中小企業の生成AI 実装事例
ライブメトリクス

1. なぜ活動量を公開するのか

「中小企業の生成 AI 導入」は、まだ多くがコンサル提案書の中の話に留まっています。実際にどのくらい AI が業務で動いているのか、経営にどう効いているのか——その実例がほとんど世に出ていません。

株式会社Koinobori（社員 5 人）は、代表である杉﨑が自分の手で生成 AI を業務に組み込み、毎日運用しています。その活動量をライブで開示することで、AI 導入を検討する中小企業オーナーが「うちでも実現可能だ」と判断できる具体的な参照点になることを目指しています。

2. 計測している指標

3. システム構成（概要）

• ハードウェア: Mac mini 1 台（自社内設置）
• ローカル LLM: Ollama / MLX 経由で複数モデルを稼働（社外 API 不要）
• 常駐 AI bot: 5 体（業務質問対応・RAG 検索・自動化処理）
• 対話型 AI: Claude / ChatGPT などクラウド AI を経営者自身が業務設計・コラム執筆に活用
• データ管理: SQLite + Google Sheets 双方向同期

4. このダッシュボードでわかること

1. AI 導入の実態スケール: 「人月換算」で可視化することで、社内人材の何人分の補完になっているかを直感的に把握
2. 持続性: 一過性のプロジェクトではなく、毎日のオペレーションに溶け込んでいる証跡
3. 透明性: 数値の根拠（計算ロジック）も公開し、過大主張を防ぐ

5. 詳しい運用記録は？

具体的な失敗と工夫の記録は、経営者コラムで公開しています。

• なぜ私たちはローカル LLM を導入したのか（2026 年 3 月）
• ローカル LLM × Salesforce で案件登録を 10 分→5 秒に
• タスク管理を「雑な初版」で 1 日で立ち上げた話
• 「読まれない AI レポート」を作りかけて、止めた話

6. 同じ仕組みを社内で作りたい方へ

「うちでも生成 AI を業務に組み込みたい」「Mac mini ベースで完結する AI 運用に興味がある」「読まれない AI を作らないための設計を学びたい」——そんな経営者の方には、設計から構築・運用まで伴走しています。

👉 AI 導入サポートサービス — 中小企業向け、設計から構築・運用まで
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※ データ更新: 毎日自動（2026-05-27 最終更新）/ 計算ロジック: 対話型 AI セッション枠の使用率 + 常駐 bot の稼働時間（控えめに 10% の稼働率で見積もり）の合算を、176 時間 = 1 人月で換算