AIへの投資は「どこかから奪う」しかない

予算が増えない中でAIプロジェクトの資金を確保する、これは、ITリーダーの判断力を試す課題となっている。予算制約はこれまでも存在したが、Cレベルの経営層や取締役会からAIを最優先にせよというプレッシャーが加わり、ITリーダーは極度の緊張にさらされている。資金の再配分、システム更新の先送り、ベンダーやツールの統合——リスクとイノベーションのバランスを保ちながら、あらゆる手段を講じなければならない。

「AIへの支出は予算の増加スピードをはるかに上回っている。CIOたちは資金を『見つけている』のではない。他のどこかから『奪っている』のだ」と、Twisted ConsultingのファウンダーでAI・ビジネスオペレーションコンサルタントのKayla Williams氏は言う。「今AIに投じられている資金は、ほぼ例外なく、すでに計画されていた何かの予算を奪っている。それが不都合な真実だ」。

調査会社ISGのディスティングイッシュドアナリスト兼ディレクター、Alex Bakker氏は、優先順位の選択が困難なトレードオフを生んでいると指摘する。「AIを拡大したい組織は、わずかな予算成長分をほぼすべてAIに充てるか、内部予算を再配分するかしかない」。再配分には時間もかかり、古いアプリの廃止や技術的負債の解消といった措置が必要になるという。

Williams氏によると、最も多いパターンは、AIを優先するために長期的な最適化プロジェクトを先送りにするケースだという。「インフラの整理、システムの再構築、緊急でないプラットフォームのアップグレードは、すぐに事業インパクトが見えないという理由で後回しにされている。これらのプロジェクトは重要だ。しかし予算が逼迫すると、短期的な効率化や人員削減を約束するAIが優先される」。

削り方にも変化が見られるようだ。「将来を見据えた完璧な設計より、今すぐ使えるものを——そんな割り切りが広がっている。CIOは規模を絞り、統合も最小限に、カスタマイズも後回しにしてAI展開にゴーサインを出している。技術的負債が積み上がることはわかっている。それでも今は、前に進むしかないというのが現実だ」。

「1四半期で成果を出せなければ凍結」——判断基準を明確に

ビデオ監視技術メーカーIC RealtimeのCTO、Andrew Nassar氏の判断基準はシンプルだ。即座に業務効率の改善を証明できないツールは採用しない。成果が出なければ「凍結」し、判断は原則1四半期で下す。

実際に凍結されたのが、カスタマーサポート向けのチャットボット導入案件だ。パイロットでは顧客がサポート記事にたどり着けず、問い合わせ電話がむしろ増えた。立ち上げには数十万ドルが必要な上、維持・設定・プログラミングを担うチームも別途必要だった。

「（チャットボットプラットフォームを導入し、）スイッチを入れれば動くというものではない」とNassar氏は言う。先送りの判断は予算だけでなく、複雑性とリスクが理由だった。

「AIに1ドル使うなら、どこか別の場所で1ドル削る」——ゼロサムルール

データプラットフォームプロバイダーのUnidataのデータ収集チームリード、Hanna Parkhots氏は徹底的な削減を実施した。データ検証ソフトの予算を40%カット、3つのプロジェクト管理ツールを1つに統合し、年間約4万7000ドルを捻出。AIベースの品質管理ソフトを導入し、データ分析速度を73%向上させた。

最も苦しかったのは、データアナリスト契約社員の予算を30%削減したことだ。約8万5000ドルをAIソフトウェアに充て、残ったスタッフを補完する形にした。災害復旧テストを四半期から半年に変更し、約1万2000ドルも節約した。

「AIに1ドル使うなら、どこか別の場所で1ドル削る」——Parkhots氏はこのルールを社内に徹底している。「習慣でやっていることと本当に価値があることを見直す、ゼロサムゲームだ」。

インフラ投資を12〜18カ月先送り——浮いた予算をAIへ

デジタルマーケティング会社Helium SEOのCTO、Paul DeMott氏は、サーバー容量の拡張とネットワーク改善を12〜18カ月先送りにした。「既存インフラで十分だったから」というのが理由で、IT年間インフラ予算の約30%をAI開発とAPI費用に充てることができた。サーバーは容量の限界近くで稼働しているが、「AIツールが生み出す価値は、パフォーマンスの微改善を上回る」と言う。

