こんにちは。K.Platinum代表の沼田海斗です。
僕は24歳でこの会社を立ち上げて、今は3期目・27歳。社員は17人で、製造業・流通・金融の中堅企業を相手に、ITコンサル＋受託開発＋ジゴカツ（プログラミングスクール）の3本柱でやっています。
今日は、AI導入の「その後」の話を書きます。2026年は、AIエージェントを「入れる」会社がぐっと増えました。でも、入れたあとに誰も答えられていない問いがあります。「で、それ、効いてるの？」。今日はこの、いちばん地味で、いちばん答えにくい問いに、正面から向き合います。
1. 「AIを入れた」の次に来る、いちばん答えにくい問い
去年まで、経営会議の話題は「AIを入れるか、入れないか」でした。2026年、それはもう決着がついています。ほとんどの会社が、何かしらのAIを入れた。問屋の在庫問い合わせも、社内のFAQも、AIエージェントが返すようになった。
問題は次です。半年経って、社長がふと聞く。「あのAI、結局どうなった？」。ここで、多くの現場が黙ります。なんとなく便利になった気はする。でも、いくら得したのかは、誰も答えられない。
これ、笑い事じゃないんです。AIエージェントは、入れて終わりじゃない。使い続ける限り、API利用料も、運用の手間も、ずっとかかり続ける。効いていないものにお金を払い続けるのは、静かに損をしているということです。
「入れるか」の意思決定はみんな真剣にやる。なのに「続けるか、やめるか」の意思決定は、なぜか誰もやらない。ここが、2026年のAI活用でいちばん抜けている穴だと、僕は思っています。
2. なぜROIが二極化するのか — 効かない会社の3つの共通点
面白いデータがあります。Google Cloudの調査では、AIエージェントの平均ROIは171%（米国では192%）。すでに半数を超える企業（52%）がAIエージェントを実運用に乗せている、という数字も出ています。数字だけ見れば、AIは十分に元を取っている。
ところが、同じ2026年に、BCGは「6割の企業がAIから価値を出せていない」とも言っています。片方で171%、片方で6割が空振り。当たりと外れが、はっきり二極化しているんです。
じゃあ、外している会社には何が共通しているのか。僕が現場で見てきた限り、3つあります。
ひとつ目、そもそも測っていない。導入前に「今この業務に何時間かかっているか」を取っていない。だから、後で「減ったかどうか」を比べようがない。感覚で「楽になった」と言うだけ。
ふたつ目、業務を絞れていない。あれもこれもAIにやらせようとして、どれも中途半端。効果が薄く広がって、数字に出ない。
みっつ目、運用の人件費を計算に入れていない。AIの利用料だけ見て「安い」と言うけど、実際はプロンプトを直したり、例外を人が拾ったりする手間がかかっている。その人件費を足すと、意外と得していない。
この3つを外すと、AIは「なんとなく入れて、なんとなく残っている」置物になります。
3. 経営の物差しを先に決める — 削減時間・粗利寄与・撤退ライン
じゃあ、当てている会社は何が違うのか。答えはシンプルで、測る物差しを、導入する前に決めているんです。
僕らがお客さんと最初に握るのは、この3つの物差しです。
① 削減時間。その業務に、今、月に何時間かかっているか。件数×1件あたりの処理時間×人数。地味ですが、導入前にこれを取っておかないと、後で効果を語れません。導入後に同じ物差しで測り、「導入前○時間 → 導入後○時間」を並べる。これで初めて、削減が事実になります。
② 粗利への寄与。浮いた時間が、ちゃんと利益につながっているか。時間が浮いても、その人が空いた時間で何もしていなければ、会社の粗利は1円も増えていない。浮いた時間を、受注できる仕事や、売上を生む活動に振り替えられているか。ここまで見て初めて「効いた」と言えます。
③ 撤退ライン。これがいちばん大事で、いちばん忘れられている物差しです。「ここまでの数字が出なかったら、やめる」という線を、導入前に決めておく。やめる勇気を、あらかじめ数値にしておく。これがないと、効いていないAIを「もったいないから」と惰性で使い続けてしまう。
