AI導入に使える補助金・助成金の探し方：申請までの進め方まとめ

AI導入で補助金・助成金を探す前に押さえるべき前提

「AIを入れたいが、どの補助金・助成金が使えるのか分からない」「申請が難しそうで後回しにしている」——この悩みは、開発の専門知識がない中小企業や、予算はあるが情報収集に時間を割けない情シスで特に多いです。結論から言うと、補助金・助成金の採否は“AIかどうか”ではなく、導入目的が制度の狙い（生産性向上・賃上げ・DX・省力化など）と一致しているかで決まります。

まず用語を整理します。補助金は、国や自治体が公募し、審査で採択された事業に対して支給されることが多い仕組みです。競争型で、採択されない可能性があります。一方、助成金は要件を満たせば受給できるものが多い（ただし手続き・証憑は厳格）という傾向があります。どちらも「先に支払って、後で精算・入金」という流れが一般的で、資金繰りやスケジュールへの配慮が必須です。

また、AI導入の支援制度は大きく3タイプに分かれます。

• IT/DX投資支援：業務ソフト・クラウド・セキュリティ・データ活用を含む投資を支援。AI機能が含まれる場合に適用されやすい。
• 省力化・設備投資支援：人手不足対策や自動化が主目的。現場の業務プロセス改善と相性が良い。
• 研究開発・実証支援：新規性の高いAI活用（画像解析、需要予測、独自モデル等）を検証する枠。難易度は高いが支援額が大きいことも。

ここで大事なのが、補助金・助成金は「AIの導入費用を安くする魔法」ではなく、事業計画を整え、実行し、結果を報告するプロジェクト運営そのものだという点です。だからこそ、探し方のコツは“制度名を暗記する”より、“自社の目的と要件を対応させる”ことにあります。次章から、探し方→選び方→申請→実行までを、非エンジニアでも迷いにくい順番で整理します。

補助金・助成金の探し方：最短で候補を絞る検索ルート

AI導入の支援制度は数が多く、検索の仕方を間違えると「古い情報」「対象外の制度」「応募期間が終わった制度」に時間を使ってしまいます。おすすめは、次の3ルートを並行する方法です。“国の大型制度”と“地域の制度”は別物なので、両方を必ず見に行きます。

公的ポータルと公式サイトを起点にする

まず、国の代表的な補助金は、公募要領や申請手続きが必ず公式サイトに集約されます。検索では「（制度名が分からない場合）DX 補助金 中小企業」「ITツール 補助」「省力化 投資 支援」など“目的語”で当たりを付け、見つかったら必ず公式の公募要領まで辿ります。二次情報だけで判断すると、対象経費や申請条件を取り違えがちです。

自治体・商工会議所のサイトをチェックする

次に、都道府県・市区町村、商工会議所、産業振興財団などの支援制度です。地域の制度は、AI導入そのものというより「デジタル化」「設備投資」「人材育成」「専門家派遣」などの名前で出ていることが多いです。例えば、RPAやOCR、BI、問い合わせ対応の自動化（チャットボット）など、AI機能を含むツール導入でも対象になり得ます。“AI”という単語にこだわらず、「業務効率化」「省人化」「データ活用」でも検索すると見つけやすくなります。

金融機関・支援機関に「候補の棚卸し」を依頼する

自社だけで探すのが難しい場合、取引銀行、よろず支援拠点、中小企業支援センター、認定支援機関などに「AI導入を考えている。使える制度を棚卸ししたい」と相談するのが早いです。制度の最新動向や、地域特有の公募を把握していることがあります。なお、外部支援者が関与する場合は、申請代行の可否や、成果報酬の契約条件を事前に確認してください（制度により制限がある場合があります）。

ここまでで候補が数件出てきたら、次は「その制度が本当にAI導入に使えるか」を要件で絞ります。次章で、判断の軸をテンプレ化します。

AI導入で使える制度かを見極めるチェックリスト（要件・対象経費）

制度選定で失敗しやすいのが、「AI開発費が全部対象になると思った」「クラウド利用料が対象外だった」「外注費の割合制限に引っかかった」など、対象経費と要件の見落としです。公募要領を読むときは、次の観点でチェックすると精度が上がります。“自社のやりたいこと”を、制度の言葉に翻訳するイメージです。

