デジタル化・AI導入補助金

製造業AI導入で使える補助金5制度比較2026

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製造業AI導入で使える補助金5制度比較2026

この記事の結論

製造業のAI導入で使える主要5制度（ものづくり・デジタル化AI導入・省力化・新事業進出・中堅企業向け）を、画像検査/予知保全/需要予測/MES連携の用途別に比較。最適マッチングを公式情報ベースで解説。

「AI画像検査の導入を検討しているが、ものづくり補助金とIT導入補助金、どちらが向いているのか」「予知保全システムは省力化投資補助金で通るのか、それとも事業再構築の後継制度か」——AI導入を検討する製造業の経営者・現場責任者から、補助金選びについてこうした相談を毎週のように受けます。

製造業のAI導入で使える主要補助金は、2026年度時点でおおむね5つの系統に整理できます。ものづくり補助金、デジタル化・AI導入補助金（IT導入補助金の流れを汲む類型）、中小企業省力化投資補助金、新事業進出補助金（事業再構築補助金の後継）、そして中堅企業向けの大規模成長投資補助金です。それぞれ補助率・上限・対象経費・審査の重点が異なり、「AI導入」という同じ目的でも、どの制度を選ぶかで採択可能性と自己負担額が大きく変わります。

本記事では、製造業のAI活用シナリオを「画像検査」「予知保全」「需要予測」「MES連携・データ統合」の4類型に整理したうえで、それぞれに最も親和性の高い補助金制度を、公式情報（中小企業庁、各補助金事務局、jGrants）に基づいて比較します。制度の詳細は必ず公式公募要領で確認してください。また、補助金の採択は審査員の総合判断によるもので、本記事はあくまで制度比較・準備の指針です。

製造業のAI導入で使える主要5制度の全体像

はじめに5制度の位置づけを俯瞰します。ここを押さえておくと、後段の比較が立体的に読めます。

制度名 主な狙い AI活用との相性 補助上限の規模感
ものづくり補助金（第20次想定） 革新的な製品・サービス開発、生産プロセス改善 ◎ 機械設備+AIシステムの一体導入に強い 枠により750万〜数千万円
デジタル化・AI導入補助金（IT導入補助金系） 業務効率化のためのソフトウェア導入 ◎ SaaS型のAIツール・既製AIサービス 類型により〜450万円程度
中小企業省力化投資補助金（一般型） 人手不足解消のための自動化・省力化 ○ 自動化機器とAI制御の組み合わせ 従業員規模により〜1,500万円程度
新事業進出補助金（事業再構築後継） 新分野展開・事業転換 ○ AIを軸にした新事業立ち上げ 枠により最大数千万〜億円規模
中堅企業向け大規模成長投資補助金 中堅・準大手の成長投資 △〜○ AI・自動化を含む大型投資 最大50億円規模

※ 上記は2026年度時点の概観です。正確な補助率・上限額・対象要件・公募回ごとの変更点は、各制度の最新公募要領で必ずご確認ください。

ここで重要なのは「AI導入＝IT導入補助金」と短絡しないことです。製造業のAI導入は、純粋なソフトウェア導入で完結するケースは実は少数派で、検査装置・センサー・PLC・ロボット・MESといった設備・周辺機器とセットになる場合が多い。すると、機械装置を補助対象に含むものづくり補助金や省力化投資補助金のほうが、補助対象経費の構造として相性が良いことが珍しくありません。

制度1：ものづくり補助金——「AI＋機械設備」の一体導入の本命

正式名称は「ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金」。製造業のAI導入で最も使われている制度の1つで、2026年度は第20次の公募が想定されています。

ものづくり補助金がAI導入向きである3つの理由

第一に、補助対象経費に機械装置・システム構築費が中核として含まれている点です。AI画像検査装置、AIによる外観検査ライン、予知保全用のセンサー＋エッジAIサーバーといった「ハードウェア＋AIソフトウェアの一体構成」を、補助対象として申請しやすい設計になっています。

