Wharton–GBKの「AIで勝つのは誰か、そしてその方法とは：適応力の優位性」レポートが明らかにする、AIのROI格差

Wharton Human-AI ResearchとGBK Collectiveが発表した新たなレポート「AIで勝つのは誰か、そしてその方法とは：適応力の優位性」は、企業でAIの導入がどこまで広がっているか、そして導入を大きな事業リターンにつなげることがいかに難しいかを示している。管理職以上の回答者の80%が、自部門のAI投資からプラスのリターンを得ていると回答した一方、そのリターンを非常に大きなものと評価したのは28%にとどまった。年次調査として4回目となる今回の調査は、ワークフローの再設計、責任の所在の明確化、成長を重視した効果測定が、より大きな成果を報告する組織の特徴であることを示している。

10月13日に発表されたこの調査は、従業員がAI技術を使っているかどうかという議論にとどまらず、企業がAIを取り巻く業務プロセス、インセンティブ、管理体制を変えたかどうかという、より重要な問いを取り上げている。

成長を測定すると、AIの価値の見え方が変わる

このレポートが示す際立った違いの一つは、各部門が何を成功と見なしているかにある。成長指標を少なくとも一つ追跡している部門では、35%がAIから非常に大きなリターンを得ていると回答した。効率性のみを測定している部門では、この割合は13%だった。つまり、成長を測定するグループでは、非常に大きなリターンが報告される割合はおよそ2.7倍に上る。

この違いは、収益だけにとどまらない。調査では、新規収益、営業成約率、生産量、顧客満足度を成長指標に分類している。効率性の指標には、運用コスト、削減できた時間、処理時間、エラー率が含まれる。各部門は最大3つの指標を選択できるため、成長を測定するグループには、効率性も追跡している組織が含まれる場合がある。

時間の節約は、事業の拡大よりも説明しやすい状況が続いているため、この点は重要だ。最も多く選ばれた指標は削減できた時間で40%だった一方、新規収益を選んだ回答者は27%だった。また、管理職以上の回答者の83%は、今後2～5年以内にAIが自業界を根本的に変革する、または大きな影響を与えると予想している。

実務上は、AIプロジェクトを事業が実際に求める成果に結び付けることが重要となる。たとえば、営業ワークフローの迅速化は、時間の節約と成約率の両面から評価できる。ただし、この調査は、ダッシュボードを変更すればリターンが向上することを立証しているわけではない。より幅広い測定方法と、報告された成果の向上との関連を示している。

AIエージェントは普及、業務への深い統合は限定的

エージェントの導入はすでに広く進んでおり、67%の部門が何らかの形でAIエージェントを利用している。しかし、AIが中核的な業務プロセスに完全に組み込まれていると回答したのは28%にとどまり、人間による事後確認を行う、またはその確認を監視やガードレールに置き換えて自律的に稼働させている部門は、わずか17%だった。

最も多い48%は、AIが作業を行うものの、実行前に人が確認して承認すると回答した。さらに35%は、AIを提案や下書きの作成に使い、最終判断は人間が下すとしている。こうした違いから、「エージェントを導入した」という節目だけでは、ワークフローが実際にどれほど変化したかはほとんど分からない。

このレポートでは、ワークフローの変革を示す条件として、ワークフローが大幅に変化していること、AIが中核的な業務プロセスに組み込まれていること、そして何らかの形でエージェントを利用していることの3つすべてを求めている。この定義を満たす部門では、67%が非常に大きなROIを報告した。

この結果は、導入のあり方をより厳格に捉える必要性を示している。アシスタントを導入するだけでは不十分であり、情報の流れ、介入が必要な例外、成果に対する責任者もチームで決める必要がある。すべての作業を自律化すべきだという意味ではない。レポートは、セキュリティ、規制、信頼を、エージェントにより大きな自由を与える際の障壁として挙げており、各ワークフローに適しているかどうかが判断の要となる。

責任の所在が明確な組織ほど大きなリターン

新たに最高AI責任者の役職を設けた組織は、際立った結果を示している。そうした組織の管理職以上では、58%が非常に大きなリターンを報告した。AIの監督を既存の経営幹部の職務に加えた組織では24%だった。この役職が存在せず、設置の予定もない組織では8%だった。

プラットフォーム戦略にも違いが見られる。組織として承認済みのAIプラットフォームを一つに統一している回答者では、50%が非常に大きなリターンを報告した。一方、方針を定めずに試行を続けている回答者では9%だった。これらは観察に基づく比較であり、専任のリーダーシップやプラットフォームの統一は、リソースや組織の成熟度など、ほかの優位性を伴っている可能性がある。

エージェントのミスに対する責任の所在は、まだ定まっていない。回答者が責任者として最も多く挙げたのは、ガバナンスまたはリスク管理チーム（28%）、導入した従業員の上司（26%）、従業員本人（25%）だった。特定の回答が突出しているわけではない。エージェントの利用を拡大する企業にとって、責任の所在を定めることは、権限設定や監視と並ぶ運用設計の一部となる。

従業員が捉える変革は異なる

今回初めて、この年次調査には管理職や上級幹部に加え、若手・中堅社員も参加した。その比較から、準備状況の捉え方に大きな差があることが明らかになった。

管理職以上の73％が、AIによって部門の業務フローが大きく変わったと回答した一方、初級・中堅社員で同様に回答したのは58％でした。研修に関する認識の差はさらに大きく、従業員は十分なAI研修を受けていると考えるリーダーが78％に上るのに対し、そう考える従業員は56％でした。

こうした差があるからといって、従業員が一律にAIを拒んでいるわけではありません。初級・中堅社員の73％は、AIが自分の役割にプラスの影響を与えたと回答し、AIを利用している人の84％は、時間の節約になると答えています。課題となっているのは、個人にとっての有用性と、組織全体で導入を機能させるために必要な支援との間にある隔たりです。

人員に及ぼす影響についても、まだ結論は出ていません。管理職以上の37％がAIに関連した人員削減を報告し、33％が採用の縮小または凍結を報告しています。しかし、高いリターンを報告する部門が、そうした人員削減や採用凍結を報告する可能性は、他の部門より高いわけではありません。むしろ、高いリターンは、管理体制、業務フロー、モニタリング、研修の変化を伴っています。

この調査から企業が分かること、分からないこと

この調査では、米国の民間企業のうち、従業員数が1,000人以上、売上高が5,000万ドルを超える企業で働くフルタイム従業員1,416人を対象に調査しました。聞き取り調査は2026年7月9日から29日に実施されました。回答者は管理職以上が1,007人、初級・中堅社員が409人で、両者の回答は分けて報告されています。

これらは自己申告による評価であり、投資収益を独立して監査した結果ではありません。調査結果が示すのは米国の大規模な営利企業の状況であり、中小企業や他国にそのまま当てはめるべきではありません。2026年に初めて若手社員が対象に加わったため、過去の年との比較には管理職以上の回答者が用いられています。

企業のチームにとって、このレポートはAIの進展を評価するうえで有用な視点を示しています。利用件数だけでなく、測定可能なビジネス成果、中核業務への統合、明確な説明責任、そして従業員が実際にどう感じているかにも目を向けることです。広く利用できる環境が整っていても、導入がうまく進んでいるとは限りません。また、生産性が向上したという報告があっても、組織として取り組むべき課題が多く残されている場合があります。

調査結果、調査方法、業界別・部門別の比較について詳しく知りたい方は、Wharton–GBKのレポート全文「適応力という優位性：AIで勝っているのは誰か、そしてどのように勝っているのか」をご覧ください。