• 対象者：中小企業要件、業種制限、地域要件（本店所在地など）、グループ会社の扱い
• 目的要件：生産性向上、賃上げ、DX推進、カーボンニュートラル、人手不足対策等。AI導入の目的をここに合わせて説明できるか
• 対象経費：ソフトウェア、クラウド利用料、機器、外注費、データ整備、コンサル費、セキュリティ、教育費など。対象外（PC購入不可等）も必ず確認
• 補助率・上限：自己負担額と、キャッシュフロー（精算払いのタイミング）
• 実施期間：交付決定前に契約・発注していないか（フライング発注がNGのことが多い）
• 成果報告：導入後に何を報告するか（稼働証跡、効果測定、賃上げ、売上など）
• 加点要素：セキュリティ、事業継続、賃上げ、地域貢献、脱炭素など

AI導入の中でも、対象になりやすい典型パターンを業務シーンで言い換えると、次のようになります。

• 問い合わせ対応：社内ヘルプデスクの一次回答を自動化（チャットボット、FAQ検索、ナレッジ整備）
• 紙・PDF処理：請求書・注文書の読み取り（OCR）＋仕訳/転記の自動化（RPA、ワークフロー）
• 営業・マーケ：顧客データの統合、需要予測、提案文作成支援、案件スコアリング
• 製造・保全：画像検査、異常検知、予兆保全、作業標準書の検索性向上

ただし、「生成AIを使って文章作成」だけだと、費用対効果の説明が弱くなりがちです。そこで重要なのが、“AIを使う”ではなく“業務のどの工程が何％短縮されるか”を言語化すること。例えば「月末の請求書処理に延べ80時間→40時間へ」「問い合わせの一次対応を30%削減」など、定量の仮説を置くと、事業計画の説得力が上がり、採択後の効果報告も楽になります。

申請までの進め方：企画→見積→計画書→申請の実務フロー

申請作業は「書類を埋める」より、「AI導入プロジェクトを成立させる」工程です。特に情シスや管理部門は、現場ヒアリング・セキュリティ・契約・稟議が絡むため、最短でも4〜8週間は見ておくのが安全です。ここでは、抜け漏れが起きにくい順番で進め方をまとめます。

1. 課題の特定：どの業務を、どの指標で改善するか（時間、コスト、品質、リードタイム、ミス率）を決める
2. 対象業務の棚卸し：現状フロー、入力データ、担当部署、例外処理（イレギュラー）を洗い出す
3. 解決策の選択：既製ツール導入か、カスタム開発か、段階導入かを決める
4. 概算見積とスコープ確定：対象経費に合う形で、見積の内訳（ライセンス、初期設定、開発、保守、教育）を揃える
5. 事業計画書の作成：背景、目的、実施内容、体制、スケジュール、リスク、効果を整合させる
6. 申請・添付資料：必要書類（登記、決算、賃上げ計画等）を揃え、期限前に提出

非エンジニアの方がつまずきやすいのが「スコープ確定」です。AI導入は“できること”が広いため、見積がブレます。そこで、最初は「対象部署」「対象データ」「出力の形式」「人が確認するポイント」を決めてください。例えば、問い合わせ対応なら「対象は社内IT問い合わせのみ」「一次回答はFAQ候補提示まで、最終回答は担当者が確定」「ログを残して改善」といった具合です。これで、導入後の運用も現実的になります。

もう一つのポイントは、セキュリティと法務です。生成AIやクラウドを使う場合、社内規程や顧客情報の扱いがネックになります。申請前に最低限、次を確認しておくと後戻りが減ります。

• 入力データ：個人情報・機密情報を投入するか。マスキングや匿名化が必要か
• 保管場所：ログ・学習データの保存、アクセス権、監査対応
• 契約：委託先の再委託、データ利用範囲、著作権・成果物の帰属

申請書は「できるだけAIっぽい言葉」で飾るより、業務プロセスに根ざした説明が評価されます。特に「現状の問題→原因→解決策→効果→実現可能性（体制・スケジュール）」の筋が通っているかが重要です。

