AIサービスなどを開発するPKSHA Technologyの森下賢志氏（執行役員VPoE）は、企業における生成AI導入において、投資したコストに見合う効果が得られないケースがあることを指摘しています。
生成AI導入のコスト対効果をどう見極めるか PKSHA Technologyの森下氏が指摘
森下氏は、社会実装を進める際には、本当に生成AIが必要かどうかをコストの観点から見極めることが重要であるとしています。例えば、自然言語の処理に長けた人間を雇うコストと比較し、膨大な費用を投じてAIを導入することが適切かどうかを判断すべきだと述べています。
また、タスクに応じた技術の使い分けについても言及しています。クレジットカードの不正利用検知のような、高速な処理と大量のデータ処理が求められるケースでは、生成AIよりも機械学習が有利であるとしています。また、シフト作成のような、厳密な規則に基づき結果の揺らぎを避けなければならない業務では、生成AIの代わりに数理最適化を活用した事例を挙げています。
一方で、生成AIの強みとして、専門知識がなくても自然言語で操作できる点や、手書き文書や図の配置を含むような、機械学習では扱いにくいデータを「人間に近い」形で読み取れる点を挙げています。森下氏は、業務の特殊性にどれだけ合わせるかをAIシステム導入のポイントとして説明しています。
出典
- “割に合わない”AI導入、どう回避？ キホンを歴14年のPKSHAに聞いた （ITmedia AI+、2026-09-10）