Gartner調査: IT責任者の54%がAI予算を実証済みROIプロジェクトに集中（2025年）

AIプロジェクトの95%が失敗し、IT責任者の半数が新規イニシアチブの予算を確保できない状況で、業界は厳しい現実と向き合っている。

これは2023年の「AIハイプサイクル」ではない。2025年の**「証明するか、やめるか」**の時代だ。

2025年10月31日に発表されたGartnerの調査によれば、世界中のインフラストラクチャ・オペレーション（I&O）リーダーは実験的なAIプロジェクトを放棄し、「迅速に測定可能なインパクトを示せる」ユースケースへ移行している。

この変化は微妙なものではない。ムーンショット型AIから実用的な自動化への全面的な撤退だ。

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予算の圧迫: なぜITの半数がAIに予算を割けないのか

調査概要

調査詳細:

• 実施機関: Gartner, Inc.
• 発表日: 2025年10月31日
• サンプルサイズ: 世界中のIT責任者253名
• 焦点: インフラストラクチャ・オペレーション予算
• 主任アナリスト: Melanie Freeze氏、Gartner調査部門ディレクター

核心的な問題

**調査対象のIT責任者の50%**が、既存のインフラストラクチャ支出からAIプロジェクトへ十分な予算を再配分できないと報告した。

これは「あればいいな」という問題ではない。困難な選択を強いる戦略的制約だ。

「AIは常にインフラストラクチャ・オペレーションリーダーにとって課題でした。なぜなら、彼らは『システムの稼働維持』を求められながらも、イノベーションの機会を見つける必要があるからです」とMelanie Freeze氏は述べた。

データが示す重要な緊張関係: 保守予算（サーバー、ネットワーク、セキュリティ）がI&O支出の大部分を消費し、投機的なAI投資の余地をほとんど残さない。

「実証済みROI」が実際に意味すること

「達成可能な結果」に焦点を当てる54%は、10倍のムーンショットを探していない。彼らが目指すのは:

1. コスト削減（60〜90日以内に測定可能）
2. 生産性向上（週あたりの節約時間で定量化可能）
3. エラー削減（チケット、インシデント、エスカレーションの減少）

Freeze氏は、最も勢いがある2つのカテゴリーを特定した:

• ITサービス管理（ITSM）: AI搭載サービスデスク、自動チケットルーティング、セルフサービスナレッジベース
• デジタルワークプレース機能: 会議要約、ドキュメント検索、生産性自動化

なぜこの2つか？ それは:

• 全従業員に影響（広範な影響力）
• 明確なビフォーアフター指標（解決されたチケット、節約された時間）
• 既存ツールとの統合（ServiceNow、Microsoft 365、Slack）
• 数週間で結果（四半期単位ではない）

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ケーススタディ: 医療機関のAI搭載サービスデスク

GartnerのFreeze氏は、「実証済みROI」アプローチの典型例として、著名な医療機関を引用した。

問題点

• 繰り返し発生する従業員のIT問題でサービスデスクが圧迫
• 長い解決時間（Tier 1問題の平均30分以上）
• 初回コンタクトでの解決失敗率が高い
• サービスデスクスタッフが日常的なタスクに追われ、複雑な問題に取り組めない

ソリューション

医療機関は生成AIを展開してセルフサービス機能を強化した:

仕組み:

1. 従業員がITサービスポータルにアクセス
2. 自然言語で問題を入力（「ラップトップがVPNに接続できない」）
3. 生成AIモデルが組織内のITSMデータ + ナレッジベースを検索
4. 過去の成功した解決策に基づいて解決策を返す
5. 解決しない場合、完全なコンテキストとともに人間にエスカレーション

結果

• 初回コール解決インシデントの削減（人間エージェントへのエスカレーションが減少）
• サービスデスク従業員の解放（複雑で価値の高いタスクに対処）
• 解決時間の短縮（従業員が待機列で待つ代わりに数秒で回答を取得）
• セルフサービス採用率の増加（従業員は即座のAI回答を好む）

