［レポート解説］AI投資対効果（ROI）を最大化する戦略とは

2025-07-15

はじめに

　生成AIのブーム以降、多くの企業がAI導入を急ぎましたが、その投資対効果（ROI）に伸び悩んでいるケースが少なくありません。本稿では、多くの企業が直面している「AI投資」に関する課題について、IBMが発行した記事「How to maximize ROI on AI in 2025」を基に解説します。

引用元記事

タイトル: How to maximize ROI on AI in 2025
著者: Ivan Belcic, Cole Stryker
発行元: IBM
発行日: 2025年7月9日
URL: https://www.ibm.com/think/insights/ai-roi

要点

多くの企業において、AIへの投資額に対して投資対効果（ROI）が期待値を下回っている現状がある。
成功の鍵は、流行に流されるのではなく、目的を明確にした戦略的な導入計画と、適切なROI測定にある。
ROIには、コスト削減や収益増といった直接的な「ハードROI」と、従業員や顧客の満足度向上といった間接的だが長期的な価値を持つ「ソフトROI」の二つの側面が存在する。
製品開発の現場では、「フィードバックの歓迎」「反復的なアプローチ」「ユーザーデータの活用」「分野横断的なチーム編成」という4つのベストプラクティスがROIを最大化させる。
コンテンツ制作・管理のプロセス（コンテンツサプライチェーン）においては、「全体を俯瞰する視点」「変化に対応する組織管理（チェンジマネジメント）」「リスクの最小化による創造性の解放」が成功の柱である。

詳細解説

なぜ今、AIのROIが伸び悩んでいるのか？

　2022年後半からの生成AIブームを受け、多くの企業が競争優位を保つためにAI導入へと舵を切りました。しかし、IBMのレポートによると、企業全体のAI導入におけるROIは平均でわずか5.9%に留まり、一方でそのための資本投資は10%にも上ったとされています。

　なぜ、このようなギャップが生まれるのでしょうか。IBMのレポートでは、その原因を「計画性の欠如」にあると指摘しています。一部の企業は、競合他社に遅れを取りたくないという焦り（FOMO: Fear of Missing Out）から、短期的な視点でAI導入に踏み切りました。また、「AIはあらゆる課題を解決する万能薬だ」という誤った期待を抱いていたケースもありました。

　成功するためには、まず「AIを使って何を達成したいのか」という明確な目的を設定し、そこから逆算して導入計画を立てる必要があります。

ROIを正しく測る：「ハード」と「ソフト」の視点

　AIの価値を正確に測るためには、ROIを「ハード」と「ソフト」の二つの側面から捉えることが不可欠です。

ハードROI：測定可能な金銭的効果
　これは、売上やコストといった具体的な数値で測れる直接的な利益を指します。例えば、AIによる業務自動化で人件費がどれだけ削減できたか、AIを活用したマーケティングでコンバージョン率が何%向上したか、といった指標（KPI）で測定されます。これらは経営層への説明責任を果たす上で強力なデータとなります。
ソフトROI：間接的・長期的な効果
　こちらは、すぐには金銭的価値に結びつかないものの、組織の持続的な成長に不可欠な間接的な利益を指します。例えば、AI導入によって従業員が単純作業から解放され、仕事への満足度が向上したり、AIチャットボットによって顧客体験が改善されたりすることなどが挙げられます。これらは、従業員の定着率やブランドイメージの向上といった、長期的な企業価値に繋がります。

　AI戦略を評価する際は、この両方のROIをバランス良く見ていくことが、本質的な成功を判断する上で重要になります。

AIのROIを最大化する具体的戦略

　では、具体的にどうすればROIを最大化できるのでしょうか。IBMのレポートでは、「製品開発」と「コンテンツサプライチェーン」という二つの領域における戦略を紹介しています。

1. 製品開発でROIを高める4つのベストプラクティス

　AIを活用した製品開発で高いROI（中央値55%）を達成したチームには、共通する4つの実践方法がありました。

フィードバックを歓迎する: AIの導入は一度で完璧にいくものではありません。現場の担当者が気兼ねなく意見を言える文化を育むことで、非効率なプロセスを早期に改善し、時間とリソースの無駄を防ぎます。
反復的に取り組む（小さく始める）: 大規模な一斉導入は、現場の混乱や反発を招くリスクがあります。まずは小規模なチームや特定の業務からAIを導入し、効果を測定しながら段階的に拡大していく「イテレーティブなアプローチ」が有効です。
ユーザーデータから学ぶ: AIを導入する目的は、ユーザー（顧客や従業員）に価値を提供することです。彼らの行動データを分析し、どこにAIを適用すれば最も効果的かを見極めることが重要です。
多様なスキルを持つチームを編成する: AIプロジェクトは、技術者だけで進めるものではありません。企画、開発、営業、マーケティングなど、様々な部門の専門家が集まる「部門横断型チーム」を組むことで、コミュニケーションの滞りをなくし、プロジェクトを円滑に進めることができます。

2. コンテンツサプライチェーンでROIを高める3つの柱

　コンテンツサプライチェーン（CSC）とは、コンテンツの企画、制作、配信、管理といった一連の流れを指します。この領域でAIのROIを高めるには、以下の3つの柱が重要です。

鳥瞰的な視点で優先順位をつける: 特定の部門だけでなく、戦略、予算、人事、組織改革といった会社全体の視点からAIの活用法を検討します。そうすることで、最もROIが高いと見込まれる領域にリソースを集中させることができます。
チェンジマネジメントを怠らない: 新しい技術の導入には、従業員の不安や抵抗がつきものです。AI導入の目的やメリットを丁寧に説明し、研修を行うなどして、組織全体で前向きに取り組む雰囲気を作ること（チェンジマネジメント）が成功の鍵を握ります。
リスクを最小化して創造性を解き放つ: AIの誤動作や情報漏洩といったリスクを適切に管理する体制を整えることで、従業員は安心してAIを活用できます。定型的でリスクの低い作業はAIに任せ、人間はより創造的で付加価値の高い仕事に集中するという理想的な分業が可能になります。