AI・機械学習のROI(投資対効果)を算出するには? | 機械学習

AI・機械学習のROI(投資対効果)を算出するには? | 機械学習

さまざまなビジネス領域において、いまAI/機械学習を活用しようという動きが活発化している。しかし投資に見合った効果が期待できなければ、導入に踏み切れないのも事実。AI/機械学習のROI(投資対効果)はどのように算出すべきだろうか。日鉄ソリューションズ ソリューション企画・コンサルティングセンターの三橋利也が解説する。

イノベーション効果に目を向ける

日鉄ソリューションズ 三橋利也 氏
日鉄ソリューションズ
ソリューション企画・
コンサルティングセンター
三橋利也

急速な技術の進歩により、AI/機械学習を導入しようという機運が世界的に高まっている。ところが日本では、投資に対する効果 ―― ROIや費用対効果を算出する方法が分からず、POC(概念実証)の実施に至らない企業も少なくない。

AI/機械学習が自社のビジネスにもたらす効果を数字で測るには、どうすればいいだろうか。三橋によれば、まずはあらかじめ自社の主力事業を構成する業務を定量化しておく必要があるという。そのうえでAI/機械学習を導入するテーマを選び、人員、労働時間、コストをどれだけ削減できるかという直接的な効果を列挙して効果を試算する。ただし、注意しなければならないことがあると三橋は指摘する。

「ROIは一般的に収益をコストで割算して求めますが、AI/機械学習の導入による直接的な効果だけを算出しようとすると、ROIは小さく見えてしまう場合があります。AI/機械学習の導入によってもたらされるイノベーション効果を見落としてはいけません。AI/機械学習による業務自動化で作り出された”空いた時間”で、これまでできなかった企画やサービス改善が生まれ得るといった間接的な波及効果にも目を向けることが重要です。

例えば、企画部門のデータサイエンティストがAI/機械学習を使ってより多くの分析処理ができれば、空いたリソースを別の業務に振り分けることが可能になります。事業部門のユーザーがAI/機械学習を使って自分で分析処理を行えるようになると、業務効率化などの間接的な効果を期待できます」(三橋)

間接的な波及効果は、数字として測れないこともある。そのときはAI/機械学習の導入によってコスト+αのビジネス課題を解決できるかどうか、経営者による効果の判断も必要になるだろう。

具体的なROIの算出方法は企業によって異なるし、どんなAI/機械学習ツールを導入するかによってもROIは変わる。

「日鉄ソリューションズが取り扱う機械学習プラットフォームDataRobotの導入に際しては、DataRobotの導入効果が期待できるテーマの決め方やROIの算出方法などをご支援しています。効果が期待できない場合には、DataRobotの導入をお勧めしない場合もあります。AI/機械学習の導入は、人材育成や組織のあり方といった高度な経営判断を伴う事項です。導入には目先のROIだけでなく、イノベーション効果などの波及的効果を踏まえ、企業変革を推進していくという経営層の覚悟とサポートも必要だと考えています」(三橋)

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