ROIが出るのは4件に1件、なぜコールセンターAIの試算は信用されないのか ー「削減額に載せてよい費目」が結果を分ける

AIカスタマーサービスの投資でROI（投資対効果）を生んでいるのは4件に1件。Gartnerが432のユースケースを分析した結果は、ROIを出せたのが25%、逆にマイナスのリターンが25%、ROIが不明確なものが42%、損益分岐が11%という内訳だった。それでも4分の3以上のリーダーが2026年もAI投資を増やす計画だという。なぜ効果が見えないまま投資が続くのか。答えの一つは、そもそも「何を削減額に数えてよいか」の共通ルールがなく、試算が会社ごと・担当者ごとにばらついているからではないか。先に立場を言えば、コールセンターAIのROIは「効果が出ないから通らない」より「計算の作法が揃っていないから信用されない」ケースがかなりの割合を占めると見ている。

ROIの成否は「25%」、期待とのギャップは投資家調査に出ている

まず規模感である。Gartnerの分析では、AIカスタマーサービスのユースケースのうちROIを生んだのは25%に過ぎない一方、興味深いことに、AI導入後に人員を約25%増やした企業と約25%減らした企業がほぼ同数存在し、「AI＝単純な人件費オフセット」という前提自体が成立していない。

当て馬として、より広い企業AI全体の数字を置くと、MITのNANDAイニシアチブの報告では、300〜400億ドルの企業投資に対し、生成AIパイロットの95%が測定可能なリターンを出せていないとされる。カスタマーサービスの「25%がROIを生む」は、これと比べればむしろ健闘している数字である。もっとも、Gartnerの分析対象はユースケース単位、MITはパイロット単位と分母の性質が違うため、単純比較はできない。

期待側の数字も見ておく。CIOの記事が紹介するTeneoの調査では、投資家の53%が6ヶ月以内のプラスROIを期待する一方、CEOの84%は「6ヶ月より長くかかる」と答え、IDCの調査ではAI投資の回収期間の中央値は14ヶ月とされる。つまり、期待（6ヶ月）と実態（14ヶ月）の間に2倍以上の開きがあり、この谷間で「ROI試算の信頼性」が毎回問われることになる。