2025年12月23日、政府は「人工知能基本計画」を閣議決定しました。
高市政権の17の戦略分野の１番目の内容です。
この計画は、日本を「世界で最もAIを開発・活用しやすい国」にするための国家戦略であり、経営者の皆様にとって、自社のAI戦略を考える上で重要な指針となります。
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NotebookLM Nano BananaPro 参照：内閣府 人工知能基本計画
なぜ今、企業はAI活用を加速すべきなのか
NotebookLM Nano BananaPro 参照：内閣府 人工知能基本計画
政府が「反転攻勢」という言葉を使うほど、日本のAI活用は他国に後れを取っています。
しかし、これは裏を返せば、大きな成長機会が残されているということです。
人口減少や人手不足に直面する日本企業こそ、AIによる生産性向上と新たな価値創造が不可欠です。
基本計画では「信頼できるAI」を軸に、利活用から開発への好循環を生み出すことを目指しています。
まず使ってみることで課題を発見し、それを解決するAIを創る。
この循環が、企業の競争力強化につながります。
参考
2026年現在、5G網はほぼ全国を網羅しており、次世代インフラへの移行も順調に進んでいます。
経営者が押さえるべき4つの基本方針
NotebookLM Nano BananaPro 参照：内閣府 人工知能基本計画
1. AIを使う（利活用の加速）
政府自らが率先してAIを業務に導入し、2025年中に本府省庁職員が生成AIを利活用できる環境を構築します。
民間企業も「まず使ってみる」という意識改革が求められています。
デジタル化・AI導入補助金などの支援策も用意されており、特に中小企業での導入促進が図られます。
2. AIを創る（開発力の強化）
日本の強みである製造業、医療、研究分野の質の高いデータを活かし、「信頼できるAI」の開発を推進します。
フィジカルAI（ロボット制御など）やAI for Science（科学研究へのAI活用）が日本の勝ち筋として位置づけられています。
3. AIの信頼性を高める（ガバナンス）
AIセーフティ・インスティテュート（AISI）を抜本的に強化し、AIの適正性を確保します。
企業にとっては、安全・安心なAI利活用の環境が整備されることを意味します。
4. AIと協働する（社会変革）
AI時代にふさわしい働き方、組織の在り方を模索します。
人間にしかできない創造性や判断力といった「人間力」の向上と、AIリテラシー教育の両立が重要です。
省庁別の主な取り組み
2025年度補正予算分に組み込まれ始めています。
| 省庁 | 主な取り組み内容 |
|---|---|
| 内閣府 | AI戦略の統括、社会課題解決に向けたAI実証・導入促進、規制・制度改革の推進 |
| デジタル庁 | ガバメントAIの推進、政府業務での生成AI活用、データ連携基盤の構築 |
| 経済産業省 | 中小企業へのAI導入補助、フィジカルAI支援、AI半導体開発、スタートアップ支援 |
| 文部科学省 | AI for Scienceの推進、AI人材育成、次世代スパコン開発、初等中等教育でのAI教育 |
| 総務省 | 通信インフラ整備、Beyond 5G研究開発、地方自治体のAI導入支援、AI生成コンテンツ判別技術開発 |
| 厚生労働省 | 創薬AI推進、医療・介護分野でのAI活用、雇用への影響分析、リ・スキリング支援 |
| 農林水産省 | 農林水産業でのAI実証・導入、スマート農業の推進 |
| 防衛省 | 防衛力強化に向けたAI利活用、軍事領域でのAI利用に関する国際議論への参画 |
業界別のAI活用推進施策
事例は2026年1月１日時点の一部です。
| 業界 | 具体的な取り組み |
|---|---|
| 製造業 | 造船・舶用工業などでのAI開発・実証・導入、フィジカルAI（工場の自律型ロボット）の先導導入支援 |
| 医療・ヘルスケア | AI診断支援、創薬AI推進、医療データの連携基盤構築、遠隔医療でのAI活用 |
| 金融 | AI活用による業務効率化、リスク管理の高度化、セキュリティ確保に向けたAI利活用 |
| 教育 | 個別最適化学習、教育データの利活用、初等中等教育段階からのAIリテラシー向上 |
| 物流・公共交通 | 自動運転技術の高度化、配送最適化、インフラ管理の効率化 |
| 農林水産業 | スマート農業、生育予測、作業の自動化・省力化、食品産業でのAI活用 |
| 建設・インフラ | インフラ建設・管理へのAI導入、防災・安全性確保、点検業務の効率化 |
| 介護 | 介護記録の自動化、ケアプラン作成支援、見守りシステムの高度化 |
| 小売・サービス | 需要予測、在庫最適化、接客支援、AIエージェントによる顧客対応 |
今、経営者がすべきこと
NotebookLM Nano BananaPro 参照：内閣府 人工知能基本計画
1. 社内でAI利活用の環境を整備する
政府の方針に倣い、まずは経営層自らがAIを使い始めましょう。
