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AI導入のROI算出方法|費用対効果を正しく計算する実践ガイド

2026年1月19日 AIリスキル株式会社
#ROI #費用対効果 #AI投資 #投資回収 #経営判断
AI導入のROI算出方法|費用対効果を正しく計算する実践ガイド
目次(10項目)
  1. ROI計算の基本式は「(効果 - 投資)÷ 投資 × 100」
  2. ROIの計算式
  3. 投資回収期間の計算式
  4. AI導入で測定すべき効果の種類
  5. 定量効果(数値化しやすい)
  6. 定性効果(数値化しにくい)
  7. AI導入ROI算出の具体的なステップ
  8. ステップ1:現状の業務コストを可視化する
  9. ステップ2:AI導入後の期待効果を試算する
  10. ステップ3:投資コストを洗い出す
  11. ステップ4:ROIと投資回収期間を計算する
  12. ステップ5:感度分析でリスクを評価する
  13. 業種別のROI算出例
  14. 製造業:外観検査AI導入の場合
  15. サービス業:問い合わせ対応AI導入の場合
  16. ROI算出時の注意点
  17. 1. 効果を過大評価しない
  18. 2. 隠れコストを見落とさない
  19. 3. 定性効果は別枠で整理する
  20. 4. PoCでの検証を前提にする
  21. 投資判断のための考え方
  22. ROIだけで判断しない
  23. 「投資しない」判断も重要
  24. よくある質問
  25. Q. PoCの費用もROI計算に含めるべきですか?
  26. Q. 効果が出るまでに時間がかかる場合はどう計算しますか?
  27. Q. 複数のAIプロジェクトを比較する場合は?
  28. Q. 社内で承認を得るためのポイントは?
  29. まとめ
  30. 関連記事
  31. ご相談について

「AI導入を検討しているけど、本当に費用対効果が見合うのか判断できない」

「上司や役員に説明するとき、ROIをどう計算すればいいかわからない」

こうした声をよく聞きます。AI導入は「やってみないとわからない」部分が多く、事前にROIを算出するのが難しいと思われがちです。

しかし、正しい考え方と計算方法を知っておけば、根拠のある投資判断ができます。本記事では、AI導入のROI算出方法を、基本式から具体的な計算例まで解説します。

この記事でわかること
  • ROI計算の基本式と考え方
  • AI導入で測定すべき効果の種類(定量・定性)
  • 製造業・サービス業の具体的なROI算出例
  • 投資回収期間の考え方
  • 隠れコストや定性効果の扱い方(注意点)

ROI計算の基本式は「(効果 - 投資)÷ 投資 × 100」

まず、ROI(Return on Investment:投資対効果)の基本式を確認します。

ROI
(効果 − 投資)÷ 投資 × 100
200%
投資の2倍のリターン
100%
投資回収完了

ROIの計算式

ROI(%)=(得られた効果 − 投資額)÷ 投資額 × 100

例:AI導入に500万円投資し、年間1,000万円のコスト削減効果があった場合

ROI = (1,000万円 − 500万円) ÷ 500万円 × 100 = 100%

ROI 100%は「投資額と同額のリターンがあった」という意味です。つまり、投資を回収した上でさらに同額の利益が出ているということになります。

投資回収期間の計算式

ROIと合わせて、「何年で投資を回収できるか」も重要な指標です。

投資回収期間(年)= 投資額 ÷ 年間効果

例:500万円投資、年間削減額200万円の場合

投資回収期間 = 500万円 ÷ 200万円 = 2.5年
ROIの判断基準

一般的に、ROI 100%以上(投資回収期間2〜3年以内)であれば投資価値があると判断されることが多いです。ただし、業界や企業の方針によって基準は異なります。


AI導入で測定すべき効果の種類

AI導入の効果は多岐にわたります。ROI算出のために、何を測定すべきか整理しておきましょう。

コスト削減
人件費・外注費・ミスによる損失
売上向上
生産性UP・機会損失削減
品質向上
定性効果(数値化しにくい)

定量効果(数値化しやすい)

効果の種類測定項目の例
人件費削減削減できた作業時間 × 時給
外注費削減内製化によって不要になった外注費
ミス・不良による損失削減不良率改善 × 1件あたり損失額
残業時間削減削減できた残業時間 × 残業単価
売上増加生産性向上による増産分、機会損失削減分
在庫削減過剰在庫削減額 × 資金コスト(金利相当)

定性効果(数値化しにくい)

効果の種類内容
従業員満足度向上単純作業から解放され、やりがいのある業務に集中できる
品質向上人的ミスの削減、判断基準の標準化
意思決定スピード向上データ分析の高速化による迅速な判断
属人化の解消ベテラン依存からの脱却、ノウハウのシステム化
競争力強化DX推進による企業ブランド向上
定性効果の扱い方

