「AIシステムを導入したが、結局どれだけ得をしたのか？」という経営層の問いに、あなたは答えられるだろうか。AI技術の活用で“確実に成果が出る”10個の領域と、AIの導入効果の算出方法を公開する。
企業のAI戦略は、施策の範囲や複雑さが広がり続けている。その一方で、こうしたプロジェクトが実験やPoC（概念実証）の段階を超え、ROI（投資対効果）といった測定可能で長期的な成果をどの程度生み出しているのかについては、可視化しきれていないのが実情だ。AI施策の立案や調達、収益化を担う事業部門やIT部門の意思決定者は、具体的な事業価値を創出することが求められている。
300件以上の生成AIの導入事例を分析したマサチューセッツ工科大学（MIT：Massachusetts Institute of Technology）の研究者によれば、企業の生成AIに関する取り組みの大半は、依然として企業の損益への測定可能な影響を示していない。MITの報告書「The GenAI Divide：STATE OF AI IN BUSINESS 2025」（2025年のビジネスにおける生成AIの現状）は、バックオフィス業務の自動化の方がより高いROIをもたらすにもかかわらず、生成AI投資の約半分が営業やマーケティング分野に向けられていると指摘する。これに対しMITは「実際に生成AIがもたらす価値の大きさではなく、組織にとって価値の測定がしやすい分野であることを反映しているにすぎない。これは組織が生成AIの導入プロジェクトを、優先順位を誤ったまま進める原因になる」と分析する。
明確な導入目的や導入効果の測定方法を定義しないまま生成AIをはじめとするAIプロジェクトに投資することは、プロジェクトの失敗や財務リスク上昇の要因となる。それでは、企業のどのような業務にAI技術を適用すればROIを高められるのか。前編「生成AIプロジェクトは「95％失敗」する ROIを得るための3つのステップ」に続き、AI技術の導入に適した10個の業務と、そのROIの測定方法を説明する。
測定可能なビジネス価値を最も生み出しているAIアプリケーションは、カスタマーサービス、IT運用、業務プロセス自動化、サプライチェーン／在庫管理、財務計画といった領域に広がっている。以下は、測定可能なROIを生み出す可能性が高いエンタープライズAIの代表的な用途だ。
企業は顧客体験の向上やコンタクトセンター業務の高度化を目的にAI技術へ投資している。顧客対応のためのナレッジ検索やチャットbotにAI技術を活用することで、顧客問い合わせの平均処理時間（AHT）を短縮できる。AIモデルと自然言語処理（NLP）を用いて顧客の反応をポジティブまたはネガティブ、中立に分類する感情分析は、メールやテクニカルサポート、ソーシャルメディアを横断したブランドマーケティングや顧客対応の質向上に寄与する。
コンサルティング会社McKinsey & Companyのパートナーであるエリック・ビューシング氏は、コンタクトセンターや顧客サービス担当者の支援は、AI技術の成熟度が高く既に価値が証明されていると説明する。通話前の履歴要約やアップセルのリアルタイム支援、通話後のメモの自動作成などはその一例だ。
AI技術を活用したワークフォースマネジメント（人員配置の最適化）も価値を生み出している。単なる需要予測による人員の管理に加え、突発的なコールの急増や天候による拠点停止といった事態が起こっても、スムーズに業務を継続できるようにする。
ROIは、サポート費用や顧客対応コスト、問題解決に掛かる時間、顧客離脱率の変化といった指標で測定できる。
前述の通り、企業の収益拡大を目的としたAI施策が優先されるのは自然な流れといえる。代表的なAI技術の用途には、成約可能性の高い見込み客を評価・優先順位付けするリードスコアリング、マーケティングの予算配分や商品の価格設定の最適化などが挙げられる。
購買意思決定に直接影響を与え、無駄な業務を削減するシステムほどROIが高い傾向にある。そのためリードスコアリングや顧客維持、チャーン（顧客離反）予測に関わる施策は、実験的な施策やブランド認知向上のみを目的とする施策よりも高い成果を上げやすい。
