企業のAI投資に潜む課題

AI投資の成功を測る指標は一つではない

ある企業が、AIを活用した顧客サービス製品、研究パートナーシップ、請求書の異議申し立てを解決する社内ツールという、3つの提案を検討しているとしよう。どの提案も資金を求め、価値をもたらすと約束している。しかし、ある提案への投資を正当化する根拠が、ほかの提案について経営陣にほとんど何も教えてくれないこともある。

製品には顧客と安定した提供体制が必要だ。パートナーシップには有益な協働が欠かせない。社内ツールには、具体的な業務上の課題を解決することが求められる。3つすべてを同じチェックリストで評価すると、説得力のある予測を示すプロジェクトが評価される一方で、実験を必要とするプロジェクトが見過ごされかねない。

『Technovation』に掲載された研究論文「新興デジタル技術時代におけるイノベーション・ポートフォリオ管理実践の構成」は、こうした不一致を理解するための枠組みを提示している。¹ その示唆はプロジェクト管理にとどまらない。企業のAI投資を評価する投資家は、企業が何に追加の資金を投じる価値があると判断するのかにも目を向けるべきだ。

デジタル・イノベーション研究が明らかにしたこと

研究者のKristian Hilmar Mikkelsen WegenerとKarl Joachim Breunigは、スカンディナビアの7組織で26人に聞き取り調査を行った。調査は2023年に実施され、分析を補強するために関連文書も用いられた。論文は2026年10月にオンラインで公開され、同誌の2027年巻に掲載されている。

調査対象の組織は、電気通信、保証・リスク管理、輸送ソリューション、醸造、コンサルティング、医療製品、公的研究資金の分野にまたがっていた。研究では、AI、機械学習、モノのインターネットなど、新興デジタル技術を幅広く取り上げた。

中心的な発見は、価値創出の仕方そのものに違いがあるという点だ。予算やリスクが異なるプロジェクトでも、同じ管理プロセスに当てはまることはある。一方で、価値を根本的に異なる方法で生み出す活動もあり、その場合は共通の評価基準が適切でない。

著者らは、繰り返し見られる3つの構成パターンを特定した。これらは組織内で共存しうる管理実践のパターンであり、企業全体に恒久的に付与される分類ではない。

AIプロジェクトはどのように価値を生み出すのか

この枠組みをAIに当てはめると、その違いがより分かりやすくなる。以下の例は、枠組みの活用方法を示すものであり、研究で新たに明らかになった知見ではない。

AI製品には再現性のある提供体制が必要

有料顧客向けのAIアシスタントを開発するソフトウェア企業を考えてみよう。開発には、製品設計、テスト、導入、サポートが伴う。体系的なレビューを通じて、アシスタントが品質要件を満たしているか、ユーザーを獲得できているか、採算の取れる形で提供できるかを評価できる。

この場合、経営陣がマイルストーンの設定や、比較可能な商業的根拠の提示を求めるのは妥当だ。中心となる問いは、顧客が対価を払うものを企業が継続的に提供できるかどうかである。

AIパートナーシップには調整が必要

次に、設備保全に機械学習を活用するため、製造業者が大学や専門サプライヤーと協働しているケースを考えてみよう。進展は、データへのアクセス、互いを補完する専門知識、そして発見した知見の活用方法についての合意に左右される。

四半期ごとの販売目標では、協働が価値を生みつつあるかどうかをほとんど把握できない場合がある。初期段階で確認すべきなのは、データにアクセスできるか、技術面で共有の進展があるか、参加者がそれぞれの貢献を組み合わせて実用的なソリューションを生み出せるか、といった点だ。

この点から、研究における「プラットフォーム」の意味も明確になる。ここでは参加者間の交流を促すことを指しており、ソフトウェアプラットフォームの販売を意味するとは限らない。

社内AIツールには業務上の根拠が必要

請求書の異議申し立てに対応するアシスタントには、別の課題がある。業務に最も近い従業員は、例外的なケースや書類の不足、そして一見単純な案件が複雑になる理由を理解している。そうした複雑さを把握する前に作られた仕様を押し付けるより、専門知識を持つ従業員にツールの設計に関与する余地を与えるほうが有効かもしれない。

成功とは、再開される案件が減ることや、追加のエラーを招かずに解決が速まることを指す場合があります。市場の関連動向として、Securities.ioによるエンタープライズ検索とナレッジ発見、およびエンタープライズ統合とワークフロー自動化の報道が挙げられます。いずれの分野も、AI活用の目標を、企業がすでに利用している情報や業務プロセスと結び付けています。

リターンを比較する前にAIの進捗を測る

有益な示唆の一つは、企業には二段階の評価が必要だということです。第一段階では、取り組みがそれ自体の目標に照らして進展しているかを問います。第二段階では、資本のほかの使い道と比べても、支出を続ける妥当性があるかを問います。

こうすることで、あらゆる実験に即時の収益を求めるか、実験をいつまでも続けるかという誤った二者択一を避けられます。財務規律を損なわずに、さまざまな証拠を資金配分の判断に生かすことができます。