採択後に失敗しないための運用・監査・効果測定（よくある落とし穴）

採択はゴールではなくスタートです。実務で多い失敗は「交付決定前に発注してしまった」「証憑が揃わない」「計画から仕様が変わって対象外経費になった」「効果報告の数字が取れない」です。ここでは、AI導入を補助金・助成金で進める際に、最低限押さえる運用の型を紹介します。

スケジュールと手続きの“絶対ルール”を先に共有

制度によって異なりますが、共通して重要なのは交付決定前の契約・発注・支払いがNGになりやすい点です。現場が先走ると、良い取り組みでも不支給になることがあります。社内には「いつから何ができるか」を1枚にまとめて共有し、稟議の起票日・発注日・検収日・支払日をコントロールしましょう。

証憑（エビデンス）を“最初から”集める

精算の段階で慌てるケースが多いです。見積書、契約書、請求書、支払証明、納品書、検収書、作業報告、画面キャプチャ、ログなど、必要になり得る証憑をフォルダ構成まで決めて保存します。AI導入では「導入した事実」だけでなく、「業務で使っている証跡」が求められることもあるため、運用開始後のログ取得（問い合わせ件数、処理時間、利用率など）も計画に入れてください。

効果測定は“現場の記録負担”を増やさない

効果測定が難しいのは、導入前のベースラインがないからです。そこで、導入前に2週間だけで良いので「作業時間」「件数」「差し戻し数」などを簡易に記録し、導入後と比較できる状態にします。ポイントは、現場に新しい日報を強制するのではなく、既存のシステムログや、問い合わせ管理、ワークフローの処理履歴など、自然に残るデータを使うことです。

“部分最適のAI”にならないために、業務とデータを整える

AI導入がうまくいかない原因の多くは、AIそのものではなく「入力データが散らばっている」「例外処理が多すぎる」「担当者の暗黙知が仕様化されていない」ことです。例えば、FAQが整備されていない状態でチャットボットを入れても、回答精度は上がりません。まずはナレッジの整備や、業務ルールの明文化を進め、AIはその上に載せると成功率が上がります。AI導入は“業務設計プロジェクト”だと捉えるのが近道です。

ソフィエイトが支援できること：AI導入を「申請しやすい形」に落とし込む

補助金・助成金を活用したAI導入では、「制度の要件に合う投資」になっていることと、「実装・運用・報告まで回る計画」になっていることの両方が求められます。現場としては、チャットボット、OCR、社内検索、データ分析、需要予測など、やりたいことが先に立ちますが、申請では目的→手段→体制→証憑→効果が一貫している必要があります。

株式会社ソフィエイトでは、非エンジニアの方でも進めやすいように、業務ヒアリングから「何をAIに任せ、どこを人が判断するか」を整理し、セキュリティや運用も含めて導入計画に落とし込みます。既製ツールで足りるのか、カスタム開発が必要なのか、PoC（小さく検証）から入るべきかといった判断も、費用対効果と運用負荷の観点で一緒に検討可能です。

特に、情シス・管理部門の方が抱えがちな「社内調整」「稟議」「ログ管理」「運用設計」を、後工程ではなく最初から設計に入れることで、採択後の手戻りを減らしやすくなります。“申請のためのAI導入”ではなく、“使われ続けるAI導入”を前提に計画することが、結果的に最短ルートになります。

まとめ

AI導入に使える補助金・助成金は、「AIという言葉」で探すより、生産性向上・省力化・DX・人手不足対策といった制度の目的に合わせて探す方が、候補を短時間で絞れます。探し方は、国の公募（公式要領）と自治体・支援機関の制度を並行し、見つけたら対象者・対象経費・実施期間・報告要件をチェックして現実的な計画に落とし込みましょう。

申請は書類作成ではなくプロジェクト設計です。課題の定義、業務の棚卸し、スコープ確定、見積内訳、セキュリティ・契約、効果測定の仕組みまで、最初に整えるほど採択後の失敗が減ります。自社だけで難しい場合は、支援機関への相談や、開発・運用まで見据えたパートナー選定を行い、“使われ続けるAI導入”として実行できる形にしていきましょう。