「AI エージェント導入を稟議に上げたいが、ROI の根拠が曖昧」――中堅企業（200-500 名）の経営者・情シス・経営企画が頻繁に直面する課題だ。 業界事例の 50 パターンを参照することで、自社の ROI 試算精度が上がる。本記事は早見表として整理する。
目次
- ROI 計算の前提と表記方法
- 製造業（10 ケース）
- 物流業（8 ケース）
- 小売・EC（8 ケース）
- 医療・介護（6 ケース）
- 建設業（6 ケース）
- 飲食・サービス（6 ケース）
- 士業・専門サービス（6 ケース）
- 自社 ROI 試算テンプレ
- よくある質問（FAQ）
ROI 計算の前提と表記方法
すべて中堅企業 200-500 名規模を想定（架空例ベース）。
製造業（10 ケース）
| # | ユースケース | 投資 | 年間効果 | 回収期間 |
|---|---|---|---|---|
| M1 | 不良検知 AI（電子部品） | 1,200 万 | 1,800 万 | 8 ヶ月 |
| M2 | 需要予測 AI（食品） | 800 万 | 900 万 | 11 ヶ月 |
| M3 | 設備保全 AI（機械加工） | 1,500 万 | 1,200 万 | 15 ヶ月 |
| M4 | 在庫最適化 AI | 1,000 万 | 1,500 万 | 8 ヶ月 |
| M5 | 受注設計 AI（包装） | 800 万 | 600 万 | 16 ヶ月 |
| M6 | 工場 IoT 統合 | 2,500 万 | 1,800 万 | 17 ヶ月 |
| M7 | 品質画像 AI（自動車部品） | 1,500 万 | 2,000 万 | 9 ヶ月 |
| M8 | 安全管理 AI（化学品） | 800 万 | 500 万 | 19 ヶ月 |
| M9 | 物流連携 EDI（モダナイズ） | 1,500 万 | 1,000 万 | 18 ヶ月 |
| M10 | 営業 CRM AI 連携 | 600 万 | 800 万 | 9 ヶ月 |
物流業（8 ケース）
| # | ユースケース | 投資 | 年間効果 | 回収期間 |
|---|---|---|---|---|
| L1 | 配車最適化 AI | 1,200 万 | 1,800 万 | 8 ヶ月 |
| L2 | WMS 刷新 + AI | 1,800 万 | 1,500 万 | 14 ヶ月 |
| L3 | 動態管理 + 燃費 AI | 600 万 | 700 万 | 10 ヶ月 |
| L4 | 倉庫 AGV 部分導入 | 5,000 万 | 4,000 万 | 15 ヶ月 |
| L5 | 荷主交渉支援 AI | 400 万 | 600 万 | 8 ヶ月 |
| L6 | ドライバー安全 AI | 800 万 | 600 万 | 16 ヶ月 |
| L7 | 配達完了予測 AI | 500 万 | 400 万 | 15 ヶ月 |
| L8 | 帰り便マッチング AI | 600 万 | 900 万 | 8 ヶ月 |
小売・EC（8 ケース）
| # | ユースケース | 投資 | 年間効果 | 回収期間 |
|---|---|---|---|---|
| R1 | AI レコメンド（EC） | 800 万 | 1,500 万 | 6 ヶ月 |
| R2 | 需要予測 + 自動発注 | 1,000 万 | 1,800 万 | 7 ヶ月 |
| R3 | OMO 統合（在庫・会員） | 2,500 万 | 2,000 万 | 15 ヶ月 |
| R4 | チャット接客 AI | 600 万 | 700 万 | 10 ヶ月 |
| R5 | 棚割 AI（実店舗） | 1,500 万 | 1,200 万 | 15 ヶ月 |
| R6 | LTV 予測 + チャーン防止 | 800 万 | 1,200 万 | 8 ヶ月 |
| R7 | 顧客レビュー要約 AI | 400 万 | 300 万 | 16 ヶ月 |
| R8 | 配送経路最適化 | 700 万 | 800 万 | 11 ヶ月 |
医療・介護（6 ケース）
