エンタープライズAI導入率が88%に達するも、ROIへの疑問は解消されず

AIは世界中の組織の88%に浸透したが、生産性と利益に対するテクノロジーの影響は依然として測定が極めて困難であり、企業が導入にさらに資金を投じるにつれて、このギャップは拡大する恐れがある。

OpenAIがChatGPTをリリースしてから約1,200日が経過し、このテクノロジーは過去のエンタープライズツールのほとんどを上回る速度で普及した。マッキンゼーの調査によると、組織の88%が少なくとも1つのビジネス機能でAIを定期的に利用していると報告しており、前年の78%から増加した。レノボの「CIO Playbook 2026」（アジア太平洋地域の920人の経営幹部を対象とした調査に基づく）によると、オーストラリアとニュージーランドの企業の95%が今年、AI投資を増やす計画であり、1ドルあたりの平均期待リターンは2.85ドルとなっている。

しかし、導入率と測定可能な価値の間のギャップは大きい。ウォートン校が801人の経営幹部を対象に行った調査では、75%がAI投資にプラスのリターンを報告したが、EYの「2025 C-Suite GenAI Survey」によると、AI関連コストを完全に計測・配分できる組織はわずか8%にとどまる。レノボのデータによれば、AIの概念実証の約半数しか本番環境に到達しておらず、実験への支出の数十億ドルが業務上の成果を生み出していないことになる。

「パイロットモードに陥っているというのは時代遅れの考え方で、それは間違っている」と、エンタープライズAI導入を研究するウォートン校の経営学教授、イーサン・モリック氏は語る。「私は常に、AIから実際の価値を引き出している企業と話をしている。」

「ギザギザのフロンティア」問題

研究者らは、AIの不均一な能力を表現するために「ギザギザのフロンティア（jagged frontier）」という用語を作り出した。モデルはコーディング、法令文書レビュー、財務分析などの構造化されたタスクに優れているが、判断力、暗黙のルール、トレーニングデータに含まれることのない組織知を必要とする文脈的な作業には苦戦する。

この上限が、現在のAIが経済全体でできることを制限している。MITの経済学者でノーベル賞受賞者であるダロン・アセモグル氏は、現在のAIツールが影響を与えるのは一部の職種に限られると考えている。「CEO、マネージャー、ジャーナリスト、教授、建設作業員のいずれであっても、あなたのスキルはAIが実行できる範囲を超えていると私は見ている」と同氏は述べた。

構造的な障害はモデルの限界を超えて存在する。すべての企業のシステムとワークフローは異なるため、AIを有用に導入するために必要なデータアーキテクチャ、アクセス権限、ガードレール、人間による監視は、ゼロから構築しなければならない。エンタープライズAI導入を追跡する独立系アナリストのベネディクト・エバンス氏は、ギザギザのフロンティアにより、企業がリソースを投入した後でなければ、どのユースケースが機能するかを予測することはほぼ不可能になると述べた。

人間的要因がカーブを鈍化させる

技術的なハードルは、組織的な抵抗よりも克服が難しいかもしれない。経営幹部は5カ年の計画サイクル、最近購入したシステムの減価償却スケジュール、そしてリターンを求める取締役会に直面している。自分たちが後任の訓練をしていると信じている従業員には、協力するインセンティブはほとんどない。

「売られているのは、生産性と効率性というアイデアだ」と、AI政策研究センターであるAI Now Instituteの准ディレクター、ケイト・ブレナン氏は語る。「それが実際の仕事をしている人々にとって何を意味するのかは、議論の対象になることはほとんどない。」

ほとんどの企業の本能は、プロセス自体を再設計するのではなく、既存プロセスの一部を自動化するためにAIを使用することだ。軽微な衝突事故の保険金請求を処理する保険会社は、顧客の写真からAIに損害を評価させ、数秒で支払いをトリガーするのではなく、同じ審査階層を維持しながら書類処理を迅速化するためにAIを使用するかもしれない。この種の再構想は、確立された階層構造や日常業務を脅かす。

歴史的な先例は、深い変革には時間がかかることを示唆している。電気は文明を変革したが、生産性データに有意に現れるまでに40年を要した。インターネットは経済の基盤を再形成するのに10年から15年を必要とした。スタンフォード人間中心人工知能研究所の共同所長であるジェームズ・ランディ氏は、AIも同様の軌跡をたどる可能性が高いと述べている。「私の感覚では、あと2、3年ではなく、5年から10年といったところだ」と同氏は語る。

投資家にとって、このタイムラインは重要だ。AIインフラを販売する企業（Nvidia、Microsoft、Amazon）の評価額は、急速なエンタープライズ導入の期待を反映している。Nvidiaの株価は予想利益の約35倍で取引されており、データセンターの持続的な成長を数年分織り込んでいる。エンタープライズ導入がランディ氏の描く5年から10年の道筋をたどるならば、現在の評価額と実際の収益化の間のギャップは、縮小する前に拡大する可能性がある。推進派はAIの方向性について概ね正しい。懐疑派は、それにどれだけの時間がかかるかについておそらく正しい。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではありません。