AIを導入しても94%の企業は成果が出ない
2025年末時点で、企業の約9割がAIを導入しています。にもかかわらず、94%の企業が「重大な価値を得られていない」と回答しています。
なぜこんな矛盾が起きるのでしょうか。
原因はシンプルです。多くの企業は、AIの価値の生まれ方を誤解しています。AIで生産性を上げても、競合も同じことをします。すると恩恵は競争によって削られ、最終的に顧客に流れます。企業が得られる利益は一時的なものにとどまるのです。
過去の技術革命も同じ軌跡を辿りました。電力が工場に導入されたとき、多くの企業は蒸気エンジンを電気モーターに置き換えました。効率は上がりました。しかしそれだけでは突破口になりませんでした。本当の変革は、小型モーターで機械の配置そのものを変えられるようになったときに起きました。工場のアーキテクチャを再設計したときです。
AIも同じです。業務を速くするだけでは、競争で消耗するだけです。
AIによってどのような価値が生まれるか
McKinseyは、AIが価値を生む経路を3つの「波」として整理しています。
第1波：生産性の向上——必須条件
AIによる生産性向上は実在します。JPMorganのリアルタイム不正検知、BMWの品質検査自動化、Siemensの予知保全など、先進事例は多くあります。Amazonの物流センターでは、AIがロボット群の動線・在庫配置・処理能力をリアルタイムに統合管理しています。
ただし、これらは「利益の天井を上げる」ものではありません。「業界の床（最低限のコスト水準）を下げる」ものです。生産性向上の役割は主に守りです。コスト・スピード・品質の期待値をリセットし、次の投資リソースを確保するための条件整備です。
先行者優位は存在します。早く動いた企業は規模を拡大し、低コスト構造を確保できます。競合が追いつくのは難しくなります。しかしその優位も、採用が広がれば徐々に消えていきます。
第2波：競合との差別化——成長の源泉
AIが真の競争優位をもたらすのは、製品・サービス・ビジネスモデルの革新においてです。
ここで重要なのは、「AIそのもの」ではなく「補完的イノベーション」の組み合わせです。
ライドシェアを例にとると、UberやLyftはタクシーという資産を変えたわけではありません。変えたのは「調整方法」です。アルゴリズムによる配車で、顧客体験と運用効率を同時に改善しました。AIはこれをさらに進化させています。配車・料金設定・インセンティブをリアルタイムに最適化できます。
より根本的な変革を起こしているのが、ビジネスモデルの再発明です。法律AIのHarveyは、従来であれば弁護士チームが必要だったサービスを提供します。教育AIのKhanmigoは、個別最適化された常時稼働の学習指導を実現します。いずれも、コスト構造を変え、アクセスを拡大し、新しい価値を生み出しています。
Amazon Primeもその典型です。サブスクリプションという仕組みで顧客との関係を継続的なものに変えました。AIと物流の改善で体験を高め続けました。結果として、競争の土俵を「一回の取引」から「生涯にわたる関係」へと移しました。アルゴリズムは重要でしたが、持続的優位の源泉はビジネスモデルの再設計にありました。
第3波：取引コストの消滅——市場構造の転換
3つの波の中で最も影響が大きく、最も直感に反するのがこの第3波です。
多くの産業は「摩擦」の上に成り立っています。情報の非対称性、比較のコスト、乗り換えの手間、仲介業者の存在——これらがビジネスモデルの基盤を形成してきました。AIエージェントはこれらを根底から崩します。
エネルギー業界を例にとると、AIエージェントが顧客と電力会社を直接つなぎます。価格と使用量を自動最適化することで、小売仲介業者の役割を消滅させる可能性があります。銀行も同様です。AIが預金を自動的に高金利口座に移動させることで、顧客の「惰性」を崩します。McKinseyの分析によれば、世界の個人預金70兆ドルのうち3分の1がほぼゼロ金利の当座預金に滞留しています。そのうち5〜10%が高金利商品に移動するだけで、銀行の預金収益は20%以上落ちる可能性があります。
取引コストが下がると、価値は3つの方向で移動します。第一に、顧客の「発見・選択」プロセスが変わります。AIが推薦を担う世界では、ブランド認知より「AIランキング内での位置」が競争の焦点になります。第二に、比較・乗り換えのコストが下がります。顧客の惰性に依存した優位が崩れます。第三に、伝統的な仲介業者の役割が縮小します。
筆者の見解
このレポートが鋭いのは、「AIで効率化すること」と「AIで競争優位を構築すること」が別の話だと明示した点です。
多くの日本企業のAI活用は、今まさに「生産性向上フェーズ」の入口にいます。そこで立ち止まることには危険があります。競合も同じことをして、恩恵は顧客に流れる——レポートはそれを淡々と、しかし明確に述べています。
日本固有の文脈で特に見逃せないのが、第3波の「取引コスト削減による市場再編」です。日本の金融・保険・不動産・医療などの産業は、情報の非対称性と乗り換えコストの高さに支えられてきた部分が大きいです。AIエージェントがこれらの「摩擦」を消していくとき、既存の収益構造はどう変わるのか。これは経営者にとって今すぐ考えるべき問いです。
一方で、これは脅威だけではありません。AIによる差別化の源泉は、独自データ、ネットワーク効果、顧客ワークフローへの組み込みです。長年の顧客関係や業界固有のデータ資産を持つ企業にとっては、参入機会でもあります。それらをAIと組み合わせることで、新規参入者が真似できない堀を築ける可能性があります。
「AIを使っているか」ではなく、「AIで何の経済を変えようとしているか」が問われる時代に入っています。
あなたが今日から行動するために
- 自社のAI投資は、主にどの「波」に向いていますか？生産性の向上に集中している場合、それが競合との差別化につながっていますか？
- 自社の収益モデルは、「摩擦」や「情報の非対称性」の上に成り立っていますか？AIエージェントがその摩擦を消したとき、生き残れますか？
- 自社が持つ顧客データや業界固有の知識は、AIと組み合わせることで「競合が真似しにくい差別化」になりそうですか？そのための具体的な手段は何でしょうか？
参照元記事
- タイトル：Where AI will create value—and where it won’t
- 掲載：McKinsey Quarterly／公開日：2026年4月29日
- URL：https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insights/where-ai-will-create-value-and-where-it-wont
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本記事は筆者とAIによる要約・解説であり、参考元記事の翻訳ではありません。