AIモデルは、顧客の行動履歴や購買履歴、マルチチャネルでの接点データを基に、顧客体験を向上させるための洞察を提供する。閲覧履歴や購入履歴に基づくレコメンデーションや商品の動的な価格設定、顧客へのアップセルの提案などがその一例だ。
ROIは、コンバージョン率や平均注文額、顧客生涯価値（LTV：1人の顧客が取引開始から終了までに自社にもたらす利益の合計）、顧客維持率などの向上分を定量化し、AI技術の導入、運用コストと比較して算出する。
生成AIの登場以前から成熟が進むAI技術の一つが、予測分析だ。機械学習（ML）モデルや統計手法を用いてリアルタイムデータまたは過去のデータを分析し、商品の需要や業績などを予測する。
顧客の購買行動予測や離脱予測、金融業界の不正検知、与信スコアリングなどが代表例だ。
ROIは、コストの削減や売り上げの増加、リスクの低減といったAIシステムで得られる定量的な効果を、AIシステムの導入コストと比較することで算出できる。
AI技術は設備故障を事前に予測する予知保全に利用できる。過去のセンサーデータや運用ログ、保守記録などを学習したモデルがアラートを発し、必要なタイミングで保守を実施することで突発的な停止や生産障害を抑制する。不要な点検や労務費の削減、安全性とコンプライアンスの向上に寄与する。
ROIは、ソフトウェアやセンサー、統合、教育などの導入コストと、ダウンタイムの削減、緊急修理の発生数、労働効率の向上、資産寿命延長による節約額を比較して算出される。
IT運用はAI技術がいち早く導入された分野の一つだ。現在はサービスデスクやチケット要約と自動振り分け、システムのログ分析や異常検知などにAI技術の用途が広がっている。
ROIは、チケット処理やプロビジョニング、パッチ適用、監視のための人件費の削減効果、インシデント検知数、解決時間（MTTR）、クラウドコストの削減効果といった指標で評価される。大量かつ反復的な業務の自動化や、システム停止がエンドユーザーに影響する前の予防的対応が高いROIを生む。
光学式文字認識（OCR）や自然言語処理（NLP）、ビジョンモデルなどの技術を活用することで、高度な文書処理が自動化できる。AI技術は構造化データと非構造化データを含む文書から情報を抽出し、分類できる。
具体的には求職者の書類選考や契約書の分析、保険請求処理などに利用できる。特に請求書処理や買掛金業務では、請求書当たりの処理時間の短縮やエラー率の低下、作業工数の削減といった明確な成果が出やすい。
保険請求の自動却下など、金融や医療といった規制産業の自律的な意思決定をAI技術で自動化するときはコンプライアンスのリスクが伴うため、慎重な統制が必要だ。ROIは主にコスト削減効果や作業時間の短縮効果などの指標で測定する。
AI技術はコードの再利用やリファクタリング、コードレビュー、テストケースの作成といった開発現場の単純作業を自動化、高速化する。開発コストの削減やシステムの公開までに掛かる時間の短縮、システムの不具合率低下といった効果が期待できる。
商品の需要予測や在庫配置、輸送と物流の効率化にAIモデルが利用できる。商品の在庫数や生産計画、労務計画の精度を高めることで過剰在庫や欠品を削減し、売り上げを向上させる。AI技術を用いた予測が、従来の時系列に基づいた予測モデルの精度を上回れるかが焦点になる。
ROIは在庫保有コストや倉庫費用、保険料などの削減効果で測定できる。欠品率の低下やサービスレベル向上も指標となる。
金融業界では、1990年代半ばから機械学習（ML）による不正検知が活用されている。近年は脅威が高度化しつつあり、生成AIで出力したディープフェイクや詐欺メールを用いたサイバー攻撃も登場している。
エンドユーザーの行動パターン分析やフェデレーテッドラーニング（連合学習：中央サーバにあるデータではなく複数のサーバに分散したデータを使用する機械学習技術）を活用する検知システムは、リアルタイムで異常を検出し脅威を阻止する。ROIは、詐欺による損失の大きさやサイバー攻撃の誤検知率、顧客からの信頼度、セキュリティ部門の運用コストの変化などによって測定する。
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