思想のリーダー
January 14, 2026
AIからROIを生み出すための実務者ガイド
人工知能ブームは多くの可能性をもたらす一方で、実務者にとって核心的な課題も生み出しました。AI導入への多大な投資にもかかわらず、多くの実務者は依然としてバランスシート上に意味のあるROIが具体化するのを見ていません。実際、世界のAIへの支出は2028年までに6320億ドルに達すると予想されていますが、MITの分析によると、企業のAIパイロットプロジェクトのうち測定可能な財務的リターンを生み出すのは約5%のみで、大多数はほとんど、あるいは全くROIを生み出していません。このギャップにより、実務者は投資をインパクトに変換するプレッシャーを高めており、失敗したパイロットプロジェクトへのリソース浪費や、机上では有望でも実践では期待外れに終わるソリューションへの性急な投資につながることがよくあります。現実には、AI時代の成功は、単に新技術の新規性や洗練度によって定義されるのではなく、チームが基本的な課題を理解し、真の価値を提供する技術駆動型ソリューションを選択する際に、どれだけ識別力を持てるかによって定義されます。正しく行うための特効薬はありませんが、いくつかの考慮事項がチームを正しい方向に進める助けになります。緊急性プレミアムを避けるAIのROIに対する主要な障壁の一つは、取り残されることへの恐怖が意思決定を導くことです。この考え方が戦略に影響を与えると、組織は緊急性プレミアムを支払うことになり、最新のトレンドに追いつく努力の中で貴重な時間、エネルギー、リソースを浪費してしまいます。そのプレッシャーは内部および外部の要因によって引き起こされる可能性があります。リーダーシップが競合他社が新たなAI機能を宣伝するのを見ると、比較の罠への急速な没入が続き、関連性を保ちたいという願望は、すぐに反応的な対応レースへと変貌します。この出発点から行われる投資が失敗する理由は多くありますが、最も一般的なものの一つは準備不足です。競合他社が類似の製品やサービスを提供しているかもしれなくても、組織のデータ基盤や業務成熟度が同じ技術をサポートするほど強固でない可能性があり、戦略的な動きに見えるものをリスクの高い賭けに変えてしまいます。そのため、日々の業務に最も近いマネージャーやディレクターが、技術決定に情報を提供するのに最も適した立場にあることが多いのです。一見必須と思われる技術が市場に出てきたとき、これらのチームはまず、それが解決できる明確な問題が存在するか、組織がそれを真にサポートする準備ができているかを評価する任務を負うべきです。彼らは摩擦がどこに存在し、どこで時間が失われ、どこで技術がインパクトを与える可能性があるかを理解しているため、AIの決定を新奇性を追うのではなく、業務の現実に根ざしたものにする助けになります。自転車監査を実施するもう一つの一般的な技術調達の落とし穴は、過剰購入です。これは緊急性プレミアムとは異なり、真のニーズが存在し、AIソリューションを購入する業務的な準備ができていると判断した後に発生します。この時点で、問題は「何かが必要か」ではなく、「実際に何が必要か」になります。この問題は、物流のようなレガシーに縛られた業界で特に顕著です。これらの業界は近年、技術的可能性において0から60へと急成長しました。かつての課題が、時代遅れのシステムとプロセスで現代の複雑さに取り組むことだったのに対し、今日では、サードパーティプロバイダーから、または社内開発を通じて入手可能な無限の技術ウィッシュリストから選択することです。購入の時点に達する前に、「自転車監査」は大いに役立ちます。これは意思決定者に単純な問いに答えるよう促します：フェラーリが必要か、自転車が必要か？野心的な技術チームは大きく夢を見ることを好み、サードパーティプロバイダーは通常、最初から最高級のソリューションを提供することを目指します。どちらも正当ですが、自転車で目的地に到達できるときに、フェラーリレベルの馬力に投資するのは理にかなっていません。指標を用いた監査その決定を行う一つの方法は、解決しようとしている問題を、主要、二次、三次の3つの指標レベルにわたって理解することです。