これほど効果測定を行わないまま、テクノロジーに対してこれほどの巨額を投じたことは、これまでのビジネスにおいて例がない。Writerによる2026年の企業向けAI調査では、現在59%の企業が毎年100万ドル（約1億6300万円）以上をAIに費やしている一方で、顕著な投資対効果（リターン）が得られていると報告した企業はわずか29%にとどまることが明らかになった。PwCが95カ国の4454人の最高経営責任者（CEO）を対象に実施した「2026年世界CEO意識調査（2026 Global CEO Survey）」では、自社のAI活用によって売上増加とコスト削減を達成したと報告したCEOはわずか12%にとどまり、半数以上は「影響なし」と回答した。PwCのグローバル会長であるモハメド・カンデは、1月にこの調査が発表された際、「2026年はAIにとって決定的な年になりつつある。一握りの企業はすでにAIを測定可能な財務的リターンに結びつけているが、他の多くの企業は依然としてパイロット運用の段階から抜け出すのに苦労している。その格差は信頼性や競争力において表れ始めており、行動を起こさない企業にとっては急速に拡大していくだろう」と述べている。
この格差を背景に、この1年間は「AIは本当に役に立つのか」という議論が続いてきた。しかし、これは原因究明の方向性を誤っている。成果を何も示せていない企業は、示す価値のあるものをそもそも測定していないのだ。ジークフリート・キャピタル（Siegfried Capital）の創設者兼会長であるクン氏は、AIへの支出を他の資金配分と同じように捉えているが、現状について厳しい見方を示している。「組織が犯す最大の誤りの一つは、AIの導入とAIの成功を混同することだ。新しいテクノロジーを導入したからといって、自動的に価値が生まれるわけではない。リーダーが真に問いかけるべきは、『いくつのAIツールを導入したか』ではなく、『それぞれの投資がどれほど測定可能な価値を生み出したか』だ。もしAIが生産性を向上させず、収益性を高めず、コストを削減せず、あるいは競争優位性を強化していないのであれば、それは経費であって戦略的資産ではない」とクン氏は電子メールによる声明で述べた。
AIへの1ドル（約1万未満円）は、他のすべての1ドル（約1万未満円）と競合する
企業は、この考え方をビジネスのあらゆる側面に適用している。どのような利益がもたらされたかが明確でない限り、リース契約を延長したり、車両を買い替えたり、ベンダー（またはサービス）の利用を継続したりすることはない。しかし、AIはなぜか例外扱いされており、利用すること自体が価値の証明であるかのように扱われている。
「いかなるAI投資も、究極的には資本配分の決定だ。組織の資源は有限であり、ある取り組みに費やす1ドル（約1万未満円）は、他の場所に投資できない1ドル（約1万未満円）を意味する。最も強いリターンを生み出している企業は、必ずしもAIに最も多くの投資をしているわけではない。彼らはより高い規律を持って投資を行い、すべての新しいテクノロジートレンドを追いかけるのではなく、ビジネス成果が明確に定義されたプロジェクトを優先している」とクン氏は述べた。
実際のデータも、単純な支出総額よりも支出における規律の方が重要であることを裏付けている。マッキンゼーによる「AIの現状（State of AI）」調査では、企業全体における25の特徴を検証した結果、ワークフローの再設計が、AIが利益に影響を及ぼすかどうかに最大の効果をもたらしたことが判明した。同調査は、モデルの選定や予算規模が主要な要因であるとは結論付けていない。イプソス（Ipsos）が小規模企業経営者750人を対象に実施した全米商工会議所の「2026年小規模企業調査」によると、小規模企業はAIに投資した1ドル（約1万未満円）につき平均約3.70ドル（約1万未満円）のリターンを報告している。AIシステムで成功を収めている企業は、必ずしも失敗している企業よりも多くの金額を費やしているわけではない。むしろ、成功している企業はより適切な意思決定を行っている。
メーターは動き始めたばかりだ
AIが月額固定料金だった頃は、効果測定は任意だった。しかし、従量課金制（メーター制料金）がそれを終わらせようとしている。多くの主要ベンダーが、エージェント型サービスや、高度な計算を要する（メーター制の）サービスモデルを、定額の月額料金から利用状況に応じた新しいモデルに移行しつつある。例えば、OpenAIはすべてのChatGPTビジネスエージェントを従量制のクレジットモデルへと移行した。さらに、Anthropicはクライアントに対し、自動化機能の利用についてあらかじめ購入したプールクレジットから課金している。クレジットがなくなると、それ以上の処理は行われない。筆者は7月に、AI支出の年間予算を設定していない企業は、4月までにAI予算を使い果たしたウーバー（Uber）と同様の財務的結末を被る可能性があると報じた。
「取締役会や執行チームは、AIを単なるテクノロジー関連の取り組みとして扱うのをやめ、他の戦略的投資と同様に管理し始める必要がある。つまり、導入前に成功指標を設定し、一貫して結果を測定し、プロジェクトが成果を上げられなかった場合には資金を別の場所に再配分する規律を持つことだ。AIは、他のあらゆる重要な事業投資と同じ説明責任の基準を満たす必要がある」とクン氏は述べた。
1ページのスコアカード
従業員50人未満の企業であれば、この問題に対する解決策として専用のソフトウェアは不要だ。必要なのは、4つの列からなる1ページのシートだけである。最初の列には、プラン料金、適用されるクレジット（該当する場合）、および従業員がそのツールの操作に費やした時間などを含む「真のコスト」を記載する。2番目の列には、そのツールに割り当てられた役割（業務）を記載する。もしツールの行う業務を1行で説明できないのであれば、そのツールには明確な役割がなく、ただ「雰囲気」で使われているにすぎない。3番目の列には、その月のリターンを記録する。このリターンは、削減された時間、防止されたエラー、または得られた収益（ドル）の3つの方法のいずれかで測定できる。
4番目の列は、意思決定（選択）だ。リストにあるツールのなかで、コスト以上の収益を上げているものは存続を認められる。目標に届かなかったツールには、改善のための期間が1四半期与えられる。しかし、その同じツールが再度目標を達成できなかった場合、そのツールは廃止（削減）されるか、異なる用途に配置転換される。これは、AIに投資している多くの企業が組織に利益をもたらしていない理由を、筆者が明らかにした方法と同じである。このスコアカードは事務手続きではない。AIに投資する1ドル（約1万未満円）すべてに対する説明責任である。成功している12%と残りの88%の違いは、単に利用しているか、それとも結果を出しているかの差である。
これによって経営者側の立場が変わるわけではない。投資したすべての1ドル（約1万未満円）は、依然として具体的な成果として回収されなければならない。
