導入したAIの効果は、どう測ればいいのか ―削減時間と、経営・部門のKPIで示す―

「で、効果はどれくらい出ているの？」

AIを導入したあと、経営会議で必ず返ってくる質問です。

「便利になった」という声は、現場からたくさん上がってきます。ところが、何の時間が何時間減ったのか、浮いた時間で何が良くなったのかを数字で答えられる会社は、まだ多くありません。

実際に、一般社団法人日本情報システム・ユーザー協会（JUAS）の調査によると、言語系生成AIを導入した企業の51.9%が「効果測定は行っていない」と回答しています。金額で効果を測っている企業は、わずか6.5%です。

効果を測れないというよりは、測り方が決まっていないという方が正しいかもしれません。

本記事では、すでにAIを導入した企業が、その効果を「時間」で測るための算出式と、経営・部門それぞれが見るべきKPIを、公開されている調査をもとに整理しました。あわせて、導入したAIを業務に組み込み、使いながら調整していくと効果がどこまで伸びるのかを、試算でご紹介します。

この記事でわかること

• ・AI導入の効果を、3つに分けて測る方法
• ・効果を目減りさせる「確認と修正の時間」の算出式
• ・利用・部門・経営の3段で見る、AI導入のKPI
• ・業務への組み込みとAIの調整で、効果がどれだけ変わるか
• ・効果報告や次の予算申請に書くべき5項目と、記入例

01. AIの効果は、なぜ説明できないのか【現状】

導入したAIについて、継続や対象拡大の稟議が差し戻される原因は、効果がないことではありません。効果を説明できないことです。

株式会社ネオマーケティングの調査では、稟議が承認されるポイントの1位は「明確な費用対効果」（43.7%）でした。ところが、稟議の根拠としてROI試算を準備していた人は19.3%にとどまります。差し戻しを経験した人は57.2%に上りました。問われる項目と、用意される資料がかみ合っていない状態です。

出典：株式会社ネオマーケティング「BtoB企業の社内稟議・承認プロセス実態調査2026」https://corp.neo-m.jp/report/investigation/work_028_btob-approval-process（2026年10月21日に利用）

AIは、導入したあともこの説明がとりわけ難しい投資です。

効果が出る部署と、費用を払う部署が違ったり、同じツールでも使う人によって効果に大きな差が出たりします。

さらに、日本企業は「測る」こと自体が遅れています。PwC Japanが日本・米国など6か国で行った調査では、生成AIの効果を「まだ評価できていない」と答えた日本企業は13%でした。米国は0%です。

出典：PwC Japanグループ「生成AIに関する実態調査2026 春 6カ国比較」https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/2026/assets/pdf/generative-ai-survey2026.pdf（2026年10月21日に利用）

ここで大事なのは、決裁者が求めているのは確実な予測ではない、という点です。求められているのは、あとで検証できる前提と、測り続けるための物差しです。

次章では、その物差しをつくる第一歩として、AIの効果を3つに分けて考えます。

02. AI導入の効果は3つに分けて計測する【基礎理解】

AIの効果をひとまとめに語ると、話がかみ合わなくなります。性質の違う3つに分け、それぞれ別の書き方をします。

① 時間の削減（直接効果）　AIが代わりに担う作業の時間です。「削減時間×人数×期間」で言える、ただ一つの効果です。

② 手戻りの削減（見えないコスト）　AIの出力を確かめ、直し、指示し直す時間です。①を目減りさせる、マイナスの効果として扱います。

③ 意思決定の質（間接効果）　判断の速さや正確さです。金額に換算すると根拠が弱くなりがちです。

たとえるなら、①は「食洗機で浮いた皿洗いの時間」、②は「洗い残しを手で洗い直す時間」、③は「浮いた時間で家族と話せるようになったこと」です。③がいちばん大切だとしても、家計簿に書けるのは①と②だけです。

稟議の本文に数字で書くのは、①と②。③は「目的」の欄に、どの判断を良くしたいのかを言葉で書きます。

03. 効果を削るのは、確認と修正の時間【最重要】

AIの効果を語る資料の多くは、①だけを数えています。見落とされているのが②です。

Workdayの調査（2026年1月、AI利用者3,200人）では、AIで浮いた時間の約4割が手直しに失われていました。一貫して純粋なプラスの効果を得ている従業員は、14%にすぎません。