3つ目を入れているかどうかで、会社の意思決定の質がまるで変わります。入れる基準だけじゃなく、やめる基準も先に決める。これがAI時代の経営の物差しです。
4. 17人ITコンサルが顧客と握る測り方
僕らが中堅企業のAI導入を支援するとき、最初のミーティングでやることは、AIの話じゃありません。KPIと撤退条件の合意です。
順番はこうです。まず、対象業務の「導入前の数字」を一緒に測る。次に、「何ヶ月後に、どの数字が、どこまで動いたら成功か」を合意する。同時に、「逆にどこまで動かなかったら撤退か」も合意する。ここまでを、導入のスイッチを入れる前にやります。
そして導入後は、月次で「継続・改善・撤退」の3択を判定する。うまくいっていれば継続。惜しければ、業務の絞り方やプロンプトを改善してもう1ヶ月。基準に届かなければ、潔く撤退。この判定を、感覚じゃなく、最初に決めた物差しでやる。
これをやると、お客さんの社内で不思議なことが起きます。AIの是非をめぐる社内の揉め事が、減るんです。「効いてる気がする」「いや効いてない」の水掛け論が、数字の前で終わる。撤退も、感情じゃなく数字で決まるから、誰も傷つかない。物差しは、技術の道具である前に、社内の合意をつくる道具なんです。
5. 測れる導入だけが、次の投資に繋がる
最後に、いちばん伝えたいことを。
AIの投資は、1回で終わりません。1つ目がうまくいけば、2つ目、3つ目と業務を広げていく。そのとき、次の投資のGOを出せるかどうかは、1つ目を数字で語れるかにかかっています。
「1つ目のAIで、月○時間が浮いて、それを○○の売上活動に回せた」。こう言える会社は、次の投資の稟議が通る。逆に「なんか便利でした」しか言えない会社は、2つ目でお金が出ない。測れる導入だけが、次に繋がるんです。
2026年、AIを入れること自体は、もう差別化になりません。差がつくのは、入れたAIを、経営の物差しで測り、続けるか・やめるかを数字で決められるかどうか。熱が冷めたあとに残るのは、たぶんROIの一行だけです。その一行を、ちゃんと書ける会社でありたい。
まとめます。
- 「入れるか」は決着した。次の問いは「続けるか、やめるか」で、ここが2026年最大の穴
- ROIは二極化（平均171%の裏で6割が価値を出せない）。効かない会社は「測っていない・絞れていない・人件費を入れていない」
- 経営の物差しは3つ＝削減時間・粗利寄与・撤退ライン。特に「やめる基準」を先に決める
- 導入前にKPIと撤退条件を合意し、月次で「継続・改善・撤退」を判定する
- 測れる導入だけが、次の投資のGOに繋がる
採用観点 — 「作る」と「効かせる」の両方がわかる人と働きたい
最後に採用の話を。
AI導入を「効かせる」ところまで持っていける人は、技術だけの人でも、コンサルだけの人でもありません。AIの仕組みがわかりつつ、それを経営の数字に翻訳できる人です。
僕らが採りたいのは、こんな人。
- AIを「作る・動かす」だけでなく、「効いているか」を数字で語れる人
- お客さんと一緒に、撤退ラインまで含めたKPIを設計できる人
- 「もったいない」で惰性を続けず、数字でやめる判断ができる人
AIが当たり前になった世界で、いちばん価値が出るのは、熱ではなく物差しで意思決定できる人です。ここで腕を磨きたい人には、面白い場所だと思います。
会社の構造上、面接は最初から代表の僕が出ます。AIの効果をどう経営で測るか、そういう話を一緒にできる人と会いたいです。
沼田海斗（ぬまた・かいと）
株式会社K.Platinum代表。24歳で同社を創業し、現在3期目。ITコンサル・受託開発・プログラミングスクールの3事業を率いる。中堅企業のAI導入を「経営の数字」で測る支援に、自ら足を運んでいる。
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