生成AIツールの導入から始め、業務の質向上を実感することが重要です。
管理職が率先して利活用する仕組みを作ることで、組織全体への浸透が加速します。
【自社の成熟度に応じた段階的な導入戦略】
レベル1：未導入企業 – まずは無料版から始める
まだAIツールを導入していない企業は、無料版のChatGPT、Gemini、NotebookLM、Claudeのいずれかを使い始めることから始めましょう。
コストゼロで始められ、AIの可能性を実感できます。
まずは経営層や一部の社員が試用し、業務での有効性を確認してください。
「学習データとして利用されない」ように、設定変更を確実に行なってください。
特に、Googlの「NotebookLM（ノードブック・エル・エム）」はお勧めです。
NotebookLMは「学習データとして利用されない」設計のAIです。
レベル2：ルール未整備企業 – 有料版への移行とガイドライン策定
社員が個別にAIを使っているものの、ルールがない企業は、有料版
- ChatGPT Plus/Team
- GooglWorkspace（Gemini、NotebookLMが使えます）
- Claude Pro/Team
への移行を検討してください。
有料版は応答速度が速く、利用制限も緩和されます。
同時に、情報セキュリティポリシーや利用ガイドラインを策定し、安全な利用環境を整備することが重要です。
レベル3：体系的活用企業 – 組織的なAI活用体制の構築
有料版を導入済みで、さらに一歩進めたい企業は、以下の施策を実施してください：
a) 厚生労働省「人材開発支援助成金」対象費用の75％助成の活用
体系的なAI研修プログラムを実施し、助成金を活用しましょう。
対象となる訓練には、生成AIの業務活用、プロンプトエンジニアリング、AIリテラシー向上などが含まれます
外部講師を招いた研修や、eラーニングによる学習も支援対象です。
b) カスタムAIの作成・運用能力の育成
- ChatGPTの「GPTs」
- Geminiの「Gems」
- Claudeの「Skills」
これらの機能を使い、自社業務にカスタマイズしたAIアシスタントを社員が日常的に作成・運用できる体制を整えましょう。
営業支援AI、文書作成AI、データ分析AIなど、部門ごとのニーズに応じたツールを内製できれば、生産性は飛躍的に向上します。
c) 業務自動化スキルの組織的育成
Excelマクロ/VBA、Google Apps Script（GAS）を使った業務自動化を、AIの支援を受けながら日常的に作成・運用できる人材を育成しましょう。
生成AIは、プログラミング経験がない社員でもコードを書けるようにする強力な支援ツールです。
【数値目標の設定】 以下のような段階的な目標を設定し、進捗を管理してください：
- 当面（6ヶ月以内）：社員の30％がAIを日常業務で活用
- 1年後：社員の50％が活用、うち20％はカスタムAIや自動化ツールを作成可能
- 2年後：社員の80％以上が活用、うち40％は高度な活用（カスタムAI作成、業務自動化）が可能
この目標達成のため、定期的な研修、社内勉強会、成功事例の共有会などを実施し、組織全体のAIリテラシーを底上げしていきましょう。
今回
厚生労働省 人材開発助成金 リスキリング 対象費用の助成75％ ２枚資料
2. データ戦略を見直す
AIの性能は、学習に使うデータの質に大きく依存します。
自社が持つデータを棚卸しし、安全性を確保しながら組織を越えた共有を検討してください。
手軽で「学習データとして使われないAI」は、NotebookLMです。
準公共分野や産業分野でのデータ連携基盤構築も進められており、積極的な参加が競争力につながります。
「NotebookLM」の画面です。▼
内閣府の人工知能基本計画のPDFを２つアップロードしました。
このブログの挿絵は、全て「NotebookLMのスライド資料」で作成しました。
ブログ執筆の資料分析/内容理解工程で使っています。
Googl NotebookLM
3. AI人材の育成・確保に投資する
AIを使いこなせる人材、AIを開発できる人材の両方が必要です。
社員へのAIリ・スキリング支援を活用し、外部人材の獲得も検討してください。
政府も産学官ネットワークの支援やコンテスト開催を通じて、現場主導のAI実装を促進しています。
4. 補助金・支援制度を活用する
デジタル化・AI導入補助金、スタートアップ支援制度、規制のサンドボックス制度など、様々な支援策が用意されています。
自社の状況に合った制度を調査し、積極的に活用してください。
厚生労働省 人材開発支援助成金
経済産業省 IT補助金
5. AIガバナンス体制を構築する
AIのリスク管理も重要です。
透明性、公平性、安全性を確保するガバナンス体制を整え、顧客や社会からの信頼を獲得しましょう。
政府が整備する指針やガイドラインを参考にしてください。
まとめ：「信頼できるAI」で日本再起を
人工知能基本計画は、日本がAIで世界をリードするための包括的な戦略です。
政府は「危機管理投資」と「成長投資」の中核としてAIを位置づけ、官民一体で推進する姿勢を明確にしています。
