AIのROIの出し方｜AWSの「成果当たりコスト」を紙1枚でできる形に翻訳した

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。今回は、AWS公式ブログの「AI の投資収益率 (ROI) を算出する」を紹介します。

AIに毎月お金を払っている方、ちょっと聞いてください。

請求は、きっちり毎月来ますよね。ChatGPT、Claude、画像生成、文字起こし。カードの明細に、ずらっと並ぶ。でも「で、元は取れてるの？」と聞かれると、答えに詰まる。

私もそうでした。「なんか早くなった気はする」。それしか言えない。

この「言えなさ」、実はかなりまずいんですよ。元が取れているか分からないと、増やす判断もできないし、やめる判断もできない。だから契約だけがじわじわ増えていく。……心当たりのある方、けっこういるんじゃないでしょうか。

そこにAWSが答えを出してきました。2026年9月11日公開の「AI の投資収益率 (ROI) を算出する」という記事。

正直、読む前は身構えていました。どうせ大企業の話でしょ、と。でね。読み終わって顔を上げた時に浮かんだのは、まったく別のことでした。

あ、これ、うちの実家の原価計算とおんなじだ。

むずかしい言葉を全部はがすと、こうなります。

AIに払ったお金 ÷ 増えた成果の数 ＝ 成果ひとつあたりの値段

AWSはこれを「成果当たりコスト」と呼んでいます。……そう、割り算ひとつ。

実家は惣菜屋でした。お弁当を作る時、必ず出すのが「1個あたりの材料費」です。豚肉いくら、ごはんいくら、容器いくら。ぜんぶ足して、作った個数で割る。1個250円。これが分かるから、380円で売るか450円にするか決められる。

AIも同じでした。月にいくら払って、そのぶん何が増えたのか。割れば、ひとつあたりの値段が出る。AIは仕入れです。仕入れの原価を知らない店が続かないのは、AIでも惣菜でも変わらないんですよね。

AWSの記事に出てくる例が分かりやすいので、そのまま借ります。

あるチームは、AIを入れる前、1週間に5件しか不具合を直せませんでした。AIを入れたら週15件になった。増えた分は10件です。AIにかかったお金は5,000ドル。

5,000 ÷ 10 ＝ 500。不具合ひとつ直すのに500ドル、という値札が出ます。

いやー、この割り算のよさは、質問が変わるところなんですよ。

「AIでどれくらい効率化しましたか？」——これ、答えようがない。だからみんな黙るか、盛るかのどっちかになる。でも「ひとつ直すのにいくらでしたか？」なら答えられます。答えられる質問に変わると、判断ができる。ここが本当に大きい。

AWSは正直なことも書いていました。社内で使うAI——資料づくりや事務の自動化——は、売上に直結しないから測りにくい、と。そのうえで「これはAIだけの問題ではなく、生産性を上げる投資すべてに共通する課題」とも添えている。逃げずに書いてある。ここ、私にはかなり好印象でした。

ここからが本題です。

さっきの割り算、下に来るのは「増えた成果の数」でした。じゃあ、何を成果と呼ぶのか。これを決めるのは、AIじゃなくて自分なんですよ。

AWSの記事も、そこにいちばん紙幅を割いていました。引用されているのは、グッドハートの法則という言葉。

「指標が目標になると、それは良い指標ではなくなる」

例が秀逸でしてね。プログラマーの成果を「書いた行数」で測ると、どうなるか。意味のないメモ書きを足すだけで、数字が伸びちゃう。測った瞬間に、測られた側の動きが歪む。

料理で言うなら、料理人の腕を「使った食材の数」で評価するようなもの。素材を増やすほど点が上がるなら、誰だって足します。で、味は落ちる。当たり前ですよね。

だから本当は「お客さんが完食したか」「また来てくれたか」を数えないといけない。AWSの言う「ビジネスの価値と地続きの指標を選べ」は、要するにそういうことでした。

これ、大きな会社だけの話じゃない。私自身がまさにそうなので、白状しますね。

私は毎朝LIVEをやっているんですが、配信中に視聴者数を気にしちゃうんです。多いと嬉しい。少ないとさみしい。本来は気にしなくていいと頭では分かっている。でも数字が見えるから、気になる。

人間って、そうできてるんだと思います。見えている数字のほうへ、心がすーっと寄っていく。

ということは、です。何を数えるか選ぶことは、自分の心がどっちに引っ張られるかを選ぶことでもある。ぶっちゃけこれ、経営のいちばんおおもとの判断じゃないでしょうか。

私はよく「人間は縦に掘る。AIは横に広げる」と言います。今回の割り算は、まさにそれが二段になっていました。数を横に広げるのはAIが得意。でも「何を成果と呼ぶか」を縦に掘るのは、人間にしかできない。

ここがズレたままAIで量を増やすと、間違った成果を、高速で量産することになります。速いぶんだけ、傷は深い。

AWSの記事には、費用を細かく仕分けする仕組みが丁寧に書いてあります。大きな会社にはきっと必要。でも私たちには、正直ちょっと重い。

なので、紙とペンでできる形に直しました。3つだけ。

① AIに払っているお金を、全部1枚に書き出す

サービス名と月額を、思いつく限り書く。それだけ。……たぶん、自分が思っている数より多いはずです。私もやってみて、書き出した紙を見て「うわ」と声が出ました。

これが仕入れの棚卸し。専用の道具はいりません。紙で十分。

② 数えるものを「1つだけ」決める

ここが山場。3つも4つも決めません。1つ。

「今月出した記事の本数」「送った見積もりの件数」「新しく話した人の数」。自分の仕事が前に進んだと言い切れて、ごまかしようのないものを1つ。

逆に選んじゃダメなのが「AIと何回やりとりしたか」「何文字書いたか」。さっきの「行数」とまったく同じ罠ですから。

③ 割り算して、3か月に1回だけ見る

①÷②。以上です。記事1本あたり3,000円。見積もり1件あたり800円。数字が出ます。

毎日は見ない。というか、毎日見たらダメなんです。見た数字に心が寄っていくから。味見を1日100回する料理人が、だんだん味が分からなくなるのと同じでしてね。

AWSの記事も、最後は同じ粒度で提案していました。「主要な3つのAIの使い道にタグを付け、それぞれに価値の指標を1つ決め、今四半期のうちに最初の成果当たりコストを出す」。四半期＝3か月。ちょうどいい間隔なんだと思います。

ここからは私の見解。

成果当たりコストに私は賛成です。ただし、使いどころが違う。やめるため、そして人やAIに渡すために使うべきだと思っています。

理由は自分の性格にありまして。私は強みの診断をやると「もっと良くできない？」が1位で、「やり遂げる」が27位なんですよ。良くしたい気持ちは無限に湧くのに、終わらせる力が弱い。だからワクワクした道具を片っ端から契約して、並列だけが増えていく。

実際、やらかしています。よく使っているAIの利用枠が、4つとも同じ日に空っぽになったことがありました。使った量を見ていなかったから、厨房が止まってから気づいた。

そういう人間にとって、1件あたりの数字は救いでした。「なんとなくこっちが好き」ではなく、値札で並べると、降ろす順番が見えるんです。

抱え込みOSを書き換える時、いちばん難しいのは「もうやめていい」と自分に言うこと。その一言を、他人じゃなく自分の数字が言ってくれる。数字は鎖じゃなくて、荷物を降ろす許可証でした。

賛成した上で、正直に書きます。この割り算に載らないものが、ひとつだけある。

それは「自分がどれだけ育ったか」です。

AIに仕事を渡して、時間が空く。そこまでは数字で測れます。でも、空いた時間に何をしたかは、どこにも乗らない。昼間に行った銭湯も、子どもと入ったお風呂も、買い出しで店の人と交わした5分の立ち話も。

乗らないけれど——そこでしか出汁は取れないんですよ。

私がよく自分に問いかける言葉があります。「出汁がない料理を量産してないか？」と。AIで爆速になって、記事もメールもどんどん出せるようになったとして、その中身の出汁はどこから来るのか。自分の五感で味わった体験からしか来ません。手触りのないまま作った料理は、本数が増えるほど薄まっていく。

惣菜屋の話に戻ります。以前、400個のお弁当を作ったことがありましてね。あの時に身体で分かったのは「一つも手を抜けない」でした。こちらにとっては400分の1でも、受け取る人にとっては1分の1。数で割った瞬間に見えなくなるものが、確かにあります。

原価表は原価を教えてくれる。でも、味は教えてくれない。味は自分の舌で見るしかないんですよね。

フェアに書いておくと、AWSの記事自身もそこは逃げていません。「成果当たりコストの計算だけをAI戦略の判断材料にすべきではない」「短期的にはROIが低く見えても、長い目で見れば大きな価値を生む取り組みがある」と、ちゃんと書いてある。数字を出す人が、数字の限界も一緒に書いている。だから私はこの記事を信用しました。

そのうえで、私が分母に足したい「成果」はこれです。

AIに渡した結果、やりたくないことが何時間減ったか

売上でも記事の本数でもなく、やらされ仕事が減った時間。私が本当に取り戻したいのは、そこだから。

数える対象は、自分で決めていい。それがこの記事から受け取った、いちばんの自由でした。

AIのROIの出し方でAWSが渡してくれたのは、答えようのない質問を、答えられる質問に変える道具でした。「AIで効率化できましたか」ではなく「ひとつ作るのにいくらでしたか」。質問が変われば、続ける・やめる・渡す、の判断ができる。

むずかしいのは計算じゃなくて、何を成果と呼ぶか。ここだけはAIが代わりに決めてくれません。縦に掘るのは人間。掘った定義さえあれば、横に広げるのはAIの得意分野です。

そして、割り算に載らない時間——銭湯、子どもとの風呂、買い出しの立ち話——が、次の出汁になります。原価表は原価しか教えてくれない。味は自分の舌で見る。数字と身体、両方持っておきたいんですよね。

今日の一手：紙を1枚出して、AIに払っている金額を全部書く——所要5分。書き終えたら、数えるものを1つだけ選んで横に書き足します。割り算は今週末でかまいません。