2025年にAIのROIを最大化する方法

しかし、AI導入をめぐる熱狂が高まり続けている一方で、多くの企業はAIソリューションの投資収益率（ROI）が期待を下回っていることに気づいています。IBM Institute for Business Valueの2023年の報告によると、企業全体でのAI施策によるROIはわずか5.9％にとどまりました。一方で、それらのAIプロジェクトは10％の資本投資を要していました¹。

では、なぜ多くの企業はAI活用型ソリューションから十分な利益を得られずに苦戦しているのでしょうか。そして、2025年により高いROIを実現するにはどうすればよいのでしょうか。実際のところ、AIを導入するだけでは十分ではありません。一部のビジネスリーダーは、競合より先を行こうとFOMO（取り残されることへの恐れ）に駆られ、短期的な衝動に基づいてAIブームに飛びつきました。エンタープライズAIをあらゆる課題に対するビジネス戦略上の万能ツールと考えるリーダーもいました。どちらのグループも、ニュアンスと計画の重要性を忘れていました。

「人々はLLM（大規模言語モデル）を使うことばかりを考え、その使い道についてはよく考えていませんでした」と語るのは、IBMの言語技術担当シニア・リサーチ・サイエンティスト、Marina Danilevskyです。Danilevskyのコメントは、2025年のAIエージェントにおいて、同じ近視眼的な落とし穴に陥る可能性のある企業への警告となっています。

AIトランスフォーメーションでプラスのROIを実現するには、逆のアプローチが必要です。幸いにも、企業と人工知能にとって希望の夜明けが見え始めています。AIシステムを正しく導入すれば、測定可能なROIの向上を実現することが十分に期待できます。そのためには、組織が堅牢なデータ品質とAI戦略を主導させることが重要です。

AIトランスフォーメーションを成功させるためには、AIの取り組みにおけるROIを理解することが不可欠です。ROIは、AIが事業目標および組織全体の健全性にどのように貢献しているかを経営層に示します。

AIのROIは、次の側面に寄与します。

• 経営層の支持：AIによるデジタル変革への投資を検討する際、確かな数値データほど説得力を持つものはほとんどありません。新たな調査により、AIエージェントとエージェント型ワークフローが経済的な価値を生み出すことが示されています²。経営層や利害関係者は、説得力のあるビジネス向けAIユースケースとそれを裏付ける数値が示されれば、投資に踏み切る可能性が高まります。

• チェンジ・マネジメント：従業員は、雇用喪失への懸念やAIの出力品質への不安から、AIの取り組みに抵抗する可能性があります。しかしROIには、従業員の生産性、職務満足度、定着率といった要素も含まれます。

  これらの「ソフトROI」メトリクスは、具体的なAIエージェントのユースケースやその他のAIモデルと組み合わせることで、職場における不安を和らげることができます。ROIは、成功したAIプロジェクトの成果に従業員がより関心を持つようになることで、企業文化の変革にも寄与します。

• 投資の優先順位付け： 生成AIのユースケースは数多く存在しますが、すべてがあらゆる組織にとって同等の価値を持つわけではありません。ROI分析は、特に実際の事例を活用することで、コストに対して最も大きな価値をもたらす可能性のあるAI導入を明らかにすることができます。

• 長期的な成功：AI投資を長期的な事業目標と整合させることで、非効率な支出や時間の浪費を最小限に抑えながら成長に寄与することができます。スタートアップと大企業のいずれにおいても、AI ROI分析は、新たに登場するAIテクノロジーで継続的な成功を収めるためのロードマップの基盤となります。

• プロバイダーの選定：多様化するAI市場において、最も堅牢なAIサプライチェーンを選択・構築する際にはROIの試算が重要な指針となります。組織は、ベンダーの価格帯や料金体系などの要素を、自社の予算やリソースの考慮事項と照らし合わせて評価します。

チームがワークフローにAIを組み込めば、一連のメリットを享受できるようになります。例えば、アプリケーション開発チームは次のことが可能になります。

• 自動コード生成、高速なバグ修正、自動テスト、効率化されたプロジェクト管理により、開発プロセスを加速すること。

• 高度なバグ検出や予測保守により、アプリケーション品質を向上させること。

• 開発ライフサイクル全体にわたる反復作業の自動化やダウンタイムの削減により、コストを削減すること。

• 迅速なイノベーション、生産性の向上、顧客体験の改善、そしてより戦略的な意思決定によって、ビジネス価値を創出すること。

AIの効果には間接的かつ長期的なものが多いため、AI ROIを定量化することは容易ではありません。例えば、組織がAIを活用してデータ分析やデータ可視化を効率化し、経営層がより十分な情報に基づいて意思決定できるようにしても、その成果が実感できるのは数年後になる可能性があります。

AI導入のROIをリアルタイムで把握することは、多くの場合困難です。また、即時的な成果は誤解を招く可能性があります。ワークフローを自動化し、AIによって人員を削減する計画を発表した企業は、株価が短期的に上昇する可能性があります。しかし、それが最終的に顧客や従業員からどのように受け止められるかの保証はありません³。

金融アナリストはROIをハードROIとソフトROIの2つに分類します。

• ハードROIは、収益性に直接関係する具体的な効果を対象とします。例えば、AIを活用してITを自動化すれば、障害の減少や応答時間の短縮につながり、運用効率が向上します。その結果、顧客満足度が高まり、ユーザーの定着率向上にもつながる可能性があります⁴。

