米Apollo首席エコノミスト、テック7社以外の米大企業ではAIの効果が利益に表れていないと指摘

決算書を見る立場からすると、一番重い言葉は「1人当たり収益が横ばい」です。AIの利用料は払っているのに、売上を社員数で割った数字が動いていない。米国の大企業でそうなら、日本の中堅企業でも同じことが起きていないか、まず疑ってかかるべきだと思います。

気持ちは分かりますが、現場ではまだ使い方を覚えている途中の会社が多いはずです。いま数字で詰めると、社員は「使っています」と報告するための使い方に走ります。定着する前に回収を求めすぎると、逆に何も残らないと心配しています。

そこは意見が違います。「使っています」が成果として報告される状態こそ、スロック氏の指摘と同じ形だと私は見ています。利用率は入口の数字にすぎません。浮いた時間が残業代や外注費の削減に変わったかを見ない限り、費用だけが積み上がります。

道具の側は確実に良くなっています。今回のTerraは価格が半分になり、誤答率も53.6%から16.7%に下がりました。ただ、これはOpenAIが自社で用意した質問での数字です。見積書や問い合わせ対応のような自社の業務でどうなるかは、実際に試してみないと分かりません。

道具が安くなるほど、競合も同じ道具を持ちます。AIを入れたこと自体は差になりません。差になるのは、スロック氏が言う「判断力」の部分です。誰が何を決めて責任を持つかを会社が設計し直したところだけが、数字の差になるはずです。

その設計し直しが、まさに現場の仕事です。たとえば見積の作成なら、AIに下書きを作らせます。そのうえで、誰が確認し、誰が値引きを決めるかを決め直します。ここを決めないままAIを配ると、AIは個人の便利な道具で終わり、会社の数字には出てきません。

安全の面からも同じことが言えます。誤答率が下がったといっても、考える量を少なくする設定で16.7%は残っています。お客様に出す書類に、AIの出力をそのまま使うのは避けるべきです。業務の手順の中に、人が判断する場所をはっきり置いておくことが前提です。

そこまでやるなら、私も導入には反対しません。条件は一つで、業務ごとに「何の費用が減るはずか」を先に書いておくことです。たとえば外注費、残業代、採用1人分の人件費のどれかです。それが書けない導入は、価格が半額になっても安い買い物とは言えません。

ただ、全部を費用の削減で測ると、売上側の効果を見落とします。スロック氏も、売上の伸びを最終的に決めるのは信頼や評判だと言っています。返答が速くなり、提案の数が増えて、お客様の評価が上がるなら、それも成果として数えるべきです。

費用で測るか、売上で測るかは業務によって分ければいいと思います。大事なのは、どちらにしても測る数字を社員に先に見せることです。何を良くするために使うのかが分かれば、現場は使い続けます。