AI導入による業務削減効果が実感できない要因は管理コストや測定手法の不備にある

削減効果の測定において、導入前にベースラインとなる工数を調査していないケースが問題視されています。そのため、たまたま測定できた小さな成果が報告されるにとどまり、開発コストに見合う効果が得られていない実態があります。

浮いた時間の使い道が定義されていないことも要因です。削減した時間を残業削減などに充てるルールがなければ、別の業務が割り込むことになります。

経営側と現場の間で、効果を測る単位がずれている点も挙げられています。経営層がコストや人数を重視するのに対し、現場は作業時間の削減を成果とするため、成果が正しく評価されない状況が生じています。

さらに、SaaSの解約による内製化が、かえって保守工数を増やしているケースもあります。利用ガイドラインの策定やログの管理、従量課金の管理といった、AI導入によって新たに発生した業務が、削減分を相殺しているとしています。