2日間で14名全員が形にした、磐田市「AXアーキテクト育成」実証プログラム

2026年8月25日と26日の2日間、磐田商工会議所で「AXアーキテクト育成 実証プログラム」が行われた。静岡県磐田市とAlphaDriveによる実証で、地域企業と市職員あわせて14名が参加している。実施はAlphaDrive REGIONの地域AX事業だが、設計原理はAX for Revenueのものをそのまま用いた。

本記事は現場のルポではない。AX for Revenueの方法論が、大企業ではなく地域の中小企業と行政の業務で機能したのかを検証した記録である。実施の詳細は AlphaDrive REGIONが公開しているレポート に詳しい。

何を検証したのか

このプログラムで使った設計原理は4つある。業務を3つの領域に分ける3領域モデル。人間の側にしかない情報をAIに注入するPI（Primal Intelligence）。テーマ選定の判定に使う100倍のゲート。そして完成品を先に作って放つFull-Product Launch。

いずれもAX for Revenueが大企業の事業開発を前提に組み立てたものである。従業員数十人から数百人の地域企業と、行政の窓口業務でも同じように働くのか。それが今回の検証点だった。

3領域モデルは、中小企業の業務でも線が引けたか

引けた。むしろ大企業より境界が明瞭だった。

初日、参加各社は自社の業務を棚卸しし、AX Area・Human Area・DX Areaに割り振っている。調査と分析、提案書や見積の作成、図面や写真の処理、デザイン制作がAX Area。顧客との関係構築、経営会議での合意形成、利害調整がHuman Area。

大企業では、同じ業務が部署をまたいで分割されているため、どこまでが誰の仕事かを確定させる作業に時間がかかる。従業員数十人規模の企業では、一人が業務の全体を持っていることが多い。だから線を引く判断が速い。

行政の窓口業務も同様だった。市職員6名が参加しており、交付金申請の支援や相談対応といった業務が具体名で挙がっている。

100倍のゲートは、判定基準として使えたか

使えた。しかも、大企業での適用とは違う役割で働いた。

初日の午後、各社は「100倍のテーマ」を一つに絞る作業を行っている。1.5倍では人が少し楽になるだけで、今のやり方はそのまま続く。100倍になると今のやり方が成立しなくなり、変えざるを得なくなる。見積が3日から30分になれば、営業のかけ方も受ける案件の種類も変わる。前者を改善、後者を非連続と呼び分けた。

テーマ選びのルールは2つだけ置いた。効率化でも収益進化でも問わず、ゲートは100倍かどうかの一本にする。そして、現実的な改善より、届きそうなほうを選ぶ。

判定は人が行う。AIは各社の事情を知らないので、手が止まったときの相談相手としては有効でも、出てきた答えをそのまま候補にはしない。ここがPIの働く場所である。

2日間で、14名全員が形にした

終了時点で、参加者全員が自社の業務を対象にしたものを一つ形にしている。共有会に並んだのは、コーポレートサイト、業務アプリ、報告資料、交付金申請の支援システム。全員が違うアプローチで、それぞれ形のあるものを持って戻ってきた。

Full-Product Launchが成立するかどうかは、完成品の製造コストが十分に低いかにかかっている。日本語で書ければ数十分でソフトウェアが完成する状態になったことで、地域企業の一担当者でも完成品に手が届いた。

講義の場では、建設会社向けの耐震補強シミュレーターを指示文1本から、磐田市のホームページを読み込ませた市民向けの「引越し手続きナビ」を3分で作って見せている。意味合いは速さそのものより手前にある。打ち手にはコストがかかるので、これまではどれをやるかを選ぶ必要があった。そのコストが崩れると、全部の打ち手を試せる。

首長が、参加者として手を動かした

草地博昭市長は、視察や挨拶ではなく、2日間を通して参加者としてプログラムに加わった。講義を聞き、ワークに手を動かし、自身でAIを操作してアプリケーションを一つ作り上げている。

共有会で発表したのは「災害対策本部シナリオシステム」。首長は災害が起きたとき、自分がどこにいようと対応しなければならない。その前提に立った、首長のための災害対応シミュレーターである。

AI活用の方針を掲げる自治体は増えたが、方針を語る側が同じ課題を同じ時間だけ手で試した例は多くない。地域の企業と行政が同じ場で、同じ物差しで手を動かした。この構図そのものが、今回の実証で確認できたことのひとつだった。

大企業での適用と、何が違ったか

AX for Revenue は、大企業の素材メーカーの新規事業開発部門に対しても同じ設計原理で研修を実施している。大企業・素材・BtoB という条件で、磐田とはほぼ対極にある。同じ原理でも、価値の現れ方が異なった。

Full-Product Launchにおける「Product」の定義が異なった。 磐田では、動くソフトウェアを数十分で作って放つ形になった。素材メーカーでは、まだ存在しない素材について「そのサービスがすでにあるかのような紙」を作り、顧客にぶつける形になった。素材は物理的な製造が伴うため、完成品をそのまま作ることができない。完成品の製造コストが崩れた領域と、崩れていない領域で、同じ原理が逆向きに現れる。

取り扱える情報の感度が違った。 大企業では、センシティブなコーポレート情報や技術情報を気軽にAIに投入して活用できない。そのためのデータ基盤はまだまだ未整備であり、そもそも基盤を作らないとデータを取り扱えない。中小企業の経営者や経営企画部門は、自社のデータを自らの判断で適切なレベルでAIで取り扱うことがすぐにできていた。決裁者が責任を持てるデータの範囲が広ければ、AI活用の深度はいっきに深くなる。

次に何が起きるか

終了後のアンケートでは、全日程に参加した13名の総合満足度が5点満点で4.92だった。数値以上に目を引いたのは、回答した14名全員が翌日以降にやることを具体的な業務名で挙げていたことである。交付金申請支援システムの開発、コーポレートサイトの刷新、相談カルテの効率化、社外に払っているサービスの内製化。

要望も出た。実践量をもっと増やしたい。他社の活用事例を見たい。テーマを絞って深く掘りたい。いずれも「足りなかった」ではなく「続きをやりたい」という形をしている。

参加企業のうち1社とは、2026年9月から11月まで3か月の伴走支援に入り、12月11日に磐田市役所で報告会を開く。2日間でできたのは、道具を手にして一つ形にしたところまでである。 事業と組織が実際に変わったかどうかは、この伴走の結果として12月に出る。本事例の続きは、そこで記録する。