検索を導入する際の“費用の扱い”はどうなる？
AIを業務に導入する際に、
「どこまでが補助対象になるのか？」は多くの企業が気にするポイントです。
2026年制度は正式発表前ですが、これまでのIT補助金の流れから、ある程度“方向性”は予測できます。
ここでは、実務でよくあるケースをもとに整理します。
H3-1｜クラウド利用料は期間限定で対象になる可能性
AIツール（ChatGPT、Claude、Copilot等）の月額利用料そのものは、
過去制度の傾向から「一定期間のみ対象」となるケースが一般的です。
- 「12か月分まで」など期間が区切られる
- 業務改善に直結すること（定型業務削減・省力化）が前提
- “便利だから使いたい”という用途では対象になりにくい
つまり、業務課題→AI導入の効果→利用料が業務改善にどう寄与するか、
この“因果が説明できるかどうか”が重要になります。
H3-2｜初期設定・業務設計は対象となるケースが多い
実は、補助金で最も評価されやすいのは 「AIを業務で使える状態にするための設計」 部分です。
- プロンプト設計（業務に合わせた指示の型づくり）
- 社内で使うテンプレート（議事録、レポート、FAQなど）の整備
- 権限管理・情報共有ルールの設計
- 社内研修や利用ルールづくり
これは補助金特有の理由で、
「導入しただけで使われないリスクを下げる」というロジックが評価されやすいためです。
AIは“入れた瞬間に使える”と思われがちですが、
実務で効果を出すには 業務フロー設計・運用ルール構築 が不可欠です。
H3-3｜対象外になりやすい費用（注意）
逆に、同じAIでも 対象になりにくい領域 があります。
- 個人の趣味・学習目的の利用料
- 明確な業務紐付けがないツール
例：特に業務改善計画がなく、なんとなく契約しているAI - 汎用的なPC・タブレット購入
※高機能PCがAI用途に必須など、例外的に説明できる場合はあり
補助金の審査は「どれだけ業務課題を改善するか」が基準になるため、
“業務にどう効くのか？”を説明できない費用は通りにくい と考えた方が安全です。
H2-5｜申請で押さえるべき“効果説明”のポイント
H3-1｜「削減時間を数字で表現する」が最も重要
・調査時間
・資料作成
・探す時間
→ 数字で示すと計画書の説得力が大きく上がる
H3-2｜フロー図で“改善前と後”を可視化する
・ChatGPTをどこに入れるか
・どの作業が短縮されるか
H3-3｜AI活用は“単体導入”より“業務とセット”で説明する
・対象業務を絞ると申請が通りやすい構成になる
・効果測定しやすく、導入後の運用も安定
H2-5｜申請で押さえるべき“効果説明”のポイント
AI活用の申請で最も大切なのは、
「どれだけ業務が楽になり、どの部分で時間削減が起きるか」を明確に説明することです。
2026年度は「AI活用・省力化」が中心になるため、
“なんとなく便利”ではなく 数字と図で効果を示す ことが採択の決め手になります。
H3-1｜「削減時間を数字で表現する」が最も重要
審査は “改善量”を数字で比較 するため、時間削減の根拠は必須です。
例えば：
- 調査時間（例：1案件あたり30分 → 10分へ）
- 資料作成時間（1時間 → 20分）
- 探す時間（メール・議事録検索が1日30分 → 5分）
このように 「どの作業が」「どの程度」「なぜ短縮されるのか」 を数字を使って説明すると、
計画書の説得力が一気に高まります。
※ 特にAIは“効果が定量化しやすい”ため、補助金との相性が非常に良い領域です。
H3-2｜フロー図で“改善前と後”を可視化する
時間削減を数字で示した後、
フロー図で前後比較を見せる と審査側が理解しやすくなります。
- ChatGPT / AI検索を どこに組み込むのか
- どの作業が自動化されるのか
- 残る作業は何か
これを簡単な図で書くだけで
「この会社はAIを業務に適切に組み込める」と判断されやすくなります。
審査では“実現可能性”を重視するため、
このフロー図は実務レベルの申請書で強力な武器になります。
H3-3｜AI活用は“単体導入”より“業務とセット”で説明する
AIは単体で入れるより、
「どの業務に使うか」をセットで説明した方が圧倒的に通りやすいのが実務の傾向です。
- 特定業務（例：議事録、調査、社内検索）に絞って説明
- 改善ポイントが明確になる
- 効果測定も容易になる
- 導入後の運用が安定しやすい
補助金側は “成果が出るか” を最重視するため、
業務を絞った説明が採択率向上に直結します。
H2-6｜まずは業務整理から始めよう（アピスの自然導線）
H3-1｜AI導入の前に「現場の課題」を整理する
・入力作業
・探す時間
・属人化
→ どこにAIが効くかが分かる
H3-2｜アピスが支援できる範囲（売り込みではなく伴走）
・業務フロー整理
・改善ポイントの可視化
・最小構成でのAI導入設計
H3-3｜補助金 × AI導入は“早い会社ほど効果が出る”
・来年4月開始前に準備しておくメリット
・問い合わせにつながりやすい動線
H2-6｜まずは業務整理から始めよう（アピスの自然導線）
AI導入や補助金申請を成功させるためのスタート地点は、
「どこに課題があるか」を明確にすることです。
多くの中小企業で改善ポイントは似ており、
ここを整理するだけで AI が“どこに効くか”がはっきり見えてきます。
2026年は“AIで省力化する会社”と“そのままの会社”で差が大きく開く一年です。
H3-1｜AI導入の前に「現場の課題」を整理する
AI導入は目的ではなく、
業務のムダを減らす手段です。
まず確認すべき典型ポイントは次の3つ：
- 入力作業（請求書・発注書・日報など）
- 探す時間（メール・ファイル・議事録）
- 属人化（担当者しか分からない“暗黙知”）
この3つを棚卸しすると、
「ここにAIが効く」 というポイントが自然に浮き上がります。
小規模企業ほど、1か所の改善で“効果が大きく出やすい”のがAI活用の特徴です。
H3-2｜アピスが支援できる範囲（売り込みではなく伴走）
アピスでは「AI導入の代行」ではなく、
業務フローの整理から一緒に進める“伴走型”のサポートを行っています。
- 業務フロー整理（現場をヒアリングして作業を可視化）
- 改善ポイントの可視化（どこがボトルネックか一目で分かる形に）
- 最小構成でのAI導入設計（まずは1業務から始めて効果を確認）
「補助金を使ってAIを入れたいけど、何から書けばいいか分からない…」
という企業でも、現状の業務フローが分かれば十分です。
H3-3｜補助金 × AI導入は“早い会社ほど効果が出る”
2026年度のデジタル・AI補助金は、
“業務とAIのセット”での改善を強く評価する流れが濃厚です。
だからこそ：
- 2026年4月の開始前に課題整理を完了しておく
- 必要なAI活用の範囲を先に決めておく
- 改善前の“現状フロー”を作っておく
この準備だけで、申請の質も導入のスピードも大きく違います。
アピスでは、
まずは簡単なヒアリングで 「業務整理だけ」 のご相談も可能です。
（もちろん申請代行は行わず、あくまで業務改善のための伴走です。）
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