たとえば、初期段階の研究提携では、これまで利用できなかったデータセットが有用な予測に使えると実証できれば、次の資金拠出を受けられるかもしれません。その後、そこから生まれた製品には、信頼性、導入状況、採算性について、より厳しい検証を課すべきです。

マネージャーは、次の3つの問いを明示することで、この移行を明確にできます。

• 次の資金拠出段階で、どのような不確実性を解消する必要があるか。
• 取り組みの拡大、変更、または中止を正当化するのは、どのような証拠か。
• その判断を下すための知識と権限を持つのは誰か。

これらの問いは、論文で検証された公式ではなく、枠組みを応用したものです。実務上の利点は、支出を学びと、その後の行動に結び付けられることです。

AI基盤の共通コストがプロジェクトの採算性をゆがめる可能性

もう一つの示唆は、共通コストに関するものです。複数のAIツールが、同じデータクレンジング、アクセス権限、監視機能に依存しているとします。初期設定費用の全額を最初のプロジェクトに計上すると、そのプロジェクトは魅力に乏しく見える可能性があります。一方、その費用をすべてのプロジェクトで無視すれば、収益性を過大評価することになります。

より明確な方法は、再利用可能な基盤と各アプリケーションに追加でかかる費用を分けつつ、企業全体では両方を考慮することです。そうすれば投資家は、費用のかかる基盤と、その基盤が整った後も採算が取れないアプリケーションを区別できます。

セキュリティもこの計算に含める必要があります。近年のAIデータセキュリティへの投資に関する報道は、エージェントによるアクセスや機密情報をめぐり、企業の関心が高まっていることを示しています。マネージャーにとっての分析上の教訓は、実現する機能だけでなく、それを支える管理策にも予算を割り当てることです。

プロジェクトの意思決定を分散しても、あらゆるルールまで分散させる必要はありません。チームは、共通のアクセス制御、支出上限、説明責任の要件を守りながら、適切なワークフローを選ぶことができます。

MicrosoftはエンタープライズAI全般への投資機会を提供

こうしたマネジメント上の課題は、実験と再現性のある導入の両方を支援するテクノロジーへの需要を生み出します。Microsoftを通じて、投資家はエンタープライズソフトウェア、クラウドインフラ、開発者向けツール、AIサービスに上場企業経由で投資できます。

2026年の年次報告書で、Microsoftはアプリケーション、モデル、インフラ、エンタープライズ向け管理機能にまたがるAI製品群を説明しています。この議論における同社の関連性は、その幅広さにあります。顧客は同社のテクノロジーを、商用製品、共同開発、社内ワークフローに活用できます。

Microsoftが9月に発表したCopilotの機能とAI支出管理機能も、この課題に直接関係しています。同社は新機能に加え、組織がAIの利用量や支出方針を管理するためのツールを発表しました。

この投資論には条件があります。顧客が実験を継続的なワークロードへと移行できれば、Microsoftはソフトウェア需要の継続とインフラ利用の拡大から恩恵を受ける可能性があります。導入コストが高いまま、あるいは運用面で期待外れに終わるなら、技術機能を拡充するだけでは、顧客にとって魅力的な経済性につながらない可能性があります。

この研究はMicrosoftを評価しておらず、同社が参加者だったとも述べていません。また、同社の製品がイノベーション管理を改善することを立証しているわけでもありません。同社は、投資との関連を示す例として取り上げられています。それでも株式を評価するには、バリュエーション、競争環境、インフラ支出、成長の収益性を検討する必要があります。

Microsoft（MSFT）の最新ニュースと動向

AI支出について投資家が注目すべき点

この論文には限界があり、その点は重要です。知見は、スカンジナビアの少数の組織から報告された実践に基づいています。より高いリターンを実証しているわけでも、AIプロジェクトの失敗率を測定しているわけでも、枠組みを採用すれば業績が改善すると証明しているわけでもありません。

それでも、企業のAI戦略を読み解くうえで有用な視点を提供しています。試験導入、提携、導入済みツールの数から分かるのは、活動の有無です。より有益な開示では、取り組みの対象となる課題、拡大に必要な証拠、そして成果が期待外れだった場合に支出をどう変更するかが説明されています。

成果の出ていないパイロットを中止する企業は、資本を効果的に配分している可能性がある。一方、パイロットを多数実施していても、導入に至る道筋が見えていない企業もある。この違いを左右するのは、意思決定の質と業務上の根拠である。

AIがより多くの事業機能に浸透するにつれ、さまざまな種類のイノベーションに一貫性をもって資金を投じる能力が、重要な競争優位性となる可能性がある。より優れたモデルは、企業が試みられることの幅を広げる。より優れた経営は、どの試みが持続的な事業へと成長するかを見極める助けとなる。

参考文献：

¹ Wegener, K. H. M., & Breunig, K. J.（2027）「新興デジタル技術時代におけるイノベーション・ポートフォリオ管理の実践の構築」Technovation, 159, 103752。https://doi.org/10.1016/j.technovation.2026.103752