ラクシャナ・バラクリシュナンは、AWSのクラウドプロダクトリーダーであり、グローバルな顧客基盤向けの運用自動化と生成AI製品を専門としている
2022年のOpenAIによるChatGPTの発表は、生成AI（GenAI）がテクノロジー業界にもたらす大きな変革と破壊の前触れとなった。現在、あらゆる業界の企業が競争力を維持し、より大きなビジネスインパクトを生み出すために生成AI製品の導入を急いでいる。しかし、それは言うは易く行うは難しだ。MITが2025年に実施した研究によると、企業の生成AIパイロットプロジェクトの95%が失敗または停滞し、企業の損益（P&L）に測定可能な影響をもたらしていないという結果が出ている。
もしあなたが生成AIイニシアチブに関わるプロダクトリーダーであれば、取締役会で最も議論されているトピックに関わっているはずだ：今、私たちが投資すべき最も変革的な生成AI投資は何か？これらの生成AIユースケースの投資対効果をどのように評価すべきか？
本記事では、組織にとって最もインパクトのある生成AI製品投資を特定し、イノベーションと財務成果の両方を推進するための体系的なアプローチを紹介する。
ステップ1：主要な生成AIユースケースを特定し、KPIを評価する
まず、各事業部門に対して、部門内の課題に対処し、ビジネス成果を変革する主要な生成AIユースケースを特定するよう依頼することから始める。特定された各ユースケースには、今後3〜4年間にわたる定量化可能なコスト削減または収益増加に変換できる主要業績評価指標（KPI）が必要だ。いくつかのKPIを挙げると：
• 手作業時間の削減
• 運用効率の向上
• インフラダウンタイムの削減
• 新規顧客獲得による収益
• カスタマーサポート解決率の向上
• 顧客トラフィック/利用増加による収益
• 顧客離脱率の低減
ステップ2：生成AIユースケースのセグメント化
次に、特定されたユースケースを内部（従業員向け）と外部（顧客向け）の用途に基づいて分類する。内部ユースケースの例としては、コード生成、テスト自動化、社内ウィキ全体の会話型検索、文書生成（提案依頼書、作業明細書、請求書）、クラウドコスト最適化などがある。外部ユースケースの例としては、カスタマーサポートチャットボット、動的コンテンツ作成（製品ページ、ユーザーガイド、セールスプレイ、マーケティング資料向け）、製品利用を強化する仮想アシスタント（旅行予約、スタイリング選択の推奨、請求書支払いなど）が挙げられる。
内部ユースケースと外部ユースケースを区別することが重要である。それぞれが独自のROI考慮事項を持つためだ：
コスト削減と収益増加
内部生成AIユースケースは通常コスト削減を促進し、外部ユースケースは収益成長を促進するが、一部重複する場合もある。
価値実現までの時間
内部ユースケースは、規制上の精査が少なく、従業員が「失敗を恐れない」マインドセットにより慣れているため、より早く本番稼働に達する。外部ユースケースは、リスクが高く、ブランド評価への潜在的影響、規制・法的承認の必要性、厳格な精度要件、高度なセキュリティ基準などにより、パイロットから本番までの価値実現に時間がかかる。
ステップ3：自社開発か外部調達かの判断
各ユースケースについて、社内でカスタム生成AIソリューションを構築する（より大きな柔軟性、制御、差別化を提供）か、サービスプロバイダーからの既製品を採用する（価値実現までの時間を短縮し、運用の複雑さを軽減）かを評価する。この決定には以下の考慮事項が含まれる：
人員投資
自社開発戦略では、生成AI製品の開発、維持、拡張のためにより大きなエンジニアリングチームへの投資が必要となる。外部調達戦略では、通常、より小規模なチームで十分であり、主にエコシステム内での統合と展開に焦点を当てる。
差別化された構築か標準的な構築か
自社開発戦略では、差別化されたソリューションを作成する柔軟性が得られる—特にユニークなユースケースに価値がある。より標準的または「バニラ」な生成AIユースケースでは、外部調達戦略がより効果的な道筋となることが多い。
価格設定
選択したLLMで製品を構築する場合、価格は入力と出力のトークンごとに設定される。外部調達アプローチでは、価格は通常、ユーザーごと期間ごとの構造となっている。
プロトタイプから本番までの時間
エンジニアリングチームの生成AI専門知識と必要な規制承認によっては、自社開発アプローチでは外部調達アプローチと比較して市場投入までの時間が長くなる可能性がある。
運用とセキュリティのオーバーヘッド
自社開発アプローチでは、生成AI製品の運用化とセキュリティ確保の責任を負う必要がある。これには、モデルトレーニングと強化学習の所有、バイアスを克服するためのガードレールの確立、プロンプトインジェクションやデータ流出を防ぐためのセキュリティコントロールの追加、LLMトークン消費、レイテンシ、精度、モデル劣化などを監視する可観測性ツールの設定などが含まれる。
継続的イノベーション
生成AIは急速に進化しており、今日構築したものはすぐに時代遅れになる可能性がある。自社開発戦略では、最新の生成AI進歩を継続的に統合する責任があるが、外部調達戦略では、プロバイダーが最新の機能から自動的に恩恵を受けられるようにする。
このステップは、各生成AIユースケースの真の総所有コスト（TCO）を決定し、代替案を検討するのにも役立つ。例えば、より会社固有のコンテキストを持つLLMモデルが必要な場合を考えてみよう。モデルのファインチューニング（メモリと計算集約的であるため高価になる可能性がある）を選択するだろうか？それとも、LLMがドメイン固有の出力を提供するために、より安価な検索拡張生成（RAG）ベースのシステムを実装する方が良いだろうか？
ステップ4：財務ビジネスケースの構築と徹底的な優先順位付け
測定可能なKPIにマッピングされた生成AIユースケースのリストがあり、内部と外部のインパクトで分類され、自社開発と外部調達のTCOが評価されたので、各ユースケースが3〜4年間にわたって事業部門のP&Lにどのように影響するかをモデル化する準備が整った。純収益、投資コスト、純利益、ROIを推定することで。
ROIと本番稼働までの時間を指標として、生成AI投資の優先順位付けされたロードマップを主要カテゴリーで作成する：ROIの高い迅速な内部的成果、ROIの高い中期的な外部または内部的賭け、戦略的インパクトを持つROI中立の長期的な外部的賭け、ROIの低い非スターター。
生成AIの誇大宣伝からインパクトへ
本記事で概説した構造化された指標駆動型アプローチを使用することで、プロダクトリーダーは内部と外部の生成AIユースケースの勝利の組み合わせを特定し、価値の低い投資を避け、ビジネス全体で測定可能なコスト削減、収益成長、イノベーションを推進する生成AI投資を徹底的に優先することができる。
