どんなAIが補助対象？｜OCR・自動データ入力・要約・検索改善など“使えるAI機能”を一覧化
2026年のデジタル・AI補助金では、
「どんなAIが補助対象になるのか？」 が最大の関心ポイントです。
しかし実際には、ChatGPTのような生成AIだけでなく、
OCR・自動入力・要約・検索・異常値検知・レコメンド など、
“業務に直結するAI機能”のほうが補助金と相性が良く、採択メリットも大きくなります。
本記事では、
中小企業でも導入しやすい「補助対象になりやすいAI機能」を一覧で整理 し、
どの業務で効果が出るか、どれが申請しやすいかを実務視点で解説します。
「自社ではどのAIが使える？」
その判断がこの記事でスッキリわかります。
✅ H2-1｜2026年の補助金は“AI機能”が中心に｜まず押さえたい全体像
2026年のデジタル・AI補助金では、
「AI活用」が中心領域に位置付けられています。
これは単なる流行ではなく、
“中小企業の業務改善に最も効果が出る領域だから”
という制度側の明確な意図が背景にあります。
まずは、「なぜAIが中心なのか？」「どんなAIが対象になりやすいのか？」という全体像から整理します。
H3-1｜旧IT導入補助金からの転換（AI領域の拡大）
旧来のIT導入補助金では主に、
- 受発注システム
- 会計ソフト
- CRM / SFA
- 予約システム
- EC構築
といった “ITツールそのものの導入” が中心でした。
しかし2026年制度は、
✔ IT → デジタル＋AI活用へ完全にシフト
特に次の領域が強く重視されています：
- AI-OCR
- 自動入力
- 要約AI
- 社内検索AI
- 需要予測・レコメンドAI
- 異常値検知AI
これは「ITを導入すること」が目的ではなく、
“AIを使って現場の作業をどれだけ効率化できるか” が中心に変わったことを意味します。
H3-2｜補助対象になりやすいAIの特徴（業務効率化×効果が数字で出る）
補助対象になりやすいAIには共通点があります。
① 業務効率化に直結していること
例：
- 入力時間の削減
- 棚卸の短縮
- 探す時間の削減
- 誤出荷・差異の減少
② 改善効果が数字で示せること
- 時間削減（◯時間 → ◯時間）
- ミス削減（◯件 → ◯件）
- 教育工数の削減
「数字で説明できるAI」は審査で最も評価されます。
③ 既存の業務フローと紐づいていること
単なるツール紹介ではなく、
“業務のどこにAIが入るのか” が明確であることが必須。
H3-3｜対象外になりやすいAIの特徴（遊び・汎用・根拠が示せないもの）
逆に、以下のようなAIは補助対象になりにくい傾向があります。
❌ ① 楽しむためのAI（お遊び系）
- 画像変換
- ジェネレーター系
- 娯楽目的の生成AI
❌ ② 業務に紐づかない一般的なAI利用
- 個人の学習目的
- 社員が個人的に使うChatGPT
- 汎用検索の範囲で終わる活用
❌ ③ 効果説明ができないAIツール導入
- 「AIだから便利そう」では不可
- 必ず“どの作業がどう改善したか”の説明が必要
✅ H2-2｜補助金で導入しやすい“AI機能一覧”｜業務別に整理
2026年のデジタル・AI補助金では、
“AIで業務効率化できるか” が審査の中心になります。
そのため、補助対象になりやすいAI機能は共通して
「業務に直結し、改善効果を数字で示しやすいAI」
となります。
ここでは、補助金と相性の良いAI機能を 業務別に一覧化しました。
H3-1｜AI-OCR（紙の読み取り・自動データ化）
AI-OCRは補助金活用の王道領域で、特に改善幅が大きい分野です。
▼ 対象になりやすい紙帳票
- 請求書・発注書
- 棚卸表
- 入出庫票
▼ 効果
- 手入力作業を大幅削減
- 誤入力の防止
- システムへの自動反映で作業効率UP
📌 補助金と最も相性が良い領域のひとつです。
