2025年は生成AIが一気に普及して、企業での活用の報告も増えてきました。
しかし「社内で生成AIを導入し、業務効率は確かに上がった。でも、決算書を見ると売上も利益もほとんど変わっていない」
そんな状態で葛藤を抱えているとしたら、それはあなたの会社だけの問題ではありません。実は、世界中の企業の多くがAI導入のパラドックス（逆説）に直面しています。
現場では「便利になった」という声が上がるのに、なぜか会社全体のお金は増えない。むしろAIの利用料でコストが増えている。多くのAI導入をした企業が、こうした会社の利益につながっていないのです。
この記事では、マッキンゼーやBCG、米国経済学研究所（NBER）などの信頼性の高いエビデンスをもとに、なぜAIを入れるだけでは儲からないのかを解明し、そこから脱却するための「3つの経営戦略」をお伝えします。
短期的なテクニックではなく、企業が生き残るための本質的なロードマップとしてお読みいただければ幸いです。
なぜ「生産性向上」が「利益」に直結しないのか？
まずは、残酷な事実から直視する必要があります。
科学的なデータは、「現場の作業スピードが上がること」と「会社が儲かること」は全く別のメカニズムであることを示しています。
「現場の効率化」と「経営数値」の乖離
AIの効果自体は、疑う余地がありません。
経済学のトップジャーナル『Quarterly Journal of Economics』に掲載された研究（Brynjolfsson et al., 2023）によると、カスタマーサポート業務に生成AIを導入した場合、1時間あたりの問題解決件数が平均で約14%向上が報告されています。
特に経験の浅い従業員においては、その効果はさらに顕著でした。
現場レベルでは、間違いなく成果が出ているのです。ですが、経営レベルで見るとそうではありません。
マッキンゼー・アンド・カンパニーの2024年の調査によると、自社の金利税引前利益（EBIT：「会社が本業でどれだけ稼ぐ力があるか」を示す指標）の10%以上を「生成AIのおかげ」と説明できた企業は、調査対象876社のうちわずか46社（約5%）に過ぎませんでした。
つまりそれだけ生成AIを活用して稼ぐ力を高めることは難しいのです。
「空いた時間」の使い道が設計されていない
なぜ、現場は14%も速くなっているのに、利益には5%の企業しかインパクトを出せていないのでしょうか？
最大の原因は、「AIによって生まれた余剰時間」が「収益を生む活動」に転換されていないからです。
例えば、AIのおかげで社員1人あたり1日1時間の空き時間ができたとします。
しかし、経営側がその時間の使い方を定義せず、単に「早く帰れるようになった」や「別の雑務で埋まった」で終わらせてしまっていたら、コスト（残業代）は多少減るかもしれませんが、売上（トップライン）は1円も増えません。
多くの企業が、AIを「コスト削減ツール（守りのDX）」としてしか見ておらず、「売上創出ツール（攻めのDX）」として再定義できていないのが現状です。
稼げる戦略はどうするのが正解か？
では、企業が収益お上げるにはどうすればよいのでしょうか。
戦略①：浮いたリソースを「収益活動」へ強制転換する
最初の戦略は、AIによって生まれた時間を、意図的に「お金を生む場所」へ再投資することです。
「楽をする」から「質を上げる」へのマインドセット変革
業務時間の短縮をゴールにしてはいけません。「短縮して、何をするか」を指標に設定する必要があります。
具体的なアクション
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× 従来の指標： 処理件数、対応時間、作業完了数
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○ 新しい指標： クロスセル（追加提案）件数、顧客満足度（NPS）、提案書の作成数
例えば、ある営業組織では、AIを使って「議事録作成」と「日報」の時間をゼロにしました。
その代わり、空いた時間で「既存顧客への提案数を2倍にする」という目標を新たに課しました。
事務作業をAIに任せ、人間は人間にしかできない「交渉」や「関係構築」に全リソースを集中させる。これができて初めて、生産性向上は売上向上へと変わります。
戦略②：AIを「機能」ではなく「商品」として売る
2つ目の戦略は、自社のサービスやプロダクトにAIを組み込む際の「値付け」の話です。
多くの企業が陥る「おまけ機能（Free Add-on）」の罠
ベンチャーキャピタルOpenViewの「2023 SaaS Benchmarks Report」によると、AI機能を実装・計画している企業のうち、実際にその機能で追加料金を取れている（マネタイズできている）企業は、わずか約15%でした。
多くの企業が、「既存プランにAI機能を追加しました！便利なので使ってください（※価格は据え置き）」という提供の仕方をしています。
しかしAIを動かす裏側では、API利用料やサーバー代といった「推論コスト」が従量課金で発生し続けます。
つまり、「顧客が便利になればなるほど、自社の原価率が悪化し、利益が削られる」という構造になりがちなのです。
