AIの費用は情シス、便益は現場 — 損益のねじれを正すのは経営

AIで得をする人と、費用を背負う人はなぜ違うのか?

ガシ氏の整理で最も鋭いのは、2番目の「便益と負担の非対称性」です。業務改善の便益は利用者と利用部門に付きます。一方、費用の管理や経営への説明はIT担当に集中します。

1番目の「部分最適と全体最適の不一致」も、同じ根から出ています。個人にとって合理的なAIの使い方が、組織全体の経済合理性と一致するとは限りません。使う本人は便利になりますが、その費用と成果を組織として釣り合わせる人がいないのです。

3番目の指摘も重い一言です。IT担当は利用環境を整えるだけでなく、業務改善の成果まで期待されがちだといいます。成果を生む業務を持たない部署が、成果の責任だけを負う形です。

調査の数字も、この見立てと重なります。ボストン コンサルティング グループ(BCG)が2025年9月に公表した調査では、AIが生む価値の70%が、営業・マーケティング、製造、サプライチェーン、価格設定などの中核業務に集まっていました。IT部門の取り分は13%です。価値が生まれるのは主に現場の業務です。

「ひとり情シス」に仕事が集まると何が起きるのか?

ガシ氏は、問い合わせ、契約、統制、技術支援、経営への説明が少数のIT担当に集中すると書いています。技術が高度になるほど専門性が要り、利用者も要望も導入案件も増えていきます。今の体制では続かない、という指摘です。

ノークリサーチが年商500億円未満の中堅・中小企業800社を調べた2025年の調査では、IT担当が1人の「ひとり情シス」が2023年の21.3%から24.5%に増えました。年商5〜50億円の層では、専任が28.7%から16.7%に減り、兼任が48.0%から61.1%に増えています。

体制の薄さは、AI導入の差にも表れています。ネオスとひとり情シス協会の「中小企業AI活用調査2025」(従業員500人以下の企業でIT導入に関わる463人)では、AI導入率は複数人体制の企業で37%、ひとり情シス企業で17%でした。導入の壁の上位は人材不足(61%)です。発行元はAI製品を手がける企業である点も、念頭に置いて読む必要があります。

AIの費用はなぜ読めないのか?

ガシ氏は、利用を促すほど費用が増え、将来の費用を予測しにくいと書きました。「投資効果と支出のバランスをどう管理すべきか永遠にわからない」という一文に、担当者の本音が出ています。

この悩みは日本の中小企業に限りません。米CIO.comが2025年10月に報じたBenchmarkit社とMavvrik社の調査では、約85%の組織がAIの費用を10%超見誤り、4分の1近くは50%以上ずれていました。見積もりは、ほぼ常に低すぎる方向に外れています。

同じ記事で、Promevo社の最高技術責任者(CTO)ジョン・ペティット氏は「見える化がなければ、当て推量になる」と述べています。そのうえで、マーケティング、研究開発、ITの各チームが、AIの利用と費用を互いに共有するよう勧めています。

試す投資と成果を問う投資は、なぜ分けるべきか?

ガシ氏は、新技術の試行錯誤と、明確な業務改善を目的とした投資では、評価基準が異なるはずだと指摘しています。試す段階で成果の数字を求めれば、挑戦は止まります。成果を問う段階で試行の甘さを残せば、費用だけが膨らみます。

BCGの調査は、世界の経営幹部とAIの意思決定者1,250人を対象にしたものです。AIで大きな価値を得ている先行企業(future-built)は5%で、60%は売上やコストの改善がほとんど無い段階にとどまりました。先行企業は、AIを使う領域で遅れた企業の2倍の売上増と、40%大きいコスト削減を見込んでいます。

BCGは先行企業の戦略の一つに、価値に基づく優先順位づけと、成果の厳格な追跡を挙げています。試す枠と成果を問う投資を分けて扱う考え方と、方向は同じです。

使いこなす人の知見は、福利厚生で終わるのか?

ガシ氏の問いかけで最も刺さるのが、この点です。先進的な人がAIを使いこなしても、その知見が共有・標準化されなければ、組織全体の生産性は上がりにくい。ガシ氏はそれを「単なる福利厚生なのでは?」と書き、「それでもよいのか?」と自問しています。

知見を広げる取り組みには、効果の差が出ています。ネオスなどの調査では、社内でITリテラシー教育を積極的に行う企業の86%が、期待どおり以上の効果を実感していました。教育を行っていない企業では29%です。

福利厚生と割り切るのも一つの判断です。ただしその場合は、成果を求めない費用として予算を組むことになります。どちらなのかを決めないままでいることが、IT担当を苦しめています。

SYNCONの視点 — 日本の非エンジニア経営層は何を盗むべきか

ガシ氏は最後に「各社最適を目指して課題を整理、やっていくしかない」と結んでいます。その整理の出発点は、ツール選びではなく、費用と成果の責任をどこに置くかです。たとえば、AIの利用料を使う部門の予算に付け、成果の報告もその部門が持つ。IT担当の役割は、環境の整備と統制に絞る。これだけでも、便益と負担のずれは小さくできます。

月曜から始められることもあります。まず、AI関連の契約と利用料を一覧にし、どの部門がいくら使っているかを見えるようにする。次に、予算を「試すための枠」と「成果を問う投資」に分け、評価の基準を別にする。そして、うまく使う人の工夫を集めて広める役を、IT担当とは別に置く。IT担当ひとりに任せたままでは、AIは一部の人の福利厚生で終わります。

要点まとめ

• ガシ氏の8項目の芯は、AIの便益は現場に、費用と説明はIT担当に付くという「ずれ」
• BCGの調査では、AIが生む価値の70%は中核業務に集まり、IT部門は13%
• 中堅・中小企業の24.5%が「ひとり情シス」。AI導入率はひとり情シス企業で17%、複数人体制で37%
• 約85%の組織がAIの費用を10%超見誤り、見積もりはほぼ常に低すぎる
• 利用料を使う部門に付け、試す枠と成果を問う投資を分け、知見を広める役を置くのが経営の仕事