H3-2｜AI自動入力（システム連携・テキスト抽出）
AIが読み取ったデータを
在庫管理・販売管理・経理システムへ自動連携する機能。
▼ 効果
- 入力ミス削減
- 入力作業時間の大幅短縮
📌 改善効果を時間で示しやすいため、申請書でも有利です。
H3-3｜AI要約（議事録・報告書・作業ログ）
小規模企業ほど効果が出やすい“導入しやすいAI”。
▼ 使える場面
- 会議の議事録要約
- 報告書・作業ログ
- 社内共有文章の圧縮・整形
▼ 効果
- 会議時間の短縮
- 報告の標準化
- 共有スピードUP
📌 単体でも効果が明確なので補助金と相性◎。
H3-4｜AI検索（社内文書・議事録・メール・ファイル横断）
“探す時間の削減”は、AI導入の効果が非常に説明しやすい領域。
▼ 使える場面
- 社内文書検索
- メール・議事録横断検索
- 過去の取引データの照会
▼ 効果
- 探す時間が大幅に減る
- 新人がすぐキャッチアップ
- 引継ぎ・教育コスト削減
📌 ほぼ全業種で導入可能な万能AIです。
H3-5｜AIレコメンド（配置最適化・動線改善）
在庫・物流系で人気の領域。
▼ 使える場面
- 倉庫のロケーション配置最適化
- ピッキング動線の最適化
▼ 効果
- 動線短縮
- ピッキング効率UP
- 出荷ミスの軽減
📌 倉庫・EC・小売企業の補助金申請で特に相性が良い。
H3-6｜AI異常値検知（棚卸差異・入出庫ミス検知）
差異チェックは「改善効果が数字で出る」代表領域。
▼ 使える場面
- 棚卸差異の分析
- 不自然な入出庫の早期発見
- 誤出荷のリスク低減
▼ 効果
- 棚卸後の調査時間を短縮
- ミスの早期発見
- 在庫精度UP
📌 在庫管理×AIの中でも“高評価”になりやすいジャンルです。
H3-7｜AIチャット（社内ヘルプデスク・ナレッジ共有）
中小企業でも導入しやすい“省人化系AI”。
▼ 使える場面
- 社内問い合わせ対応
- FAQの自動応答
- マニュアル検索
▼ 効果
- 社内サポートの省人化
- 問い合わせ対応の品質UP
- 新人教育の効率化
📌 低コスト・効果が分かりやすいため、小規模事業者と相性◎。
H2-3｜補助対象になりやすい“AI活用の条件”を整理
H3-1｜業務フローに紐づいているか
補助金で最も重視されるのは、
「AIが業務のどの部分を改善するのか」 が明確であることです。
- 入荷 → 保管 → 出荷 → 棚卸
- 見積 → 受注 → 発注 → 納品 → 請求
といった業務フローのどこにAIが入るのかを説明できると、
審査側が「現場に根付くAI」だと判断しやすくなります。
逆に、フローと無関係な“単なる便利ツール”としてのAIは
補助対象として認められにくくなります。
H3-2｜改善効果が数字で示せるか
2026年補助金のAI領域で特に重要なのが、
“Before → After の数字比較” です。
AIにより何がどれだけ改善するのか、
以下のような定量化があると審査が通りやすいです。
- 棚卸時間：月8時間 → 3時間
- 入力ミス：月20件 → 2件
- 探す時間：1日30分 → 10分
- 指示書作成：1件15分 → 3分
数字で説明できる領域（OCR・自動入力・検索最適化）は
補助対象になりやすい理由はここにあります。
H3-3｜現場の業務とセットで導入する計画になっているか
AI導入は“システムだけ”では評価されません。
審査で高く評価されるのは、
「現場の業務整理 × AI導入」 のセット構成です。
例：
- 棚卸表のフォーマットを整理したうえでAI-OCRを導入
- 入出庫ルールを整備してからAI入力自動化を導入
- 社内文書の分類を見直しつつAI検索を導入
補助金は「業務改善」が目的のため、
業務そのものにメスを入れてAIを組み込む ことが大切。
この構成にしておくと、
アピスの「業務整理 → システム導入」の導線も自然に作れます。
