2026/2/17 article
目次
はじめに〜AI投資時代に経営者が今向き合うべき問い〜
最近は、AI投資への関心度がより一層高まってきていると感じます。
しかし「AI投資」という言葉が一人歩きし、その定義が曖昧なまま社内のAI投資の意思決定をしてしまうことはリスクが大きいです。
今一度「AI投資」の定義を整理し、AI投資の設計手法を身につけること経営者に求められていると考え、今回はAI投資時代に経営者が考えなければならないことをまとめました。
AI投資とは
そもそもAI投資とはなんでしょうか。
弊社では、
・人材育成
・データ基盤構築
・業務変革
・システム開発
のいずれかに該当する投資であると考えています。
会計上は、システム開発以外の項目は無形資産として扱われます。
この違いが、経営者が抱きやすい根本的な懸念、すなわち「投資から直接的な利益を生み出しにくい」という問題と深く関係しています。
現在流行しているAIツールの導入は、広義では人材育成の一環と捉えることができます。
しかし、人材育成という名の通り、その真の効果を発揮する部分は「育成」にこそあります。
言葉通りの「ツール導入」だけでは、「ツールを使いこなす人材を生み出す」という本質的な目的が達成できず、成果への期待と現実の乖離が生まれるだけです。
現在注目を集めているAIエージェントについても、その規模や用途によって投資分類が異なり、現段階では利益を生む事例が少ないためAI投資を考える際には注意が必要です。
前提としてAIエージェントは開発内容によって以下のように分類できます。
・小規模エージェント＝無形資産
・大規模＝システム開発
一般的な企業で、個人業務をアシストするための小規模エージェントを開発して直接利益を生むことはまだ事例が少ないためハードルが高いでしょう。
大規模エージェントにおいても、小規模エージェントを繋げて構成されるものである以上現時点では直接的な利益創出につながりにくいのが実態です。
AI投資が「期待先行」になりやすい最大の課題は、ROI（Return On Investment：投資利益率）の算出が極めて困難な点にあります。
システム開発であれば、その費用に対してどのくらいの売り上げがあったのか、そして利益がどのくらいか、というのを単純に計算すれば良いので、費用対収益の計算は比較的シンプルです。
しかし人材育成や業務変革は、その効果を定量的に測ること自体が困難です。
さらに、AIは現在進行形で実態が変化し続ける不確定要素の高い無形資産であり、将来の成長性にも不確実性が伴います。
従来の投資評価の物差しでは測りきれないのが現実です。
しかし、経営においてROIを正しく算出するには、「いつまでに」「いくら」「どの方法で」回収するか、という具体的な計画が前提となります。
その計画を描くためには、AI導入すると同時に、その計測指標もまたこれまでにない全く新しいものを考える必要があるのかもしれません。
つまり、AI投資を会計的に言い換えるならば、手元の現金を減らし、未来に回収を期待する資産を増やす行為です。
問題は、AI投資は期待先行という性質があるため、利益で回収するには、「いつまでに？」「いくら？」「どの方法で？」という具体策を描く必要があります。
そうでないとROIは計算できないためです。
しかしながらこの計算は、AI自体が不確実性を持ち、AI投資がほぼ無形資産であることから、非常に難しいものなのです。
その上でどうAI投資を考え、どうROIを測るべきか？ということについて、経営者の方は今後考えていく必要があるでしょう。
AI投資とはある種の「のれん」と捉える
そもそも「のれん」とは、企業買収（M&A）において発生する無形資産のことです。
ブランド力、顧客基盤、技術力、人材、信用力などの目に見えない価値に対して支払うプレミアムを指します。
M&Aにおいて買収企業は、対象企業が将来にわたって生み出す超過収益を信じ、その期待を資産として積み上げます。
しかし期待通りの利益が生まれなければ、最終的に待っているのは減損です。
AI投資は、この構造と本質的に似ています。
もちろん、会計上AI投資は「のれん」には該当しません。
したがって、のれんのような償却処理も行われないことは要注意です。
しかし経済的な性質で見れば、両者は極めて近い性質を持ちます。
AI導入によって企業が短期的に得るのは、目に見える利益ではなく、「期待」「成長ストーリー」「先進企業としての評価」といった無形の価値ではないでしょうか。
これはまさに、M&Aにおいてのれんとして期待されるものと重なると思います。
問題は、この期待が現実の利益につながるかどうかですが、もちろんAIへの投資が成功すれば、大きな利益と持続的な競争優位性を手にすることができます。
しかし反対にAI投資に失敗すれば、価値を持たない無形固定資産だけが残ってしまいます。
のれんの減損と構造は同じですが、AIはのれんよりもさらに成果を予測しづらく、効果を定量化しにくい点が経営者を悩ませる種となります。
それにもかかわらず、現在多くの企業がAI投資という困難な投資競争に参入しています。
このことはいずれ、成功する企業と取り残される企業とが必ず現れることを意味しています。
だからこそ経営者は、短期的なプレミアムに流されず、長期的な利益と競争優位をどう実現するかを今すぐ具体的に計画しなければなりません。
AI投資の本質を直視することが、経営者に今求められていると言えるでしょう。
AIファースト化の成功とAI減損の分かれ目は
「AI投資に踏み切ったが、生産性向上も業務変革も実現できないまま、AIの現場導入が進まず、利益も増えない。」
そうした状況に陥る企業は少なくないと思います。
こういったことがなぜ起きるのか考えてみたいと思います。
根本的な原因は2つあると考えます。
・1つ目は、AIを「魔法の杖」と誤解し、痛みを伴う変革から目を背けているためです。
・2つ目は、トレンドに乗ることを目的化した、根拠のない短期的なストーリーしか描いていないことです。
どちらも共通しているのは、現場への実装の難しさと、それを乗り越えるための緻密な実行計画を軽視している点です。
導入の痛みと現実から逃げた企業、具体的な計画を描けない企業は、このレースから脱落していくことは間違いありません。
では、成功する企業は何が違うのでしょうか？
問われているのは、目先のツール導入やトレンドの追求ではありません。
経営そのものをどう変革するか、その覚悟だと考えます。
AI投資で真に大きな変革と利益を生み出すためには、業務の一部にAIを取り入れる発想では足りません。
あらゆる経営判断をAIを前提として設計し直す、「AIファースト」の姿勢が必要なのです。
AIファーストとは、すなわち経営変革そのものを指します。
そして突き詰めれば、経営者の覚悟と決断の問題に行き着くのです。
物流業界のAIファースト事例
取り組みの種類：フィジカルAI
AIファースト分類：AIファースト（フィジカルAIによる保全×安全×運行効率）
AmazonはUVeyeと組み、配送車両の日常点検を自動化するAutomated Vehicle Inspection（AVI）を導入。
車両をスキャンして異常を検知し、保全効率化・ダウンタイム削減・安全性向上を狙う、と説明されています。
UVeye側の発表では、Amazonの10万台超規模の車両・多数拠点への展開といった計画も語られています。
最後に
いかがだったでしょうか？
今回解説した通り、AIファースト化においては
- 全社ルール・導入支援
- 新規事業創造
- 既存業務の変革・改善
など、いくつかの取り組みがありますが、基本的にはそれらが組み合わされた経営変革へとつながるのが本質となります。
また、フィジカルAIについては、既存業務の変革や業務改善にあたりますが、2026年の再注目AIワード、とも考えられておりこれから注目の領域となっております。
今後AIファースト化において、その取り組みの1つとしてフィジカルAIが考慮される事はさらに増えていくことでしょう。