投資の無駄を防ぐ！AIプロジェクトをデータで成功に導く7つのステップ

2025-07-15

はじめに

　多くの企業がAI（人工知能）の導入に関心を持つ一方で、「どのように価値を証明し、投資を確保すればよいのか」という課題に直面しています。AI導入は大きな先行投資を伴うため、その効果を具体的に示せないままでは、プロジェクトを進めることが困難です。

　本稿では、こうした課題への有力な解決策として、IBM Consultingが発行した記事「Measuring AI outcomes for business success: A 7-step stage gating framework」を基に、AI導入の成果を段階的に測定し、ビジネスの成功に繋げるための「ステージゲーティング」フレームワークを分かりやすく解説します。このフレームワークは、AIプロジェクトを小規模から始め、データに基づいてその価値を証明しながら、着実に投資を拡大していくための実践的な手法です。

引用元記事

タイトル: Measuring AI outcomes for business success: A 7-step stage gating framework
著者: Suman Gidwani, Mayank Bhattarai
発行元: IBM Consulting
発行日: 2025年7月10日
URL: https://www.ibm.com/think/insights/measuring-ai-outcomes-7-step-stage-gating-framework

要点

AI導入の価値証明と投資確保の課題に対し、「ステージゲーティング」フレームワークは有効な解決策である。
AI導入は大規模な一括投資ではなく、まずMVP（実用最小限の製品）から着手し、その効果を測定することが重要である。
成果指標（KPI）は、単なる生産性向上だけでなく、コスト効率の改善や収益成長への貢献といった多角的な視点で設定するべきである。
AIプロジェクトは、「①ワークフローの分析 → ②優先順位付け → ③MVPの選定 → ④KPIの設定 → ⑤MVPの実行 → ⑥効果測定 → ⑦本格展開または次の施策へ」という7つの明確なステップで進める。
各ステップでデータに基づいた客観的な評価を行うことで、リスクを管理し、次の投資判断の確かな根拠を得ることができる。
AIは「一度導入して終わり」ではなく、継続的なガバナンス、改善、そして拡大が求められる投資である。

詳細解説

前提知識：ステージゲート法とMVP

　本稿のフレームワークを理解するために、まず2つの重要なコンセプトについて解説します。

ステージゲート法（Stage-Gate Process）
　これは元々、新製品開発の分野で用いられてきたプロジェクト管理手法です。プロジェクト全体を複数の「ステージ（段階）」に分割し、各ステージの終わりに「ゲート（関門）」と呼ばれる審査ポイントを設けます。このゲートで、プロジェクトの進捗、成果、リスクなどを評価し、「次のステージに進む（Go）」「中止する（Kill）」「保留する（Hold）」「やり直す（Recycle）」といった意思決定を行います。この手法をAI導入に応用することで、不確実性の高いプロジェクトを管理し、リスクを最小限に抑えながら、段階的に投資を進めることが可能になります。
MVP（Minimum Viable Product）
　MVPは「実用最小限の製品」と訳され、顧客に価値を提供できる最小限の機能だけを実装した製品やサービスを指します。いきなり完璧な製品を目指すのではなく、まずはMVPを迅速に開発・導入し、実際のユーザーからのフィードバックを基に改善を繰り返していくアプローチです。AIプロジェクトにおいても、まずは特定の課題を解決する小規模なMVPを試すことで、その技術が本当に効果的か、ビジネスにどのようなインパクトを与えるかを低コストで検証できます。

AI成果を測定する7つのステップ

　それでは、IBMが提唱する7段階のステージゲーティングフレームワークを、一つずつ詳しく見ていきましょう。

ステップ1：ワークフローの洗い出しとAI適用箇所の特定

　最初に、自社の業務プロセス、すなわち「ワークフロー」を詳細にマッピングします。例えば航空会社であれば、「航空券の予約・発券」「空港での地上業務」「機内での乗客体験」などが大きなワークフローとして挙げられます。