• ソフトROIには、利益に直結しないものの、組織にとって有益となるその他のメリットが含まれます。これには、従業員の士気向上や顧客体験の改善などが含まれます。例えば、企業が倫理的な観点からAI導入に取り組む場合、従業員の満足度が高まる可能性があります⁵。

ROIはメトリクスであるため、算出には数値データが必要です。ハードROIとソフトROIの双方におけるAI ROIの主要メトリクスには、測定・定量化可能な多くの主要業績評価指標（KPI）が含まれます。サイバーセキュリティーの取り組み、コンテンツ・マーケティング、予測など、さまざまなビジネス分野におけるAIのROIを算出するには、適切なKPIを選択することが正確性を高める鍵となります。

ハードROIのKPIは、削減されたコストや得られた利益といった具体的な財務データに関わります。

コスト削減に関連するKPIには、次のようなものがあります。

• 労務コストの削減： エンタープライズ自動化による工数削減や、AIツール活用による生産性向上など。

• 運用効率の向上： AIワークフローの効率化によるリソース消費の削減など。

利益拡大に関連するKPIには、次のようなものがあります。

• 顧客体験の向上、データドリブンなマーケティングのパーソナライゼーション、AIによる製品レコメンデーション・エンジンによって、トラフィック、リード獲得、コンバージョン率が向上。

• AIを活用した新しいアプリケーション、開発サイクルの加速、新たなビジネス機会によって、収益の増加や新たな収益源を創出。

ソフトROIのKPIは、短期的には事業成果との関連を測定しにくいものの、長期的には組織の健全性に影響を及ぼす傾向があります。このようなKPIは、調査や質的研究の取り組みによって測定されることが多く、次のようなものが含まれます。

• 従業員の満足度と定着率：組織がAI導入の課題を克服したり、AIにおけるサステナビリティーへの取り組みを示したりするなど、AIの取り組みに関連する要素。

• 意思決定の高度化：経営層やチームリーダーが、AIによるデータ分析を活用することで、より短時間で正確な意思決定を行えるようになる。

• 顧客満足度の向上：AIによるパーソナライゼーション・キャンペーンで解約率を低減したり、AI搭載のカスタマー・サポート用チャットボットを活用してより多くの問い合わせに対応したりすることによる効果。2025年5月の調査によると、営業チームはAIの取り組みにより、ネットプロモータースコア（NPS）が2024年の16％から2026年には51％へと上昇すると予測⁶。

IBM Institute for Business Valueは、組織やチームがAIの取り組みにおいて最適なROIを実現する方法に関する一連の調査研究を実施しています。それぞれの調査は業界固有の内容ですが、どの分野のチームでも自らのニーズに合わせて示唆を応用することができます。

Adobe社およびAWS社との共同研究により、コンテンツ・サプライチェーン（CSC）における機械学習の取り組みでROIを最大化するための3つの重要なアクションが明らかになりました。一方、製品開発の調査では、高いROIを上げているチームは、同じ4つのベスト・プラクティスを共有していることが分かりました。

上位4つのAIベストプラクティスを「極めて重要な範囲」で実践した製品開発チームは、生成AIにおけるROIの中央値が55％であったと報告しています⁷。同様の成果を再現したいチームは、次のプラクティスをワークフローに組み込む必要があります。

1. フィードバックを重視する：AI変革は継続的に進化していく取り組みです。フィードバックを奨励することで、従業員が安心して意見を述べられるようになり、効果の薄いプロセスに時間やリソースを浪費することも減らせます。
2. 反復的に取り組む：プロダクト開発サイクルにAIを小規模な段階で導入し、疲弊を防ぎリスクを軽減します。チームが有効な点とそうでない点を見極めるにつれ、AIの導入を時間をかけて調整していけるようになります。AIのスケーリングは、一度にまとめて行うのではなく、小さな段階に分けて進めるのが最適です。
3. ユーザー・データから学ぶ：ユーザー・データを収集・分析し、生成AIが最も価値をもたらせる機会を特定します。ユーザーの行動を積極的に変えようとするのではなく、プロジェクトのロードマップをユーザーの現状に合わせて調整します。
4. 部門横断的なチームを構築する：多様なスキルセットや専門分野を活用することで、ボトルネックを減らします。部門横断的なチームは互いに支援し合う一方で、サイロ化はコミュニケーションの障害やプロジェクトの遅延を招きます。

AIとコンテンツに対して全体的かつ包括的な視点を採用した組織は、CSC開発で22％、生成AI統合で30％高いROIを報告しています⁸。AIとCSCでROIを成功に導く要素は、次の3本柱です。

1. 全体を俯瞰し、効果的に優先順位を付ける： 戦略的計画、予算、人材、先進的なチェンジ・マネジメントなど、AIがCSCに関わるあらゆる側面を検討します。チームや部門間の相互依存関係に注目し、最大のROIを生み出す可能性を持つAIユースケースに集中します。
2. チェンジ・マネジメントを軽視しない： 新しいプロセスやテクノロジーの導入は決して容易ではなく、特にAIのように賛否が分かれる場合はなおさらです。新しいAIの取り組みを成功させるには、従業員の支持が不可欠です。変革の主要な推進者を中心に据えたクロスファンクショナルな戦略によって、AI変革全体を通じて高い意欲を維持することができます。
3. リスクを最小化し、創造性を解き放つ：AIリスク管理は、AIが誤りを犯す心配をせずに済むことで、チームに創造的な自由をもたらします。リスクの低い定型業務はAIに任せ、クリエイティブは本来の強みを発揮して優れたコンテンツを生み出すことに専念できます。