定性効果はROI計算に含めにくいですが、投資判断には重要です。「ROIだけで判断すると投資しないが、定性効果を含めると投資価値がある」というケースも多いため、別枠で整理しておくことをおすすめします。


AI導入ROI算出の具体的なステップ

実際にROIを算出する手順を、5つのステップで説明します。

1
現状の業務コストを可視化
対象業務にかかっている人件費・時間・エラー率などを数値化
2
AI導入後の期待効果を試算
削減できる時間・コスト、向上する品質・売上を見積もる
3
投資コストを洗い出す
初期費用、運用費用、教育費用などを含めて総額を算出
4
ROIと投資回収期間を計算
基本式に当てはめて算出
5
感度分析でリスクを評価
効果が想定の50%・150%の場合のROIも確認

ステップ1:現状の業務コストを可視化する

ROI算出の第一歩は、「今、その業務にいくらかかっているか」を把握することです。

可視化すべき項目

  • 対象業務に従事する人数
  • 1人あたりの作業時間(月間)
  • 人件費(時給換算)
  • エラー・不良の発生頻度と1件あたりの損失額
  • 外注している場合は外注費

ステップ2:AI導入後の期待効果を試算する

次に、AI導入によってどの程度改善できるかを試算します。

効果の見積もり方

PoCを実施せずに試算する場合は、業界の一般的な事例を参考にします。ただし、控えめに見積もることをおすすめします(楽観的な数字で投資判断すると後で困ります)。

効果試算の例

改善項目現状導入後(期待値)改善率
作業時間月80時間月20時間75%削減
不良率2.0%0.5%75%削減
処理件数100件/日200件/日2倍

ステップ3:投資コストを洗い出す

AI導入にかかるコストを漏れなく洗い出します。

コスト項目内容相場目安
PoC費用概念実証(お試し開発)30〜100万円
本開発費用システム構築、カスタマイズ200〜1,000万円
運用費用(年間)クラウド利用料、保守費用初期費用の10〜20%
教育・導入支援社内トレーニング、マニュアル作成50〜100万円
インフラ費用サーバー、ネットワーク(必要な場合)状況による
見落としやすい隠れコスト

以下のコストは見落としやすいので注意が必要です。

  • データ整備費用:データのクレンジングや形式変換にかかる工数
  • 既存システム連携費用:ERPや基幹システムとの接続開発
  • 社内調整コスト:関係部署との調整、承認プロセスにかかる時間
  • 移行期間の生産性低下:新システム習熟期間中の効率低下

ステップ4:ROIと投資回収期間を計算する

必要な数字が揃ったら、基本式に当てはめて計算します。

ステップ5:感度分析でリスクを評価する

AI導入の効果は、実際にやってみないとわからない部分があります。そこで、「効果が想定より低かった場合」「高かった場合」のROIも計算しておきます。

シナリオ効果ROI
悲観的想定の50%?%
標準想定どおり?%
楽観的想定の150%?%

悲観的シナリオでもROIがプラスなら、投資リスクは低いと判断できます。


業種別のROI算出例

具体的なイメージを持っていただくために、2つの業種でのROI算出例を紹介します。

製造業:外観検査AI導入の場合

ある電子部品メーカーで、目視検査をAI化した場合のROI算出例です。

現状の業務コスト

項目内容金額
検査員人件費3人 × 月40万円 × 12ヶ月1,440万円/年
不良流出による損失月50件 × 5万円 × 12ヶ月3,000万円/年
合計4,440万円/年

AI導入後の期待効果

項目内容金額
検査員削減3人 → 1人960万円/年削減
不良流出削減85%削減(月50件→月8件)2,520万円/年削減
年間効果3,480万円/年

投資コスト

項目金額
初期費用(PoC + 本開発 + ハードウェア)800万円
年間運用費用80万円
3年間の総投資額1,040万円

ROI計算(3年間)

3年間の効果 = 3,480万円 × 3年 = 10,440万円
3年間の投資 = 1,040万円
ROI = (10,440万円 − 1,040万円) ÷ 1,040万円 × 100 = 903%
投資回収期間 = 800万円 ÷ 3,480万円 = 約0.23年(約3ヶ月)
ROI 903%
3年間
約3ヶ月
投資回収期間
3,480万円
年間削減効果
補足

