AIのROIは、どこで消えるのか ― 日米の大企業を「公表している／していそうで確証なし／していない」に分けて計算した
【訂正 2026-11-07】公開後の追加調査で、伊藤忠（227万時間）は一次資料で確認できたためA区分に訂正しました。三菱UFJ・三井住友FGも一次資料に試算・見込みの効果額があり、三井住友の「7,000人分」はAIの数字ではありませんでした。該当箇所に【訂正】と書いています。お詫びして訂正します。
【追記 2026-11-07】各社を一次資料で深掘りして分かったこと（この記事の結論「時間は開示するが、損益に届いたと書く会社はほぼない」は変わりません）
伊藤忠は年255.1万時間（2025年度、統合レポート2026）、丸紅は年換算 約170万時間（統合報告書2026）を開示。住友商事の年12億円はIR Day 2025の資料にも載っています。費用（分母）は総合商社5社とも非開示です。
メガバンク3行は、AIの投資額まで開示しています。会社自身の数字で計算すると、浮いた時間の価値だけでは期間中は元が取れません（筆者計算）。みずほは「本格的にP/L貢献するまでには至っていない」と説明しています。
JPMorganのCFOは2026年10月13日の決算電話会議で、AIの費用は「年7億ドル程度」、効果は「今の四半期決算には見えない」と話しました（公式書き起こし p.7〜8）。本文の「20億ドル」は報道での数字で、会社は正確ではないと説明しています。
Amazonの「年2.6億ドルの効率化」（Java移行）は、AWSの公式ブログによると削減できたサーバー台数から見積もったインフラ費で、人件費の削減ではありません。
Microsoftは、ナデラCEOが決算説明会で自社のサポート部門で「数億ドルを節約する見込み」と話しています（「5億ドル超」という金額は報道のみ）。
会社ごとの詳しい検証は、この連載の各回で書いていきます。
0. 元記事の枠組み（Social Capital, 2026-09-25）
AI ROI ＝（AIが生んだ金銭的価値 − AIのコスト）÷ AIのコスト（記事内の図）
コスト側：米 Ramp の AI Index で、AIに支払っている企業の中央値は従業員1人あたり月 $12.50（記事時点）。平均的な人件費 月約 $8,500 に対し、約0.15%（週3分）生産性が上がれば元が取れる。
価値側：測りにくいので生産性で代用。P&G の実験、MIT の研究、そしてスタートアップ515社の実験では、同じ道具を配っても、仕事の組み替え方を知った企業だけが伸び、伸びはほぼ上位1割に集中。
結論：コストは誤差レベル。問題は「浮いた3分が、また会議に消える」こと＝ボトルネックは人と仕事の設計。
一次資料で確認した最新値
Ramp AI Index（2026年9月データ）：AI導入率 55.9%、AIに支払う企業の1人あたり月額 中央値 $15.70（記事時点の $12.50 から上昇）、上位10%の中央値 $813.43。→ 損益分岐は 0.185%（週約4.4分）。https://ramp.com/data/ai-index
515社の実験：Hyunjin Kim・Dahyeon Kim（INSEAD）・Rembrand Koning（HBS）「Mapping AI into Production: A Field Experiment on Firm Performance」INSEAD WP 2026/20/STR（2026-03-30）。AI活用の事例（他社がどう仕事を組み替えたか）を見せた群は、AI用途 +44%、タスク +12%、有料顧客獲得 +18%、売上1.9倍（p<0.1）。伸びは90・95パーセンタイル以上に集中、中央値の企業はほぼ動かず。外部資本の需要 −39.5%、労働需要は不変。
⚠ Chamath の図の「95パーセンタイルで約$500,000 vs 約$235,000」は、論文の付表では $455,496 vs $231,500（効果 +約$265,000）。
1. 分け方
A：公表している … 自社の一次資料（リリース・IR・有報・決算説明・年次報告・公式ブログ）で、AIの効果を数字で出している
B：公表していそうだが確証がない … 報道・講演・二次記事にしかない／目標値や利用者数だけ／定性のみ
C：公表していない … 主要開示（10-K・有報・統合報告書・決算資料・リリース）を見て、AIの効果の数字が見つからない
2. A：公表している会社と、ROIの試算
日本
GMOインターネットグループ（式に当てはめられる唯一の日本企業）
効果：2026年3月の社内調査（国内パートナー、有効回答5,353人）で、月35.2万時間・1人あたり月53.9時間の削減、「約2,203人分の労働力」。2024年は年間推定約150万時間。（2026-04 リリース）
費用：「GMO AI ブースト支援金」＝1人あたり月最大1万円を目安、グループ全体で年間約10億円規模（2025-05-19）。
人件費の目安：有報（2025年12月期）の単体平均年間給与 841万円（月約70万円）※持株会社197名の値でグループ全体の代表ではない。
試算：損益分岐＝1万円÷70万円＝約1.4%（月約2.3時間）。開示効果53.9時間はその約23倍。時間価値で見た価値÷費用は約23倍。
注意：削減時間は自己申告。月160時間の3割超にあたり、過大の可能性。損益（人員・残業・利益）への反映は記載なし。
パナソニック コネクト（社内AI「ConnectAI」）