出典：Workday「New Workday Research: Companies Are Leaving AI Gains on the Table」https://newsroom.workday.com/2026-01-14-New-Workday-Research-Companies-Are-Leaving-AI-Gains-on-the-Table（2026年10月21日に利用）

現場では、こんな声として表れます。

「AIの下書きを、結局ほとんど書き直している」

「数字の出どころを確かめるのに、作るより時間がかかる」

この時間は、どの業務日報にも載りません。見えないまま効果を少しずつ削っていきます。

そこで、効果の算出式には②を最初から組み込みます。

純効果 ＝（AIで浮いた時間 － 確認・修正にかかる時間）× 人数 × 期間

たとえば、20人が週2時間をAIの回答の確認・修正・再指示に使っている場合、20人×2時間×50週で年2,000時間になります（試算例）。この2,000時間が、①の効果から差し引かれている時間です。

数字の確認も、同じ構造を持っています。毎月20人が各5時間を数値の確認や原因調査に使っていれば、20人×5時間×12か月で年1,200時間です（試算例）。Gartnerは、低品質なデータが組織にもたらすコストを年平均1,290万ドルと推計しています。

出典：Gartner「Gartner Data & Analytics Summit 2022 Sydney: Day 1 Highlights」https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-11-07-gartner-data-analytics-summit-2022-sydney-day-1-highlights（2026年10月21日に利用）

では、確認と修正の時間はなぜ生まれるのでしょうか。

原因の多くは、AIそのものではなく、AIが参照するデータと文脈の側にあります。参照しているデータが古い、部署ごとに用語の定義が違う、業務の前提を知らないまま回答がつくられている、などが挙げられます。

ここで必要なのは、AIを止めてデータを整えることではありません。使いながら整えることです。この点は、06章で詳しく見ていきます。

04. 何を測るか：経営KPIと部門KPI【実践】

算出式が決まっても、「では、現場で何を測ればいいのか」が決まらなければ数字は集まりません。ここでは、AI導入のKPIを3つの段に分けて整理します。

ポイントは、見る人によって測る数字を変えることです。推進担当者が見る数字、部門長が見る数字、経営層が見る数字は、同じではありません。

上の段ほど早く動き、下の段ほど遅れて動きます。利用率は導入した翌月から変わりますが、経営KPIが動くのは早くても数か月後です。最初の3か月は利用KPIと部門KPIで進み具合を確かめ、経営KPIは3か月ごとの評価で見る、という順番が現実的です。

04-1. 部門KPIは「業務1件あたりの時間」で揃える

部門KPIでいちばん使いやすいのは、「業務1件あたりの時間」です。部署が違っても同じ単位で比べられ、そのまま算出式に入れられるためです。

「あわせて見たい数字」の列が、部門KPIを経営KPIにつなぐ橋になります。

04-2. まず2週間、同じ物差しで測ってみる

効果測定でいちばん多い失敗は、比べる元の数字がないことです。比べる元がなければ、「減った」とは言えません。

すでにAIを導入していても、難しい仕組みは要りません。対象の業務を2〜3個に絞り、2週間だけ、業務1件にかかった時間を「AIを使った場合」と「使わなかった場合」に分けて記録します。日報に一行足すだけでも十分です。

このとき、AIの出力を確認・修正した時間も、同じ日報に分けて書いてもらいます。これで、算出式の「浮いた時間」と「確認・修正の時間」の両方がそろいます。

あとは、3か月ごとに同じ式で測り直すだけです。測り方を途中で変えないことが、数字を信用してもらういちばんの近道と言えるでしょう。

05. 浮いた時間は、どこへ行ったのか【投資対効果】

時間が減ったことを示せても、「会社として何が良くなったのか」と聞かれると、多くの稟議は止まってしまいます。

実際に、株式会社パーソル総合研究所の調査によると、生成AIを使ったタスクの所要時間は平均16.7%（週26.4分）削減されていました。ところが、実際に業務時間そのものが減った人は、利用者の約25.4%にとどまっています。4人に1人です。

