6月27日、PYMNTS.comが「Wedbush Says Missing ROI Metrics Threaten Further Enterprise AI Deployment」と題した記事を公開した。ROI測定の枠組みを持たないままAI投資を進める企業が多く、それが追加投資の障壁になっているという実態を、投資銀行Wedbushの調査やPYMNTS Intelligenceのレポートをもとに報告している。
「AIに投資したが、成果を測る手段がない」
Wedbush Securitiesのアナリスト、Dan Ives率いるチームが、同社主催の「Disruptive Technology Conference」で得た知見を投資家向けノートにまとめた。Wedbushはテクノロジー株のカバレッジで知られる米系投資銀行であり、そのアナリストノートは機関投資家だけでなくエンタープライズITの意思決定層にも広く参照される。今回のノートで最大の発見として挙げられたのが、多くの企業がAIツールの投資対効果（ROI）を測定する枠組みをそもそも持っていないという事実だ。
ノートが対象とした企業群は、同カンファレンスに参加した大手・中堅エンタープライズが中心とみられる。具体的には、AIツールの導入を進めながらも、コスト削減率・生産性向上・収益への貢献といった標準的なROI指標を設定していないケースが多数報告された。Ivesはこう述べている。
「多くの経営幹部が、顧客が取締役会やCFOからAIの実際のリターンを示すよう圧力を受けていると指摘した。この問いに答えられないことが、長期的な技術投資の追加判断における真の障壁となっている」
AIパイロット（試験導入）に予算を投じながら、成否を判断するベンチマークを用意していない——という状況は、エンジニアリング組織にとっても他人事ではない。何をもって「うまくいっている」とするかの定義がなければ、推進派が予算を守ることも、経営層の信頼を獲得することも難しくなる。
ROI回収の現実的な時間軸：3〜10年
PYMNTS Intelligenceが実施した調査では、企業幹部の8割以上が、生成AIへの投資が正のリターンをもたらすまでに3〜10年かかると見込んでいると回答している。PYMNTS CEOのKaren Websterは2025年9月、このデータに触れながら次のように書いている。
「大文字の『変革（Transformation）』は、予測可能なスケジュールで起きるものでも、即座の直接的なリターンが期待できるものでもない」
この時間軸は、現場でAIシステムを構築するエンジニアの感覚とも符合するだろう。モデルの精度改善、データパイプラインの整備、ユーザー定着——どれも短期では数字が出にくい。問題は、その「時間がかかる」という認識を経営層と現場が共有できているかどうかだ。
※編集部の考察：IDCやGartnerの各種レポートによれば、2025年のエンタープライズAI関連支出はグローバルで数千億ドル規模に達するとされている。その規模に見合うROI測定の仕組みが追いついていないという構造的なギャップは、Wedbushのノートが指摘する問題の深刻さを裏付けている。
技術より組織が足を引っ張っている
別のPYMNTS Intelligenceレポート「The Enterprise AI Readiness Gap」では、AIパフォーマンスの制約要因として71%の幹部が「技術よりも組織側の問題（人材・プロセス・データの整備状況）」を挙げた。
具体的なボトルネックとして最も多く挙げられたのは以下の3つだ。
- データ品質
- 予算の制約
- ガバナンスプロセス
しかも幹部は平均4〜5個の組織的障壁を同時に抱えていると回答している。レポートはその対処について「個別対応では機能しない」と明言し、「データ品質の改善、責任の明確化、人材ギャップの解消、予算の見直しを並行して進めることが必要だ」と提言している。
ROI指標の欠如という問題は、この組織的障壁とも密接に絡み合っている。測定基準がなければ、データ品質の改善にどこまで投資すべきかも、ガバナンスの優先度をどう設定するかも、判断のよりどころを失う。指標の設計は技術的な課題であると同時に、組織横断の合意形成を必要とするプロセスでもある。
何が求められるか
Wedbushのアナリストが指摘した核心は、ROI測定の枠組みの欠如が「AI懐疑論」を生む前に手を打つ必要がある、という点だ。AIプロジェクトを推進する側——エンジニア、アーキテクト、プロダクトマネージャー——にとっては、技術的な成果だけでなく、ビジネス指標との接続を最初から設計に組み込むことが問われている。パイロット段階から「何をもって成功とするか」を定義しておかなければ、その問いは必ず後から追いかけてくる。
詳細はWedbush Says Missing ROI Metrics Threaten Further Enterprise AI Deploymentを参照していただきたい。
