誰も所管していないAI予算

中規模企業の大半では、AIへの支出はかつてコピー機がそうだったようにやってくる。あるチームが契約し、次に別のチームが契約し、誰かがアーキテクチャを設計するずっと前に請求書が届く。問題は請求額の大きさではない。誰もその意思決定に責任を持っていないことだ。

請求書は通常、アーキテクチャより先に届く。マーケティングチームは文章作成ツールを買い、エンジニアリングはコーディング支援を追加し、サポートはチャットボットを契約し、財務は文書抽出を試験導入する。個々の購入は小さく、それぞれが局所的な課題によって正当化され、戦略的な決定だと誰も表現しないものばかりだ。

12か月後、その会社は6社のAIベンダーを運用している。うち3社は機能が重複し、2社は誰も読んでいない契約の下で顧客データを保持し、1社には一度も有効化されなかったシートの料金を支払っている。

これは従業員30～200人の企業におけるAI導入で最もよく見られる形であり、支出の問題ではない。責任の所在の問題だ。

なぜ起こるのか

三つの力が同じ方向に働く。

購入者が責任者ではない。 痛みを感じている人——書くべきコピーが多すぎるマーケターや、チケット処理に追われるサポートリード——は、ツールを導入するには適任だが、ロックイン、データレジデンシー、あるいはそのツールが2年後も存在するかどうかを評価するには不適任だ。

ベンダーはその人物に売り込む。 AI製品は調達委員会ではなく、クレジットカードで払える価格設定になっている。無料枠、シート単位のプラン、毎月の解約が導入の摩擦をなくしており、まさにそれがレビューなしで広がる理由だ。

総額に責任を持つ人は誰もいない。 CFOがいる企業では、支出はどこかに集約される。技術担当役員がいない企業では、どこにも集約されない。それは部門のカードや個人の経費精算の中に存在する。

あるチームがツールを導入する
現場の痛みに、現場の予算で、ワンクリック。そのチームには正しい判断だが、他の誰にも見えない。
第二のチームが機能の重なるツールを導入する
誰も比較しない。比較は誰かの仕事であり、その仕事は空席だから。
データが社外に出始める
顧客記録、契約、コードが、誰も精査していない条件の下でベンダーに渡る。
更新の時期が来る
会社が全体像を初めて見る瞬間は、その代金を請求される瞬間でもある。

よくある流れだ。四つの段階はどれも、単独では不合理ではない。

誰も所有していないAI予算についてのABN Asiaの映画のカバー

実際にかかるコスト

目に見えるコストはサブスクリプションの項目です。高くつくのは、その周辺にあるすべてです。

重複は直すのが簡単で、最も見落とされやすい問題です。同じ仕事をする2つのツールを2つのチームが購入し、それぞれが自分たちのツールだけが唯一のものだと確信しています。

統合負債はさらに深刻だ。ワークフローに関わるあらゆるツールは、システム・オブ・レコードに接続しなければならず、その接続の一つひとつが、誰も所有していない小さなソフトウェアの断片になる。あるベンダーがAPIを変更すると、誰も監視していない場所で何かが壊れる。

データ露出は、取締役会の場に持ち込まれる類の問題だ。顧客データをモデル提供者に送信することは、法的結果を伴う処理上の決定であり、無料トライアルで「同意する」をクリックした誰かが決めてよいことではない。

ロックインは静かなるものだ。プロンプト、微調整された振る舞い、評価セット、ワークフローは、1社のインターフェースの中に蓄積されていく。後になって移行するコストは、サブスクリプションにこれまで支払った額よりも大きい。

AIベンダー数は、ボトムアップ型の導入から1年が経過した従業員100人の企業ではよくある件数です

そうした企業の大半で総支出に責任を負う人々

最初の成果物はインベントリです。何が稼働しているか、誰が所有しているか、どのデータにアクセスしているか

一例

40人規模のサービス企業を想定する。3つのAIツールが使われている。20席のライティングアシスタント、10席のサポートボット、利用量課金の文書抽出ツールだ。退職した2人の席は誰も解約しておらず、サポートボットはヘルプデスクプランに既に含まれる機能を重複させており、抽出ツールは顧客契約書を、データ条件が一度も確認されていないベンダーに送信している。

それらの事実はどれも劇的ではない。それらを合わせると、ある企業が一つの能力に対して二重に支払い、意図していなかったデータを露出させ、しかもそのどれを変えるための手段も持っていないことが示される——変えるべきオーナーがいないからだ。

オーナーが行うこと

その仕事は地味で、約1か月かかる。

棚卸し。 すべてのツール、すべてのシート、すべての契約、すべてのデータフロー。ほとんどの企業は、想定より30～50％多い支出を発見する。
統合。 業務ごとにツールを1つに絞る。節約効果は確実だが、要点はリストを短くすることにある。
購入ルールを定める。 顧客データに触れるもの、または定めた基準額を超えるものは、すべて単一のレビューを通す。
出口を明記する。 各ベンダーについて、どう撤退するのか、そのコストはいくらか。出口のない契約は、すでに下してしまった決定だ。

棚卸し、そして統合
業務ごとに1ツール、ツールごとに1責任者、全員が見られる1つのリスト。
データに関する問いを付ける
何が組織外に出るのか、どの条件で出るのか、誰が署名したのか。
購入ルールを定義する
閾値とデータテストを設け、次の導入が偶然ではなく意思決定になるようにする。
退出条項を生かしておく
更新時に見直す：まだ使われているか、まだ準拠しているか、代替手段よりまだ安いか。

4つのステップと約1か月の片手間作業で、予算は誰かが責任を持って説明できる数字になる。

なぜこれがフラクショナルな役割なのか

フルタイムのCTOならこれを担うだろうし、大企業ではまさにそうなっている。その基準を下回る企業では、仕事は実在するが量は多くない。一度の棚卸し、維持すべきルール、年2回見直す更新、そして新たなものが現れたときの判断だ。

それは人員数ではなく、リズムである。またそれは、「AIに何を、なぜ使っているのか」に答えられる企業と、カードが使えなくなって初めて気づく企業との差でもある。

問題は予算ではない。オーナーが不在なことだ。

出典：ABN Asia分析。フラクショナル・エグゼクティブ・リーダーシップに関するシリーズ第2回。

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日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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