これら3つを一緒に評価することで、摩擦がどこに存在するか、各層で最適なパフォーマンスがどのようなものか、そしてギャップを埋めるためにどれだけの投資が必要かを明確にするのに役立ちます。三次指標は中核的な業務行動を表します。重大な非効率性はしばしばこの層に存在し、よりクリーンなデータ取得やより効率的な実行などの改善を可能にする自転車レベルのソリューションは、比較的小さな投資で大きなインパクトを与えることができます。二次指標は、顧客のコンバージョン率や、生産性向上を通じてチームが影響を与えられる他のレバーのような、真のパフォーマンスドライバーを反映します。ここの非効率性を解決するには通常、自転車よりも高度だがフェラーリほど複雑ではない、より大きなデータセットを扱える高度な自動化などの何かが必要です。主要指標は収益のような大きな目標です。ここにフェラーリレベルのソリューションが現れる傾向があります。通常、収益に実質的な影響を与えることを約束する高額な技術です。探求する価値はありますが、二次および三次の課題が最初に対処されない限り、これらのソリューションは真のROIポテンシャルに達しない可能性があることを覚えておくことが重要です。より低いレベルでの、より小さくターゲットを絞った投資は、迅速な結果をもたらす傾向があるため、しばしば開始するのに最適な場所です。また、何が機能するかを学ぶ機会を作り出し、時間の経過とともに複利効果をもたらす漸進的な利益を提供し、最終的にはより大きな投資と同じかそれ以上の総合的なインパクトに向けて構築するのに役立ち、リスクははるかに少なくなります。自転車監査とこの3層の指標フレームワークを組み合わせることで、組織は実際の問題に対してソリューションの規模を適正化することでリスクを軽減できます。ポイントは高度なAIを避けることではなく、必要な投資が最小限で最も影響力のある問題を解決することから小さく始め、そこからスケールすることです。スタートアップパートナーについて戦略的になる最近のAI関連ベンチャーキャピタルの急増により、市場は新たなスタートアップであふれています。これらの破壊的企業は、最も識別力のある調達チームでさえも説得するのに十分な説得力のある革新性と結果を約束する提案を持って交渉に臨みます。しかし、買い手は注意が必要です：これらの新規参入者の多くにおいて、製品もそれを支える人々も、しばしば実績がありません。アーリーアダプターになることには固有のリスクがあり、彼らと一緒に知らず知らずのうちに製品を構築している可能性も含まれます。それは上振れをもたらす可能性がありますが、それは意識的な選択であるべきです。なぜなら、実際の財務的影響を伴う問題で成果を上げようとしているとき、ベンダーが最新のアップデートを微調整するのを助けるために貴重なリソースを費やすことは、不必要な頭痛の種を導入する可能性があるからです。一度ベンダーが統合されると、結果の多くはあなたのコントロールの外にあります。彼らのロードマップ、カスタマーサポートの拡張性、価格設定のダイナミクス、成長に伴ってパフォーマンスを維持する能力は、すべて変化する可能性があります。これらの変化は、パートナーシップの長期的な価値を、最初には完全には見えない形で形成する可能性があります。その不確実性を乗り越えるには、初期段階での忍耐と識別力が必要です。概念実証を通じてソリューションを検証する時間をとること、より深い統合の前に契約上のコミットメントを理解すること、既存ユーザーと直接話すことは、チームがパートナーシップの存続期間にわたって価値を提供できる立場にあるプロバイダーを選択するのに役立ちます。AIを収益化するこれらの考慮事項を総合すると、強力な識別力を実践することが、AIからROIを生み出すための最初で最も重要な要素であるという現実が強化されます。チームが実際の摩擦を特定することに集中すると、非効率性が除去され、時間がより付加価値の高いタスクに再配分されるため、結果が改善されます。それが真のROIの姿であり、それは時間の経過とともに収益に利益をもたらす、規律、明確さ、そして実用的な意思決定を通じてのみ獲得されるものです。
