2026年4月21日、米Gartnerは、企業が生成AIで生産性向上を実現するための指針を発表した。単なる導入では成果は出ず、人材の意思と能力、組織設計がROIを左右するとの見解を示している。
生成AIのROI停滞、打開の鍵は「意思」と「AI筋肉」 Gartnerが指針
Gartnerは2026年4月21日、企業が生成AIによる生産性向上を実現するための指針を発表した。生成AIの導入はここ数年で急速に進んだ一方、「期待したほどのROIが出ていない」とする声が国内外で広がっているという。
同社ディスティングイッシュト バイス プレジデント アナリストの亦賀忠明氏は、生成AIは導入するだけで自動的に成果が出るものではないと指摘する。個人単位では作業時間の短縮といった効果が見られるものの、その余剰時間が新たな価値創出に再配分されなければ、組織全体の成果にはつながりにくいとする。
この課題に対しGartnerは、生成AI活用の成否を分ける要素として「WILL（意思）」と「ケイパビリティ（能力＝AI筋肉）」を提示した。
また、生成AIの効果は全社員に一律に現れるものではなく、一定のスキルを持つ人材から段階的に成果が広がると分析。初期段階では意欲の高い人材を起点に活用を進め、組織全体へ展開するアプローチが有効とした。
さらに、生成AI導入には一時的に生産性が低下し、その後向上する「Jカーブ」が伴うと指摘。短期的な効率ではなく、人材育成や業務設計を含めた中長期の取り組みとして捉える必要があると強調している。
AI活用は「導入」から「組織設計」へ 価値創出を左右する分岐点
今回の指摘の本質は、生成AIの活用が単なるIT導入ではなく、「人と組織の設計問題」へと移行しつつある点にあると考えられる。
まずメリットとして指摘されるのは、生成AIが個人の作業効率を引き上げる可能性である。適切に活用した場合、資料作成や分析、企画立案といった業務のスピードが大きく向上するケースも見られる。さらに、いわゆるAI筋肉が蓄積されることで、人間の判断力や創造性を補完・拡張し、より高度な業務へのシフトにつながる可能性もある。
一方で、導入に伴う課題も指摘されている。多くの企業では評価制度や業務プロセスが従来のままであるケースもあり、AIによって生まれた余剰時間が新規価値の創出ではなく、既存業務の補完に充てられる傾向も見られる。その結果として、「効率化は進んだが成果は変わらない」といった状態にとどまる可能性も指摘される。また、スキル習得の過程では一定の試行錯誤を伴うことが多く、短期的には生産性が低下する、いわゆるJカーブが生じる可能性もあり、これが経営判断を難しくする一因となる場合もある。
さらに重要なのは、WILLとケイパビリティの形成が個人の取り組みに依存しやすい点である。現場の自発性のみに依存した場合、活用レベルにばらつきが生じ、結果として組織全体の競争力向上につながりにくくなる可能性がある。
こうした課題を踏まえると、今後の焦点はマネジメントによる再設計へと移行していく可能性がある。具体的には、AI活用を前提とした業務プロセスの再構築や、価値創出を重視した評価制度への転換、さらには先行人材を起点としたスキル展開の仕組み化などが重要になるとみられる。
将来的には、生成AIを使いこなす能力そのものが企業の競争力として蓄積されていく段階に入ると考えられる。単なる効率化にとどまらず、創出された時間をいかに新たな価値へと転換できるかが、企業間の差を分ける要因の一つになる可能性がある。
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