効果：2025年度に78.8万時間削減＝総労働時間の3.4%（前年比2倍）。利用361万回、1回あたり33分。対象は国内全社員約11,800人。2030年に10%が目標。（2026-07-29）
費用：非開示。→ ROIは計算できない。
比較：3.4%は、米国の損益分岐0.185%の約18倍、GMO並みの費用を仮定した日本の損益分岐（約1.4%）の約2.4倍。
浮いた時間：「お客様への提案活動や新たなソリューションの創出などに振り分ける」。人員・残業の記載なし。
住友商事（Microsoft 365 Copilot）
効果：海外含む約9,000人に導入（2024年4月）。月約1万時間・年間約12億円のコスト削減効果（2024年12月時点）。算出は「1アクションあたり平均削減時間×回数×人件費」（アンケート基準）。月間アクティブ約90%（2025年10月）。（2025-11-04）
費用：ライセンス費は非開示。
試算（定価仮定）：月約4,500円×9,000人×12か月＝年約4.9億円。価値÷費用＝約2.5倍（ROI 約+150%）。1人あたりは月約1.1時間の削減で、損益分岐（約0.5時間）の約2倍。
→ 今回の日本企業で、Chamath の「薄い黒字」に最も近い。
人件費の目安：有報（2026年3月期）単体平均年間給与 1,840万円。
LINEヤフー（目標値・社内調査が中心）
社内AIアシスタントで生産性約7%（アンケート）、GitHub Copilot 約7,000人で10〜30%、「生産性改善額 年間約100億円を目指す」（2024-02-28）。全社AIツールで「年間70〜80万時間の削減を目指す」（2024-07-11）。
実績の時間・金額は未確認、費用は非開示。→ A寄りだが、実績ではなく目標。
海外
JPMorgan Chase
効果（2026-02-23 Company Update 書き起こし、ダイモンCEO）：LLM Suite を毎週15万人が使い、本人たちは週4時間節約していると考えている。「それはNPVに入っていない。その4時間を人員削減としては見ていない」。別に「約6億ドルの効率化を特定、一部はAI関連」。
費用：テクノロジー支出 2026年約198億ドル。AIだけの支出は一次資料に無い（「AI支出20億ドル≒効果20億ドル」は2025年10月のTVインタビュー＝B）。
試算：週4時間は週40時間の10%。Ramp中央値の費用なら損益分岐0.17%（中央値給与 $111,905）。→ 申告ベースでは約60倍。ただし「20億ドル」を費用に置くと、時間価値（約17億ドル）とほぼ同額か下回る。費用の置き方で黒字にも赤字にもなる。
Bank of America（2025年次報告）
約18,000人の技術者がAIでコーディングし、中核業務の20%超を節約（約3,600人分相当＝試算）。社員向けAIでITヘルプデスクへの電話 −55%超。約20万人がAIツールを持ち、約15万人が週150万回超プロンプト。
費用：技術支出130億ドル、うち新規施策40億ドル超。AI単独は非開示。
損益：「2007年からほぼ横ばいの人員で運営」（CEO）。
Klarna（決算リリース）
2022年Q4以降、売上 +104%・営業費用 −8%。従業員1人あたり売上 124万ドル（2022年比3.6倍）、人員 −49%（Q4'25）→ 2026年Q1に約140万ドル（4倍）。
費用・給与：非開示。「AIアシスタント＝853人分・6,000万ドル」は二次情報のみ（B）。
→ 効果が損益（人員・費用）に出ていると読める数少ない例。ただしリリースの数字がすべてAIによるとは限らない。
IBM（Client Zero）
「3年間で45億ドルの生産性向上」＝AIと自動化の合計。調達で年約2.6万時間、人事の運営予算は4年で −40%。費用は非開示。
Amazon（CEO本人の投稿・2024年8月）
Amazon Q による Java 移行で「4,500開発者年」「年換算2.6億ドルの効率化」。データが古く、最新の年次書簡の定量は自社チップ（設備投資）の話。
3. B：公表していそうだが確証がない
伊藤忠：【訂正 11/7】一次資料にありました。投資家向け説明会資料（2025-10-17）p.17に「約227万時間超」、統合レポート2026 p.39に2025年度255.1万時間（1,466人分）。A区分に訂正します（算出方法は非開示）
富士通：年約92万時間／134万時間（説明会の報道・ベンダー事例。原典未確認）
KDDI：サポートで年2.4万時間（インタビュー記事。全社の数字なし）
東京海上日動：コンタクトセンターで年約5.8万＋3.0万時間（ベンダーのリリース、「見込み」）
三井住友FG：投資枠1,000億円・全社員の約9割が利用。【訂正 11/7】「7,000人分」は前の中期経営計画の構造改革目標（業務量△7,000人分）で、AIの数字ではありませんでした。一次資料には年140万時間（2028年度の見通し）、AI・デジタル活用による経費削減△630億円（目標）があります（いずれも見込み値）
三菱UFJ：【訂正 11/7】一次資料にAI投資 累計約700億円程度・期待効果400億円近く（みなし効果を含む、CEO講演資料 2026-05）、年約300万時間（試算）があります。「月22万時間」は報道にしかありません
みずほ：事務職約5,000人分を10年でAIに（報道（人員削減ではないと説明））
