生成AIへの投資のROI (投資収益率) を評価するために重要なポイント

生成AIは、かつてないほどの生産性向上とビジネス・トランスフォーメーションの機会をもたらす可能性があるテクノロジです。しかし、生成AIへの新たな投資による価値を測定するには、生成AIのさまざまな活動の全体にわたって、見込まれるコストと価値実現をシミュレーションし、ビジネスケースを作成する必要があります。以下のような項目を目的とした場合に、ROIを測定するポイントをご紹介します。

• 短期間で実現できる成果
• 差別化を生むユースケース
• 革新的なイニシアティブ
  

• 早期の成果は、Microsoft 365 CopilotやGoogle Workspaceといった生産性アシスタント・ツールを活用することで得られる可能性が高い 

• こうしたツールの活用については、開始／試験的導入／購入が容易であるものの、通常はタスクごとに行われる。そのため、特定期間における個別のタスクや、個別のプロセスに関連するタスク全体の両方において、短縮された時間を測定して評価する

• 生産性向上だけでは、時間の経過とともに差別化をもたらす要素が弱まっていくかもしれないが、こうした能力を他のビジネス・プロセスに統合することで企業の競争力維持に役立つ可能性がある

• 価値実現までの期間：短期 (1年未満)

• 業界／カスタム・アプリケーション内で生成AIを利用するユースケースを活用する。これによって、企業データを独自の方法で生かし、既存プロセスを拡張することが可能になる
  

• 差別化をもたらすこうしたイニシアティブでは、短期間で成果を挙げる場合よりも、競争優位性を守ることができるが、予測不可能なコストやリスクが大幅に増加する

• 効果的な基盤プロセスの再設計／スキル向上／リスク・マネジメントを想定すると、直接／間接的な財務上のメリット (売り上げ創出の可能性を含む) は、全体的にコストを相殺できる

• 価値実現までの期間：中期 (1～2年)

• 革新的なユースケースでは、コスト、複雑さ、リスク、技術的負債の可能性がいずれも高くなる 
  

• 生成AIにおいて進行中のイノベーションは、モデルと手法を改良し、導入コストを下げつつある。しかし低コストのオプションが登場するまで、イノベーション導入企業は、先行者利益を得る代わりに、数値化しづらく厳しい財務上の成果と、高いコスト／複雑さ／リスクを受け入れなければならない場合がある

• 投資についての意思決定の基準では、戦略的メリットを優先すべきであるが、戦略上のメリットは、タスク／プロセス別で即座に特定可能な財務上のメリットよりも、財務的に数値化するのが難しい可能性がある

• 価値実現までの期間：長期 (2年超)