これは効果が顕著に出たケースの試算です。実際の効果は製品や検査項目によって異なりますので、PoC(概念実証)で自社環境での精度を確認することをおすすめします。


サービス業:問い合わせ対応AI導入の場合

あるBtoB企業で、問い合わせ対応にAIチャットボットを導入した場合のROI算出例です。

現状の業務コスト

項目内容金額
問い合わせ対応人件費2人 × 月35万円 × 12ヶ月840万円/年
残業代(繁忙期)月10万円 × 6ヶ月60万円/年
合計900万円/年

AI導入後の期待効果

項目内容金額
対応工数削減定型問い合わせの60%をAI対応360万円/年削減
残業削減残業ゼロ60万円/年削減
対応品質向上回答の標準化(定性効果)
年間効果420万円/年

投資コスト

項目金額
初期費用(開発 + FAQ整備)200万円
年間運用費用30万円
3年間の総投資額290万円

ROI計算(3年間)

3年間の効果 = 420万円 × 3年 = 1,260万円
3年間の投資 = 290万円
ROI = (1,260万円 − 290万円) ÷ 290万円 × 100 = 334%
投資回収期間 = 200万円 ÷ 420万円 = 約0.48年(約6ヶ月)
ROI 334%
3年間
約6ヶ月
投資回収期間
420万円
年間削減効果

ROI算出時の注意点

ROI算出にはいくつかの落とし穴があります。正確な投資判断のために、以下の点に注意してください。

1. 効果を過大評価しない

よくある失敗

ベンダーの提案書に書かれた「最大効果」をそのまま使ってROIを計算してしまう

対策:控えめに見積もる。ベンダー提示の効果を70〜80%程度で試算するのが現実的です。

2. 隠れコストを見落とさない

よくある失敗

初期開発費用だけで投資額を計算し、運用費用やデータ整備費用を見落とす

対策:先述の「見落としやすい隠れコスト」リストを使って、漏れがないかチェックする。

3. 定性効果は別枠で整理する

よくある失敗

定性効果を無理やり数値化してROIに含め、根拠のない数字で投資判断してしまう

対策:定性効果は「ROIに含めない補足情報」として別途整理する。投資判断の際に、ROI(定量)と定性効果の両面から検討する。

4. PoCでの検証を前提にする

推奨アプローチ

事前のROI試算は「仮説」です。PoC(概念実証)で実際の効果を確認し、本開発前にROIを再計算することで、投資判断の精度が上がります。


投資判断のための考え方

ROIを算出したら、どう判断すればよいのでしょうか。

ROIだけで判断しない

判断要素確認ポイント
ROI100%以上が目安(業界・企業方針による)
投資回収期間2〜3年以内が一般的な目安
リスク感度分析で悲観シナリオでもプラスか
定性効果競争力強化、属人化解消などの効果はあるか
戦略的重要性DX推進、将来の拡張性など

「投資しない」判断も重要

ROI算出の結果、「投資対効果が合わない」とわかった場合は、見送る判断も重要です。

  • ROIが低い場合:タイミングを見直す、対象業務を変える
  • リスクが高い場合:より小規模なPoCから始める
  • コストが合わない場合:別のアプローチ(SaaSツール活用など)を検討
ポイント

「投資しない」という判断ができるのも、ROIを算出した成果です。根拠なく投資するより、よほど健全な意思決定といえます。


よくある質問

Q. PoCの費用もROI計算に含めるべきですか?

はい、含めるべきです。PoCは本開発への投資判断のためのコストなので、総投資額に含めて計算します。ただし、PoCの結果「見送り」となった場合は、それ以上の損失を防げたという意味で、PoCには十分な価値があります。

Q. 効果が出るまでに時間がかかる場合はどう計算しますか?

導入後すぐに効果が出ないケースもあります。その場合は、1年目は効果50%、2年目以降100%など、段階的に効果が出る想定で試算します。投資回収期間の計算も、段階的な効果を考慮して行います。

Q. 複数のAIプロジェクトを比較する場合は?

同じ条件(期間、算出方法)でROIを計算し、比較します。ROIが高いほうが優先度が高いとは限らず、戦略的重要性や実現可能性も考慮して判断します。

Q. 社内で承認を得るためのポイントは?

以下の点を明確に説明できると、承認を得やすくなります。

  • 現状の課題(数値で示す)
  • AI導入で解決できる範囲
  • ROIと投資回収期間
  • リスクと対策(感度分析)
  • 段階的な進め方(まずPoCから)

まとめ

AI導入のROI算出は、以下の式で計算できます。

ROI(%)=(得られた効果 − 投資額)÷ 投資額 × 100

正確なROI算出のポイント

  • 効果は控えめに見積もる
  • 隠れコスト(運用費用、データ整備など)を忘れない
  • 定性効果は別枠で整理する
  • 感度分析でリスクを評価する
  • PoCで実際の効果を検証してから本開発へ

ROI 100%以上、投資回収期間2〜3年以内が一般的な目安ですが、戦略的重要性や定性効果も含めて総合的に判断することをおすすめします。


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