第二に、補助対象経費が比較的広いことです。クラウドサービス利用費、専門家経費（AI実装支援のコンサル費用など）、外注費、技術導入費といった、AI導入で必然的に発生する周辺コストも申請可能なケースがあります（枠と類型によって範囲が変わるため、必ず公募要領で確認）。

第三に、革新性・生産性向上を評価する審査基準と、AI導入の事業計画が噛み合いやすい点です。「不良品検出率を従来比XX%改善」「段取り時間をYY%短縮」「品質検査の属人化を解消し標準化」といった、定量的に語りやすいテーマがAI活用と相性が良い。

AI活用シナリオ別の親和性

  • AI画像検査：◎ 画像取得カメラ・照明・検査PC・AIモデル・PLC連携まで一体で申請しやすい
  • 予知保全：◎ 振動・温度センサー＋エッジAIゲートウェイ＋クラウド分析基盤の構成と相性がいい
  • 需要予測：○ ただし純粋にソフトのみの場合は他制度のほうが向くケースも
  • MES連携・データ統合：◎ システム構築費としての位置づけが明確

申請で見落としやすい論点

正直に言うと、ものづくり補助金は審査が厳しい部類に入ります。提出書類のなかで特に手を抜けないのが事業計画書で、「なぜそのAI技術を選んだか」「導入後の生産性向上をどう測るか」「投資回収の見通し」を、説得力のあるロジックで書く必要があります。「とりあえずAIを入れたら効率が上がるはず」というレベルでは通りにくい。

もう1つの落とし穴は、補助金の対象になる経費とならない経費の線引きです。たとえばPC本体・汎用OS・タブレット端末といった「事業全般に使えてしまうハードウェア」は、対象外もしくは厳しい扱いになる傾向があります。AI推論専用サーバーのように用途が限定されたものは対象になりやすい。この区別は公募要領を読み込まないと判断を誤りやすいポイントです。

関連する補助金ナビ記事

ものづくり補助金 第20次｜AI設備導入の対象経費を完全ガイドで、対象経費の判定とAI設備別の申請ポイントを詳しく解説しています。

制度2：デジタル化・AI導入補助金——SaaS型AIツール導入のスタンダード

IT導入補助金の流れを汲む類型で、2026年度は「デジタル化・AI導入補助金」として、AI活用を意識した枠が用意されています（呼称・類型構成は公募回ごとに変わるため、最新公募要領を必ず確認してください）。製造業のなかでも、間接部門・営業・在庫管理・原価管理といった業務系SaaSにAIを組み込むケースで主役になります。

この制度が向いているケース

典型的なフィット例は、需要予測SaaSの導入、生成AIを組み込んだナレッジ管理ツール、AI議事録ツール、AI-OCRによる伝票・図面処理、SFA/CRMとAI予測のセット、品質クレーム対応のAIアシスタント、といったSaaS主体の構成です。年額のサブスクリプション利用料が補助対象になる点が大きな特徴で、初期費用が小さく月額型のAIサービスを、複数年分まとめて申請できるケースが多い（最大利用期間は類型により異なる）。

もう1つの特徴が、IT導入支援事業者を介して申請する仕組みです。ベンダーがIT導入支援事業者として事前登録されていることが申請の前提になるため、ツールを選ぶ前に「そのベンダーは支援事業者登録があるか」を必ず確認しましょう。登録のないAIサービスは、どれだけ自社にフィットしていても本制度では対象外になります。

AI活用シナリオ別の親和性

  • AI画像検査：△ ハード込みの場合はものづくり補助金のほうが向く
  • 予知保全：△ センサー込みなら他制度、純粋なクラウド分析サービスならフィット
  • 需要予測：◎ SaaS型の需要予測ツールとの相性が最も良い
  • MES連携・データ統合：○ クラウド型のデータ基盤（CDP・DWHなど）導入で活用可能

