9月22日、Tim Murphyが「Is AI really paying off for companies? CIOs weigh in」と題した記事を公開した。AI投資が企業レベルで実際にリターンをもたらしているかどうかについて、8人のCIOや技術リーダーが率直に証言している。
個人の生産性向上という第一段階は概ね証明された。いま論争の焦点は「AIは機能するか」から「企業は十分な価値を得られているか」へと移っている。その問いに対する8人の証言は、楽観と懐疑が入り交じりながら、ある共通の構図を浮かび上がらせる。
「AIは効果的だが、価値を捕捉できていない」が共通認識
AIが個人の生産性を上げることは概ね証明された。しかし問題は次の段階だ。社員が2時間節約しても、それが自動的に企業の収益には結びつかない。その時間で高付加価値の仕事をさせるか、より多くの顧客に対応させるか、業務そのものを再設計しなければ、効率化は組織全体の財務成果には変換されない。
8人の証言を読むと、論争の焦点が「AIは機能するか」から「企業は十分な価値を得られているか」へ移っていることがわかる。
「ROIが出ている」分野と「出ていない」分野
証言で繰り返し登場する成果が出ている領域は、主に以下の2つだ。
セールスの効率化：セキュリティ企業Infineoのトニー・ガルシアCISOは、営業チームが顧客との商談翌日にフルブランドの提案資料を仕上げられるようになったと述べている。「それは営業サイクルと顧客体験に実質的なインパクトをもたらしている」。
コード生成・監査の自動化：同氏が構築した「AIコードファクトリー」は、コードを書くだけでなく、社内基準に沿った監査とセキュリティレビューまでエージェントが実行する。人間は最終承認に集中できる。
一方、ガルシアはこう切り捨てる。「AI コンサルタントを呼べば、ベンディングマシン（自販機）にまでAIを走らせようとする。そういう意味のないユースケースが多すぎる」。
「tokenmaxxing（トークンマキシング）」という落とし穴
ガルシアが言及する「tokenmaxxing」は、LLM（大規模言語モデル）への入力トークンを無制限に使わせ、コストを度外視してAIを活用しようとする行動パターンを指す。GitLabのCIOがこの問題を指摘した記事も話題になっている。ガルシアは社内で一人ひとりに利用上限を設け、「AIで何時間節約したか、ビジネス価値を示せ」と問い続けているという。
「時間の節約」だけでは不十分という指摘
DeVry大学のクリス・キャンベルCIOの整理が鋭い。
「時間の節約には価値がある。しかし、その時間で何をしたか、そして作業のチェックやシステムの運用コストを差し引いても効果が続くかを知りたい」
IMA Financial Groupのマット・ワトキンスCIOも同様の問題意識を持つ。保険の証書チェックや見積もり比較プロセスを自動化したが、「その節約した時間を何に充てるかを決めなければ、全員が現在の仕事を少し効率よくやるだけで終わる。それでは会社とクライアントにとって高付加価値の仕事に時間を振り向けられない」と述べる。
「戦略があるかどうか」が明暗を分ける
最もデータとして具体的な証言を提供したのはInfo-Tech Research Groupのブライアン・ジャクソンだ。同社の調査によると：
- 42% の組織が部門横断的なAI導入で測定可能なインパクトを報告
- 28% は部門横断的な導入はしているが明確なインパクトなし
- 取締役会承認済みの専任AIストラテジーを持つ組織では、約60% が測定可能なインパクトを報告
- ストラテジーを策定中の組織では同割合が 16% に落ちる
「せめてIT戦略やデジタル戦略の中にAI目標を組み込んでいる組織は32%で、その中間に位置する」とジャクソンは述べる。
「現状は過渡期」という冷静な見方
フューチャリストのニコラス・バドミントンは、現在の主要ユースケースを「メール作成や文書作成の個人アシスタント」と整理した上で、こう警告する。「それは低レベルの作業で、1〜2年で当たり前になり、AIとすら呼ばれなくなる。一方、数兆ドルの投資を受けた企業がリターンを回収するために、月100ドルのサブスクを1,000〜2,000ドルに引き上げることを迫られたとき、低レベルの作業が少し改善されるだけでは割に合わない」。
Strategic Horizon Researchのマニッシュ・ジャインCEOは「AIはあらゆる場所にあるが、ROAI（Return on AI Investment＝AI投資対効果）はまだ水面下にある」と表現する。ROAIは従来のROI（Return on Investment）の概念をAI投資に特化させた指標で、コスト削減や時間節約だけでなく、それが業績にどう転換されたかまでを問うものだ。バドミントンが指摘する「低レベル作業の改善止まり」という現状は、まさにこのROAIが低迷している構図を言い換えたものといえる。
まとめ
8人の証言を総合すると、構図はシンプルだ。個人レベルの効率化はほぼ証明された。問題は企業レベルの財務インパクトに変換できているかどうかだ。それができている組織の共通点は、明確なAI戦略を持ち、ユースケースごとにROIを問い、節約した時間を再配分する業務再設計を並走させていること。
では、自社のAI導入は「節約した時間」を誰が・どの業務に再投資するかまで設計されているだろうか。ジャクソンのデータが示すように、戦略の有無だけで測定可能なインパクトの報告率が**60%対16%**と大きく開く。「AIが機能するか」の議論は終わった。次の問いは「自社はその価値を十分に回収できているか」だ。
詳細はIs AI really paying off for companies? CIOs weigh inを参照していただきたい。
