--- title: "中小企業のデータ活用の始め方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/data-strategy-sme/ description: "中小企業のデータ活用は、新しいデータを集める前に、困っている業務を一つ選び、すでにある会計・販売・顧客の記録を整えて見える形にするところから始めると進めやすくなります。手順と、少人数で続けるための工夫、守る決まりをまとめました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- はじめる[柱：データ](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) # 中小企業のデータ活用の始め方 執筆：[嵐保憲](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#arashi)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 1点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 中小企業のデータ活用は、新しいデータを集める前に、困っている業務を一つ選び、すでにある会計・販売・顧客の記録を整えて見える形にするところから始めると進めやすくなります。記録の形をそろえ、続ける仕組みができてから、AIへ広げます。 自社の「データ」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 「データ活用」と聞くと、大きなシステムや専門の人材が必要に思えるかもしれません。しかし、多くの中小企業には、会計ソフト、販売の記録、顧客の一覧、日々の作業の表など、すでに活かせる記録があります。この記事では、少人数の会社が無理なくデータ活用を始めるための手順と、守っておきたい決まりを整理します。 この記事でわかること - 中小企業がデータ活用で、まず取り組むとよいこと - 小さく始めて続けるための5つの手順 - 顧客の情報を扱うときに守る決まりと、セキュリティの基本 ## 中小企業のデータ活用は、何から始めればよいですか？ 始める前に、よくあるつまずきを確かめておきます。 - **道具から入る**：分析の製品を先に入れても、何を見たいかが決まっていないと使われなくなります。 - **データを集めることが目的になる**：記録を増やしても、判断に使われなければ手間が増えるだけです。 - **一度に全部をやろうとする**：全社のデータを整えようとすると、兼務の担当者では手が回りません。 そのため、**「何に困っているか」から始めて、それに答えるのに要るデータだけを整える**順番がおすすめです。たとえば、次のような問いです。 | 困っていること | 答えるために見たいこと | すでにありそうな記録 | |---|---|---| | 利益が出ている商品が分からない | 商品ごとの売上と原価の推移 | 販売の記録、仕入れの記録 | | 得意先が離れていく理由が分からない | 得意先ごとの注文の間隔と量の変化 | 受注の記録、顧客の一覧 | | 在庫が多すぎる・足りない | 商品ごとの出荷のペースと在庫の量 | 出荷の記録、在庫の表 | | 残業が減らない | 業務ごとにかかっている時間 | 勤怠の記録、作業の日報 | 問いが決まると、使うデータと、整える範囲が自然に決まります。 ## どんな手順で進めればよいですか？ ① **テーマを一つ選びます。** 上の表のような問いから、効果が見えやすく、記録がすでにあるものを一つ選びます。経営者がテーマと目的を決めると、担当者が迷いにくくなります。 ② **記録を集めて、置き場所を決めます。** 使う記録が、会計ソフト、Excel、紙の台帳などに散らばっていないかを確かめ、使う分を一か所に集めます。どこに何があるかを一覧にしておくと、次のテーマでも使えます（「[社内データの棚卸しの進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-inventory/)」参照）。 ③ **形をそろえます。** 商品名や得意先名の書き方がばらばら、日付の形が混ざっている、といった点を直します。これからの記録も同じ形になるよう、入力の決まりを決めます（「[Excelのデータを、AIで使える形に整える](https://www.ai-ready.jp/guide/excel-data-cleanup/)」参照）。 ④ **見える形にします。** 月ごとの推移、商品ごと・得意先ごとの比較など、問いに答える表やグラフを作ります。最初は表計算ソフトで十分です。毎月見る場面を決め、会議などで使います（「[BI・ダッシュボードの始め方](https://www.ai-ready.jp/guide/bi-dashboard-basics/)」参照）。 ⑤ **判断と行動につなげます。** 見えたことから一つ行動を決め、次の月に結果を確かめます。この繰り返しが続くようになったら、次のテーマに広げます。 問いから始めて、見える形にし、行動につなげます **テーマを一つ選ぶ**：困っていることから、記録がすでにあるものを選ぶ **記録を集める**：散らばった記録の使う分を一か所に **形をそろえる**：名前や日付の書き方と入力の決まり **見える形にする**：推移や比較の表・グラフを、毎月見る場面で使う **行動につなげる**：一つ行動を決め、次の月に結果を確かめる この繰り返しが続くようになったら、次のテーマに広げます。 ### AIは、いつから使えばよいですか？ AIは、③の形をそろえる作業や、④の集計・グラフの作成を手伝う道具として、早い段階から使えます。たとえば、ばらばらの表記の一覧をAIにそろえてもらう、集計の式を考えてもらう、といった使い方です。 一方で、AIに判断を任せるような使い方は、記録の形がそろい、続けて記録できる仕組みができてからのほうが安心です。