日本製造業でAI投資が急増する中、「AI導入したが成果が見えない」という声も増えている。2024年後半、AI投資対効果（ROI）の明確化が経営課題として浮上し、「測定できないAIは継続されない」という厳しい現実に企業が向き合っている。
製造業のAI ROI測定の難しさと解決策
Deloitteの「Global AI Survey 2024」では、製造業AI投資企業の59%が「ROIを正確に測定できていない」と回答した。原因は「AIの効果が複数の業務改善に分散する」こと。品質AI導入による「不良率低下→廃棄コスト削減→顧客満足度向上→リピート率向上」という連鎖効果は、個々の金額換算が難しい。BCGが提唱する「AI Value Driver Framework」では、コスト削減・収益向上・リスク低減・能力強化の4軸でAI効果を定量化するアプローチが製造業に普及しつつある。
ROI明確化に成功した企業の事例と手法
コマツはAI予知保全の投資ROIを「計画外停止コスト削減額÷AI投資額」で計算し、3年で投資回収完了を経営報告書で開示した。デンソーは品質AIの導入効果を「廃却コスト削減額（年間12億円）+ 手直し工数削減額（年間8億円）」として数値化し、取締役会でのAI予算審議に活用している。KPIを先に設定してからAIを導入するアプローチにより、ROI計算が容易になると両社は説明する。
Harryの着眼点
AIのROIを測ることの重要性は強調しすぎることはありません。「なんとなく良さそう」でAIを導入しても、経営判断には使えません。私が企業に勧めるのは「まずゴールを決める、次にAIを探す」というアプローチです。削減したいコスト、向上させたい品質指標、短縮したい時間——目標が明確なら、AI導入後のROI計算は自然とできます。目標のないAI導入は、ROIが測れないだけでなく成功しない傾向があります。
出典：Deloitte「Global AI Survey for Manufacturing 2024」/ BCG「AI Value Driver Framework」2024年 / コマツ「AI予知保全ROI開示」統合報告書2024年