--- title: "AI活用のKPIの決め方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-kpi-design/ description: "AI活用のKPIは、経営の目標（KGI）から逆算し、「使われているか」「効果が出ているか」「企業価値につながっているか」の3段で少数に絞って決めます。基準値・測り方・責任者・見直しの時期も先に決めます。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 広げる[柱：戦略](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/)[柱：ユースケースと効果](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) # AI活用のKPIの決め方 執筆：[嵐保憲](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#arashi)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 3件[図解 1点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 AI活用のKPI（重要な成果の指標）は、経営の目標（KGI）から逆算し、「使われているか（進み具合）」「効果が出ているか（効果）」「企業価値につながっているか（価値）」の3段で、少数に絞って決めます。あわせて、基準値・測り方・責任者・見直しの時期を、取り組みを始める前に決めておきます。 自社の「戦略」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) AIの活用を始めると、「効果をどう示せばよいか」という問いが出てきます。利用者の数やツールの導入数は測りやすい一方で、それだけでは経営の判断に使いにくいことがあります。この記事では、経営の目標とつながり、判断に使えるKPIの決め方を、手順に沿ってご紹介します。効果の測り方そのものは「AIの効果の測り方」のガイドで詳しくご紹介しています。 この記事でわかること - AI活用のKPIを3段で考える理由と、公的な指針の考え方 - 経営の目標からKPIを決める6つの手順と、使い方の例 - KPIを決めるときに起きやすい失敗と、その避け方 ## AI活用のKPIは、なぜ3段で考えるのですか？ AIの活用は、「使われる」→「業務が変わる」→「経営の成果につながる」という順番で効果が現れます。どこか一段だけを測ると、全体の状況が見えにくくなります。 経済産業省の「デジタルガバナンス・コード3.0」は、企業がDX戦略の達成度を測る指標を定め、指標にもとづいて成果を自己評価することを基本的な事項としています。認定基準の判断の注記では、指標として、**企業価値の創造に関わる財務の指標、DXの施策の効果の指標、計画の進捗の指標**などが考えられるとしています。また、望ましい方向性として、取り組みにKPIを設定して評価すること、KPIと最終的な財務の成果の指標（KGI）を連携させることを挙げています。 この考え方をAIの活用に当てはめると、次の3段になります。 | 段 | 見ること | 指標の例 | |---|---|---| | 進み具合 | AIが対象の業務で使われているか | 対象の業務での利用率、利用している部署の数、研修の受講率 | | 効果 | 業務が変わったか | 処理時間、手戻りや誤りの件数、対応までの時間、顧客の満足度 | | 価値 | 経営の成果につながったか | 売上や利益への影響、新しい取り組みに回せた時間、人手不足の業務の解消 | AI活用のKPIは3段でつなげて考えます - **進み具合**：AIが対象の業務で使われているか（例：対象の業務での利用率） - **効果**：業務が変わったか（例：処理時間、手戻りや誤りの件数） - **価値**：経営の成果につながったか（例：売上や利益への影響） 3段をつなげておくと、「使われているのに効果が出ない」「効果は出ているのに経営の成果に結びつかない」など、**どこに課題があるか**が見つけやすくなります。 3段をつなげておくと、「使われているのに効果が出ない」「効果は出ているのに経営の成果に結びつかない」といった、どこに課題があるかが見つけやすくなります。 ## KPIは、どんな手順で決めればよいですか？ 次の6つの手順で進めると、経営の目標とつながったKPIを決めやすくなります。 ① **経営の目標（KGI）を確かめる** 中期の計画などで掲げている経営の目標を確かめます。たとえば「営業利益を増やす」「受注の件数を増やす」「人手不足の部門の残業を減らす」などです。AIのKPIは、この目標から逆算して決めます。 ② **AIが効く業務と、目標とのつながりを書く** AIを使う業務と、その業務が経営の目標にどうつながるかを、矢印でつないで書きます。たとえば「提案書の作成時間が減る → 商談に使える時間が増える → 受注の件数が増える」のようにします。つながりを書くと、どの段で何を測ればよいかが見えてきます。 ③ **3段ごとに、指標の候補を出す** 進み具合・効果・価値のそれぞれで、指標の候補を挙げます。この段階では、数を気にせず出します。 ④ **絞り込む** 候補から、次の観点で絞り込みます。 - **測れるか：** 今のデータや、少ない手間で集められるか - **自分たちで動かせるか：** 担当の取り組みで変えられる指標か - **早く変化がわかるか：** 結果が出るまでに時間がかかりすぎないか - **判断に使えるか：** 数字が変わったときに、何を決めるかが想定できるか ⑤ **基準値・目標・測り方・責任者を決める** 始める前の値（基準値）を測り、目標の値と期限を決めます。あわせて、データをどこから取り、誰がいつ集計するかを決めます。デジタルガバナンス・コード3.0の認定基準の注記では、目標値やベンチマークの設定は望ましいものの、認定の必須要件とはしないとされています。