人工知能（AI）ツールを利用する企業は増えていますが、最近の調査によると、企業のAI取り組みの95%が失敗しています。
組織がAIの実験から実行へと移行するにつれ、確かな投資収益率を達成することが極めて重要になるでしょう。
最高財務責任者（CFO）は、AIが組織の望ましい成果を確実にもたらすよう、コスト、所有権、目標について問いかけるべきです。
人工知能（AI）業界に波紋を広げている最近のMITの調査では、次のことが明らかになりました。企業のAI取り組みの95%が失敗しています。この憂慮すべき統計は、最高財務責任者（CFO）や他のリーダーたちの間に懸念を生じさせるのも無理はありません。
この報告書は、多くの財務リーダーがすでに直面している課題を浮き彫りにしています。AIは変革的な効率化をもたらすと期待される一方で、その約束を実現する道筋は複雑さに満ちています。注目すべきは、この調査が成功している5%の企業が何を正しく行っているかも明らかにしている点です。すなわち、人的な力の活用、戦略的な整合性、そして規律ある実行に注力しているのです。
AIに強気であれ弱気であれ、AIが取締役会の最優先課題になったことは否定できません。マッキンジーの最近の調査では、78%の組織が、少なくとも1つの事業機能でこの技術を利用していると報告しています。これは1年前の55%から増加しています。特に生成AIは目覚ましい成長を見せています。マッキンジーの調査によると、71%の企業が生成AIを定期的に利用しており、その割合はわずか10か月でほぼ倍増しました。
これは、実験から実行への移行を示しています。AIは現在、経営幹部層の75%にとって最優先事項トップ3の一つとなっており、財務部門はその事業価値の評価を主導することが期待されています。
人材は、この価値提案において今後も重要な要素であり続けます。コグニザントの調査によると、90%の職務がAIの影響を受けるとされ、そのうち52%は大きな影響を受けるとのことです。さらに、世界経済フォーラムとPwCによる調査では、長期的な価値は、技術が人間の適応力や信頼と組み合わされたときに生まれることが示されています。単なる自動化ではなく、業務の補完こそが持続可能なAIの生産性向上を後押しします。
AIによる確かな金銭的ROIを特定することは依然として難しいかもしれませんが、生産性向上に関する情報が明らかになりつつあります。
AI投資のジレンマ
AI投資は通常、技術の取得、既存システムとの統合、従業員研修、プロセスの再設計など、複数のコストカテゴリーにまたがります。こうした目に見えるコストに加え、データ準備、ガバナンスの枠組み、統合の複雑さ、導入支援などにより、隠れた費用が生じることも多くあります。
これらのコストはそれぞれ、技術の定価に匹敵しうるものです。当社では、予算への影響だけでなく、組織の準備態勢や長期的な拡張性の観点からもこれらを評価しています。 ただし、AIは業務フローを再構築し、より迅速な意思決定を可能にし、手作業の負担を軽減するため、生産性向上効果は大きくなり得ます。
例えば、コグニザントはオーストラリアの通信会社テルストラと協力し、AIエージェントを活用して、プロセスや業務フローの自動化を支援しながら、エンジニアリングの未来を再構築しています。テルストラによると、その結果、品質、スピード、効率性の向上の可能性がすでに見え始めているとのことです。
マルチエージェントAIシステムは、ITオペレーションを支えるほか、エージェントの相互接続されたシステムを通じて、財務や人事などの主要な事業機能が互いにやり取りできるようにするためにも活用できます。このようなシステムはまだ初期段階ですが、予備テストでは、かつては数週間を要し、無数の人的・技術的な接点が関わっていたプロセスが、わずか数日にまで短縮できることが示されています。
AI投資による生産性向上は、長期的な価値を高めるために、より付加価値の高い業務へ再投資される必要があります。CFOの視点から見れば、真のROIは、技術投資がスキル、信頼、適応に必要な時間といった人的要素と組み合わされたときに生まれます。
投資の検討事項：AIのためのチェックリスト
では、財務リーダーは今、AIの潜在的な影響について何を問うべきでしょうか。組織が成功する可能性を最大限に高めるにはどうすればよいでしょうか。以下の問いから始めることが最適です。
1. AI導入に伴う目に見えるコストと隠れたコストの両方をモデル化しているか。
AI取り組みには、モデルのライセンス、クラウドインフラ、統合などに関する初期費用が伴うことがよくあります。しかし、データラベリング、ガバナンスの設定、変革マネジメントなどの他のコストも大きくなり得ます。例えば、高品質な学習データの準備や倫理的なAI基準への準拠の確保には、専任チームと長期間のスケジュールが必要になる場合があります。包括的なコストモデルには、コストの超過を避け、現実的な期待値を設定するために、これらの要素を含めるべきです。
2. 事業部門をまたいだROIの追跡について、明確な責任体制があるか。
従来のIT プロジェクトとは異なり、AIの成果は確率的であり、時間とともに変化することがあります。パフォーマンス指標を監視するためには、財務、業務、データサイエンスの間で部門横断的な説明責任を確立することが不可欠です。一元化されたダッシュボードは、これらのKPIを追跡し、再投資の判断に役立てることができ、AI取り組みが事業目標との整合性を保つことを確実にします。
3. 戦略目標に沿った影響の大きいAI活用事例に注力しているか。
目新しさよりも実質を優先してください。AIは、人間の意思決定を補完したり、反復的な作業を自動化したりして、測定可能な効果をもたらす場面で導入されるべきです。例えば、保険業界における保険金請求処理の効率化や、製薬業界における創薬の加速にAIを活用することは、中核的な事業価値に合致します。このような活用事例を優先することで、AI投資は確かな成果をもたらします。
世界経済フォーラムは、仕事の未来についてどのような取り組みを行っていますか。
4. 生産性向上による成果を再投資する戦略があるか。
AIは従業員の時間を生み出すことができますが、その余力をイノベーションや付加価値の高い業務に振り向ける計画がなければ、成果は停滞しかねません。CFOは、人事部門や事業責任者と協力して、顧客体験、製品開発、戦略立案など、業務の補完によって成長を促進できる分野を特定すべきです。再投資の戦略は、長期的な価値創造を確実にするため、明確かつ測定可能である必要があります。
5. 組織内の文化的抵抗に対処し、チーム全体のAIリテラシーを高めているか。
AIの導入は、職を失うことへの懸念や理解不足から、懐疑的な見方に直面することがよくあります。研修プログラム、透明性の高いコミュニケーション、包摂的な設計への投資は、信頼を築き、導入の促進につながります。組織全体でAIリテラシーを育むことで、チームが これらのツールを効果的かつ責任を持って活用できるようになります。
AIの生産性、ROI、そして人的要因
究極的には、AIは良質な雇用と人間の能力拡張の推進力となるべきです。これは、世界経済フォーラムの「未来の雇用イニシアチブ」と、コグニザントの未来の雇用イニシアチブおよびSynapseプログラムの目標とも一致しており、同プログラムは2026年までに100万人の労働者をAI時代に向けて再教育する予定です。
規律ある投資、慎重な再投資、そして人的な力の活用に注力することで、AIは企業全体にわたって持続可能な価値をもたらすでしょう。