製造業がよくつまずくポイント

製造業のAI導入で本制度がフィットしないケースを先に押さえておくと、ミスマッチを避けられます。具体的には、「カメラ・センサー・サーバーといったハードウェアが主体」「現場ライン側のPLC・ロボット制御まで含む」「自社開発のAIモデルを実装したい」といったテーマは、本制度ではなくものづくり補助金や省力化投資補助金のほうが向きます。

逆に言うと、本制度は「業務系・間接部門系」「既製のAIツール導入」「クラウド／SaaS中心」というキーワードで判断するとミスマッチを減らせます。製造現場のAIと、本社・管理部門のAIは、別の補助金を組み合わせるという発想が現実的です。

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申請スケジュールと類型別の対象範囲はデジタル化・AI導入補助金2026年第2回｜6月15日締切の完全ガイドにまとめています。

制度3：中小企業省力化投資補助金——人手不足×AI×自動化の交差点

2024年度から運用が始まり、2026年度も継続している比較的新しい制度です。「カタログ型」と「一般型」があり、AI関連で本格的に使うのは一般型のほうです。

制度の核心：「省力化」が評価軸の中心

本制度の特徴は、補助金の評価軸が「省力化＝省人化・省力化につながる投資か」に絞り込まれている点です。ものづくり補助金が「革新性・生産性向上」を広く評価するのに対し、省力化投資補助金は「人手不足の解消」を強く意識しています。

そのため、AI関連でも以下のような構成が通りやすい：

  • AI画像検査の導入で目視検査担当者を削減（または別工程に再配置）
  • AI-OCRで伝票入力業務を自動化
  • AIによる自動段取り替えで設定作業を効率化
  • 協働ロボット＋AI制御による組立・梱包の自動化
  • AI予測による発注業務の自動化（在庫管理人員の削減）

カタログ型と一般型の使い分け

カタログ型は事務局が事前登録した製品から選ぶ「メニュー方式」で、申請の負荷が一般型より軽い反面、登録製品の範囲が限定されます。AI活用の構成を自社の業務に合わせてカスタマイズしたい場合は、一般型を選ぶことになります。一般型のほうが対象経費の幅は広いですが、事業計画書の作りこみは必須です。

正直なところ、ピュアな「AI＋既製パッケージ」で済むなら、カタログ型のほうがコスパは良いことが多い。一方で「AIモデルを自社業務に合わせてチューニングする」「複数システムをつなぐ」といったカスタム要素が強くなると、一般型でないと対応できません。

AI活用シナリオ別の親和性

  • AI画像検査：◎ 検査員の人手不足解消ストーリーと噛み合う
  • 予知保全：○ 保全担当の負荷軽減・夜間無人化の文脈で
  • 需要予測：○ 発注業務の自動化と組み合わせると評価されやすい
  • MES連携・データ統合：△ 単独より「省力化機器との一体導入」のほうがフィットする

申請準備の前に

本制度を検討するなら、まず省力化投資補助金 一般型 第7回｜AI機器申請の事前準備チェックリストで、申請までの段取りを確認することをおすすめします。「省人化の根拠を数字で示せるか」が採択可否を大きく左右します。

制度4：新事業進出補助金——AIを軸にした新規事業立ち上げ向け

事業再構築補助金の後継として整理が進んでいる制度です。コロナ禍で運用された事業再構築補助金は2024年度で大きく転換し、2025年度以降は「新事業進出補助金」のような形で、新分野展開・業態転換・事業再編に主眼を置いた制度設計になっています。

製造業のどんなテーマがフィットするか

AI関連で本制度を活用するなら、たとえば次のようなテーマが想定されます：

  • 従来の受託加工事業に加え、AIによる需要予測や設計支援を組み合わせた付加価値型の新サービスを展開する
  • 製造業から派生したAI活用のソフトウェア事業を新たに立ち上げる
  • 自社の検査ノウハウをAIモデル化し、外販可能な検査サービスとして事業化する
  • AI×IoTのデータをもとに、既存顧客に対する保守・メンテナンスのサブスク事業を新設する

