企業がハイパースケーラーの支出を再現できないことを考えると、ITリーダーには別の予算計画の枠組みが必要になる。

　調査会社Gartnerで、ディスティングイッシュトバイスプレジデントアナリスト兼リサーチチーフを務めるジョン・ラブロック氏は、「いまや全企業がAIに投資しており、『AIに投資しているか』と問うことすら意味がない」と述べる。2026年中に、AI機能搭載ソフトウェアへの投資額が、非搭載ソフトウェアへの投資額を逆転するとラブロック氏は見込む。

　大半のCIOにとって、この変化は既に費やされている予算の名目を付け替えることを意味するラブロック氏は指摘する。例えばAI機能が搭載されていないCRM（顧客関係管理）ツールのライセンス更新費用が、単にAI機能搭載のCRMツールへの投資に置き換わるだけだ。

CAPEXか、OPEXか

　AIを設備投資（CAPEX）として分類するか、運用経費（OPEX）として分類するかという疑問は、根本的な変化を見落としている。

　「最大の不一致が生じるのは、取締役会が既存業務の最適化、主力製品への投資、成長のための投資を区別することを怠ったときだ」。AIツールベンダーDaylitの共同創業者で、CTO（最高技術責任者）を務めるジェリー・シュー氏はそう指摘する。

　ITサービス企業EnsonoのCIOを務めるサビオ・ロボ氏独自の予算フレームワークの考え方によれば、業務効率化のためのAIツールはOPEXにすべきであり、新しい収益源のためのAIインフラはCAPEXに相当する。ロボ氏によると、データ管理システムやガバナンスといった、一度構築すれば使い回せる共通の仕組みへの投資はCAPEXに分類される。一方で、利用量に応じて変動するクラウドサービス料金やソフトウェアのライセンス料は、従来通りOPEXに分類される。

AI予算のポートフォリオ

　調査会社Constellation Researchのバイスプレジデント兼プリンシパルアナリストを務めるチラグ・メータ氏は、AI予算の分配について、自社で既に効果が出ている既存業務の拡大に70％、その周辺領域への展開に20％、全く新しい未開拓分野への挑戦に10％という割合にすることを勧める。

導入に合わせた段階的な投資

　ほとんどの企業は、あまりにも早い時期に、多くの資金を投じ過ぎている。「企業が大型契約を結んだにもかかわらず、社内でのAIツールの普及率が信じられないほど低いという恐ろしい話を耳にする」とシュー氏は言及する。

AI導入に向けた予算獲得戦略

　AIプロジェクトの資金を獲得するには、IT予算管理の焦点を「技術」から「価値」に移す必要がある。優秀なCIOは、財務チームが本当に利益を生んでいるかどうかを厳しく審査できる単位経済性（製品や顧客1単位当たりの採算性）を提示する。

AIツールの用途を財務的な観点で組み立てる

　IT調査会社Info-Tech Research Groupのアドバイザリーフェローを務めるスコット・ビクリー氏は、AIツールの活用事例を以下の観点で組み立てることを勧める。

• 収益の拡大
• 費用の削減
• 運転資本の改善
• リスクの軽減
• 顧客満足度の向上

測定可能なワークフローから始める

　コンサルティング企業Ernst & Young Americasのテクノロジー、メディア、通信担当AIリーダーを務めるバムシ・ドゥブリ氏は、AIツールの導入を以下の4レベルに分解することを推奨する。

• 人の作業を支援するAIアシスタントは、個人の生産性を高める
• CRM、ERP（統合基幹業務システム）などのシステムが搭載するAI機能は、システムを使いやすくする
• マーケティングから受注、入金までの一連のプロセスを支援するAIツールは、複数のチームが連携して働くことを要求する
• AIを中核に据えた全く新しい製品やサービスの開発は、自社のビジネスモデルそのものを根本から変える『真の変革』をもたらす

ROIを段階的に証明する

　企業向けソフトウェアの保守サポートを提供するRimini StreetのグローバルCTO、エリック・ヘルマー氏は、ベンダーの受け入れや在庫管理といったERPでAI機能を活用した場合、具体的なROIが得られることを実感している。「適切に実施すれば、AIプロジェクトは次のプロジェクトの正当性を証明し、資金を調達するのに十分なROIを生み出すはずだ」とヘルマー氏は語る。

　ロボ氏は初期投資に規律を持ち、早期の成功を優先するよう助言する。同氏がCIOを務めるEnsonoは、大規模かつ長期的な、企業全体のAI活用能力を高める投資をする前に、システム障害の診断時間の短縮やインシデント予測を改善する業務領域に絞って投資した。

クラウドと従量課金制の価格設定を利用する

　調査会社Dell'Oro Groupのシニアリサーチディレクターを務めるバロン・ファン氏は、自社サーバでAIツールを動かそうとする前に、クラウドサービスから始めて経験を積むことを推奨する。具体的な戦術として、メータ氏は以下を提唱する。

• 利用率が予測可能な場合にのみ、定額でシステム容量を確保する契約を結ぶ
• 支出のリスクを軽減するステージゲート（段階的な審査）を利用する
• ワークフローを再構築せずに切り替えられるよう、AIモデルの変更を見越してシステムを設計する