Freeze氏は、このアプローチが機能する理由を指摘した:

• 既存の組織データを使用（外部トレーニング不要）
• 人間を補強（サービスデスクを置き換えない）
• 即座の価値を提供（第1週からROIが測定可能）

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統合問題: 48%が技術的障壁に直面

予算が第1の制約である一方、技術統合の複雑さがAIプロジェクトを殺す第2の要因だ。

統合が困難な理由

典型的なSMB営業テックスタック（例）:

• CRM: SalesforceまたはHubSpot
• メール: GmailまたはOutlook
• コミュニケーション: SlackまたはTeams
• ダイヤラー: AircallまたはJustCall
• 提案書: PandaDocまたはProposify
• データエンリッチメント: ZoomInfoまたはApollo

AIの導入は以下を意味する:

• 6以上の統合ポイント（各ツールに1つ）
• データ同期（レコードの一貫性を保つ）
• 認証（APIキー、OAuthフローの管理）
• エラー処理（APIが失敗したら何が起こる？）
• バージョン管理（ツールの更新により統合が破壊される）

「統合税」

15人の営業チームがAIリードスコアリングを実装する場合:

Freeze氏の推奨: 「小さく始めて、大きく勝つ。比較的簡単なリターンで勢いを築けるAIユースケースを優先してください。」

翻訳: 統合ポイントを増やすのではなく、減らすAIツールを選択すること。

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失敗のコンテキスト: AIプロジェクトの95%が成果を上げない

Gartnerの調査は、MIT調査が企業AIプロジェクトの95%が失敗していることを発見した背景で新たな意味を持つ。

AIプロジェクトが失敗する理由

MIT調査とGartner分析に基づく主要な失敗モード:

1. 明確なROI定義がない（失敗の37%）

   • 「価値は後で考える」
   • 実装前にベースライン指標が取得されていない
   • 成功基準が曖昧すぎる（「営業生産性を向上させる」）

2. データ品質の問題（失敗の28%）

   • 不完全または汚れたCRMデータでAIをトレーニング
   • 重要なフィールドの欠落（リードの80%が業界、会社規模、予算情報を欠いている）
   • チーム全体でデータ入力の実践が一貫していない

3. 統合の複雑さ（失敗の21%）

   • システム接続の時間を過小評価
   • AI展開中に既存ワークフローが破壊される
   • メンテナンスが不十分なAPIからの技術的負債

4. 変更管理（失敗の14%）

   • チームの抵抗（「AIは私の仕事を奪う」）
   • トレーニング不足（ツールが展開されたが使い方を誰も知らない）
   • リーダーシップが採用を実証していない

Gartnerのエージェント型AI予測

2025年6月、Gartnerはエージェント型AIプロジェクトの40%以上が2028年初頭までにキャンセルされると予測した。

エージェント型AIとは？ 人間の承認なしに自律的にアクションを実行するAI—メールの自動送信、CRMレコードの更新、パイプラインステージでの案件移動など。

なぜ高いキャンセル率なのか？

• 信頼の問題: 営業リーダーがAIの意思決定に不安
• エラーの増幅: 1つの悪いAI判断が100回繰り返される
• コンプライアンスリスク: AIがGDPRやCAN-SPAMに違反するメールを送信
• ROIが実現しない: 約束された生産性向上が売上に現れない

Freeze氏の警告: AIは「どこでも実験する『探索的』段階にはいられません。それらの努力に焦点を当て、ROIを実証できる場所をターゲットにし、その勢いを築く必要があります。」

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これがSMB営業チーム（10〜50人）にとって何を意味するか

専用予算と技術スタッフを持つエンタープライズIT部門がAI採用に苦戦している場合、SMBにとって何を意味するのか？

教訓1: 予算制約はSMBにより大きな打撃

エンタープライズの現実（Gartner調査）:

• 50%がAIへの予算再配分ができない
• 平均I&O予算: $500万〜$5,000万以上
• 制約: 競合する優先事項（セキュリティ、クラウド移行、コンプライアンス）