　次に、これらの大きなワークフローを、より具体的な「ワークフローセグメント」に分解します。そして、AIの専門家と協力しながら、どのセグメントにAIを適用すれば業務改善や価値創出に繋がりそうか、具体的なユースケース（AIの活用事例）を洗い出します。このユースケースが、後のステップで開発するMVPの候補となります。

ステップ2：実現可能性と影響度に基づく優先順位付け

　洗い出したユースケースの中から、特に有望なものを5つ程度に絞り込みます。このとき、「ビジネスへのインパクト（収益増またはコスト削減）」と「実現可能性（技術的な難易度や導入コスト）」の2つの軸で評価することが重要です。

　各ユースケースがもたらす財務的な影響を大まかに（50～60%程度の精度で）試算し、実現可能性と合わせてマトリクス上にプロットすることで、どのユースケースが「最も実現しやすく、かつ効果が高いか」を視覚的に判断できます。

ステップ3：MVPとしてテストする最も効果的な機能の選定

　次に、優先順位付けした候補の中から、最初に資金を投じて開発・テストするMVPを1つまたは複数選びます。この選定において最も重要な要素は「財務的インパクト」です。なぜなら、最初のMVPで得られた収益増やコスト削減が、次のAIプロジェクトへの投資を承認してもらうための強力な説得材料になるからです。

　また、影響を与えるユーザー層の広さも考慮点です。特定の専門チーム（例：IT部門）の業務を劇的に効率化するMVPもあれば、全社員が日常的に使うことでAIへの親しみを醸成するようなMVPも考えられます。

ステップ4：MVPの成功を測るKPIの決定

　MVPの効果を客観的に評価するため、測定計画を立てます。ここで重要なのは、具体的で測定可能なKPI（重要業績評価指標）を設定することです。以下の点を考慮する必要があります。

テスト対象: どの範囲（特定の部署、特定地域の顧客など）でテストを行うか？
サンプルサイズ: 統計的に意味のある結論を導き出せるだけの十分なデータ量か？
測定可能性: 設定したKPIは、実際に測定できるものか？
測定方法: AIソリューションの効果だけを切り出して測定する仕組みはあるか？
期間: どのくらいの期間テストを実施する必要があるか？

　例えば、航空会社が新しいAIソリューションをテストする場合、いきなり全路線に導入するのではなく、特定の空港や、特定の上級会員に限定して開始することが考えられます。

ステップ5：MVPの資金調達と実行

　計画が固まったら、社内の承認プロセスを経て、プロジェクトの資金を確保します。特にAIのような新しい技術を導入する場合、経営層や関連部署の理解と支持を得るためのガバナンス体制が不可欠です。

　記事ではペプシコの事例が紹介されており、同社ではAIに関するアイデアを評価・承認し、リスクを管理するためのガバナンス委員会が、MVPの成功を後押ししているといいます。

　資金が確保できたら、実際にMVPの開発と導入を進めます。

ステップ6：MVPの有効性測定

　MVPを導入したら、ステップ4で定めた計画に従ってKPIの追跡を開始します。データの収集は、AIソリューション自体の利用ログや、アンケート、業務成果の分析など、様々な方法を組み合わせて行います。ここで重要なのは、データに基づいて冷静に有効性を評価することです。

ステップ7：期待通りの成果が出た場合の展開

　測定の結果、MVPが設定したKPIを達成し、期待通りの成果を上げた場合、次の一手を検討します。選択肢は主に2つです。

本格展開: MVPでテストしたAI機能を、全社や全顧客など、より広い範囲に展開するための追加投資を決定します。
次のMVPへ: 今回の成功を足掛かりに、ステップ2で候補に挙がっていた別のユースケースのMVP開発に着手するための資金調達に進みます。

　もしKPIが期待に届かなかった場合は、その根本原因を調査することが極めて重要です。ユーザーが想定通りにAIを使わなかったのか、技術的な問題があったのか、あるいは設定したKPI自体が適切でなかったのか。その分析結果が、次の改善アクションや、場合によってはプロジェクトの方向転換の判断材料となります。