AI使用の費用対効果

「AIを使え」から「あまり使うな」へ、米企業が半年で生成AIの利用制限に動き始めた理由
小林 啓倫
JBPress

突然、「コスト超過につき、AI利用を抑制せよ」「ROIが見えない案件は停止」となった場合に備えて、
小林啓倫氏は、

• 第1に、自分の仕事のうち「どの業務をAIで処理し、その結果どんな効果が出たか」を、業務単位で簡単に記録しておくこと
  
• 第2に、いま手元で使っているモデルを「もっと安いモデルでも代用できないか」という観点で見直しておくこと。
  
• 第3に、自分の仕事の成果を「使った量」ではなく「届いた価値」の言葉で語れるようにしておくこと。
  

ことが必要だとおっしゃる。
いくらITオンチの経営者でも、とにかくAIを使えと社員の尻を叩いたとしても、成果が見えなければ、おかしいと感じるだろう。

従来1日(8h)かかっていた資料作成が2hでできたなど具体的な数値を記録しておくことが重要だ。
その数値を元に価値を説明すると信憑性が出てくるが、単に「価値があります」では信憑性が無くなる。

## ROI 費用対効果
わかりやすい数値で、費用対効果を示すことは難しい。

AIを導入する時に考えず、何か効果的な使い方が見つかるだろうと、導入してみたけれど、目に見える効果が無いという例は多いのではないだろうか？
目視でおこなっている製品の検査にAIを導入した場合は、不良率の低下、人件費の削減などの効果が期待できる。

一方で、事務などバックエンドの業務は、定量的な効果を示すことが難しい。
例えば、毎日大量のメールを処理しなければならない業務に、AIを導入して、メールの要約と返信の下書きを作成させると、人間の負担は減る。
しかし、人間が不要になるわけではないから、効果を定量的に示すことは難しい。

【ほぼ1人情シス】
「ほぼ1人情シス」の業務で考えてみた。
約4500/月の有料ライセンスを使っている。
では、それだけの効果を上げているのだろうか？

・ヘルプデスク業務
回答までの時間は短縮したことを実感している。

1. トラブルの申告をうける
   
2. 対応を調査
   
3. 対策を実施
   
4. 結果の確認

簡単なトラブルは、知識と経験で対応するので解決までの時間は変わらない。
難しいトラブルは、AIを使用することで短縮することができた。
AIを使用するまでは、Googleで検索して、複数の情報から、具体的な操作や手順を調べていたが、難しいトラブル、先例が少ないトラブルの場合は、1日から1週間程度必要だった。
この作業はAIが肩代わりしてくれるようになった。

・保守
保守業務は、手作業をRPAで自動化したので、AIを使用する作業は少なくなった。

・セキュリティ業務
脆弱性情報は手作業で収集していたが、AIが使える。
影響が大きい脆弱性の場合は、自サイトへの影響や、対応を提案してくれる。
AIに責任はないので、最終判断や、意思決定は人間が行う必要がある。【効果】

効果を説明することはできる。
説得力がある説明をするためには、客観的な数値が必要だ。

業務委託で働いていた時には、真面目に作業メモを残していた。
請求書に添付する作業報告書が書けなくなるので。

最近、作業メモがおざなりになっている。
AIが読める形でメモや記録を残しておくと、AIを使用した履歴が残る。
その履歴をAIで分析することで、AIを使用した効果を作文してくれる。
AIは「盛りすぎじゃネ」など言わない。

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