Episode Details

Podcastを今すぐここで聞く

ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。

このPodcast/書き起こしで得られること（要点）

• AIの利用量やトークン量だけでは、投資対効果を判断してはいけない理由
• 作成時間だけでなく、確認・修正・承認まで含めて効果を測ることの大事さ
• AIを使える「人」ではなく、効果が出る「タスク」へ投資する重要性
• 社内に軋轢を生まず、継続してAIを活用するための見方

今回は、中小企業がAIの投資対効果、いわゆるROIをどう判断すべきかを取り上げます。

AIにかかる費用は、月額料金やAPIの利用料だけではありません。AIを使って何かを作る前の準備から、作った後の確認や承認まで含めて、会社全体の仕事が本当に改善したのかを見る必要があるんですね。

今回の話題のきっかけは、OpenAIが2026年7月14日に公開した、エージェント型AI時代の投資管理に関する記事です。

エージェント型 AI 時代の AI 投資管理方法 | OpenAI
https://openai.com/ja-JP/index/managing-ai-investments-in-agentic-era/

そこでは、

• 利用状況と支出の見える化
• 成果に基づくモデル効率の評価
• 規模拡大前のガバナンス
• 複利効果を生むワークフローへの投資
• 実証された需要に合わせたキャパシティ

という5つの観点が示されていました。

ただし、ここから先では、その記事をそのまま解説するわけではありません。まだAI活用が十分に進んでいない中小企業が、現場で何を基準に考えればよいのかを、私の経験をもとに整理します。

利用量ではなく、AIが生み出した価値を見る

まず押さえたいのは、AIを多く使った人が、それに比例して多くの価値を生んだとは限らないということです。トークン量や利用回数は、AIを動かした量を示します。しかし、それだけでは業務が改善したのか、意思決定が速くなったのか、成果物の品質が上がったのかは分かりません。

AIでアプリを作ったとしても、1週間後、1か月後に使っていなければ、継続的な業務改善にはつながっていません。同じ作業を毎回AIに依頼し、再利用できる形にしていない場合も同様です。表面的な利用量が増えていても、根本的な効率化は進んでいない可能性があります。

私自身、何かを作るときは「これは1か月後も使い続けているだろうか」と考えます。継続利用が怪しければ、そこまでにかけた時間を惜しまず、一時利用のツールとして割り切ります。見栄えを整えたり、不要な機能を足したりする前に、繰り返し価値を生むものかを確認する方が重要です。

「何を作ったか」より「何が良くなったか」を報告する

AI活用を社内で報告するときも、「レポートを作った」「アプリを作った」で終わらせないことが大切です。その結果、どの仕事の負担がどれくらい減ったのか、会社や業務全体にどのような価値が生まれたのかまで伝えましょう。

最初から厳密な数値を求める必要はありません。完了できた仕事、短縮できた時間、判断しやすくなった場面など、分かる範囲から成果を記録します。AIを使った量ではなく、AIによって業務がどのように変わったのかを共有する習慣が、投資判断の土台になります。

確認・修正・承認まで含めて業務全体を測る

作成時間だけを切り取って評価しない

AIは、文章やレポートを作る工程を大幅に速くできます。一方で、後工程を担う人の確認作業が増えれば、会社全体の効率化につながったとはいえません。作成工程だけを切り取ると、AIを使った本人は楽になっていても、周囲に負担が移っていることがあります。

例えば、半日かかっていた記事の作成が15分になったとします。それだけなら大きな改善です。しかし、実際には、情報収集、構成の確認、事実確認、既存のトーンとの調整、表現や法務上の確認、承認、公開後の確認といった工程があります。AIの出力に不要な情報や新しい提案が増えれば、誰かがそれらを精査しなければなりません。

作成者の時間だけでなく、レビューする人、承認する人、実行する人の時間と負担も合わせて見ましょう。その結果、記事の閲覧数や次の行動へ進む人が増え、業務時間も減ったのであれば、投資効果があったと判断できます。反対に、確認を含めた総工数が増え、成果も測っていなければ、AIの活用方法を見直す必要があります。

内容を把握していないAIレポートは意思決定を遅らせる

AIで作った詳細なレポートの内容を、発表する本人が十分に把握していないケースもあります。質問されたときにその場で答えられず、回答をすべて持ち帰ることになれば、意思決定は止まります。後からAIで調べ直した長い回答が届いても、論点がずれていれば、確認の往復がさらに増えてしまいます。

必要以上に複雑な情報を出すことが、品質の高さにつながるとは限りません。判断に不要な情報を削り、作成者自身が説明できる状態に整えるところまでが仕事です。AIの出力をそのまま渡すのではなく、周囲が使える形にする工程もROIの評価に含める必要があります。

「AIを使える人」ではなく「効果が出るタスク」へ投資する

投資先を「人」から「タスク」へ切り替える

AI活