AIセーフティ・インスティテュート（AISI）の「データ品質マネジメントガイドブック」も、データが誤っているとAIで正しい結果を得にくいとして、データの品質をAIの土台に位置づけています。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「データ」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 少人数で続けるには、どうすればよいですか？ データ活用は、始めることより続けることのほうが難しい取り組みです。少人数の会社で続けるための工夫を挙げます。 - **時間を決める**：週に1時間など、データを整え、見る時間をあらかじめ決めておきます。 - **記録する人の手間を減らす**：入力の項目を減らす、選んで入力できるようにする、手書きの記録を写す作業をなくす、など記録する側の負担を減らします。記録が続かないと、データ活用も止まります。 - **見る場面を決める**：月初の会議で売上の推移を見る、といった使う場面を決めると、記録する意味が伝わります。 - **一人に頼りすぎない**：整え方や集計の手順を短くメモに残し、担当者が休んでも続けられるようにします。 - **外の支援を使う**：中小企業向けの公的な相談窓口や支援もあります（「[中小企業がAI導入で使える公的な支援](https://www.ai-ready.jp/guide/public-support-for-sme-ai/)」参照）。 製造業であれば、IPAが「中小規模製造業者の製造分野におけるDX推進のためのガイド」を公開しており、自社の課題をつかむための自己診断の道具や、中小製造業の事例を紹介しています。業種に合った資料から、取り組みの順番を考えるのも一つの方法です。 ## 守っておきたい決まりは、何ですか？ ### 顧客や従業員の情報を扱うとき 顧客の名簿などの個人情報を事業に使っていれば、会社の規模にかかわらず、個人情報保護法の個人情報取扱事業者になります。使える範囲は、原則として特定した利用目的の範囲内です。データ活用で新しい使い方をするときは、公表している利用目的に含まれるかを確かめます（「[顧客データをAIで活用するときの進め方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/customer-data-and-ai/)」参照）。 個人データの漏えいなどを防ぐ「安全管理措置」も求められます。個人情報保護委員会の通則編のガイドラインは、従業員が100人以下の会社を「中小規模事業者」とし（扱う個人の数が過去6か月以内のいずれかの日に5,000を超える会社や、委託を受けて個人データを扱う会社は除きます）、安全管理措置の簡易な方法の例を示しています。例示のすべてを行う必要はなく、事業の規模や扱いの状況に応じて判断するとされています。 ### データを守る基本の対策 データを一か所に集めると便利になる一方で、なくしたり、もれたりしたときの影響も大きくなります。IPAの「中小企業の情報セキュリティ対策ガイドライン」は、2026年3月公開の第4.0版で、基本の心がけに「バックアップを取ろう」を加えています。付録には、資産管理台帳の見本や、クラウドサービスを安全に使うための手引きもあります。データを集める場所を決めるときに、あわせて確かめておくと安心です（「[中小企業のセキュリティ対策の始め方（SECURITY ACTION）](https://www.ai-ready.jp/guide/security-action-sme/)」参照）。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [社内データの棚卸し表](https://www.ai-ready.jp/templates/data-inventory-sheet/) - [セキュリティの自己点検表](https://www.ai-ready.jp/templates/security-self-check/) ガイド - [少人数の会社のAI活用の始め方：担当者がいない・予算が少ない・兼務でも進める](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-small-business/) - [社内データの棚卸しの進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-inventory/) - [Excelのデータを、AIで使える形に整える](https://www.ai-ready.jp/guide/excel-data-cleanup/) - [BI・ダッシュボードの始め方](https://www.ai-ready.jp/guide/bi-dashboard-basics/) - [AIに使うデータの整え方：所在・置き場所・権限・品質・責任者](https://www.ai-ready.jp/guide/data-preparation-for-ai/) - [中小企業のセキュリティ対策の始め方（SECURITY ACTION）](https://www.ai-ready.jp/guide/security-action-sme/) - [中小企業がAI導入で使える公的な支援：補助金・相談窓口・IT導入支援事業者](https://www.ai-ready.jp/guide/public-support-for-sme-ai/) 用語 - [データドリブン経営](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-driven-business/) - [スモールスタート](https://www.ai-ready.jp/glossary/small-start/) - [データ品質](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-quality/) - [安全管理措置](https://www.ai-ready.jp/glossary/security-control-measures/) ## よくあるご質問 Qデータが少ない小さな会社でも、データ活用はできますか？ Aできます。会計ソフトの記録、請求書、売上の表、顧客の一覧など、多くの会社にはすでに記録があります。まずはそれを整えて、月ごとの推移や得意先ごとの違いを見えるようにするだけでも、判断の材料が増えます。大量のデータを集めることより、決まった形で記録を続けることが先です。 Q専任の担当者がいなくても進められますか？ A兼務でも進められます。テーマを一つに絞り、週に一度など時間を決めて少しずつ進める形が続けやすくなります。経営者が目的と優先順位を示し、担当者が迷ったときに相談できるようにしておくと、兼務でも止まりにくくなります。 Q顧客の名簿を扱うとき、小さな会社でも個人情報保護法の対象になりますか？ A顧客の名簿などを事業に使っていれば、会社の規模にかかわらず個人情報取扱事業者として法律の対象になります。個人情報保護委員会のガイドラインは、従業員が100人以下の会社など「中小規模事業者」向けに、安全管理措置の簡易な方法の例も示しています。 ## この記事に出てくる用語 - [BI（ビジネスインテリジェンス）](https://www.ai-ready.jp/glossary/business-intelligence/) - [ダッシュボード](https://www.ai-ready.jp/glossary/dashboard/) - [AIセーフティ・インスティテュート（AISI）](https://www.ai-ready.jp/glossary/aisi/) - [データ品質](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-quality/) - [DX（デジタルトランスフォーメーション）](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-transformation/) - [個人情報保護法](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-act/) - [個人データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-data/) - [安全管理措置](https://www.ai-ready.jp/glossary/security-control-measures/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) - [バックアップ](https://www.ai-ready.jp/glossary/backup/) - [SECURITY ACTION](https://www.ai-ready.jp/glossary/security-action/) - [スモールスタート](https://www.ai-ready.jp/glossary/small-start/) - [データドリブン経営](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-driven-business/) ## 「データ」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) [広げる／データAIに使うデータの整え方：所在・置き場所・権限・品質・責任者石田誠2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/data-preparation-for-ai/)[広げる／データBI・ダッシュボードの始め方石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/bi-dashboard-basics/)[はじめる／データExcelのデータを、AIで使える形に整える桐谷彰人2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/excel-data-cleanup/) ## 出典 1. [個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」](https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/guidelines_tsusoku/) 2. [独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「中小企業の情報セキュリティ対策ガイドライン」](https://www.ipa.go.jp/security/guide/sme/about.html) 3. [IPA「中小規模製造業者の製造分野におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）推進のためのガイド」](https://www.ipa.go.jp/digital/dx/mfg-dx/mfg-dx.html) 4. [AIセーフティ・インスティテュート「データ品質マネジメントガイドブック」](https://aisi.go.jp/output/output_framework/data_quality_management_guidebook/) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. 中小企業のデータ活用は、何から始めればよいですか？ 2. どんな手順で進めればよいですか？ 3. 少人数で続けるには、どうすればよいですか？ 4. 守っておきたい決まりは、何ですか？ 5. チェックリスト 6. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「データ」 [データの解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「中小企業のデータ活用の始め方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/data-strategy-sme/