今やAI導入は企業の必須科目となり、あらゆる業界で普及が進んでいます。「AIを使っているか？」と問うよりも「使っていない企業はどこか？」と探す方が難しいほどです。
しかし、MITの最新レポート「State of AI Business 2025」によると、AI導入によって明確な財務効果を出せている企業は、わずか5%に留まるといいます。
多くの企業が直面しているのは、「現場に浸透しない」「ROIが定量化できない」「業務改善はしたいが投資対効果が見合わない」という壁です。
本記事では、この壁を乗り越えるためのヒントと、AI導入を単なる「業務効率化（守り）」で終わらせず、「新規事業開発（攻め）」へと昇華させるための次世代AI戦略について紹介します。以下のような方に特におすすめしたい内容です。
- AI導入の効果やROIに課題を感じている方（現場定着や事業成果に結びつかないと感じているなど）
- DX（Digital Transformation）／AIX（AI Transformation）や業務改革を推進している方
- 「AI＝効率化」から「AI＝売上を生む仕組みづくり」へ進化させたい方（自社の業務ノウハウを外販/BPaaS/BPO化できるか検討したい、など）
目次
AI導入・活用における3つの課題
多くの企業がAI導入に苦戦する理由は、主に以下の3つの課題に集約されます。
1. ROIの見える化が難しい
トップライン（売上）観点では、業務効率の改善が必ずしも財務インパクトに直結しない場合もあります。特に、業務改革の経験がない人は、効果をどう定量化すればいいか戸惑うケースもあります。一方で、コスト観点でも、AI特有のAPI利用料やクラウド費用などの変動費が見積もりづらく、投資判断を鈍らせています。
2. 現場に浸透しない（Human-in-the-loopの欠如）
トップダウンでツールを導入しても、現場の業務プロセスが変わらなければ定着しません。AI導入の失敗の多くは、ツールの追加が業務フローの再設計を伴っていない点にあります。
3. ROIの限界（業務効率化の上限）
ここが最も重要な視点です。特定の部門や部署の狭い範囲での効率化だけでは、得られる価値は「コスト削減」止まりです。企業全体のP/L（損益計算書）にインパクトを与えるには限界があり、これが「AIプロジェクトが小粒で終わる」根本原因となっています。
対応策①：ROIとプロセス設計の解像度を上げる
まず、足元の業務改革を成功させるためには、従来のBPRとは異なる「AIならでは」のアプローチが必要です。
従来のBPRとプロセスと似通うが、「ROI観点で何を意識すべきか、プロセス・業務体験をどう構築するか」でAIならではのポイントがあります。
隠れたコストとリターンを可視化する
ROI評価において、「社内工数の削減」だけを見ていませんか？ バックオフィス業務の場合、内部工数の削減よりも、BPOなどの外部委託費用の削減の方が、短期的かつ明確な財務効果を生む場合があります。また、生成AI特有の変動費（トークン課金やクラウド保存費用）も初期段階で概算し、事業の持続性を評価しておくことが不可欠です。
「Human-in-the-loop」を前提に業務を再設計する
AI導入が期待通りに効果を生まない最大の理由は、ツールの追加が業務プロセスの変化を伴っていない点にあります。もちろん、AI活用の最初のステップとしてChat形式やアドオン機能を実装することはいいですが、根本的な業務改革を目指すためには既存業務に自然に組み込まれるプロセス設計が必要です。
鍵となるのは、Human-in-the-loop、すなわち人間が介在する前提で役割分担を定義することです。
AIがどこまで代替でき、どの領域で人間の判断が不可欠かは、机上では判断できないので、現場での検証を通じて境界線を明確にし、プロセスとして組み込む必要があります。
例えば、生成AIは、これまで人間しか対応できなかった非定型データから情報を読み取り、アウトプットを出す場合も利用されることが多いですが、完璧に対応はできません。
もし、請求書や注文書、ビジネス文書で数字「0（ゼロ）」が文字「O（オー）」になる、数字の一桁がないなど、わずかな誤りがある場合、それは致命的な結果につながりますが、そういった分野で生成AIに完ぺきな出力結果を求めるには、まだ厳しいと言わざるを得ません。
