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生成AI導入で費用対効果が見えない原因と効果測定3つの方法【顧問が解説】

生成AI導入で費用対効果が見えない原因と対策 - 顧問が教える効果測定の3つの方法 - 株式会社BoostX

「生成AIを導入したけど、本当に効果が出ているのかわからない」

「経営会議でAI投資の成果を聞かれても、具体的な数字で答えられない」

こうした悩みを抱える経営者・マネージャーの方は少なくありません。ChatGPTやGeminiなどの生成AIツールを導入したものの、費用対効果が見えず、「このまま続けていいのか」と不安を感じている方も多いのではないでしょうか。

本記事では、生成AI顧問として多くの中小企業のAI導入を支援してきた経験から、費用対効果が見えなくなる原因と、具体的な効果測定の方法を解説します。「なんとなく導入」から「戦略的な導入」へ転換し、確実に成果を出すためのポイントをお伝えします。


目次

  1. 生成AI導入で「費用対効果が見えない」とは何が起きているのか
  2. 費用対効果が見えなくなる3つの原因
  3. 生成AI導入の効果を測定する3つの方法
  4. 費用対効果を出すために必要な3つの条件
  5. よくある質問(FAQ)
  6. まとめ

生成AI導入で「費用対効果が見えない」とは何が起きているのか

【結論】費用対効果が見えない状態とは、導入前後の変化を数値で把握できていない状態を指す。多くの場合、「効果が出ていない」のではなく「効果を測定できていない」ことが問題である。

生成AI導入における「費用対効果が見えない」とは、具体的にどのような状態を指すのでしょうか。

多くの企業では、ChatGPTやClaudeなどの生成AIツールを導入し、社員が日常業務で活用しています。メール作成、議事録作成、資料作成など、さまざまな場面で使われているケースも珍しくありません。

しかし、「活用している」という実感はあっても、「どれくらいの効果が出ているか」を数値で説明できる企業は少数派です。経営会議で「AI導入の成果は?」と聞かれたとき、「便利になりました」「業務が楽になりました」といった定性的な回答しかできない状態が、まさに「費用対効果が見えない」状態です。

ここで重要なのは、「効果が出ていない」のではなく「効果を測定できていない」ケースが大半だということです。実際には時間短縮や品質向上といった効果が出ているにもかかわらず、それを可視化する仕組みがないために、投資対効果を証明できないのです。

💡 ポイント

生成AIの費用対効果が見えない原因の多くは、AI自体の問題ではなく「測定の仕組みがない」ことにあります。まずは現状を正しく把握することが、成果を出すための第一歩です。


費用対効果が見えなくなる3つの原因

【結論】費用対効果が見えなくなる原因は、①業務の可視化不足、②効果指標の未設定、③PDCAの不在の3つに集約される。これらを解消することで、成果の見える化が可能になる。

生成AI導入で費用対効果が見えなくなる原因は、大きく3つに分けられます。

2-1. 業務の可視化をせずに導入している

最も多い原因が、業務の可視化をせずにAIを導入しているケースです。

「とりあえずChatGPTを使ってみよう」「流行っているから導入しよう」といった形で、現状の業務フローやボトルネックを把握しないまま導入を進めてしまうと、そもそも何を改善すべきかが不明確なまま進んでしまいます。

業務可視化をしないとどうなるか。「現状」と「改善後」を比較する基準がないため、効果が出ていても数値で証明できません。結果として、「なんとなく便利になった気がする」という曖昧な評価しかできなくなります。

2-2. 効果を測る指標を決めていない

2つ目の原因は、効果を測定するための指標(KPI)を事前に決めていないことです。

「どうなったら成功とするのか」を定義しないまま導入を進めると、後から振り返ったときに「成果が出たのかどうか」を判断する基準がありません。

例えば、「メール作成時間を30%削減する」「月間の外注費を10万円削減する」といった具体的な目標がないと、成果を評価することができません。

2-3. PDCAを回す仕組みがない

3つ目の原因は、導入後にPDCAを回す仕組みがないことです。

生成AI導入は「入れて終わり」ではありません。導入後に効果を検証し、改善点を見つけ、活用方法をアップデートしていく継続的な取り組みが必要です。

PDCAを回さないと、「本当に効果が出ているのか」を振り返る機会がなく、成果が見えないまま時間だけが過ぎていきます。定期的な振り返りの場がなければ、改善も成長もありません。