浮いた時間の行き先も調べられています。生成AIで削減できた時間のうち61.2%は仕事に再投下されており、その中身の75.4%は「日常の業務」でした。改善や再設計といった前向きな仕事にも一部は回っていますが、まずは目の前の業務の消化に使われている、ということです。

出典：株式会社パーソル総合研究所「生成AIとはたらき方に関する実態調査」（2026年2月3日公開、正規雇用者n=3,000）https://rc.persol-group.co.jp/thinktank/data/generative-ai/（2026年10月21日に利用）

このデータからも、時間は減っているのに、経営の数字には表れていないことがわかります。浮いた時間は、行き先を決めなければ、日々の業務に自然と吸い込まれていきます。

つまり、効果を経営KPIにつなげるには、浮いた時間を「何に使うか」を先に決めておく必要があります。考え方は大きく3つです。

売上の側に回す　営業の提案書作成が速くなったなら、その時間を商談に回します。経営KPIは「1人あたりの商談数」や「提案件数」です。

費用の側に回す　問い合わせ対応や月次処理が速くなったなら、残業を減らします。経営KPIは「残業時間」や「外注費」です。

増員の代わりに回す　業務量が増えていく部署なら、人を増やさずに回せた分を効果とします。経営KPIは「増員せずに処理できた業務量」です。即戦力のデータ専門職を1人採用すると、年収と紹介手数料を合わせて年700〜900万円規模になるため、稟議では金額として示しやすい項目です。

どれを選ぶかは、部門の事情で決めて問題ありません。大事なのは、稟議を出す時点で行き先を一つ書いておくことです。「浮いた時間は商談に回し、1人あたり月2件の商談増を目指す」と書かれていれば、決裁者は3か月後に何を確かめればよいかがわかります。

06. 効果は「入れた後」に伸びる【投資対効果】

ここまでの算出式を使うと、もう一つ大切なことが見えてきます。AIの効果は、導入した時点で決まるものではない、という点です。

同じツールを入れていても、効果を左右する数字が3つあります。使う人の数、AIに任せられる業務の範囲、事情確認・修正にかかる時間の割合です。ツールを入れただけでは、この3つはほとんど動きません。動かすのは、ツールの外側の仕事です。

06-1. 同じAIでも、効果は6倍変わる（試算例）

従業員100名の部門が同じAIを導入した場合で、3つの段階を比べてみます。以下は前提をすべて仮置きした試算例です。

時間単価を仮に4,000円とすると、年間の効果額は①720万円、②2,160万円、③4,320万円です。ツールの費用は3つとも同じです。

前提の置き方も書いておきます。①の「30名」は、国内の就業者で生成AIを業務に使っている人の割合（32.4%、パーソル総合研究所）を目安にしました。②の「90名」は、弊社の導入事例でお客様企業の9割超が使う状態になったことに近い水準です。「4割」はWorkdayの調査の数字です。③の「3時間」「2割」は、業務への組み込みとAIの調整で到達を目指す仮の値として設定しています。

③の伸び幅は、大きすぎる見込みではないと考えられます。先のパーソル総合研究所の調査では、生成AIの成熟度が高い層は低い層に比べて、利用用途の幅が約2倍、削減時間が約2.3倍でした。この試算の③は、1人あたりの浮く時間を1.5倍にとどめています。

参考までに、07章でご紹介する弊社導入事例の削減時間を利用者数で割ると、1人あたり月7時間程度、週に直すと1.7時間程度になります（編集部による計算）。試算の②の純効果（1人あたり週1.2時間）は、これより控えめな値です。

06-2. ②から③へ進めるのは、業務への組み込みとAIの調整

①導入したから②定着させたへ進めるのは、定着の取り組みです。使い方の共有、相談の場、活用事例の発掘などがこれにあたり、07章の事例で詳しく紹介します。

②定着させたから③業務に組み込み、AIを調整したへ進めるには、もう一歩、業務の中に入り込む必要があります。

一つは、業務への組み込みです。AIを「困ったときに開くチャット」として置いておくのではなく、提案書の作成や月次レポートといった業務の流れの中に、AIが担う工程を決めて組み込みます。これで、AIに任せられる業務の範囲が広がり、1人が浮かせる時間が増えていきます。