むしろ、AIが出力した結果を人間が確認・修正しやすい形で提示するオペレーションを設計することが重要になります。
また、AIの精度が業務要件を満たさない場合は、AI適用に固執せず、別方式のオペレーションを採用するのが良いでしょう。AI導入・活用の核心は、「万能性への期待」ではなく、業務に対して最適な人間とAIの協働構造を構築する点にあります。
AIを使いこなす企業は、技術導入ではなく、プロセス再設計を中心に据えています。これが、AIが現場に自然に溶け込み、持続的な価値を生み出すための前提条件です。
対応策②：AI導入を「事業化プロセスの一部」と捉え直す
「業務効率化には限界がある」という課題を突破する方法は一つです。 それは、AI導入を「業務改革」で終わらせず、「外部展開（外販）」を視野に入れた「事業化プロセスの一部」として実施することです。
社内の効率化で磨き上げられた「データ」「プロセス」「システム」は、実はそのまま新規事業の強力な資産になります。
海外先進事例に見る「資産の転換」
- 🇩🇪 Siemensの事例：プロセス＋システムの製品化
自社の製造現場でAIを活用して効率化を実現し、そこで得られた知見やシステムそのものを「Siemens Industrial Copilot」として他社へソリューション展開しています。「まず自社で改善し、そのプロセスを製品として売る」という再現性の高いモデルです。 - 🇺🇸 Capital Oneの事例：データのサービス化
10年以上にわたりAIで蓄積したデータを軸に、自社サービスの改善だけでなく、自動車ディーラー向けのB2Bサービスを展開。社内効率化で得たデータ資産が、そのまま新規事業の核となっています。
業務改革と新規サービス開発は「同じ構造」である
実は「業務改革」と「新規サービス開発」のプロセスで実施する内容はかなり似ており、新規サービス開発のプロセスでもそのまま流用できる内容も多いです。業務改革の取り組みそのものが、新規事業開発の“仕込み”になるので、その段階で外販を意識しながら推進するのが良いでしょう。
業務改革を進める段階で、「このプロセスは他社にも共通する課題ではないか？」「このデータは外販できる価値がないか？」という視点を持つだけで、プロジェクトのゴールは大きく変わります。
また、社内の業務改革でKPIを達成した実績は、そのまま外販時の強力な「価値の証明（導入事例）」として活用できるのです。
【AIを活用した業務改革とサービス開発の流れ（例）】
結論：AI導入の真価は「事業資産の創出」にある
AI導入によって企業が得られる価値は、3つの段階で進化します。
- 効率化（守りの価値）： 工数削減、エラー削減、属人化の解消
- 資産化（変換の価値）： 非構造データの整理、プロセスの汎用化・体系化
- 収益化（攻めの価値）： BPO/BPaaSとしての展開、SaaS化、ノウハウの外販
多くの企業が「1. 効率化」で止まっている中で、「3. 収益化」まで見据えられるかが勝負の分かれ目となります。
AI導入プロジェクトにおいては、初期段階からROIをシビアに評価しつつも、その目的を単なるコストカットに限定してはいけません。人間とAIが補完し合う「Human-in-the-loop」のプロセスをていねいに構築し、そこで得られた成果を将来的な外販のための確実な「証跡（実績）」として蓄積していく姿勢が求められます。
また、プロジェクトの開始時点から「外販可能性」を早期に見極める視点を持つことが重要です。業務改革と新規事業開発を別々のものとして切り離すのではなく、一体のプロセスとして推進していく。
このアプローチをとることで、AI導入は単なる社内の効率化施策という枠を超え、企業の新たな収益モデルを生み出すための「事業資産の創出起点」へと進化するはずです。
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生成AIの成功的に活用するためには、上述の通りに業務改革であれば社内現場の体験を鑑みた業務プロセスの再構築が必要不可欠です。また、社外向けのサービス開発であれば、顧客体験を軸にした顧客価値の検証が必要です。
弊社はデザイン会社として、蓄積してきた「観察・共感・共創」を軸にした現場や顧客の体験
を最大化しつつ、最適なプロセス・サービス開発をご支援しています。
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