生成AI導入の費用対効果｜経営層を納得させる説明法稟議を通すための定量的効果の算出と説明資料の作り方

生成AI導入の稟議が通らない理由

「生成AIを導入したいが、経営層に費用対効果を説明できない」という声は、多くの企業で聞かれます。本記事では、生成AI導入の稟議を通すための費用対効果の算出方法と、経営層向け説明資料の作り方を解説します。ROI計算の具体的な手法から、定量・定性効果の整理法、説得力のある資料構成まで、実践で使える内容をお伝えします。

総務省の「令和6年版 情報通信白書」によると、日本企業における生成AIの導入率は約20%にとどまっています。一方で、導入を検討している企業は50%以上に上ります。この差が生まれる大きな要因の一つが、「費用対効果を定量的に示せない」という問題です。

経営層が稟議を承認しない理由として最も多いのは、「投資に見合う効果が不明確」というものです。生成AIは従来のシステム投資と異なり、効果が見えにくい特性があります。業務効率化やコスト削減といった効果は確かに期待できますが、それを数字で示せなければ、経営判断の材料になりません。

費用対効果を算出するための基本フレームワーク

生成AI導入の費用対効果を算出するには、まず「何を測定するか」を明確にする必要があります。費用対効果の基本は、投資額に対してどれだけのリターンが得られるかを示すROI（投資対効果）です。

ROIの基本的な計算式は「（利益 − 投資額）÷ 投資額 × 100」で表されます。生成AI導入の場合、利益に相当するのは「削減できたコスト」や「創出できた売上」です。投資額には、初期導入費用だけでなく、運用費用や教育費用なども含めて考える必要があります。

ただし、生成AIの効果は単純なコスト削減だけではありません。IPA（独立行政法人 情報処理推進機構）の「DX白書2024」では、AI導入効果を「定量効果」と「定性効果」に分類することを推奨しています。定量効果は数値で測定できる効果であり、工数削減や売上増加などが該当します。定性効果は数値化しにくいが重要な効果であり、従業員満足度の向上や意思決定の質の改善などが含まれます。

経営層への説明では、この両面をバランスよく提示することが重要です。定量効果だけでは投資判断の全体像が見えず、定性効果だけでは「具体的にいくら儲かるのか」という経営者の疑問に答えられません。

定量効果の算出方法と具体的な計算例

定量効果を算出する際は、現状の業務工数を正確に把握することから始めます。生成AIの導入効果として最も測定しやすいのは、業務時間の削減です。

具体的な計算例を見てみましょう。たとえば、営業部門でのレポート作成業務に生成AIを導入する場合を考えます。現状、営業担当者10名が週に平均3時間をレポート作成に費やしているとします。生成AIの活用により、この作業時間が1時間に短縮できると仮定します。

この場合の年間削減工数は、「10名 × 2時間（削減時間）× 52週 = 1,040時間」となります。営業担当者の平均時給を3,000円とすると、年間削減コストは「1,040時間 × 3,000円 = 312万円」です。生成AIの導入・運用コストが年間100万円であれば、ROIは「（312万円 − 100万円）÷ 100万円 × 100 = 212%」となります。

このような計算を複数の業務で実施し、全社での削減効果を積み上げていきます。日本情報システム・ユーザー協会（JUAS）の「企業IT動向調査報告書2024」によると、生成AIを活用している企業の約60%が、年間で10%以上の業務効率化を実現したと回答しています。この数字を参考に、自社での効果を試算することも有効です。

ただし、効果の見積もりは保守的に行うことをお勧めします。導入初期は習熟期間が必要であり、想定通りの効果が出るまでに時間がかかることが一般的です。経営層に過度な期待を抱かせると、後々の評価で問題になる可能性があります。

定性効果の整理と経営層への伝え方

定性効果は数値化が難しいため、経営層への説明で軽視されがちです。しかし、生成AIの真の価値は、定量効果だけでは測りきれない部分にも存在します。

定性効果として挙げられる主な項目には、従業員の創造的業務への集中、意思決定スピードの向上、ナレッジの蓄積と共有促進、顧客対応品質の均一化、新規事業創出の加速などがあります。これらは直接的な金額換算が難しいものの、中長期的な企業価値向上に寄与する重要な要素です。