「不確実性」を逆手に取った「Human-in-the-Loop」の価値化
では、どうすれば値上げができるのでしょうか。その鍵は、AIの弱点である「不正確さ」を補完するプロセスにあります。
マッキンゼーの調査でも、企業がAI導入で最も懸念しているのは「不正確さ」。いわゆるハルシネーションです。
そこで、単にAI機能を提供するのではなく、「AIが下書きし、専門家（人間）が最終確認した結果を提供する」というプロセス自体を、高付加価値なプランとして販売するのです。
これを「Human-in-the-Loop（人間がループに入ること）」と呼びます。
「AI任せではなく、プロが品質を保証します」という安心感をセットにすることで、顧客は納得して追加料金を支払います。
AIはあくまで「原価を下げるためのツール」として使い、顧客への提供価値（と価格）は維持・向上させる戦略です。
戦略③：テクノロジー：プロセス：人＝10：20：70の法則
最後の戦略は、組織のあり方そのものです。
BCGが提唱する「成功の方程式」
ボストン・コンサルティング・グループ（BCG）の調査によれば、AIなどのデジタルトランスフォーメーションで成功している企業は、投資とリソースの配分においてある黄金律を持っています。
それが「10：20：70の法則」です。
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10%（アルゴリズム・技術）： AIモデルの選定や導入
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20%（プロセス・データ）： 業務フローの変更、データ整備
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70%（人・組織）： 社員のスキルアップ、評価制度の変革、文化の醸成
多くの失敗企業は、この比率が逆になっています。
最新のAIツール（10%）にお金をかけますが、それを使う社員の教育や、AIを前提とした評価制度の変更（70%）をおろそかにします。
具体的なアクション
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独自のデータ基盤への投資： IBMのレポートでも指摘されている通り、AI活用の最大の障壁は「データのサイロ化（分断）」です。AIが賢くなるための「社内データの整備」にこそ、予算を割くべきです。
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評価制度の刷新： 「時間をかけて丁寧にやった人」ではなく、「AIを使って短時間で成果を出した人」が評価される人事制度に変えなければ、社員はAIを使おうとしません。
弊社では生成AIを社員が使いこなせるように、医療・介護・福祉を中心としたセミナーを開催しています。
多くの個人情報を扱うだけに、情報セキュリティ面でも慎重にならざるを得ない業種だからこそ、正しい使い方を学ぶことが大切です。
詳しくはこちらをご覧ください。
まとめ
AIを導入すれば勝手に売上が上がる、という魔法は存在しません。
しかし「AIで浮いた時間を売上に変える」「AI機能に適正な価格をつける」「組織全体で使いこなす」という戦略を実行すれば、AIは競合他社を突き放す強力な「てこ（レバレッジ）」になります。
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生産性向上 ≠ 売上向上：浮いた時間を「顧客接点」や「R&D」など、お金を生む活動に強制的に再投資するKPIを組む。
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おまけにするな：AI機能はコストがかかる。プロの確認（HITL）などの付加価値をつけ、堂々とマネタイズ（値上げ）する。
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10:20:70の法則：技術導入は全体の1割に過ぎない。残りの9割（プロセスと人）への投資が勝敗を分ける。
次にとるべき行動
まずは、社内の定例会議でこう問いかけてみてください。
「AI導入のKPIが『削減時間』になっていませんか？ これを『創出金額』に変えるには、どの業務フローを変える必要がありますか？」
この問いから、御社の「本当のAI活用」が始まります。技術の導入フェーズを卒業し、事業の成長フェーズへと舵を切りましょう。
参考
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Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R. (2023). Generative AI at Work. National Bureau of Economic Research
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IBM Institute for Business Value. CEO decision-making in the age of AI.