AIブームの中で企業が直面している「ROI問題」
大手ベンチャーキャピタルNEAのパートナーであるティファニー・ラックが、最近のインタビューで興味深い発言をした。「多くの企業は、AIへの投資がどれだけの価値をもたらしているのかを、まだ正確に測定できていない」というのだ。これはAI業界に関わる自分にとって、正直かなり刺さる言葉だった。
2024年から2025年にかけて、企業のAI投資額は爆発的に増加している。クラウドインフラ、LLMのAPIコスト、そして社内の人材育成費用——どれをとっても決して安くない。しかし実際のところ、それらの投資が具体的な収益改善や業務効率化にどう結びついているかを、数字で示せる企業はまだごく少数に限られている。
なぜROIの計測が難しいのか
ラックが指摘するように、AIのROIが測定しづらい理由にはいくつかの構造的な問題がある。まず、AIの効果は「時間の節約」や「意思決定の質の向上」といった定性的な要素に現れることが多く、従来の財務指標にそのまま変換しにくい。たとえば、カスタマーサポートにAIチャットボットを導入して対応時間が20%短縮されたとしても、その削減分が本当にコスト削減につながっているのかどうかは、組織の構造によって大きく異なる。
次に、AIプロジェクトの多くがまだ「パイロット段階」にとどまっており、スケールアップに伴うコストと便益の変化が読み切れていない。僕自身も複数のAI導入プロジェクトに関わってきたが、PoC（概念実証）では素晴らしい結果が出ても、本番環境への移行で想定外のコストが膨らむケースを何度も目にしてきた。
さらに、AIツールの進化が速すぎるという問題もある。今日導入したシステムが半年後には陳腐化するリスクがあるため、長期的なROI計算そのものが非常に不確かになってしまう。
それでも前進するために——ROI測定の現実的なアプローチ
では企業はどうすればいいのか。ラックの見解では、ROIを単一の指標で測ろうとすること自体が間違いであり、複数の「価値の層」で評価する枠組みを持つことが重要だという。具体的には、短期的なコスト削減、中期的な収益機会の創出、そして長期的な競争優位性の獲得という三つの軸で評価することが有効とされている。
個人的には、この「ROIがまだわからない」という状況を過度に悲観する必要はないと思っている。インターネットの黎明期も、クラウドコンピューティングの初期も、同様の混乱と模索の時期があった。重要なのは、その不確実性の中でも学習を続け、小さな成功事例を積み重ねていくことだ。
AIへの投資を「コスト」ではなく「ケイパビリティの構築」として捉え直す視点が、今の企業には必要なのかもしれない。ティファニー・ラックの言葉は、業界全体への冷静な問いかけとして、しばらく頭に残り続けるだろう。