McKinsey & Companyの2026年の調査では、AIで大きな利益貢献を得ている「ハイパフォーマー」の約4分の3が、AIの活用にあわせて業務の流れを根本から見直していました。それ以外の回答者では、4分の1にとどまります。

出典：McKinsey & Company「The state of AI in 2026: On the road to ROI」（2026年8月25日公開、n=1,719）https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/the-state-of-ai（2026年10月21日に利用）

もう一つは、AIの調整と、そのためのデータの活用です。AIの回答に現場が感じた「違和感」を集め、原因を参照データの古さ、用語の定義のずれ、業務の前提の不足などに分けて、一つずつ直していきます。AIを使えば使うほど、どこを直せばよいかのデータがたまっていく、という関係です。これが、確認・修正の時間を4割から2割へ下げていく打ち手になります。

Boston Consulting Group（BCG）は、AIで成果を上げている企業は、資源の10%をアルゴリズムに、20%を技術とデータに、70%を人とプロセスに振り向けている、としています。ツールの性能より、ツールの外側にこそ効果の大半がある、という見方です。

出典：Boston Consulting Group「AI Adoption in 2024: 74% of Companies Struggle to Achieve and Scale Value」（2024年10月24日）https://www.bcg.com/ja-jp/press/24october2024-ai-adoption-in-2024-74-of-companies-struggle-to-achieve-and-scale-value（2026年10月21日に利用）

ただし、③業務に組み込み、AIを調整したの段階は、ツールを提供する会社だけでは届きにくい領域でもあります。業務の流れを見直すには、その業務の前提を知っている必要があり、AIの調整には、現場の違和感を毎週拾える距離にいる必要があるためです。社内に担い手がいるか、外部の専門人材を現場に置くか。ここが、③業務に組み込み、AIを調整したに進めるかどうかの分かれ目になるでしょう。

07. 事例：二極化から、全社の利用率9割超へ【事例】

効果の大きさを最後に決めるのは、ツールの性能ではなく、使う人の数です。06章の①導入したから②定着させたへ移行をご支援した事例を紹介します。

課題｜導入したのに、使われない

従業員数千名規模のある企業では、全社方針として生成AIツールを導入しました。しかし現場の熱量は低く、一部の社員だけが使う二極化が進んでいました。マニュアルや活用事例は社内に散らばり、推進リーダーは多忙で、推進にほとんど工数を割けない状態でした。

打ち手｜推進を、外部の実行部隊が担う

メンバーズの生成AI活用PMOが、推進の実行を引き受けました。

• ・情報の一元化：社内ポータルに活用情報をまとめたページを開設し、閲覧数を伸ばした
• ・利用ログの分析：「使っていない部署」を数値で特定し、次の施策の根拠に
• ・定例の相談会：その場でプロンプトを書いて、現場の課題を解決
• ・称賛の文化：社内の活用事例を集め、優れた使い手を表彰

成果｜全社の9割超が利用、月2万時間を超える削減

毎月AIを使う社員は、全社の9割を超えました。削減時間は月2万時間を超えています。推進リーダーは実行から離れ、最終判断に集中できるようになりました。

この事例で注目したいのは、利用ログを分析して「使っていない部署」を数字で特定した点です。利用KPIを毎月追いかけたことが、次の打ち手を選ぶ根拠になっていました。

08. 効果報告・次の稟議に書くべき5項目【実践】

ここまでの考え方を、導入後の効果報告や、継続・対象拡大の稟議の項目に落とします。左の列を見出しに、右の列を自社の数字に置き換えれば、そのまま本文として使えます。

5項目のうち、決裁者がいちばん読み込むのは「3. 費用」と「5. 評価の時期と指標」の組み合わせです。3か月で区切り、継続の条件を先に書いておくと、撤退の条件まで書かれた稟議は、承認のハードルが下がります。