H2-4｜AI導入の“効果を最大化できる業務”3選
AIは“何でも改善する魔法”ではありません。
むしろ、業務の中でAIが最大効果を発揮する領域は限られています。
ここでは、2026年補助金との相性が良く、
中小企業の現場で改善効果が特に大きい「3つの代表領域」を解説します。
H3-1｜入力作業（請求・発注・棚卸）
中小企業で最も時間を奪っている作業が 「手入力」 です。
- 請求書の内容を会計へ転記
- 発注書の入力
- 棚卸データの入力
- 入出庫の数量記録
これらは AI-OCR × AI自動入力 と相性が良く、
補助金審査でも“改善効果の数字”が出しやすい領域です。
効果例：
- 月10時間の入力が → 3時間に
- 入力ミスが → ほぼゼロに
- 履歴の一元管理で業務が標準化
特に棚卸表・入出庫票の読み取りは改善幅が大きいため、
アピスの在庫管理システムとの併用で「現場が一気に軽くなる」 のが特徴です。
※アピスの強み：フォーマット整理 → AI入力 → 在庫に自動反映
（現場整理とセットで効果が最大化）
H3-2｜探す作業（検索・ロケーション確認）
現場で意外と時間を奪うのが 「探す時間」 です。
- ファイル・メール・議事録を探す
- 商品ロケーション（棚番号）を探す
- 過去の注文履歴や取引情報を探す
AI検索を導入することで、
- 1日30分の“探す時間” → 数秒
- 引継ぎ・教育の手間が激減
- ノウハウ共有が自動化
さらに、在庫管理ではロケーション検索と相性が非常に良く、
アピス在庫管理システムで商品所在地が一元化されていると、
AIでの検索・おすすめ配置（レコメンド）に進化させやすくなります。
H3-3｜差異チェック（棚卸後の分析・原因特定）
棚卸の“その後”にこそAIが効きます。
- 棚卸差異の分析
- 入出庫の不自然な動きの検知
- 原因候補の自動提示
- 過去データとの比較
AIにより差異原因の候補が自動で提示されるため、
担当者は 「調査」ではなく「判断」 に時間を使えるようになります。
しかも、棚卸データがアピス在庫管理システムに蓄積されることで、
AIが過去との傾向比較を行いやすく、
“ミスを未然に防ぐ在庫管理” に進化できます。
■まとめ（アピス導線の自然な流れ）
3つとも、
- 数字で改善効果を説明できる
- 現場での作業工数が大きい
- 業務フローに直結している
という理由から、補助金で最も評価されやすいAI領域です。
そのうえで、
“現場整理 → 入力の自動化 → 検索最適化 → 差異の可視化” の流れを作れるのが
アピスの在庫管理システムの強みです。
H2-5｜費用はどこまで補助対象になる？（方向性ベース）
AI補助金（2026想定）は、「AIを使って業務効率化する仕組み」 に対して支援される傾向があります。
一方で、“どこまでが対象で、どこが対象外か”は誤解されやすい部分です。
ここでは、現時点で予測できる 補助対象の方向性 を整理します。
H3-1｜AIツールの利用料（期間限定で対象の可能性）
AI機能に紐づく“期間利用料”は、補助対象になりやすいと見られています。
- AI-OCR
- AI自動入力ツール
- AI検索／要約
- AIチャット
- ログ分析AI
など、“業務プロセスに直接組み込まれるAI” は採択されやすい領域です。
ポイント：
- 1年分など“期間を区切った利用料”は対象になりやすい
- 継続費用（2年目以降）は対象外になる可能性が高い
- 企業規模が小さいほど補助率が高い傾向
アピス側では、
棚卸OCR → AI入力 → 在庫データ自動反映 のように
“業務に紐づくAI” の構成を想定することで補助金に乗りやすくなります。
H3-2｜導入設定・業務整理・ルール作成
2025〜2026年の補助金は、ツール導入だけでなく、
「業務整理」や「導入設定」も補助対象に含まれる傾向 があります。
- 現場ヒアリング
- 業務フローの整理
