AIへの投資の判断基準と予算の立て方：試す・広げる・続けるで分ける

AIは、試してみるまで効果がわかりにくく、利用料が使った量で変わることも多いため、従来のシステムの投資と同じ考え方では判断しにくい面があります。この記事では、判断の基準と予算の立て方を、段階に分けてご紹介します。

AIへの投資の判断は、なぜ難しいのですか？

AIへの投資の判断が難しくなる理由は、主に次の3つです。

• 効果が試すまでわからない： 同じ使い方でも、業務の内容やデータの状態によって効果が変わります。
• 費用が使い方で変わる： 利用者の数や処理の量に応じて利用料が変わるサービスが多く、最初に総額を決めにくい面があります。
• 導入以外の費用がかかる： ルールづくり、教育、セキュリティの確認、データの整備など、ツールの代金以外の費用があります。

このため、一度にすべてを決めようとせず、段階を分けて、そのつど判断するほうが、確かな情報で決められます。

経済産業省の「デジタルガバナンス・コード3.0」は、望ましい方向性として、DXに投じる資金をコストではなく経営に必須な投資と位置づけ、定量的なリターンの大きさや確度を求めすぎず、必要な挑戦を促すことを挙げています。段階を分けた判断は、挑戦を促しながら損失の上限を抑えるための方法とも言えます。

費用はどう見積もればよいですか？

費用は、次の3つに分けて書き出すと見落としが減ります。

① 初期の費用

• ツールやサービスの初期設定、社内システムとの連携の開発
• 使うデータの整理・変換
• 利用ルールの作成、社員向けの研修
• 外部に支援を頼む場合の費用

② 継続の費用

• サービスの利用料（利用者の数や処理の量に応じたもの）
• 運用の手間（問い合わせへの対応、設定の見直し、データの更新）
• 出力の確認や、記録の点検にかかる時間
• 年に1回程度の見直しや、追加の研修

③ 見えにくい費用

• 推進役や現場の担当者が試行に使う時間
• セキュリティや契約の確認にかかる管理部門の時間
• 使い方が定着するまでの間、作業が一時的に遅くなる分

見えにくい費用は金額にしにくいものですが、「誰の時間を、どのくらい使うか」として書いておくと、判断する人が全体を見られます。

効果はどう見積もればよいですか？

効果は、次のような種類に分けて考えます。

• 時間の削減： 作業にかかる時間が減る（1回の時間×月の回数×人数で、いまの時間を出し、試行で減り方を確かめる）
• 品質の向上： 誤りや手戻りが減る、担当者による差が小さくなる
• 売上への寄与： お客様への対応が早くなる、提案の数が増える
• リスクの低減： 属人化が減る、確認の漏れが減る

時間の削減は金額に換算しやすい一方で、減った時間を何に使うかを決めておかないと、効果として説明しにくくなります。「減った時間で何をするか」まで書いておくと、経営の目標とのつながりが見えます。指標の選び方は「AIの効果の測り方」で詳しくご紹介しています。

段階ごとに、何を基準に判断しますか？

試す段階：学びの価値と、失ってもよい上限額で判断する

試す段階では、効果の見込みの大きさではなく、次の点で判断します。

• 試行で何がわかるか（確かめたい問いがはっきりしているか）
• 失敗しても許せる上限額と期間を決めているか
• 扱う情報が社内のルールの範囲に収まるか

確かめたい問いと、成功・撤退の条件の決め方は「PoCの進め方」でご紹介しています。

広げる段階：試行の結果と、広げたときの費用で判断する

• 試行で、決めておいた成功の条件を満たしたか
• 対象を広げたときの継続の費用（利用料・運用の手間）の見込み
• 広げるために必要なデータの整備や連携の費用
• 推進役や窓口など、支える体制があるか

続ける段階：実績と、ほかの選択肢との比較で判断する

• 実際の効果が、見込みどおりに出ているか
• 費用が予算の範囲に収まっているか
• 同じ目的を、より費用の小さい方法で実現できないか
• 製品やサービスの変化で、使い方を変える必要がないか