本制度の強みは、補助上限が大きいことです。枠と類型によっては数千万円〜1億円超のスケールでの投資をカバーできるため、AIを軸にした新規事業の立ち上げで、ハード・ソフト・人件費・販促費まで含めた大型投資を計画できます。

注意点：本業の延長線上では使えない

「既存ラインのAI画像検査の高度化」や「現行の在庫管理にAIを足す」といった、既存事業の改善・効率化が主目的のテーマは、本制度では原則として対象外です。新分野・新業態・新市場への展開が要件であり、ここを誤解すると申請書段階で論点がずれて落ちます。

採択は審査員の総合判断であり、「新規性」「事業性」「実現可能性」「波及効果」のバランスが評価されます。AI実装そのもののすごさよりも、「AIを使って何を新しく始めるのか」というビジネスストーリーが見られる点を意識する必要があります。

AI活用シナリオ別の親和性

  • AI画像検査：△ 自社既存事業の改善目的だと対象外。検査サービスとしての外販なら○
  • 予知保全：△ 同上。保守サブスク事業として新たに立ち上げる構図なら○
  • 需要予測：○ 既存顧客向けの予測サービスを新事業化する場合
  • MES連携・データ統合：△ 既存業務の改善は対象外、外販プラットフォーム化は○

制度5：中堅企業向け大規模成長投資補助金——準大手・中堅の大型AI投資

2024年度から本格運用が始まった、いわゆる「中堅企業」を対象とする補助金です。中小企業の範囲を超えるが、いわゆる大企業には該当しない規模感の企業を対象に、大規模な成長投資を支援するスキームです。

規模感と対象

本制度の特徴は補助上限の大きさです。最大で50億円規模の補助が想定されており、中堅企業が複数工場にまたがってAI・自動化・スマートファクトリー化を一気に進めるようなプロジェクトを射程に入れています。

対象企業の要件は他制度と異なり、「中小企業ではない中堅企業」が中心となるため、まず自社が対象に該当するかを公募要領で必ず確認してください。中小企業基本法の中小企業に該当する場合は、原則として本制度ではなくものづくり補助金・省力化投資補助金などを検討することになります。

製造業での想定される使い方

  • 複数工場のスマートファクトリー化を一括で推進（AI画像検査＋MES＋予知保全＋設備IoTを束ねる構成）
  • 新工場の立ち上げに合わせ、最初からAI前提のライン設計を行う
  • 研究開発部門と現場のデータ統合プラットフォームを全社横断で構築する
  • サプライチェーン全体の需要予測・生産計画最適化を、関連会社含めて統合する

申請で問われるもの

大規模投資への補助である分、審査では「投資効果の波及性」「地域・産業全体への貢献」「将来の競争力強化」がより強く問われます。中小企業向け補助金と比べると、投資計画・財務見通し・経営戦略との整合性をかなり厳密に求められると考えてください。総じて、AI導入というよりは「AIを含む経営戦略全体」を評価される制度と捉えるのが実態に近い。

AI活用シナリオ別の親和性

  • AI画像検査：○ 複数工場横展開なら本領発揮
  • 予知保全：○ 設備IoTと統合した大型投資で
  • 需要予測：○ サプライチェーン全体の最適化として
  • MES連携・データ統合：◎ 全社データ基盤の整備こそ本制度の主戦場

用途別の最適マッチング——AI活用シナリオから補助金を逆引きする

ここまでの制度別の整理を、製造業のAI活用シナリオから逆引きする形で整理します。読者の関心は「自社のテーマに対してどの補助金が向いているか」のはずなので、用途ベースでの推奨を示します。

用途1：AI画像検査（外観検査・寸法測定・キズ検出）

製造業のAI導入で最もポピュラーな領域です。カメラ・照明・検査PC・AIモデル・PLC連携といったハード＋ソフトの一体構成になるため、第一候補はものづくり補助金。次点で中小企業省力化投資補助金（一般型）が有力です。