経営者の皆様には、この国家戦略の波に乗り、自社の変革を加速していただきたいと思います。
AIは効率化のツールに留まらず、新事業創出、社会課題解決、そして企業の持続的成長を実現する鍵です。
「まず使ってみる」ことから始め、利活用と開発の好循環を自社でも実現しましょう。
政府の支援策を最大限に活用し、「信頼できるAI」による日本再起の一翼を担う企業となることを期待しています。
参考：人工知能基本計画（令和7年12月23日閣議決定）
内閣府 人工知能基本計画 閣議決定
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/ai_plan.html
【特別ご案内】リスキリング研修でAI人材を社内で育成しませんか？
NotebookLM Nano BananaPro 参照：内閣府 人工知能基本計画
政府の成長戦略を実行するには、DX・AI人材の確保が不可欠です。
しかし、外部採用は困難を極めています。
そこで注目されているのが、既存社員のリスキリング（学び直し）による社内人材育成です。
厚生労働省「人材開発支援助成金（リスキリング研修）」を活用すれば、研修費用の最大75%が助成されます。
この助成金は、2026年度（2027年3月31日）までの期間限定助成金です。
当社は、この助成金を活用したAI研修・DX人材育成に特化した研修を提供しています。
私たちが支援できること
✓ 貴社の業務に直結するAI研修カリキュラム設計
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執筆者：株式会社オンリーワン経営 代表取締役 木村淳（あつし）
執筆者：株式会社オンリーワン経営 代表取締役 木村淳（あつし）
企業経営コンサルタント、医療コンサルタント、WEBコンサルタント、ＡＩコンサルタント
医療分野は、5000名規模の医療法人グループと20年超の継続契約。
| 西暦 | 月 | 職種・所属・業務内容・その他 |
|---|---|---|
| 1986（昭和61）年 | 4 | 株式会社タナベ経営入社能力開発部所属（現在タナベコンサルティンググループ 東証プライム） 新人賞、事務局優秀賞、努力賞、敢闘賞等社内表彰を受ける。 ） ） |
| 1997（平成9）年 | 4 | 同社経営協力部課長 経営協力部（経営指導・コンサルティング部門）にて、経営診断、調査、経営協力に取り組みます。 |
| 1998（平成10）年 | 4 | 同社 経営協力部部長代理（当時 34歳） |
| 2000（平成12）年 | 4 | 同社 東北支社長（当時 36歳 最年少支社長） |
| 2004（平成16）年 | 3 | 同社 退社（40歳の独立を目的とし退社）６ヶ月間創業準備を行います。 |
| 2004（平成16）年 | 9 | 株式会社オンリーワン経営を創業し代表取締役に就任する。2007年（平成19年）中小企業基盤機構経営支援アドバイザーに従事。 |
| 2019（令和元）年 | 9 | ノーコード・ロコードアプリを活用した業務改善コンサルティング開始 |
| 2021（令和3）年 | 2 | YouTubeセミナースタート |
| 2023（令和5）年 | 4 | ノーコード・ロコードアプリを活用した業務改善コンサルティングをバージョンアップ。 |
| 2023（令和5）年 | 7 | SNSマーケティングコンサルタント。SNSマーケティングコンサルタント。 |
| 2025（令和7）年 | 5 | 厚生労働省 人材開発支援助成金75％ が提供できる企業と講師として AI研修を開始 ※10~20種類程度のAIから貴社に最適を思われる複数AIを使って研修を提供致します。 |
講師の資格研修履歴
| 西暦/和暦 | 内容 |
|---|---|
| 1999年（平成11年） | ISO9000審査員研修コース修了 |
| 2000年（平成12年） | ISO14001審査員研修コース修了 |
| 2004年（平成16年） | 移行型ISMS審査員コース修了研修（情報セキュリティマネジメントシステム情報セキュリティー分野） |
| 2006年（平成18年） | ISO27001（ISMS）差分審査準備完了コースコース |
| 2006年（平成18年） | ISO/IEC20000審査員コース修了 |
| 2006年（平成18年） | SAP内部ソリューションコンサルタント |
| 2010年（平成22年） | 「LCA（ライフサイクルアセスメント）トレーニングコース終了（ライフサイクルアセスメント：カーボンフットプリント関連）」 |
| 2011年（平成23年） | BS25999導入実践コース終了（BCPに関する規格） |
| 2012年（平成24年） | FSMS（ISO22000）審査員コース終了（食品安全マネジメントシステム） |
| 2019年（令和元年） | Cloud University※ スペシャリスト編修了研修 |
| 2019年（令和元年） | クラウドユニバーシティ ※アプリデザイナー編修了研修※サイボウズクラウドサービスの研修 |