日立／ソフトバンク／NEC：利用者数・回数・エージェント数（250万超など）（使用量はあるが効果の数字がない）
サイバーエージェント：「オペレーション業務6割削減」（2023年の目標。達成状況未確認）
Microsoft：コールセンターで5億ドル超の節約（社内資料のリーク報道。会社はコメントせず）
Salesforce：サポート9,000→5,000人、費用 −17%（CEOのポッドキャスト発言。投資家資料に無し）
Walmart：約210万人を3年横ばいに（新聞報道。10-Kは定性のみ）
Volkswagen：2030年までにAIへ最大10億ユーロ、2035年に最大40億ユーロの節約（目標値・報道ベース）
Accenture / LVMH / Samsung：—（決算・報告書に定量なし（定性のみ））
4. C：公表していない
日本：トヨタ（社内AIエージェント導入の報道のみ）、ソニー（利用者数のみ）、三菱商事（研修・投資の話のみ）、ファーストリテイリング、キーエンス、任天堂、第一生命 — 統合報告書・有報・決算資料・リリースで効果の数字なし（全文精査ではない）。
海外：Apple（10-K で AI は研究開発費の増加要因としてのみ）、Berkshire Hathaway、Tesla（AIは製品と設備投資の話。社内生産性の数字なし）、ExxonMobil、P&G（10-K に定量なし。Chamath の P&G 例は学術実験で会社の開示ではない）。
5. 読み取れること
コストは本当に小さい。損益分岐は0.1〜1.4%。
米国の中央値給与で計算すると、Ramp中央値の費用での損益分岐は、Microsoft 0.09%〜Walmart 0.62%。日本は給与水準が低く、GMOのように1人月1万円を払うと1.4%まで上がるが、それでも月2時間強。
A区分の会社は、どこも損益分岐を大きく超える「時間」を開示している。
GMO 約23倍、パナソニック コネクト 3.4%、JPMorgan 週4時間、BofA 20%。ただしほぼすべてが自己申告やアンケート基準の時間。
でも、その時間が損益に届いたと書く会社はほとんどない。
日本は全社「提案や創造的業務へ振り分ける」。JPMorgan は「NPVに入っていない」と明言。損益に出ていると読めるのは Klarna（人員 −49%、営業費用 −8%）と BofA（人員横ばい）くらい。ROIが消える場所は、まさに「時間 → 損益」の間。Chamath の「浮いた3分が会議に消える」問題が、開示の形でも見える。
日本は「時間」で、米国は「ドル・人員」で開示する。
日本企業の開示は削減時間（万時間）がほぼすべて。米国は金額（6億ドル、45億ドル）や人員・1人あたり売上。日本の開示は費用（分母）が出ないので、ROIが計算できない会社が多い。
時価総額の大きい会社ほど、効果の数字を出していない。
Apple・トヨタ・キーエンスなどは開示なし。AIの効果は、出している会社だけが見えている状態＝選択バイアス（うまくいった会社だけが数字を出している可能性）。
515社の実験と合わせると：同じ道具でも伸びは上位1割に集中した。開示の上でも、時間の削減を「人員・費用・売上」に結びつけて語れる会社はごく一部。差を生むのは道具ではなく、浮いた時間で何を消し、何を組み替えたか。
6. 前提と限界
削減時間は各社の自己申告・アンケート基準。実測ではない。
人件費は有報の平均年間給与（日本・単体）／proxy の従業員給与中央値（米国）で代用。法定福利費などを含む総人件費ではないので、損益分岐はやや高めに出る。
住友商事の費用は Microsoft 365 Copilot の定価を仮定した推定。GMO の給与は持株会社単体の値。
C区分は主要開示の検索・走査であり、全文精査ではない。
為替は1ドル＝150円（試算のみ）。
出典（主なもの・一次）
Social Capital「Deep Dive: Why AI is booming, but productivity isn't」2026-09-25
Ramp AI Index（2026年9月データ）https://ramp.com/data/ai-index
Kim, Kim & Koning「Mapping AI into Production」INSEAD WP 2026/20/STR（2026-03-30）
GMOインターネットグループ リリース（2026-04-09・2025-05-19）、有価証券報告書（2025年12月期）
パナソニック コネクト リリース（2026-07-29）
住友商事「Enrich」記事（2025-11-04）、有価証券報告書（2026年3月期）
LINEヤフー リリース（2024-02-28・2024-07-11）
JPMorgan Chase 2026 Company Update 書き起こし（2026-02-23）、2026年 proxy
Bank of America 2025 Annual Report、2026年 proxy
Klarna 決算リリース（Q4'25：2026-02-19、Q1'26：2026-05-14）
IBM Client Zero（2026-02）
各社 10-K／proxy（Apple, Berkshire, Tesla, Exxon, P&G, Microsoft, Amazon, Walmart, Salesforce, Accenture, Goldman Sachs）
※本資料は公開情報に基づく分析であり、特定銘柄への投資助言ではありません。