判断軸は次のとおり：

  • 「不良品の検出率改善」「検査ラインの高速化」が主目的 → ものづくり補助金
  • 「目視検査員の不足解消」「夜間無人化」が主目的 → 省力化投資補助金
  • 純粋にクラウド型のAI判定サービスだけ使う（カメラは既存） → デジタル化・AI導入補助金
  • 複数工場で一気に展開する大型プロジェクト → 中堅企業向け大規模成長投資補助金

用途2：予知保全（振動・温度・電流・音による異常検知）

センサー＋エッジAI＋クラウドの構成になるため、ものづくり補助金が第一候補。設備のダウンタイムを大幅に削減できる場合は省力化投資補助金でも論点が立ちます。

クラウドAI予測SaaS（センサーは別途）の純粋なソフト導入なら、デジタル化・AI導入補助金が向きます。大型工場で全設備に一斉展開する場合は中堅企業向け大規模成長投資補助金の射程に入ります。

用途3：需要予測・生産計画最適化

SaaS型のサービス利用が中心になるため、デジタル化・AI導入補助金が最有力。年額のサブスクリプション費用が補助対象になる点は、需要予測SaaSとの相性が非常に良い。

ただし、需要予測を機械装置の自動制御まで連動させる場合（たとえばAI予測に基づき自動段取り替えを行う）は、ものづくり補助金の構成として組み込むほうが整合性は高くなります。

用途4：MES連携・データ統合（スマートファクトリー基盤）

規模によって最適な制度が変わる典型例です。単一工場でMES＋AI分析基盤を構築するならものづくり補助金、複数工場をまたぐ全社プラットフォームなら中堅企業向け大規模成長投資補助金、SaaS型のクラウドBI＋AI予測でデータ基盤を作るならデジタル化・AI導入補助金、というように、構成のスケールで判断します。

判断早見表

AI活用シナリオ 第一候補 次点 避けたほうがよい制度
AI画像検査（小規模単一ライン） ものづくり補助金 省力化投資補助金（一般型） 新事業進出補助金（本業改善は対象外）
AI画像検査（複数工場展開） 中堅企業向け大規模成長投資補助金 ものづくり補助金 デジタル化・AI導入補助金（ハード主体は不向き）
予知保全（センサー＋エッジAI） ものづくり補助金 省力化投資補助金 デジタル化・AI導入補助金
需要予測SaaS導入 デジタル化・AI導入補助金 — ものづくり補助金（純ソフトは不向きケース多）
MES＋AIデータ基盤（単一工場） ものづくり補助金 デジタル化・AI導入補助金 新事業進出補助金（本業改善は対象外）
スマートファクトリー全社展開 中堅企業向け大規模成長投資補助金 ものづくり補助金（個別工場ごと） —
AIによる新規事業（外販サービス化） 新事業進出補助金 — 省力化投資補助金（本業の省力化が要件）

申請準備に共通して必要なもの

どの制度を選ぶにせよ、申請の前提として共通して必要になるものがあります。これを準備していないと、いざ公募が開始されてから慌てることになります。

GビズIDプライムの取得（必須）

すべての主要補助金で、電子申請の入口となるのがGビズIDプライムです。法人代表者印を押印した申請書を郵送し、発行までに通常2〜3週間程度かかります。公募開始を待ってからGビズIDを取得していると、準備期間が足りなくなるリスクがあるため、AI導入を検討し始めた段階で先行して取得しておくのが定石です。

事業計画書のドラフト

共通して問われるのが事業計画書です。次の論点を埋められるかが、採択可否を大きく分けます：

  • 導入するAI技術の選定理由（なぜそれが自社の課題に適しているか）
  • 導入前の現状分析（どの工程で、何時間／何人／何円の課題があるか）
  • 導入後のKPI（不良率・稼働率・人時生産性などの数値目標）
  • 投資回収の見通し（何年で投資額を回収できるか）
  • 導入体制と推進スケジュール（誰が、いつまでに、何をするか）
  • リスクと対策（AI誤判定や運用定着の課題への手当て）

