生成AI導入、95%の会社がROIを出せていない理由

先日、投資家との面談でこんな話が出た。「御社はAI、どう使ってますか？」。Claudeを業務全面導入していると答えたら、「でも、ROI測れてます？」と返ってきた。

正直、そこで少し詰まった。

「導入した」と「成果が出ている」は別の話

MIT Project NANDAが2025年7月に公表した「The GenAI Divide」レポートによると、企業の生成AI関連投資300〜400億ドルに対して、95%の組織で測定可能なROIが得られていないという。

300〜400億ドルだ。桁が違う話だが、構造は8人のスタートアップでもまったく同じだと思う。ツールを入れること自体が目的になってしまう。

AINOWの記事では、生成AI導入の失敗パターンが10個整理されていた。読んでいて刺さったのは「KPI未設定で効果を測れない」と「PoC が本番化に繋がらず止まる」の2つ。うちも正直、やらかしかけていた部分がある。

Claudeを使って採用文書を作ったり、セールスのメール文章を整えたりはしている。でも「それで何が変わったか」を数字で追えているかというと、追えていない。これが95%の構造と同じだと気づいた。

競合が「使い始めた」だけで焦るのは危ない

同じ業界のCEOから「うちもAI入れたよ」と聞くと、なんとなく焦る。でも今回の記事を読んで、焦って導入した側が失敗している構造がよく見えた。

国内導入企業の70.3%が「リテラシー不足」を最大課題と認識しているというデータもある。ツールより先に、使う人間の設計が必要だということだ。

8人という規模は、実は動きやすい。全員に同じ理解を持たせるのにそこまで時間はかからない。でも逆に言えば、KPIなしでツールだけ広げると、全員が「なんとなく使ってる状態」に揃ってしまう。それもある意味リスクだ。

採用、セールス、資金調達。この3つにAIをどう接続するか考えるとき、「何を測るか」を先に決めないと、半年後に「使ってたけど何が変わったんだっけ」になる。

自分が次にやることは、今使っているAIの用途ごとに、測定できる指標を一個だけ紐づけることだ。採用ならスクリーニングにかかる時間。セールスなら初回返信率。まずそこだけ。来週、チームに30分使ってもらうつもりでいる。