| # | ユースケース | 投資 | 年間効果 | 回収期間 |
|---|---|---|---|---|
| H1 | AI 問診（クリニック） | 500 万 | 600 万 | 10 ヶ月 |
| H2 | レセプト点検 AI | 400 万 | 500 万 | 10 ヶ月 |
| H3 | 介護記録音声入力 + AI 要約 | 600 万 | 700 万 | 10 ヶ月 |
| H4 | LIFE データ連携 | 400 万 | 600 万 | 8 ヶ月 |
| H5 | 介護人員配置 AI | 800 万 | 700 万 | 14 ヶ月 |
| H6 | 在宅医療スケジュール最適化 | 500 万 | 600 万 | 10 ヶ月 |
建設業（6 ケース）
| # | ユースケース | 投資 | 年間効果 | 回収期間 |
|---|---|---|---|---|
| C1 | AI 積算 | 800 万 | 1,200 万 | 8 ヶ月 |
| C2 | 施工管理 AI | 1,200 万 | 1,000 万 | 14 ヶ月 |
| C3 | 安全管理画像 AI | 800 万 | 600 万 | 16 ヶ月 |
| C4 | BIM/CIM 連携 | 1,500 万 | 1,000 万 | 18 ヶ月 |
| C5 | 配筋検査 AI | 600 万 | 500 万 | 14 ヶ月 |
| C6 | 重機操作コーチ AI | 500 万 | 400 万 | 15 ヶ月 |
飲食・サービス（6 ケース）
| # | ユースケース | 投資 | 年間効果 | 回収期間 |
|---|---|---|---|---|
| F1 | 需要予測在庫（チェーン） | 600 万 | 1,200 万 | 6 ヶ月 |
| F2 | AI シフト管理 | 400 万 | 600 万 | 8 ヶ月 |
| F3 | AI 予約・ノーショー予測 | 300 万 | 500 万 | 7 ヶ月 |
| F4 | メニューエンジニアリング | 500 万 | 700 万 | 9 ヶ月 |
| F5 | 配膳ロボ + AI | 1,500 万 | 1,000 万 | 18 ヶ月 |
| F6 | 顧客 LTV 戦略 | 600 万 | 700 万 | 10 ヶ月 |
士業・専門サービス（6 ケース）
| # | ユースケース | 投資 | 年間効果 | 回収期間 |
|---|---|---|---|---|
| S1 | 税理士 記帳代行 AI | 400 万 | 600 万 | 8 ヶ月 |
| S2 | 行政書士 書類作成 AI | 300 万 | 500 万 | 7 ヶ月 |
| S3 | 中堅コンサル ナレッジ AI | 1,200 万 | 1,500 万 | 10 ヶ月 |
| S4 | 広告代理店 工数予測 AI | 500 万 | 700 万 | 9 ヶ月 |
| S5 | 弁護士 契約書レビュー AI | 600 万 | 800 万 | 9 ヶ月 |
| S6 | 司法書士 登記 DX | 400 万 | 500 万 | 10 ヶ月 |
自社 ROI 試算テンプレ
よくある質問（FAQ）
Q. 50 ケースの数値は本当か？ A. 中堅企業 200-500 名規模での典型値（架空例）。自社の規模・業務特性で 30-50% 上下する想定で参考化推奨。
Q. ROI 計算の精度は？ A. ±30% の精度。事業計画書では「最低保証ライン」「期待ライン」の 2 通り併記が好まれる。
Q. 50 ケース以外のユースケースは？ A. 中堅企業の典型ユースケースをカバー。それ以外（独自業務 / 特殊業種）は個別試算。
Q. 補助金活用は ROI にどう影響？ A. 30-40% 投資圧縮で回収期間が大幅短縮。ROI は 1.3-1.5 倍に改善。
参考資料
- 経済産業省「DX 投資の評価指標 ガイドライン」
- IPA「IT 投資の最適化に関するガイドブック」
- IT 導入補助金 2026 公式ページ
中堅企業向け AI エージェント ROI 試算、ユースケース選定、稟議書作成支援は GXO のAI 導入伴走サービスで対応可能です。