AI浪費を防ぐ企業統治、生成AIの費用対効果を測る実務の条件
生成AIの社内利用はMcKinsey調査で88%に広がる一方、EBIT効果を示す企業は39%にとどまります。API課金、AIエージェント、クラウド費用が重なれば、個人の試行は経営課題に膨張します。CIOと取締役会が設けるべき予算統制、KPI、業務設計、停止基準、プロジェクト別原価管理を具体策から解説。
生成AIの社内利用はMcKinsey調査で88%に広がる一方、EBIT効果を示す企業は39%にとどまります。API課金、AIエージェント、クラウド費用が重なれば、個人の試行は経営課題に膨張します。CIOと取締役会が設けるべき予算統制、KPI、業務設計、停止基準、プロジェクト別原価管理を具体策から解説。
AIエージェントはチャットボットを超え、業務を自律実行するデジタル労働力へ移行しています。MicrosoftやMcKinsey、Gartnerのリスク予測、国内調査を基に、導入競争が本番期に入った今、日本企業が確認すべき業務設計、データ基盤、権限管理、人材育成、投資対効果の測り方を経営チェックリストとして読み解く。