［ビジネスマン向け］AI投資が無駄になる「実験の罠」とは？成果を生むための4つのステップ

2025-08-30

はじめに

　多くの企業がAI、特に生成AIへの投資を加速させていますが、その多くが期待したほどの成果を上げていないという現実があります。MITメディアラボの報告によれば、生成AIへの投資の95%が測定可能なリターンを生んでいないとされています。これは、多くの企業が過去のデジタルトランスフォーメーション（DX）で犯した過ちを繰り返している可能性を示唆しています。

　本稿では、ハーバード・ビジネス・レビューのNathan Furr氏とAndrew Shipilov氏による記事「Beware the AI Experimentation Trap」を基に、多くの企業が陥りがちな「AI実験の罠」を回避し、着実に成果を出すための具体的なアプローチについて、解説します。

参考記事

タイトル： Beware the AI Experimentation Trap
著者： Nathan Furr, Andrew Shipilov
発行元： Harvard Business Review
発行日： 2025年8月29日
URL： https://hbr.org/2025/08/beware-the-ai-experimentation-trap

要点

企業のAI投資の多くは、明確な戦略なく散発的な実験に終始する「実験の罠」に陥っており、測定可能な成果を出せていないのが現状である。
この問題は、多くの企業がDX推進の過程で経験した「とにかく実験を数多く行う」というアプローチの失敗と同じ構造を持っている。
罠を回避する鍵は、技術そのものではなく、「顧客のために重要な問題を解決する」というビジネスの根本に立ち返り、AIをそのためのツールとして位置づけることである。
成果を出すためには、(1)より大きな変革の文脈でAIを捉え、(2)顧客への価値提供に集中し、(3)スケール化を前提とした実験を行い、(4)専門チームでスケールアップさせる、という段階的なアプローチが不可欠である。

詳細解説

「AI実験の罠」の正体

　多くのリーダーは、AIという未知の技術を前にして、「まずは実験してみよう」と考えます。そして、社内のあちこちで様々なパイロットプロジェクトを立ち上げる「1万の花を咲かせよう」アプローチを取りがちです。しかし、参考記事の著者らは、これこそが成果の出ない典型的な失敗パターンだと指摘します。

　各実験が企業の中心的な課題や、顧客への価値提供という本来の目的と結びついていないため、リソースは分散し、個々のプロジェクトは小規模な成功に終わるか、失敗に終わります。その結果、経営層は「AIへの投資は効果がない」と結論づけ、取り組みそのものを縮小させてしまうのです。これは、かつて多くの企業がDXで経験した道筋と全く同じです。

罠から抜け出すための4つのステップ

　では、どうすればこの罠を回避できるのでしょうか。著者らは、次の4つのステップからなる、地に足のついたアプローチを提唱しています。

1. AIをより大きな変革の文脈で理解する

　まず重要なのは、AIを単独の技術革命としてではなく、より大きな地殻変動の一部として捉えることです。現代の企業に起きている真の変化とは、ITが組織の周辺業務（PC管理やデータベースなど）を支える存在から、ビジネスの中核そのもの（デジタルなワークフローや顧客体験の構築）へとシフトしていることです。つまり、あらゆる企業がテクノロジー企業になりつつあるのです。

　この大きな流れの中で、AIは人間の判断をデータとアルゴリズムで補助・代替するための強力なツールの一つに過ぎません。この視点を持つことで、AIという言葉に振り回されることなく、「自社のビジネスをどう変革するか」という本質的な目的に集中できます。

2. 顧客への価値提供に集中する

　AI導入の目的は、「顧客により良いサービスを提供する」という一点に集約されるべきです。これはビジネスの不変の原則であり、AIもそのための手段です。

　多くの企業がマーケティングのような表面的な分野でのAI活用に留まっていますが、参考記事が引用するMITの報告書では、むしろバックエンド業務（業務効率化や意思決定支援など）の変革の方が大きな投資対効果を生むと指摘されています。

　自社の業務プロセスや顧客が製品・サービスを利用する過程（カスタマージャーニー）を丁寧に見直し、「どこにAIを活用すれば、顧客にとって本当に価値のある変化を生み出せるか？」を問い続けることが、焦点を絞る上で極めて重要です。

3. スケール化を見据えて価値を証明する実験を行う

　実験が無駄に終わらないためには、初期段階から将来的なスケール化（全社展開など）を念頭に置いた設計が必要です。効果的な実験は、以下の3つの条件を満たしています。

真の価値創造に繋がっているか： 顧客や自社の重要な課題解決に直結していること。
低コストで実行可能か： 失敗から学び、何度も改善サイクルを回せるように、可能な限りコストを抑えること。
スケール化への道筋が見えているか： もし成功した場合、どのように展開していくかを初期段階で構想しておくこと。

　どの課題に取り組むべきか判断するために、著者らは「IFDフレームワーク」という考え方を提示しています。

Intensity（深刻度）： その問題はどれだけ切実か？
Frequency（頻度）： その問題はどれだけ頻繁に発生するか？
Density（密度）： その問題を抱えるユーザーはどれだけ多くいるか？

　例えば、「アパートの管理人が修理サービスを注文するのを助けるツール」と「赤ちゃんの呼吸が止まったら親に知らせるベビーモニター」を比較すると、後者の方が問題の深刻度（Intensity）も頻度（Frequency）も圧倒的に高く、対象となるユーザー（Density）も多いことがわかります。このように課題の価値を評価することで、取り組むべき実験の優先順位を明確にすることができます。

4. 「ニンジャチーム」でスケールアップする

　実験で価値が証明されたら、次はその仕組みを本格的に展開する「スケール化」のフェーズに移ります。実験から本格導入への移行は、予想外の課題が次々と発生するため、簡単ではありません。

　この困難なタスクを遂行するために、著者らは「ニンジャチーム」と呼ばれる専門チームの設置を推奨しています。このチームは、経営層からの強力な支持（お墨付き）を得て、部門の壁を越えてリソースを動かす権限を持ち、プロジェクトのスケール化という単一の目的に集中する少数精鋭の部隊です。このような専門チームがあって初めて、実験の成果を全社的な価値へと昇華させることができるのです。