海外事例ピックアップ #2 - Neuron7.ai：AI導入の前に“ビジネスケース”を設計せよ
お世話になっております。
YMGアドバイザリーの山口です。
毎週お届けしているニュースレターですが、今週は「海外事例ピックアップ」の週で、注目すべき海外レポートや調査を取り上げ、日本の製造業やサービス部門にとっての示唆をお伝えします。
第2回の今回は、”生成AIは属人化を解決できるのか？”（9/25投稿）でも取り上げた、米国のサービスAIベンダー Neuron7.ai が提唱する「Build AI Business Case for Customer Service」というテーマを取り上げます。
多くの企業がAI導入を検討する中で、「どのツールがよいか」「どの業務に適用するか」ばかりが議論されがちです。
しかしNeuron7は、AI導入の成否を左右するのは“どんな技術を選ぶか”ではなく、“どんな問いを立てるか”だと指摘しています。
本稿では、その内容を要約しつつ、日本企業が学ぶべき3つの示唆を整理します。
AI導入で失敗する企業の共通点
Neuron7のレポートは、冒頭で明確に警鐘を鳴らしています。
“AI investments fail not because of the technology, but because there is no business case behind them.”
（AI投資が失敗するのは、技術の問題ではなく、ビジネスケースが設計されていないからだ。）
AI導入が“実験止まり”で終わる企業の多くは、次のような特徴を持つといいます。
成果指標が「工数削減」や「自動化率」に限定されている
現場部門が目的を理解しないままPoC（実証実験）を繰り返す
経営層がROIの説明を「AIだから効くはず」で済ませている
結果として、「技術的には動いたが、経営インパクトが見えない」状態に陥るのです。
Neuron7が提唱する“Build AI Business Case”とは？
Neuron7の提唱するアプローチは、AI導入を経営判断のプロセスとして設計することにあります。
単にROIをシミュレーションするのではなく、AIによってどんな価値転換を起こすのかを事前に定義するのです。
具体的には、AIプロジェクトを立ち上げる前に以下の3ステップを踏むことを推奨しています。
Identify the “Business Pain”─ ビジネス上の課題を特定する
現場で最も時間を浪費している業務は何か？
顧客満足・収益に影響している非効率はどこか？
ー 例：診断時間が長い／一次解決率が低い／熟練者依存の判断が多い
Map the “AI Impact Zone”──AIが解決できる領域を特定する
すべての課題をAIで解決しようとせず、「AIが最もレバレッジを効かせられる部分」に集中する。
Neuron7はこのプロセスを “Impact Zone Mapping” と呼びます。
Quantify the Value──価値を定量化する
目指すべき成果を「顧客体験」「収益」「生産性」の3軸で明示する。
例：初回解決率を15％向上させ、サービス契約更新率を3ポイント改善。
このプロセスを経ることで、AI導入のROIは「仮説」ではなく「戦略的選択」になります。
技術導入ではなく、“価値仮説の設計”から始める
Neuron7が強調するのは、AIを「業務改善ツール」として扱わないこと。
AI導入は、「どのプロセスを効率化するか」ではなく、「どの価値を拡張・再定義するか」という問いから始まるべきだと説きます。
たとえば、同社のクライアント企業のひとつでは、
「AIで問い合わせ対応を自動化する」
ではなく、
「AIで顧客との接点を“経験知”の源泉に変える」
というビジョンを掲げました。
結果、導入目的が明確化され、以下のような効果が得られたといいます。
問い合わせ1件あたりの平均処理時間を25％短縮
顧客満足度（CSAT）を10ポイント改善
何より、サービス部門が“コストセンター”から“インサイトセンター”へと認識転換された
AI導入の価値とは、技術効果の数字ではなく、組織の「位置づけ」を変えることにあるのです。
日本企業への3つの示唆
Neuron7の主張は、単なる海外事例にとどまらず、日本企業にも強い示唆を与えます。
AI投資は“技術導入”ではなく、“方針立案”である
AIを導入するかどうかは、システム検討の話ではなく、「自社の競争力を何で生み出すか」という経営方針の一部。ROIを測る前に、“価値定義”を再設計せよ
AIの投資効果を議論するより先に、「何をもって成果とするか（コスト削減か、顧客維持か）」を明確にする。“痛みの共感”から始める
現場・経営・顧客がそれぞれ感じている“痛み”を可視化し、そこをAIでつなぐ構想を描くことが、最初の成功ステップ。
まとめ ─ AI投資を「報われるもの」に変えるために
AIを導入すること自体が目的ではありません。
Neuron7が示すように、AIは“ビジネスケースを実現するための手段”にすぎません。
企業がすべきは、「AIで何を効率化するか」ではなく、「AIでどんな価値を創出するか」を設計すること。
その設計こそが、“Build AI Business Case”です。
DXの成功は、技術選定の巧拙ではなく、問いの立て方と共通言語の設計力にかかっています。
👉 次回のNews Letterでは、この内容を踏まえ、「サービス部門をコストから価値へ ─ AI投資を報われるものにする“経営の視点”」をテーマに、AI投資のROIを“価値のROI”に変える具体策を解説していきます。
ご質問などありましたら、お気軽にymg-info@ymg-advisory.com宛ご連絡ください。
引き続きよろしくお願いいたします。