藤井翔悟コンサルティングFUJII SHOGO CONSULTING
AI経営7分で読める

部門別AI投資ROIの試算設計 — 間接部門と収益部門で効果測定の組み方を変える理由と実務

AI投資のROIを全部門に同じ指標で測ると、成果が見えなくなる。McKinsey 2025年調査が示す通り、収益貢献は営業・マーケに、コスト削減はIT・製造に偏る。部門の価値創出ロジックに合った測定設計の実務を解説する。

AI投資の効果測定で最もよく起きる失敗は、全部門に同じROI指標を当てはめることです。McKinseyが2025年に約2,000社を対象に実施した「State of AI」調査では、AI導入による収益増加は営業・マーケティング・製品開発に集中し、コスト削減はIT・ソフトウェアエンジニアリング・製造に強く出る傾向が確認されています。同調査では、企業全体のEBIT水準にAIの効果が出ていると回答した組織は2割に満たないとも報告されており、この数字は「AIが役立っていない」ことを意味するのではなく、価値創出の起点が部門によって異なるにもかかわらず、一つの測定軸で評価しようとしていることの限界を示しています。

間接部門(人事・経理・法務・総務)と収益部門(営業・マーケティング・製品開発)では、価値を生み出す構造が根本的に異なります。間接部門はコストセンターであり、その価値はコスト回避・エラー削減・処理速度の改善として現れます。収益部門はプロフィットセンターであり、AI導入の価値はパイプライン拡大・成約率の改善・製品開発サイクルの短縮として現れます。この構造の違いを無視してROIを設計すると、間接部門では「工数削減があった」で終わり、収益部門では「時間は浮いたが売上に繋がったかわからない」という結論になります。いずれも、次の投資判断を動かせません。

間接部門のROI試算には、時間をコストに変換する設計が出発点になります。基本式は「削減時間(時間/月)× 平均時給 × 対象人数 × 12ヶ月」で、これをAI年間投資コストと比較することで回収期間が算出できます。ただし、この計算だけでは不十分です。経理部門では「月次決算の短縮日数」、人事部門では「採用選考の審査件数あたり処理時間」、法務部門では「契約レビューのターンアラウンド時間」という、業務プロセス固有の速度指標を加えることで、コスト回避の実態が見えてきます。さらに重要なのが、エラー率の変化です。ヒューマンエラーの件数・監査指摘事項の数・コンプライアンス違反の発生頻度は金額換算しにくいですが、経営リスクの観点からは時間削減と同等かそれ以上の価値を持ちます。

収益部門のROI試算は、時間削減ではなくビジネス成果の変化に焦点を当てる必要があります。営業部門であれば、AI活用案件と非活用案件の成約率を比較するのが最も直接的な指標です。ここで測るべきは「営業担当が削減した時間」ではなく「その時間を何に使い、成約率はどう変わったか」です。マーケティング部門では、AI導入前後の有望リード獲得コスト(CPL)の変化と、ファネル各段階のコンバージョン率の変化が核心指標になります。製品開発部門では、コンセプトから試作品に至るサイクルタイムの圧縮を測ります。これらの指標が「売上との因果関係を持つ先行指標」である点が、間接部門のプロセス指標と根本的に異なります。

測定期間の設計も部門によって変える必要があります。間接部門のROIは、業務処理コストの変化として6〜12ヶ月以内に数字として現れ始めます。一方、収益部門のROIはセールスサイクルが介在するため、12〜18ヶ月以上かけて結果が出るのが一般的です。McKinseyの調査が示す通り、企業全体のEBIT水準への影響が出にくい大きな理由の一つは、収益部門への投資に対して短期間で成果を求める測定設計にあります。同一タイムラインで全部門を評価すると、収益貢献の大きな施策が「効果なし」と判定され、次の投資の対象から外れてしまいます。短期成果と中長期成果を測定設計の段階から分けておくことが、AI投資の継続性を支えます。

部門別ROI設計でよく見られる失敗パターンが二つあります。一つは間接部門で削減した工数を「削減額」として計上するが、実際にはその時間が何に再投資されたかを追わないことです。浮いた時間が他の業務の吸収に使われるだけでは、コスト削減は帳票上の数字にとどまります。もう一つは収益部門にも「時間削減額」をKPIとして設定することです。営業担当が週3時間の事務作業を削減したことは現場の改善ですが、それが成約率や商談件数に繋がっていなければ経営投資の成果にはなりません。これら二つの失敗を防ぐには、部門ごとの「フリーになった能力が何に変換されたか」を設計段階で定義しておくことが必要です。

私たちはヘルスケア経営の現場から企業変革の支援を通じ、AI投資の効果測定は「ツールを導入した後」ではなく「ツールを選ぶ前」に設計すべきだという教訓を繰り返し確認してきました。部門の価値創出ロジックに合った指標設計があれば、同じAIでも経営に報告できる成果は大きく変わります。現場で検証済みのことしか提案しない。これが私たちの原則です。自社の部門別AI投資の測定設計を整えたい場合は、経営層ブリーフィング( https://fujii-consulting.jp/contact )でご相談ください。各部門の価値創出構造を起点に、測定指標の設計を一緒に行います。

出典

  1. [1]McKinsey「The state of AI: How organizations are rewiring to capture value」(2025年)

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