「業務可視化をしないままAIを導入すると、PDCAが回せません。つまり、成長しないんです。効果が出ているかどうかを振り返る基準がないと、いつまでも『なんとなく使っている』状態から抜け出せません。」

— 生成AI顧問の視点
原因 問題点 結果
業務可視化なし 現状と改善後の比較基準がない 効果を数値化できない
効果指標の未設定 成功の定義がない 成果を判断できない
PDCAの不在 振り返りの機会がない 改善が進まない

生成AI導入で失敗しやすいパターンについて詳しく知りたい方は、生成AI導入で失敗するパターンとはもあわせてご覧ください。


生成AI導入の効果を測定する3つの方法

【結論】生成AI導入の効果測定は、①時間削減、②コスト削減、③売上貢献の3軸で行う。中小企業では、まず時間削減から測定を始めるのが現実的である。

生成AI導入の効果を正しく測定するためには、適切な指標を設定する必要があります。私がクライアント企業と一緒に取り組んでいる効果測定の方法は、以下の3つです。

3-1. 時間削減効果の測定

最も測定しやすく、多くの企業で最初に取り組むのが時間削減効果の測定です。

測定方法:特定の業務について、AI導入前と導入後の所要時間を記録し、削減時間を算出します。

金額換算:削減時間 × 時給 = 時間削減の金銭的価値

例えば、メール作成に1通あたり15分かかっていたものが5分になった場合、1通あたり10分の削減です。1日10通のメールを作成する担当者であれば、1日100分(約1.7時間)の削減となります。時給2,000円で計算すると、1日あたり約3,400円、月20日稼働で約68,000円の価値が生まれていることになります。

3-2. コスト削減効果の測定

外注していた業務を内製化した場合や、有料サービスの利用を減らした場合のコスト削減効果を測定します。

測定方法:AI導入前に外部に支払っていた費用と、導入後の費用を比較します。

例えば、翻訳業務を外注していた費用が月10万円だった場合、生成AIで内製化することで大幅なコスト削減が可能です。完全に内製化できれば、外注費用がそのまま削減効果となります。

3-3. 売上貢献効果の測定

最も測定が難しいですが、経営インパクトが大きいのが売上貢献効果です。

測定方法:時間削減によって生まれた余力を売上につながる活動に充てた結果、どれだけの売上増加に貢献したかを測定します。また、AIによる品質向上が売上にどう影響したかも考慮します。

例えば、営業担当者が資料作成時間を削減し、その分を顧客訪問に充てることで、商談件数が増加した場合、その増加分が売上貢献効果として算出できます。

測定項目 計算式 測定難易度 特徴
時間削減 削減時間 × 時給 最初に取り組みやすい
コスト削減 導入前費用 − 導入後費用 外注費用がある場合に有効
売上貢献 増加した売上・商談数 経営インパクト大

生成AI顧問がどのような支援を行うのか、詳しくは生成AI顧問サービスとはをご覧ください。


費用対効果を出すために必要な3つの条件

【結論】費用対効果を確実に出すには、①業務可視化から始める、②小さく始めて習慣化する、③トップが主導するの3条件が必要。特にトップの関与は成否を分ける最重要ポイントである。

効果測定の方法を理解した上で、実際に費用対効果を出すためには、以下の3つの条件を整える必要があります。

4-1. 業務可視化から始める

生成AI導入の第一歩は、AIツールの導入ではなく、業務の可視化です。

現在の業務フローを洗い出し、各業務にかかっている時間やコストを把握します。その上で、どの業務にボトルネックがあるのか、どこにAIを適用すれば効果が大きいのかを特定します。

1

業務フローの洗い出し

現在の業務を一覧化し、各業務にかかる時間・コストを記録

2

ボトルネックの特定

時間がかかっている業務、改善効果が大きい業務を特定

3

目標設定

「この業務を○時間削減する」という具体的な目標を設定

4

AI導入・効果測定

設定した目標に対して、導入後の効果を定期的に測定

この流れで進めることで、「どこにAIを入れて、どれだけの効果を出したいのか」が明確になります。導入前に目標を設定するからこそ、導入後の効果を正しく測定できるのです。