これらをふんわりとした言葉でなく、できる限り定量的・具体的に書けるかが勝負所です。「効率が上がる」ではなく「現状120分/日かかっている検査作業を、AI導入後40分/日に短縮する」というレベルまで落とし込みます。

見積書とベンダー選定

多くの制度で、補助対象経費の根拠として見積書が求められます。特に高額案件では複数社からの相見積もりが事実上必須になるため、AIベンダー・設備メーカー・SIerに対して、申請の数か月前から仕様調整と見積取得を進めておく必要があります。

このあたりで「相見積もり用に1社しか声をかけず、結局1社見積りしか集まらなかった」というよくある失敗が起きます。最初から最低2〜3社にRFP（提案依頼書）を出しておくと、見積比較・仕様の妥当性説明の両面で楽になります。

導入後の運用体制の検討

これは申請書類の話というより、補助金活用の成功率を左右する論点です。AIは導入して終わりではなく、運用してこそ価値が出る。誰がデータをメンテし、誰がAIモデルの再学習を担当し、現場が判定結果をどう活用するか、までを事業計画で説明できると、審査での評価は上がりやすい。逆にここを書けない申請は「投資はするが運用が見えない」と判定されがちです。

制度選びでよく見る失敗パターン

製造業のAI導入支援に関わるなかで、補助金選びの段階で起こる失敗にはいくつかパターンがあります。先にお伝えしておきます。

失敗1：「とりあえずIT導入補助金」と決め打ちする

❌ AIなのでIT導入補助金（デジタル化・AI導入補助金系）だろう、と最初から決め打ちして、ハード込みの構成に気づかずに進めてしまうケース。
⭕ AI導入の構成にカメラ・センサー・PLC・サーバーが含まれる時点で、ものづくり補助金や省力化投資補助金の検討を並行で走らせる。

失敗2：「採択率が高そうだから」で制度を選ぶ

❌ ネット上の「採択率ランキング」を見て、数字が高い制度を選ぶ。
⭕ 採択率は時期・枠・申請者属性で変動します。自社の構成・目的にフィットする制度を選んだうえで、その制度の審査基準に沿って事業計画を作り込むほうが、結果として採択可能性は高くなります。なお、採択は審査員の総合判断であり、いかなる準備をしても不確実性は残ります。

失敗3：補助対象経費の境界を確認せず見積を作る

❌ ベンダーから出てきた見積をそのまま申請額に入れたら、半分以上が補助対象外で、自己負担が想定の2倍になった。
⭕ 公募要領の「補助対象経費」「補助対象外経費」を必ず読み込み、見積項目を1つずつ仕分けする。グレーな項目はベンダーと事務局相談窓口に確認する。

失敗4：既存業務の改善なのに新事業進出補助金を狙う

❌ 「補助上限が大きい制度を狙いたい」という理由で、新事業進出補助金（旧事業再構築の後継）を選んだが、実態は既存事業のAI化だったため、新規性要件で論点が立たず不採択。
⭕ 自社のテーマが「既存事業の改善」なのか「新分野・新事業の立ち上げ」なのかを冷徹に整理する。既存改善ならものづくり・省力化・デジタル化系、新事業ならその名のとおりの制度を使い分ける。

失敗5：複数制度の併用可否を確認せずに動く

❌ ものづくり補助金とデジタル化・AI導入補助金を同時に申請したら、同一経費の重複計上を指摘された。
⭕ 同一経費を別制度で重複申請するのはNG。ただし「ハード部分はものづくり補助金、SaaS利用料はデジタル化・AI導入補助金」のように、経費を分けて併用するパターンは制度上可能なケースがあります。併用可否は公募要領と事務局確認が必須です。