経営層に定性効果を説明する際は、具体的なシナリオで示すことが効果的です。たとえば「生成AIによって定型業務から解放された営業担当者が、顧客との関係構築に時間を使えるようになり、成約率が向上する」といったストーリーです。抽象的な効果を、自社の業務文脈に落とし込んで説明することで、経営層の理解を得やすくなります。

また、競合他社の動向を示すことも有効です。同業他社がすでに生成AIを導入している場合、「導入しないリスク」を説明する材料になります。総務省の調査では、生成AIを導入している企業の約70%が「競争力強化に効果があった」と回答しています。このようなデータを引用しながら、機会損失の観点からも経営層に訴えかけることができます。

経営層を納得させる説明資料の構成

費用対効果の数字が揃っても、説明資料の構成が悪ければ稟議は通りません。経営層は多忙であり、限られた時間で判断を下す必要があります。そのため、説明資料は「結論ファースト」で構成することが鉄則です。

効果的な説明資料の構成として、まず冒頭に投資概要と期待ROIを配置します。「生成AI導入に年間○○万円を投資し、3年間で○○%のROIを見込む」という結論を最初に示します。経営層はまずこの数字を見て、詳細を読む価値があるかどうかを判断します。

次に、現状の課題と解決策を説明します。なぜ今、生成AIが必要なのかという背景を簡潔に示します。課題は具体的な業務シーンで説明し、経営層が自社の状況をイメージできるようにします。

その後、費用対効果の詳細を展開します。定量効果と定性効果を分けて記載し、算出根拠も明示します。数字の信頼性を担保するため、参照したデータソースや計算式も併記することをお勧めします。

最後に、リスクと対策を記載します。生成AI導入に伴うリスクとして、セキュリティやハルシネーション（誤情報の生成）などを挙げ、それぞれに対する対策を示します。リスクを隠さず提示することで、説明の信頼性が高まります。

資料の分量は、本編を5〜10ページ程度に収めることをお勧めします。詳細データは別紙として添付し、経営層が必要に応じて参照できるようにします。

稟議を通すために今すぐ始められる5つのステップ

ここまでの内容を踏まえ、御社で今すぐ始められる具体的なアクションを5つ紹介します。

1つ目は、対象業務の現状工数を測定することです。まずは生成AI導入の候補となる業務をリストアップし、現在どれだけの工数がかかっているかを測定します。1週間程度のサンプル測定でも、説得力のあるデータを得ることができます。

2つ目は、類似事例の効果データを収集することです。同業他社や類似規模の企業における生成AI導入事例を調査し、どの程度の効果が出ているかを把握します。IPA や総務省の公開資料、IT専門メディアの記事などが参考になります。

3つ目は、スモールスタートの計画を立てることです。全社一斉導入ではなく、特定部門での試験導入から始める計画を立てます。リスクを抑えながら効果を検証できるため、経営層の承認を得やすくなります。

4つ目は、投資回収期間を明確にすることです。初期投資をいつまでに回収できるかを試算します。一般的に、経営層は2〜3年以内の投資回収を期待する傾向があります。

5つ目は、社内の推進体制を明示することです。誰が責任者となり、どのような体制で推進するかを明確にします。推進体制が曖昧なままでは、経営層は「本当に実行できるのか」という懸念を抱きます。

GXOのAI導入支援サービス

生成AI導入の費用対効果算出や経営層への説明でお悩みの企業様には、専門家のサポートを受けることも選択肢の一つです。GXOでは、180社以上の企業に対してAI・DX支援を行ってきた実績があります。

GXOのAI導入支援サービスでは、費用対効果の試算から稟議書作成のサポート、導入後の効果測定まで一貫して支援します。自社だけでは難しい定量効果の算出や、経営層を納得させる説明資料の作成についても、豊富な事例をもとにアドバイスが可能です。

また、導入後の伴走支援により、想定した効果を確実に実現するためのフォローアップも行っています。生成AIは導入して終わりではなく、継続的な改善が効果を最大化する鍵となります。

まとめ

生成AI導入の稟議を通すためには、費用対効果を定量・定性の両面から整理し、経営層が判断しやすい形で提示することが重要です。ROIの算出には現状工数の把握が不可欠であり、類似事例のデータも説得力を高める材料になります。説明資料は結論ファーストで構成し、リスクと対策も含めて誠実に伝えることで、経営層の信頼を得ることができます。

生成AI導入の検討や費用対効果の算出でお困りの際は、ぜひGXOにご相談ください。

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