想定していた請求書
- AIモデル
- トークン消費
- インフラストラクチャ
- AIアプリケーション
- AIエージェント
- 導入
請求書1 · 支払済み
AIの導入費用は支払いました。今度は、AIを信頼するためのコストを支払っています。
企業向けAIに潜む「2枚目の請求書」— 信頼できるインテリジェンスで、そのコストを削減する
請求書
ほとんどの組織は、1枚目の請求書を支払い済みです
企業でのAI活用は、個別の実証実験の段階を超え、事業を支えるプロセスへと広がっています。
請求書1 · 支払済み
AIモデル✓
トークン消費✓
インフラストラクチャ✓
AIアプリケーション✓
AIエージェント✓
導入✓
組織におけるAI活用の現状
80%全社展開、または主要プロセスへの組み込みを実施
4.84利用中または試験導入中のAIアプリケーションの種類数（平均）
その後、請求書には載っていなかったコストが発生しました
検証、照合、データ準備、コンテキストの収集、説明可能性の確認、手直し。その対価は、時間、労力、人によるレビューという形で支払われています。
業務の中に隠れた請求書
- データの収集と準備
- 出力の検証
- レコードの照合
- コンテキストの収集
- 説明可能性の確認
- 人による修正と手直し
時間、労力、人によるレビューで支払い
AIを信頼するためのコスト
AIの出力を安心して利用できるようにするための、検証、照合、説明、手直しに伴う隠れたコストです。
このコストを削減するのが、信頼できるインテリジェンスです。適切に管理されたデータ、つながった業務コンテキスト、そしてすべての出力の説明可能性が、その基盤となります。
5人に4人が、このコストに週6時間以上を費やしています
AIやアナリティクスが実用的な答えを出せるようになるまでに、データの準備、照合、検証に費やす時間です。
データの検証、照合、クレンジングに費やす週当たりの時間
80%週6時間以上を費やしている
28%AIの出力には手作業のレビューが多すぎると回答
27%データの重複、欠損、不整合がエラーを引き起こしたと回答
これは単なる監督の負担にとどまらない、より深刻な問題です。専門性を持つ人材の時間が、本来なら避けられる準備や手直しに費やされています。
パラドックス
回答では自信、現場では手作業の確認
リーダーは信頼していると回答しています。しかし、現場のチームが語る実態は、もっと複雑です。
リーダーの回答
実際の現場
信頼しているという回答と、業務で安心して使えることは同じではありません。出力の根拠となるデータを追跡し、説明し、その確かさに責任を持てるとき、AIは信頼できるものになります。
このコストの影響は、舞台裏だけにとどまりません
脆弱なデータ基盤は、取り組みを遅らせ、運用コストを押し上げ、AIの成果を説明し、その妥当性を示すことを難しくします。
過去12か月間に取り組みの遅延があったか
信頼性の低い入力データが招いた影響
66%少なくとも1件の取り組みが遅れたと回答
14%リスクやコンプライアンス上の問題への露出を最大の影響として挙げた
14%業務ユーザーの信頼低下を挙げた
12%運用コストの増加を挙げた
AIの自律性は、信頼という壁に直面しています
リーダーは、AIにさらに自由を与える前に、高い精度、データ品質、説明可能性、追跡可能性を求めています。
組織が自律的な動作を認めている範囲
リーダーが自律性の拡大に求める条件
エージェントがさらに自由に動くには、より確かな根拠が必要です。
格差
信頼を高めるには、より強固なデータ基盤が必要です
AIへの信頼が高い組織は、追跡可能性、可用性、ガバナンス、企業データ基盤についても、より高い水準を報告しています。
信頼度が高い組織信頼度が中程度の組織
その違いは、モデルへの信頼だけではありません。出力を支えるデータとコンテキストへの信頼にもあります。
より良いデータが、より良いAIの成果につながる
信頼度が高い組織ほど、本番導入の進展、測定可能な価値、投資収益率（ROI）、抜本的な改善を報告する傾向があります。
信頼度が高い組織信頼度が中程度の組織
信頼はリスクを減らすだけではありません。AIの取り組みを、事業で実感できる成果へとつなげます。
最も高い成果を出すAIでさえ、確認は続いています
AI活用の成熟度が高い組織は、より高い価値、ROI、説明可能性を報告しています。同時に、出力を検証する頻度も高くなっています。
成熟度が高い組織 (n=317)成熟度が低い組織 (n=83)
意外な事実
AIの出力を頻繁に、または常に検証・手直ししている
これは必ずしも矛盾ではありません。成熟した組織は、より広い範囲で、より影響の大きい業務にAIを活用し、より厳格な管理を行っている可能性があります。目標はレビューをなくすことではなく、避けられる手直しを減らし、十分な情報に基づく監督を改善することです。
答え
単に賢いだけでなく、信頼できるインテリジェンスを。
AIの成功とは、信頼できるインテリジェンスを実現することです。適切に管理されたデータ、つながった業務コンテキスト、そして行動の根拠とするすべての出力の説明可能性が、その基盤となります。
1
信頼の基盤を築く
重要な業務データを、ドメイン、システム、ワークフローをまたいで統合し、ガバナンスを確立します。
2
レコードの背景にあるコンテキストをAIに与える
製品、顧客、サプライヤー、拠点、資産、取引をつなぎ、AIが業務上の意味と関係性を理解できるようにします。
3
信頼を測定可能にする
追跡可能性、説明可能性、検証時間、準備作業、手直し、AIがもたらす成果を把握します。
AIの運用コストは、すでに把握しているはずです。今こそ、AIを信頼するためのコストを確かめるときです。
調査方法
調査の実施方法
調査パートナーTEAM LEWIS
調査期間2026年8月4日～10日
回答者米国企業のリーダー400人
意思決定権限82%が主要な意思決定者
Stibo SystemsはTEAM LEWISに委託し、従業員500人以上の米国企業にフルタイムで勤務する、マネージャー職以上のリーダー400人を対象にオンライン調査を実施しました。回答者全員が、自社の企業データおよびAI戦略に影響を与える立場にあり、82%が主要な意思決定者です。半数以上（51%）はIT部門に所属し、データアーキテクチャ、データエンジニアリング、ガバナンス、AI製品、AIOpsおよび関連業務を担当しています。残りは、財務、オペレーション、経営管理、製品開発、営業、マーケティング、顧客対応部門に所属しています。対象企業の業種は、製造、金融サービス、小売・ファストフード、消費財（CPG）、ライフサイエンス、流通、保険などにわたります。データ収集期間は2026年8月4日～10日です。
調査結果の読み方
- 信頼度が高い組織
- 業務ユーザーがAI生成の出力を「非常に信頼している」または「極めて信頼している」組織（回答者の72%）。比較対象は、信頼度が中程度の組織です。
- AI成熟度が高い組織
- 複数の部門や事業単位にAIを展開している、または主要な業務プロセスにAIを深く組み込んでいる組織 (n=317)。
- AI成熟度が低い組織
- AIを利用していない、限定的な実証実験を行っている、または一部の部門や用途に導入している組織 (n=83)。対象数が少ないため、結果は傾向を示すものとして捉える必要があります。
- 関連性であり、因果関係ではない
- グループ間の比較は傾向を示しています。ある要因が別の要因を引き起こすことを証明するものではありません。
- 四捨五入と回答の合算
- 割合は四捨五入されているため、合計が100%にならない場合があります。「週6時間以上」や「非常に信頼している・極めて信頼している」など、複数の回答をまとめた数値は、該当する回答区分を合算しています。