2026年度のスケジュール感とアクションプラン

本記事執筆時点で確実な公募回・締切は各制度の最新公募要領をご確認いただく必要がありますが、おおまかな動き方の目安を共有します。

3つの時間軸で考える

製造業のAI導入と補助金活用は、次の3つの時間軸で並行して動かすのが現実的です。

  1. 短期（1〜3か月）：GビズIDプライムの取得、AIベンダーの一次選定、現状分析データの収集
  2. 中期（3〜6か月）：補助金の候補制度の絞り込み、事業計画書ドラフト、見積取得、社内承認
  3. 長期（6か月〜1年）：公募開始タイミングで申請、採択後の交付申請、AI導入・運用立ち上げ

「補助金が公募開始したら申請するのではなく、公募開始のときには申請できる状態にしておく」という発想が、製造業のAI導入では特に重要です。事業計画は1か月では作れないし、ベンダー選定も2か月かかります。

今月やるべき3つのこと

  1. GビズIDプライムの申請（まだなら今日中に着手）
  2. AI導入したい工程の現状データを1週間ぶん収集する（時間・人数・コスト・不良率など）
  3. 候補となるAIベンダー／SIer 3社に概算見積り依頼を出す

この3つが揃っていれば、どの補助金の公募が開いても短期間で申請準備に入れます。

本記事のまとめと、次に読むべき記事

製造業のAI導入で使える主要補助金は、構成（ハード主体か、SaaS主体か）と目的（生産性向上か、省力化か、新事業展開か）の2軸で整理すると見通しがよくなります。ハード込みの本格AI導入なら「ものづくり補助金」、SaaS型AIなら「デジタル化・AI導入補助金」、人手不足解消の文脈なら「省力化投資補助金」、新分野展開なら「新事業進出補助金」、中堅企業の大規模投資なら「大規模成長投資補助金」——この対応関係を頭に入れておくと、自社のテーマに対する一次フィルターとして機能します。

具体的な制度の詳細については、以下の関連記事もあわせてご覧ください。

AI導入の計画策定や、どの補助金が自社に合うか分からない場合は、お気軽にご質問ください。製造業のAI導入と補助金活用を組み合わせた支援実績をもとに、御社の状況にあわせてご案内します。→ お問い合わせフォーム

参考・出典

  • 中小企業庁（https://www.chusho.meti.go.jp/）：補助金制度の概要、公募スケジュール
  • J-Grantsポータル（https://www.jgrants-portal.go.jp/）：電子申請、公募一覧
  • ものづくり補助金 総合サイト：公募要領、過去採択事例
  • IT導入補助金（デジタル化・AI導入補助金）公式サイト：類型別の対象範囲、IT導入支援事業者一覧
  • 中小企業省力化投資補助金 公式サイト：カタログ型／一般型の運用
  • 新事業進出補助金 公式サイト（事業再構築補助金の後継制度）
  • 中堅企業向け大規模成長投資補助金 公式サイト

※ 本記事の補助率・上限額・対象要件・スケジュール等は、執筆時点で公表されている公式情報に基づく概観です。制度の詳細・正確な要件・最新の公募回情報は、必ず各補助金の最新の公募要領・公式サイトでご確認ください。補助金の採択は審査員の総合判断によるものであり、本記事の内容は採択を保証するものではありません。本記事の情報に基づく申請の結果について、当サイトは一切の責任を負いません。

更新日：2026年5月27日

この記事は補助金ナビ編集部がお届けしました。

公式情報リンク集（必ず最新の公募要領で確認してください）

本記事の制度詳細・補助率・上限額・公募期間は予告なく改正される場合があります。申請前に必ず以下の公式情報源で最新の公募要領をご確認ください。

注記：本記事は2026年5月時点の公開情報をもとに編集しています。制度名・補助率・上限額・スケジュール等は変更される可能性があります。最終的な可否判断は認定経営革新等支援機関・税理士・社労士・行政書士等の専門家にご相談ください。

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