4-2. 小さく始めて習慣化する

生成AIの費用対効果は、すぐには大きく現れません。これは、AIの問題ではなく、新しいツールの習熟には時間がかかるためです。

最初から大きな成果を期待するのではなく、まずは特定の業務に絞って小さく始め、使い方を習慣化することが重要です。習慣化できれば、効果は指数関数的に伸びていきます。

大きな成果を求める場合は、その成果を要素分解して細分化し、一つひとつクリアしていくアプローチが効果的です。「3ヶ月で業務効率20%向上」という目標があれば、「1ヶ月目は特定業務の時間を10%削減」「2ヶ月目は対象業務を拡大」といった形でステップを刻みます。

AI導入でよくある失敗と改善方法については、AI導入の失敗トップ3と改善方法で詳しく解説しています。

4-3. トップが主導する

費用対効果を確実に出すための最重要ポイントが、トップの関与です。

生成AI導入を現場任せにしてしまうと、「忙しくて使う時間がない」「今のやり方で問題ない」といった理由で、活用が進まないケースが多々あります。

「費用対効果を出すには、トップの取り組みが一番重要です。現場に任せる、担当者に任せる、ではなく、経営者自身が力を持って一緒に進めていく。それが成功の鍵です。」

— 生成AI顧問の視点

経営者が自らAI活用に取り組む姿勢を見せ、定期的に進捗を確認し、成果を評価する。この「トップダウン」の姿勢があってこそ、組織全体でのAI活用が進み、費用対効果が見えるようになります。

BoostXが多くの企業に選ばれている理由について、詳しくは選ばれる理由をご覧ください。

⚠️ 注意

「現場に任せる」「詳しい人に任せる」というスタンスでは、費用対効果を出すのは困難です。経営者自身がコミットすることで、初めて全社的な取り組みになります。


よくある質問(FAQ)

Q.生成AI導入の費用対効果はいつ頃から見え始めますか?

A.効果を測定する指標を事前に決めていれば、1〜2ヶ月で定量的な変化が見え始めます。ただし、大きな成果を求める場合は3〜6ヶ月の継続が必要です。まずは小さな成果を積み上げていくことが重要です。

Q.中小企業でも生成AIの効果測定は可能ですか?

A.可能です。むしろ中小企業のほうが、業務フローがシンプルで測定しやすいケースもあります。大掛かりなシステムは不要で、Excelやスプレッドシートで十分に効果測定ができます。

Q.時間削減以外の効果を測定するのは難しいですか?

A.コスト削減は外注費用などが明確であれば比較的測定しやすいです。売上貢献は測定が難しいですが、商談件数や受注率など、売上に関連する中間指標を追跡することで間接的に測定できます。

Q.すでにAIを導入済みですが、今から効果測定を始められますか?

A.はい、今からでも始められます。現時点での業務時間やコストを基準値として記録し、そこからの改善を測定していけば問題ありません。導入前のデータがなくても、「現在から先」の改善は測定可能です。

Q.顧問を使わずに自社だけで効果測定はできますか?

A.可能ですが、自社だけで進めると「なんとなく導入」になりがちです。顧問がいることで、戦略的な導入計画の策定、適切なKPI設定、定期的な振り返りといった仕組みが整い、確実に成果を出しやすくなります。


まとめ

生成AI導入で費用対効果を確実に出すために、まずは無料相談の流れをご確認ください。御社の状況に合わせた効果測定の方法をご提案いたします。

📝 この記事のまとめ

  • 「費用対効果が見えない」原因は、効果が出ていないのではなく「測定できていない」ことがほとんど
  • 費用対効果が見えなくなる3つの原因は、業務可視化なし・効果指標未設定・PDCA不在
  • 効果測定は時間削減・コスト削減・売上貢献の3軸で行い、まずは時間削減から始める
  • 業務可視化を起点に、小さく始めて習慣化し、成果を指数関数的に伸ばす
  • トップが主導することが成功の最重要条件

生成AI導入の費用対効果を見える化するには、「なんとなく導入」から「戦略的な導入」への転換が必要です。業務可視化から始め、適切な指標を設定し、PDCAを回しながら着実に成果を積み上げていくことで、確実に費用対効果を出すことができます。

「自社でどこから手をつければいいかわからない」「効果測定の仕方がわからない」という方は、ぜひ専門家の力を活用してください。生成AI顧問として、業務可視化から効果測定の仕組み構築まで、一貫してサポートいたします。


執筆者

吉元大輝(よしもとひろき)

株式会社BoostX 代表取締役社長

中小企業の生成AI導入を支援する「生成AI伴走顧問」サービスを提供。業務可視化から定着支援まで、一気通貫で企業のAI活用を推進している。

※本記事の情報は2026年1月時点のものです。

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