DeMott氏はさらに、AIと直接関係のない新機能開発も棚上げにした。「ユーザー体験を段階的に改善する予定だった機能をエンジニアリングリソースのAI統合に充てた。遅延した機能について顧客から問い合わせがあったが、AIツールの可能性を示すと好意的な反応だった」。

ジュニアが上級職の仕事をこなす——リソースモデルの再定義

プロフェッショナルサービスプラットフォームプロバイダーKantataのCISOおよびデータ保護責任者、Taison Kearney氏は、AIが従来のリソースモデルを変えられるかどうかを検証している。具体的には、これまで上級職が担っていた業務をジュニア・低コストの人員がこなせるようになるかどうかだ。「そのシフトがコスト方程式を大きく変え、AI投資の増加を相殺できる」と言う。

同社では社内AIカウンシルを設立し、組織横断的なアイデアを集めている。ツール要件、総投資額、推定ROI、ビジネスケース、内部開発・変更管理の必要量といった一貫した基準で各アイデアを評価する。Kearney氏はこう強調する。「アプローチは単に『予算を増やす』ことではなく、AIが最大の効率改善と測定可能なROIをもたらせる分野に投資を再配分することだ。限られた予算を実験的な取り組みに分散させるのではなく」。

ベンダー統合と契約再交渉——AI費用を捻出するもう一つの手段

AIの普及に伴い、ベンダーの統合と契約の再交渉も進んでいると先述のコンサルタント、Williams氏は指摘する。「重複するツールを積極的に削減し、ライセンス数を減らし、更新を遅らせることでAIプラットフォームやサービスのための余地を作っている。AI支出は、これまで手いっぱいのチームが吸収していた手作業の代替として正当化されるケースもある」。

IC RealtimeのNassar氏は既存のツールスタックを活用してAIプロジェクトに対応し、必要に応じてサブスクリプションを小幅に増やす戦略をとる。「小さく始めて、パイロットが結果を出したらスケールアップする」という考え方だ。今年のAI予算はIT予算全体の5〜10%程度で、来年は倍増か3倍になる見込みだという。

Helium SEOのDeMott氏はさらに踏み込み、ツールスタックを「積極的に」削減・統合してサブスクリプションコストを約40%削減。その節約分をAIプラットフォームとエンジニア採用に充てた。現在のベンダーとは契約を再交渉して好条件を引き出した。

本当のリスクは「何を先送りにするか」ではない

International SeawaysのCIO兼CISOのAmit Basu氏は、問題の本質は別のところにあると指摘する。CIOが苦労しているのは予算の確保ではなく、ガバナンスやリスクへの配慮なしに急速なAI導入を求める経営幹部や取締役会への対応だというのだ。

「既存のKPIはアウトプットを測るが、学習速度やモデルの成熟度、リスクの発見といった指標は測られていない。速く動いているように見えながら、実際の進歩を遅らせている組織がある」とBasu氏は言う。即座のROIが出なければ「失敗」と判定されるパイロットも多く、CIOの本当の課題は予算ではなく「組織が責任を持って対応できる以上のスピードで動くよう求められること」だと言う。

「本当のリスクは、何を先送りにするかではない。適切なガードレールなしにAIが導入されているかどうかだ」。同社ではAI導入の前にインフラ、データプラットフォーム、セキュリティへの投資を優先するケースもある。「AIは、組織が長年必要としていた投資を促す触媒になっている」。

AIに乗り遅れることの方が、大きなリスク

AIの速いペースが予想外の難しさをもたらしているとNassar氏は言う。「来週どんなツールが出るかわからない。それが怖い部分だ」。同時に、AIの加速は無視できない現実だとも認める。「選択肢はない。（AI投資は）人類史上最大の設備投資になるのではないか」。

CIOたちの予算判断は軽々しく行われているわけではないとWilliams氏は言う。「ほとんどのCIOは、今の安定を将来の競争力と引き換えにしているとわかっている。それでも動くのは、AIに乗り遅れることの方が、他のイニシアティブを先送りにするよりもはるかに大きなリスクだからだ。今後れをとれば、追いつくコストは今の比ではない」