説得力のある投資計画を作る

　最も強力なAIツールへの投資シナリオは、費やした予算をビジネスにとって重要な成果に直接結び付けるものだ。ヘルマー氏はCIOに対して、AIツールを活用することで目に見える利益が得られる具体的な業務に注力することを勧める。

　「測定可能なビジネスの成果を念頭に置いてから進めるのが最善の戦術だ。業務の速度が上がったからといって、価値とROIがもたらされるわけではない」（ヘルマー氏）

目先の財務指標の先を見る

　コンサルティング企業Deloitte Touche Tohmatsuのマネージングディレクターを務めるジム・ローワン氏によると、財務的な結果だけに集中するのではなく、普及率、生産性の向上、リスクの軽減など、効果的なAI活用に結び付く中間の指標を調査すべきだ。

責任を共有する体制を築く

　AIの投資判断は、経営幹部が最初から関与している場合において効果的に機能する。ロボ氏は、CFO（最高財務責任者）と共同で策定した明確なAI投資のテーマについて、CEOの合意を取り付けることを推奨する。ドゥブリ氏は、全てのAIモデルに対して、企画・開発から日々の運用に至る全期間（ライフサイクル）の予算と、責任者、成功指標を割り当てる「AI FinOps」（クラウドサービスやAIツールの費用を最適化する管理手法）チームの設立を推奨する

ITリーダーがハイパースケーラーのAI支出から学べること

　Alphabetの社債発行は、企業のIT部門に教訓を与えるが、それは分かりやすいものではない。ここから得られる教訓は、「自社もAIインフラのために借金をしよう」ということではなく、巨額で長期的なコミットメントを正当化する「戦略的な規律」を取り入れることだ。

資金ではなく、規律を借りる

　メータ氏は、予算を「長期的に使える土台」と、「変化の激しい挑戦的な投資」に分割し、それぞれ異なる方法で資金を調達するよう助言する。データの準備、セキュリティ対策、評価の枠組みといった長期的な土台には、複数年の確約で資金を提供する。AIモデルの選択など変化の激しい要素には、測定可能な成果に結び付けた上で、90日から180日の短い期間に区切って資金を提供するといった具合だ。

　普及率と単位経済性に結び付けた、段階的な審査による予算編成を利用するのも手だ。利用率が予測可能な場合にのみ、定額のシステム容量を確保する。AIツールへの資金提供モデルを、ハイパースケーラーが負担できるような巨額に合わせるのではなく、自社のリスク許容度と業務に適合させることが重要だ。

プライベートエクイティファンドではなく、ベンチャーキャピタルのように考える

　ドゥブリ氏によると、ITリーダーは自らの思考を、堅実なプライベートエクイティファンド（複数の投資家から集めた資金を未上場企業に投資するファンド）の視点から、挑戦的なベンチャーキャピタル（新興企業投資会社）の視点に進化させる必要がある。プライベートエクイティファンドは2年から4年という短期間で確実な利益を期待し、短期的な利益でシステムの導入費用を賄う。これに対してベンチャーキャピタルは、多数の実験的プロジェクトが失敗することを許容し、最終的に少数の大成功が長期的な利益をもたらして全体の費用を上回ることを受け入れる。その上で、価値が証明されるにつれて段階的に資金を提供する。

孤立した実証実験ではなく、全社統合型の戦略を構築する

　ローワン氏によると、最大の過ちはAIプロジェクトを、全社的な価値戦略の一部としてではなく、特定部署での孤立した実証実験として扱うことだ。企業が実験段階から本番稼働への移行に苦労するのは、測定可能な成果についての明確なビジョンを欠いているためだ。

　メータ氏は次のように言う。「明確な目標がなく、手当たり次第にAIツールを使うのはやめるべきだ。効果を証明できる3～5つのワークフローに的を絞り、そこで成功したパターンを全社の標準的な仕組みとして展開するのがよい」

　ドゥブリ氏は、個別の用途だけに資金を提供するという「わな」を避けることを推奨する。経営戦略の視点からAIツールを全社に拡大することは、個別用途への投資だけでは実現できない。用途とは、あくまでも現場の実行単位にすぎないからだ。そうではなく、実験的であれ運用的であれ、最終的な経営成果につながる「組織の機能（ケイパビリティ）」に対して資金を提供すべきだ。

長期的な競争上の優位性

　Alphabetの社債発行は、AIの投資回収が長い時間軸で動くことをわれわれに気付かせてくれる。成功は、ペース配分、優先順位付け、財務的な透明性にかかっている。

　AIは短期的な流行ではない。ビジネスや社会の在り方を根底から変える変革なのだ。

　「CIOが最も理解しなければならないのは、われわれが数十年に一度の『超長期サイクル』の移行期にいるということだ」とラブロック氏は強調する。「2005年からの20年間は、デジタル技術と、ビジネスのデジタル化の時代だった。2025年からの20年間は、われわれのあらゆる業務にAIを組み込む時代になるだろう。これは避けて通れるような一時的な流行ではない」（同氏）