AIの活用が広がる中、「AIを導入したことで、どれだけの効果があったのか」を数字で確認する考え方が注目されています。AIへの支出だけを見るのではなく、その費用によってどのような成果が生まれたのかを対応させることが重要です。

そのために使われる代表的な指標がROI※1です。ROIは、投資した費用に対して、どれだけの利益や価値を得られたかを見るための考え方です。

ただし、AIのROIを求めることは簡単ではありません。例えば、月10万円の生成AIサービスを導入したとしても、その結果として売上が増えたのか、作業時間が減ったのか、ミスが減ったのかによって、得られた価値は異なります。

そこで役立つのが「成果当たりコスト」という考え方です。

例えば、あるシステム開発の仕事で、AI導入前は1週間に5件の不具合を修正していたとします。AI導入後は15件まで増え、AIの利用に5万円かかったとします。

AIによって増えた成果を10件と考えれば、追加で修正できた不具合1件当たりのAIコストは5,000円です。

このようにすると、「AIに5万円使った」という情報だけではなく、「5万円でどれだけ仕事の成果を増やせたのか」という形で投資効果を考えられます。

ただし、成果当たりコストが低ければ必ず成功というわけではありません。不具合にも、簡単に修正できるものと、利用者への影響が大きい重要なものがあります。件数だけでは、成果の価値を正確に表せない場合もあります。

そのため、AIの効果を見るときは、量と質の両方を確認することが大切です。

これは開発以外の仕事でも同じです。例えば、毎月10時間かかっていた資料作成を生成AIによって5時間に短縮できた場合、5時間分の効率化が成果になります。さらに、その時間を顧客対応や業務改善などに使えたのであれば、別の価値も生まれます。

重要なのは、「AIを使ったかどうか」ではなく、「AIによって何が変わったか」を測ることです。

また、導入前の状態をベースライン※2として記録しておくことも必要です。導入前の作業時間や処理件数が分からなければ、AIによって本当に改善したのかを比較しにくくなります。

IT業界に携わるわたしたちが取るべき行動の一つは、AIを導入するときに「何を改善したいのか」を先に決めておくことです。費用だけでなく、時間、品質、処理件数などの成果と組み合わせて確認することで、AIへの投資をより客観的に評価できます。

※1 ROI：投資した費用に対して、どれだけの利益や価値を得られたかを示す指標です。

※2 ベースライン：導入前の状態など、変化を比較する基準となる数値です。

参考
Adam Richter, “Calculating the Return on Investment (ROI) of AI”, AWS Cloud Financial Management Blog, 2026年8月10日（2026年9月14日閲覧）