取締役会で「使ってます」が通らないとき、
最初に測る3指標

執筆：湯谷 一夫（合同会社Metamorphose 代表）。金融・事業会社の導入後をPMOとして見ています。3指標は自社稼働でも使っている測り方です。

生成AIの更新稟議で、KPIの数字がない

生成AIのライセンスは入っている。現場に聞くと「使ってます」。しかし取締役会で「来期も同じ額で更新するか」と聞かれると、出せるのがログイン数か満足度アンケートしかない。

更新判断に足る数字は、まず利用率・回答品質・修正率の3つです。コスト削減や監査証跡を否定する話ではありません。ダッシュボードの項目を増やす話でもありません。

McKinsey『The State of AI』（2025）は、生成AIについて明確なKPIを追っていると答えた組織は5社に1社未満と報告しています。定義・対象は原文に依拠します。測っていないのに「定着した」は感覚です。感覚では更新も削減も切れません。ログイン数を足しても、取締役会の質問は変わりません。

ログイン数・満足度では、生成AIの稟議が切れない

よくある数字	稟議で落ちる理由
アカウント発行数・ログイン数	「開いた」と「仕事が変わった」が区別できない
満足度アンケート	使っている人だけが答える。使っていない人の理由が出ない
PoCの精度	本番の業務では、人が直している量が分からない

必要なのは「導入前の期待効果」ではなく、入ったあとの実測です。導入前診断を増やしても、更新の判断材料にはなりません。

生成AIの利用率 — 月間・継続・高頻度の3層

「利用率30%」と一枚で言わないことです。同じ30%でも、一度触って離れた人と、毎週同じ業務で使っている人では、更新判断が逆になります。

• 月間：その月に一度でも使った人
• 継続：2ヶ月以上、同じ系統の業務で使っている人
• 高頻度：週の仕事の流れに乗っている人

経営に出すなら、この3層が並んだ表です。「使ってます」は、高頻度層の話なのか、月間層の話なのかを先に切ってください。

生成AIの回答品質 — 良さの感覚を、誤りの種類に分ける

「まあまあ使える」は、稟議に書けません。現場で見ていると、品質はだいたい次の3つに割れます。

• 完全誤回答：事実が違う。金融・法務判断ではここが足切り
• 根拠なし回答：正しそうに見えるが、社内の正本に当たっていない
• 使えるが直す：骨格は良い。人が必ず手を入れる

点数の絶対値は業務と採点者で変わる。先に決めるのは、誰がどの種類の誤りを許すかです。

生成AIの修正率 — 人が直している量が、定着の本体

使われているのに効果が数字にならないとき、だいたい修正率が隠れています。毎回、人が半分書き直しているなら、ライセンスは「下書き装置」です。それは悪いことではありません。ただし更新額の根拠には、直す量の前後が要ります。

修正率を落とすのは、モデルを変えることより、その業務の正本（マニュアル・過去案件・用語）を渡すことのほうが多い。ここを測らずに「次のAI」を買うと、同じ修正率が次の製品でも残ります。

3つ揃ったら、改善は1手だけ

3指標が並ぶと、止まっている地点は権限・正本・手順・評価に分かれます。全部直そうとすると現場が止まります。影響の大きい1手だけ実装し、2週間後に同じ3指標で再測定する。差分が出たものだけが、更新稟議の材料になります。

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参考
McKinsey, The State of AI（2025） — 生成AIの明確なKPIを追っている組織は5社に1社未満
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
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