- ルールの明文化
- AIが機能するための設定作業
- 在庫データの初期整備
特に在庫管理は、
- 棚卸の流れ
- ロケーション管理
- 入出庫ルール
などの整理とセットで効果が出るため、
ここが補助対象になりやすいのは大きなメリットです。
→ AI導入前の“整理作業”が最も効果を生み、補助金的にも評価される部分
H3-3｜対象外になりやすい費用（個人利用・汎用PCなど）
補助金は「業務改善目的」に限定されるため、
次のような費用は、対象外になりやすい傾向があります。
- 個人アカウントのChatGPT利用料
- 汎用PC・周辺機器
- 事務用品（プリンター等）
- 業務に紐づかないAIサービス
- エンタメ・翻訳・学習用AI
また、
- 明確な業務改善につながらない
- 効果が数字で示せない
ものは不採択になりやすい特徴があります。
ここが最も誤解されやすいので、
“AIなら何でも補助になるわけではない” という点を強調しておくと読者の信頼につながります。
■小まとめ（自然なアピス導線）
補助金に強いのは
- 業務に紐づくAI機能
- 効果が数字で示せるもの
- 導入設定・業務整理まで含めた取り組み
の3つです。
アピスでは、
棚卸・在庫管理の業務整理 → AI-OCR → 自動入力 → 在庫反映 の
“一連の仕組みづくり” を前提にしているため、
補助金の方向性と非常に相性が良い領域になります。
H2-6｜まとめ：AI機能は“選び方”が補助金の成否を分ける
AI補助金（2026）は「AIなら何でも対象」ではありません。
“どのAIを、どの業務に、どう組み込むか” が採択率を大きく左右する時代になります。
補助金を最大限活かすポイントを3つに整理します。
H3-1｜業務に紐づいたAIほど補助対象になりやすい
採択されやすいAIの条件は、とてもシンプルです。
- 業務フローに組み込める
- 改善効果を数字で説明できる
- 属人化を減らせる
つまり、「AIがどこで効くのか」を明確にできる企業が強い のです。
例として、
- AI-OCRで棚卸票を自動入力
- AI検索で“探す時間”を削減
- AI要約で議事録作業を半減
など、「業務のどこを改善したか」を説明できるほど採択率は上がります。
H3-2｜まずは1〜2機能だけ導入するのが最短で効果が出る
AIの導入で失敗しやすいのは、
最初から“大掛かりな全体最適”を狙うケースです。
補助金でも評価されるのはむしろ、
- 棚卸のAI入力だけ
- 在庫の自動反映だけ
- 社内検索AIだけ
という “一点突破の導入”。
1〜2機能に絞ることで、
- 効果がすぐ数字で見える
- 現場が混乱しない
- 補助金の書類も通りやすい
というメリットがあります。
“スモールスタート → 拡張” が、2026年のAI導入の鉄則です。
H3-3｜現場整理と業務分析が“アピスの強み”として自然導線に
AIを導入する前に欠かせないのが 現場の業務整理 です。
- 棚卸の流れ
- 入出庫のルール
- データがどこで発生しているか
これらが整理されていないと、
どんなに優れたAIでも効果が出ず、補助金も通りません。
アピスではこれまでに、
- 現場の作業フロー可視化
- 最小構成で効果が出るAI＋在庫管理の提案
- 小規模事業者でも使いこなせる運用設計
といった“仕組みづくり”で多くの企業を支援してきました。
AI導入 × 補助金活用 の成功率を上げるカギは、
まさにこの “現場整理 → 導入箇所の特定” のプロセスにあります。
■結論（読者へのわかりやすい締め）
2026年の補助金は、
AIをどう選び・どう業務にはめていくか が勝負です。
- 紐づくAIを選ぶ
- 小さく始める
- 業務整理をセットにする
この3つができれば、補助金は“強力な味方”になります。
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