続ける段階の判断は、年に1回など時期を決めて行います。止める判断も、続ける判断と同じように記録して共有すると、次の投資の精度が上がります。

予算はどう立てればよいですか？

予算は、次の3つの枠に分けて立てると扱いやすくなります。

① 試行の枠： 年に数件の試行に使う枠です。1件あたりの上限額と期間を決め、その範囲で推進役が使い道を判断できるようにすると、試行が速く進みます。
② 広げる枠： 試行の結果を見てから使う枠です。年度の初めに大まかな額を見込み、結果が出た時点で使うかどうかを決めます。
③ 継続の枠： すでに使っているサービスの利用料と運用の費用です。利用者の数や件数の見込みから計算し、月の上限額を設定しておきます。

デジタルガバナンス・コード3.0は、望ましい方向性として、DX推進のための予算を他のIT予算と別に管理し、一定の金額または比率を確保することを挙げています。AIの試行の費用も、既存のシステムの保守費とは分けておくと、後回しになりにくくなります。

国の補助金の対象になる場合もあります。対象の経費や時期は公募要領で確かめてください。進め方は「デジタル化・AI導入補助金の使い方」でご紹介しています。

内製・外部への依頼・サービスの利用は、どう比べますか？

同じ目的でも、次のような方法の違いで費用と進め方が変わります。

• 既製のサービスを使う： 始めるまでが早く、初期の費用を抑えやすい一方、使い方がサービスの機能の範囲に限られます。
• 外部に開発を頼む： 自社の業務に合わせやすい一方、仕様を決める手間と、完成後の保守の取り決めが要ります。
• 自社で作る（内製）： 変更に早く対応できる一方、技術を持つ人材の確保と育成が要ります。

比べるときは、初期の費用だけでなく、数年使ったときの継続の費用と、ほかの方法に移るときの手間も見ておきます。特定の製品から移りにくくなる状態（ベンダーロックイン）を避けるため、データの持ち出し方や契約の終わり方も確かめておくと安心です。

外部に頼む場合の契約は、経済産業省の「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」や「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」が、論点を整理する際の参考になります。

ルールや体制にかかる費用は、どう考えればよいですか？

利用ルールの作成、研修、記録の点検などの費用は、直接の効果が見えにくいため、削られやすい費用です。

総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」は、AIガバナンスの構築を短期的な利益の観点から単なるコストと捉えるのではなく、持続的な成長と中長期的な発展を志向した先行投資として捉えることが重要だとしています。ルールや体制の費用は、AIの活用を広げる段階で事故や手戻りを減らすための費用として、予算に含めておくことをおすすめします。

よくある失敗はどんなものですか？

• ツールの代金だけで判断する： 研修や運用の手間を見込まず、広げる段階で予算が足りなくなります。
• 最初に大きな金額を決める： 効果が確かめられる前に大きく投資すると、方向を変えにくくなります。
• 試行の費用に上限がない： 期間と金額の上限がないと、試行が長引き、判断が先延ばしになります。
• 利用料の見込みを立てない： 使う人が増えたときに、利用料が想定を超えることがあります。
• 止める判断をしない： 効果が出ていないサービスの利用料が、そのまま続くことがあります。

チェックリスト

• 費用を、初期・継続・見えにくい費用の3つに分けて書き出した
• 効果を、時間・品質・売上・リスクの種類に分けて考えた
• 減った時間を何に使うかを決めた
• 試す段階の、上限額と期間を決めた
• 広げる判断に使う、成功の条件を決めた
• 予算を、試行・広げる・継続の枠に分けた
• 利用料の月の上限額と、上限に近づいたときの対応を決めた
• 内製・外部への依頼・サービスの利用を、数年の費用で比べた
• データの持ち出し方や契約の終わり方を確かめた
• 続ける・止めるを判断する時期を決めた