「5. 評価の時期と指標」には、04章の3段のKPIから一つずつ選んで書くと、決裁者は3か月後に何を確かめればよいかがすぐにわかります。

いま、貴社の稟議でいちばん埋めにくいのは、5項目のうちどれでしょうか。壁打ちからでもお気軽にご相談ください。

09. 費用は「体制×期間」で組む【比較・検討】

AI活用を進める体制は、大きく3つです。社内で採る。プロジェクト単位で外部に頼む。外部の専門人材を社内に置く。

採用には、時間と費用がかかります。即戦力のデータ専門職を1人迎えると、年収と紹介手数料を合わせて年700〜900万円規模になります。採用できたとしても、AI活用は1人で回る仕事ではありません。

各部署からの依頼は増える。回せる人は、増えない。

06章で見たように、効果を伸ばすには、業務の中に入り込み、AIの違和感を拾い続ける担い手が必要です。常駐型の支援は、この隙間を埋める選択肢です。費用は「何人を、何か月置くか」で決まるため、稟議の費用欄が1行で書くことができます。体制や期間は、対象業務と目指す段階によって変わります。契約の区切りを評価の時期に合わせておけば、費用と効果を同じタイミングで見直すことができます。

10. AI導入の効果測定に関するよくある質問（FAQ）

AI導入の効果測定を始めるときに、推進担当者や部門長からよく寄せられる質問にお答えします。

Q1. すでにAIを導入済みで、導入前の数字がありません。もう測れないのでしょうか？

測れます。AIを使わずに同じ業務をした場合の時間を、対象業務を2〜3個に絞って2週間だけ記録してください。AIを使った場合の時間と並べれば、比べる元の数字になります。完全な比較ではありませんが、稟議や評価に使うには十分な精度です。

Q2. 時間単価は、どう決めればよいですか？

経理部門で使っている人件費の単価がある場合は、それを使うのがいちばん確実です。ない場合は、対象者の平均的な年間人件費を年間の労働時間で割って求めます。大切なのは、一度決めた単価を評価のたびに変えないことです。

Q3. 「意思決定の質」は、本当に数字にしなくてよいのですか？

稟議の効果額には入れないことをおすすめします。換算の根拠を問われたときに、説明が難しくなるためです。そのかわり、「判断までの日数」や「会議で数字の確認に使った時間」など、時間に置き換えられる部分は部門KPIとして測ることができます。

Q4. 時間は減ったのに、残業が減りません。効果がなかったということですか？

そうとは限りません。05章で紹介したとおり、浮いた時間の多くは日常の業務に回ります。残業の削減を効果にしたい場合は、浮いた時間の行き先を「残業を減らす」と先に決め、部門長がそのとおりに業務を割り振る必要があります。

Q5. 小さく始める場合、何人くらいから効果を測れますか？

人数より、対象業務を絞ることのほうが大切です。1つの部署の、1〜2種類の業務からでも算出式は使えます。最初の3か月で式と測り方を固めておけば、対象を広げるときにも同じ物差しで比べられます。

11. 編集後記｜効果は予測ではなく、式で示す

「効果は出るのか」という問いに、確実な答えを持っている人はいません。

ただ、答え方は決められます。浮いた時間から、確認と修正の時間を差し引く。人数と期間を掛ける。浮いた時間の行き先を決める。そして3か月ごとに、同じ式で測り直す。

そして、同じ式で測り続けると、効果は導入した日ではなく、その後の使い方で伸びていくことが見えてきます。AIをどれだけ業務に組み込めたか。現場の違和感を、どれだけ直せたか。投資対効果の差は、多くの場合ツールの外側で生まれています。

メンバーズでは、直近のAI活用支援110件の実例から、再現できるユースケースを43の型にまとめています。記録上、その約8割が本番運用まで到達しています。メンバーズデータアドベンチャーカンパニーの専門人材約170名が、特定のツールに縛られない立場で、効果の設計から定着、業務への組み込みまでを現場で担います。

効果の測り方を決めるところから、ぜひご相談ください。

• ・削減時間は「浮いた時間－確認・修正の時間」で測る
• ・KPIは利用・部門・経営の3段で見る
• ・効果は、業務への組み込みとAIの調整で伸びる