「AIを導入したいが、何から手をつければ良いのか分からない」——AI技術が日々進化する一方で、リソースや専門知識が限られる従業員30〜300名規模の中堅企業・中小企業は、こうした悩みを抱えがちです。2026年6月29日、リコーとライズ・コンサルティング・グループは、AI活用の構想策定から実装、定着までを一貫して支援する新会社を共同で設立したと発表しました。
本記事では、この新会社設立の背景と、業種別の具体的な活用シーン、中堅企業が明日から着手できる次のアクションを整理します。
新会社設立の背景
Q. 新会社は何をする会社？
A. リコーとライズ・コンサルティング・グループが共同出資（リコー80%・ライズ・コンサルティング・グループ20%）で設立した会社で、AI活用の構想から実装・定着までを一貫して支援します。
リコーグループの公式発表によると、両社は2026年3月3日に基本合意を発表し、約4カ月の準備期間を経て2026年6月29日に正式設立に至りました。事業開始は2026年7月を予定しています。
AI技術そのものは、特定の業務を自動化したり、大量のデータから知見を抽出したりする点で大きな可能性を秘めています。しかし、そのポテンシャルを引き出すには、既存の業務プロセスや組織文化を深く理解したうえで、AIをカスタマイズし組織全体で活用していく視点が欠かせません。多くの企業が直面するのは、AI導入の「入口」（自社の課題にどんなAIが最適か見極める構想力）と「出口」（導入したAIを現場で活用し成果を出す定着力）の両方が不足しているという課題です。
この新会社は、リコーグループの顧客基盤・AI基盤技術と、ライズ・コンサルティング・グループの戦略立案から実装・活用までの実行力を組み合わせ、構想段階から実装、運用、定着、効果測定までを一貫して支援する体制を敷いています。専門人材の確保が難しい中堅企業にとって、価値のあるアプローチといえます。
業種別の具体的な活用シーン
Q. 業種によって活用シーンはどう変わる？
A. 建設業は設計図書の解析による見積もり高度化、製造業は生産ラインの最適化と品質管理の自動化、士業は契約書レビューや判例検索の効率化に活用余地があります。
建設業：設計図書のAI解析による見積もり・工程管理の高度化
建設業界では、設計図書や仕様書などの膨大な文書から必要な情報を抽出し、見積もりや工程計画に反映させる作業に多大な時間と労力を費やしています。複雑な構造物や特殊な工法の場合、負担は増大し、ヒューマンエラーのリスクも伴います。
AIを活用した設計図書の解析システムを構想段階から導入すれば、過去のプロジェクトデータと組み合わせて類似案件の見積もりを迅速かつ高精度に作成したり、リスクの高い部分を事前に特定し工程計画に反映したりすることが可能になります。従業員50名の建設会社でも、見積もり作成時間の短縮が見込めます。
製造業：生産ラインの最適化と品質管理の自動化
製造業における生産ラインの効率化や品質管理は、企業の競争力を左右する重要な要素です。熟練作業員の不足や、検査工程における人為的ミスの発生は、生産性低下やコスト増加に直結します。
AIを活用した画像認識による製品の自動検査システムや、生産データから異常を予兆検知するAIモデルの構築により、不良品の早期発見や生産設備の故障予知が可能になります。従業員200名の製造現場では、検査工程だけで月30時間前後の削減効果が見込めるケースもあります。
士業（弁護士・会計士など）：契約書レビューや判例・法規検索の効率化
士業の世界では、契約書レビュー、判例や法規の検索、書類作成といった業務が日常的に発生し、高度な専門知識と時間を要します。自然言語処理AIを活用した契約書レビューの自動化や、膨大な判例データベースから関連情報を迅速に抽出するシステムの導入により、リーガルチェック時間の短縮、調査業務の効率化、クライアントへの付加価値向上につながります。
- 建設業：設計図書の自動レビュー・見積もり作成時間の短縮
- 建設業：BIM/CIMデータの整合性チェック支援
- 製造業：検査工程の自動化・異常予兆検知による品質安定化
- 製造業：生産設備の故障予知による稼働率向上
- 士業：契約書レビュー・判例検索の自動化による調査時間の短縮
- 士業：定型書類作成の自動化によるクライアント対応の高付加価値化
中堅企業が取るべき次のアクション
Q. 何から始めればいい？
A. 自社の経営課題と業務プロセスの棚卸しから始め、特定の部署や業務に絞ったPoC（概念実証）でスモールスタートするのが着実です。
リコーとライズ・コンサルティング・グループのような一貫支援サービスの登場は、中堅企業にとってAI導入の好機です。まず行うべきは、自社の経営課題と業務プロセスの棚卸しです。「人手不足を解消したい業務は何か」「コスト削減余地のある作業はどこか」「顧客満足度向上につながるAI活用は何か」といった具体的な問いから始めましょう。
次に、いきなり大規模なプロジェクトを始めるのではなく、まずは特定の部署や業務に絞ったPoC（概念実証）からスモールスタートすることが賢明です。成功事例を1業務で積み重ねたうえで、半年〜1年かけて全社的なAI導入へとつなげていく進め方が現実的です。
自社に落とし込む3ステップ
- 自社の業務プロセスを棚卸しし、対応時間が長い・ミスが起きやすい業務を可視化する
- 最も効果が見込める1業務に絞り、1〜2ヶ月のPoCで効果を数字で検証する
- 効果が確認できた業務から順次対象を拡大し、半年〜1年で複数業務への展開を目指す
- 社内のAIリテラシー教育を並行して進め、現場が使いこなせる体制を整える
よくある質問
リコーAIコンサルティングの設立と中堅企業のAI導入について、よく寄せられる質問にお答えします。
Q. リコーAIコンサルティングとはどんな会社ですか？
A. リコーとライズ・コンサルティング・グループが共同出資して2026年6月29日に設立した会社です。出資比率はリコー80%、ライズ・コンサルティング・グループ20%で、AI活用の構想策定から実装・定着までを一貫して支援します。
Q. 既存のAI導入支援サービスと何が違うのですか？
A. 多くの企業が直面する「構想段階の見極め」と「導入後の現場定着」の両方を、1社で一貫して支援する点が特徴です。技術提供のみ、または部分的なコンサルティングのみで終わらない設計になっています。
Q. 中堅企業でも相談できますか？
A. リコーグループの顧客基盤には中堅企業も多く含まれており、専門人材の確保が難しい中堅企業こそ外部の伴走型支援の価値が大きいとされています。事業開始は2026年7月を予定しています。
Q. AI導入の第一歩として何から始めればよいですか？
A. 自社の経営課題と業務プロセスの棚卸しから始めます。人手不足を解消したい業務、コスト削減余地のある作業を具体的に洗い出したうえで、小規模なPoC（概念実証）から着手するのが着実です。
まとめ
☑ リコーとライズ・コンサルティング・グループが2026年6月29日に共同出資会社を設立
☑ AI活用の構想策定から実装・定着までを一貫して支援する体制
☑ 建設・製造・士業それぞれで応用できる活用シーンがある
☑ 中堅企業もまず1業務でのPoCから着実に始められる
更新日: 2026年7月（出典: リコー公式プレスリリース、2026年6月29日公開）
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※本記事は公開情報をもとにした一般的な情報提供を目的としています。
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