最初の試行では、目標の値よりも基準値と変化の向きを確かめることを優先してもよいでしょう。 ⑥ **見直しの時期を決める** 四半期ごとなど、KPIを見直す時期を決めます。取り組みの段階が変われば、見るべき指標も変わります。 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が公表している「DX推進指標」のガイダンスでも、定量指標はすべて任意とされ、現状を把握し、3年後の数値目標を立てて進捗を管理する使い方が想定されています。また、成熟度のレベルの到達そのものを目的にしないことが重要とされています。KPIも同じで、**数字を上げること自体ではなく、経営の目標に近づくことが目的**です。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「戦略」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 業務ごとに、どんなKPIが考えられますか？ 業務によって、効果の現れ方は異なります。次の表は、考え方の例です。実際には、自社の経営の目標とのつながりに合わせて選びます。 | 業務 | 進み具合 | 効果 | 価値 | |---|---|---|---| | 問い合わせへの対応 | 回答の下書きにAIを使った件数の割合 | 一次回答までの時間、回答の修正の件数 | 顧客の満足度、対応の人員の配置の見直し | | 提案書・資料の作成 | 作成にAIを使った担当者の割合 | 1件あたりの作成時間、差し戻しの回数 | 商談に使えた時間、受注の件数 | | 経理の書類の処理 | 読み取りにAIを使った書類の割合 | 入力の誤りの件数、締めまでの日数 | 締めの早期化による経営の判断の早さ | | 社内の調べもの | 社内向けのAIを使った人の数 | 探す時間、同じ質問の件数 | 新しい取り組みに回せた時間 | あわせて、**リスクの側の指標**も置いておくと、活用を安心して広げられます。たとえば、AIの出力を確かめる手順が守られた割合、情報の扱いに関する事案の件数などです。総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン」は、AIガバナンスの目標を経営上の目標と整合させることを求めています。効果の指標とリスクの指標を並べて見ることは、その一つの形になります。 ## 集計と共有は、どう続ければよいですか？ KPIは、決めた後に続けて集計し、判断に使うことで役に立ちます。続けやすくするために、次の点を工夫します。 - **集計の手間を減らす：** できるだけ、既にあるシステムの記録や、AIのツールの利用の記録から自動で集められる指標を選びます。手で集める指標は、数を絞ります。 - **一つの表にまとめる：** 取り組みごとに、指標・基準値・目標・今回の値・測り方・責任者を一つの表に並べます。毎回同じ表を使うと、推移を比べやすくなります。 - **見る場を決める：** 推進の担当者の打ち合わせ、経営会議、取締役会など、どの場で、どの頻度で見るかを決めます。見る人によって、詳しさを変えます。 - **変わったときの対応を決める：** 数字が想定より悪いときに、誰が原因を調べ、何を見直すかを決めておきます。 KPIの数字は、経営の判断の材料の一つです。数字だけで決めず、現場の声や、数字に表れない変化もあわせて確かめます。 ## KPIを決めるとき、どんな失敗が起きやすいですか？ よく見られる失敗と、その避け方は次のとおりです。 - **利用回数だけを追う：** 使われていても、業務が変わっていないことがあります。効果と価値の指標と組み合わせます。 - **減った時間の使い道を決めていない：** 処理時間が減っても、その時間が別の仕事に使われなければ、経営の成果につながりません。減った時間を何に使うかを、あわせて決めます。 - **品質を見ていない：** 速さだけを指標にすると、誤りが増えても気づきにくくなります。誤りや手戻りの指標を一緒に置きます。 - **指標が多すぎる：** 測ることに手間がかかり、判断に使われなくなります。一つの取り組みにつき、各段1〜2個程度に絞ります。 - **数字のための行動が起きる：** 利用率を目標にすると、必要のない場面でもAIを使うといった行動が起きることがあります。数字の動きとあわせて、現場の声も聞きます。 決めたKPIは、取締役会や経営会議への報告でも使えます。報告の仕方は「取締役会へのAI活用の報告のしかた」のガイドをご覧ください。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AI活用のKPI管理表](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-kpi-sheet/) - [効果測定シート](https://www.ai-ready.jp/templates/impact-measurement-sheet/) ガイド - [AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/) - [取締役会へのAI活用の報告のしかた](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-board-reporting/) - [AIの利用状況の把握と定着の測り方：広さ・深さ・続き方を、個人の監視にせずに見る](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-adoption-measurement/) - [AI活用の効果を社内に伝える方法](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-effect-reporting/) - [AI活用の方針と1〜3年の計画のつくり方：経営の目標から逆算する](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-strategy-roadmap/) - [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](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-investment-decision/) 用語 - [KPI](https://www.ai-ready.jp/glossary/kpi/) - [KGI](https://www.ai-ready.jp/glossary/kgi/) - [ROI（投資対効果）](https://www.ai-ready.jp/glossary/roi/) - [DX推進指標](https://www.ai-ready.jp/glossary/dx-promotion-indicators/) ## よくあるご質問 QKPIはいくつくらいがよいですか？ A決まった数はありませんが、一つの取り組みにつき、進み具合・効果・価値の3段それぞれに1〜2個程度に絞ると、追いかけやすくなります。数が多いと、測ることが目的になり、判断に使われにくくなります。 Q効果を数字で表しにくい取り組みは、どうすればよいですか？ A定性的な指標も使えます。デジタルガバナンス・コード3.0の認定基準の注記でも、指標には定性的なものも含まれるとされています。たとえば、利用者への聞き取りで「判断が早くなった場面」を集めるなど、確かめ方を決めて記録します。 Q利用回数は、KPIにしないほうがよいですか？ A利用回数は、使われているかを見る「進み具合」の指標としては役立ちます。ただし、それだけでは効果がわかりません。効果と価値の指標と組み合わせ、利用回数が増えたことで何が変わったかを見るようにします。 ## この記事に出てくる用語 - [KPI](https://www.ai-ready.jp/glossary/kpi/) - [KGI](https://www.ai-ready.jp/glossary/kgi/) - [企業価値](https://www.ai-ready.jp/glossary/corporate-value/) - [デジタルガバナンス・コード](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-governance-code/) - [DX（デジタルトランスフォーメーション）](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-transformation/) - [人手不足](https://www.ai-ready.jp/glossary/labor-shortage/) - [ベンチマーク](https://www.ai-ready.jp/glossary/benchmark/) - [DX推進指標](https://www.ai-ready.jp/glossary/dx-promotion-indicators/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [AIガバナンス](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-governance/) - [ROI（投資対効果）](https://www.ai-ready.jp/glossary/roi/) ## 「戦略」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/) [はじめる／戦略AIで市場と競合を調べる進め方と確かめ方桐谷彰人2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-competitive-research/)[定着させる／戦略AIと企業価値：M&A・上場でAIとITはどう見られるか嵐保憲2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-corporate-value/)[広げる／戦略AIの支援会社の選び方と付き合い方嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-partner-selection/) ## 出典 1. [経済産業省「デジタルガバナンス・コード3.0 ～DX経営による企業価値向上に向けて～」（2024年9月19日改訂）](https://www.meti.go.jp/files/900016316.pdf) 2. [経済産業省・独立行政法人情報処理推進機構「「DX推進指標」のガイダンス」（2026年8月）](https://www.ipa.go.jp/digital/dx-suishin/rcu1hd000001a4xh-att/dx-suishin-guidance.pdf) 3. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（令和8年3月31日）](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_1.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. AI活用のKPIは、なぜ3段で考えるのですか？ 2. KPIは、どんな手順で決めればよいですか？ 3. 業務ごとに、どんなKPIが考えられますか？ 4. 集計と共有は、どう続ければよいですか？ 5. KPIを決めるとき、どんな失敗が起きやすいですか？ 6. チェックリスト 7. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「戦略」、あわせて「ユースケースと効果」 [戦略の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/)[ユースケースと効果の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「AI活用のKPIの決め方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-kpi-design/