SMBの現実:

• 全体の営業テック予算: スタック全体で月額$2K〜$10K
• 専用のAI予算ラインなし
• 制約: すべてのドルが重要—実験の余地なし

示唆: SMBはエンタープライズよりもさらに選択的でなければならない。エンタープライズが実験的AIを削減しているなら、SMBは実証済みの製品化されたAIに専念すべき（カスタムMLモデルやR&Dプロジェクトではない）。

教訓2: 統合の複雑さはSMBで増幅される

エンタープライズが持つもの:

• IT統合チーム
• カスタムAPI開発リソース
• ミドルウェアの予算（Zapier、MuleSoft、Workato）

SMBが持つもの:

• 6つの帽子をかぶる1人の「技術に詳しい」人
• 統合の時間が限られている
• 既製ソリューションを使用する必要がある

示唆: SMBは「ベストオブブリード + 統合レイヤー」スタックよりも、オールインワンAIネイティブツールを優先すべき。

教訓3: SMB向け「小さく始めて、大きく勝つ」フレームワーク

GartnerのFreeze氏はI&Oリーダーに「小さく始めて、大きく勝つ」ことを推奨した。SMB営業チームにとって、これは以下を意味する:

フェーズ1: 高ROI、低複雑度のAI（1〜3ヶ月目）

最初にこれらのユースケースをターゲットに:

1. AIメールシーケンシング（行動に基づく自動フォローアップ）

   • ツール: HubSpot Sequences、Lemlist、Outreach
   • ROIタイムライン: 30日
   • 複雑度: 低（メール + CRMと統合）

2. AI会議ノート取り（通話を自動要約、アクションアイテム抽出）

   • ツール: Grain、Fathom、tl;dv
   • ROIタイムライン: 即時（通話あたり10〜15分節約）
   • 複雑度: 非常に低（Zoom/Meetコールに参加するだけ）

3. AIリードスコアリング（成約見込み度でリードを優先順位付け）

   • ツール: HubSpot予測リードスコアリング、Optifai、MadKudu
   • ROIタイムライン: 60日（モデルをトレーニングするデータが必要）
   • 複雑度: 中（クリーンなCRMデータが必要）

成功指標: 90日以内に営業担当者あたり週10時間以上節約を実証。

フェーズ2: 売上に影響を与えるAI（4〜9ヶ月目）

フェーズ1がROIを証明したら: 4. AI搭載CRM（アクティビティの自動キャプチャ、レコード更新、アクション推奨）

• ツール: Optifai、Salesforce Einstein、People.ai
• ROIタイムライン: 3〜6ヶ月
• 複雑度: 中（既存CRMを置き換える）

5. AI提案書生成（CRMデータから提案書を自動作成）
   • ツール: PandaDoc AI、Proposify Smart Content
   • ROIタイムライン: 60日
   • 複雑度: 中（テンプレート + 統合が必要）

成功指標: 営業サイクルを15〜20%短縮、または成約率を10%向上。

フェーズ3: 高度なAI（10〜18ヶ月目）

フェーズ1と2が成功した後のみ: 6. 会話インテリジェンス（コーチングインサイトのためにすべての営業コールを分析）

• ツール: Gong、Chorus.ai、Clari Copilot
• ROIタイムライン: 6〜12ヶ月
• 複雑度: 高（高価、トレーニングが必要）

7. 予測予測（AI駆動の売上予測）
   • ツール: Clari、Aviso、People.ai
   • ROIタイムライン: 6〜12ヶ月
   • 複雑度: 高（大規模なデータセットが必要）

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テックジャイアントのAI価値提案

Gartnerの調査は長期資本支出に焦点を当てていなかった—労働者の生産性に直接影響を与えるプロジェクトを調査した。

Freeze氏は、主要なテックベンダー—Microsoft、Google、Slack、Box、Zoom—が一貫した価値提案でAIツールを位置づけていることを指摘した:

「既存および休眠データセットからインサイトと情報を引き出す。」

これが実際に意味すること

Microsoft Copilot:

• Microsoft 365のすべてのメール、ドキュメント、チャット、ファイルを検索
• 「営業チームが先月[アカウントX]について何を議論したか？」のような質問に回答
• 長いメールスレッドの要約を生成

Google Workspace AI:

• Gmail、Drive、Docs、Sheetsを横断した類似検索
• DocsとGmailの「書くのを手伝って」機能
• Google Meetのスマートリプライと会議要約

Slack AI:

• スレッド要約（不在中のチャネルをキャッチアップ）
• 自然言語ですべてのSlack履歴を検索
• 会話からアクションアイテムを抽出

共通点: これらのツールは新しい統合やデータ移行を必要としない。すでに持っているデータで動作する。

これはまさにFreeze氏が推奨する「低複雑度、高速ROI」アプローチだ。

SMBへの示唆

15人チームの場合:

• Microsoft 365 with Copilot: $30/ユーザー/月 = $450/月
• 価値: 1人あたり週約2〜3時間の検索/要約時間を節約
• ROI: $450/月 vs. 30〜45時間節約 = $1,500〜2,250の価値（時給$50の負荷コストで）
• ペイバック: 即座（月あたりROI 3〜5倍）

これは予算精査を生き残る「実証済み価値」プロジェクトの種類だ。

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価値と実現可能性のバランス: AIプロジェクトスコアカード

Freeze氏は、成功するAI採用は**「プロジェクトが会社の優先事項と一致するかどうかの判断」**に帰結すると強調した。

AI投資を評価するSMB営業リーダーのために、このフレームワークを使用する:

3軸AI プロジェクト評価

各潜在的AIプロジェクトを3つの次元で評価（1〜10のスケール）:

1. 価値ポテンシャル

• どれだけの売上インパクトか？（パイプライン速度、成約率、案件規模）
• どれだけのコスト削減か？（節約時間 × 時給）
• どれだけのリスク削減か？（エラー減少、コンプライアンス問題）

2. 実装の実現可能性

• 統合の複雑さは？（接続するシステムの数）
• 実装にどれくらいかかるか？（最初の価値までの週数）
• どんな技術的専門知識が必要か？（現在のチームで対処可能か？）

3. 組織適合性

• トップ3のビジネス優先事項と一致するか？
• チームは実際に使用するか？（変更管理リスク）
• 成功を測定できるか？（明確なビフォーアフター指標）

スコアリング例

高価値、簡単な勝利（優先度1）:

• AI会議ノート（Grain、Fathom）: 8価値、9実現可能性、9適合 = 26/30
• メールシーケンス（HubSpot、Lemlist）: 7価値、8実現可能性、9適合 = 24/30

高価値、中程度の労力（優先度2）:

• AIリードスコアリング（Optifai、MadKudu）: 9価値、6実現可能性、8適合 = 23/30
• AI提案書生成: 7価値、6実現可能性、7適合 = 20/30

高価値、高リスク（優先度3 - 待つ）:

• 会話インテリジェンス（Gong、Chorus）: 9価値、4実現可能性、6適合 = 19/30
• カスタムAIモデル: 10価値、2実現可能性、5適合 = 17/30

経験則: 23/30以上のスコアのプロジェクトを2〜3件成功裏に完了するまで、20/30未満のスコアのプロジェクトを開始しないこと。

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専門家の見解: AI予算のパラドックス

Gartnerの調査が明らかにするパラドックスはこうだ:

全員がAIが重要だと同意 → しかし50%が資金を調達できない → だから54%が実証済みROIのみに集中 → しかしAIプロジェクトの95%が失敗 → 高度なAIの40%がキャンセルにつながる。

これは技術の問題ではない。優先順位付けと期待値の問題だ。

実際に何が起こっているのか

1. AIは過剰販売された（2022〜2024年）: 「AIは一晩であなたのビジネスを変革する！」
2. 現実が襲った（2024〜2025年）: ほとんどのAIツールは70〜80%の精度で、95%以上ではない
3. 予算が引き締められた（2025年）: CFOは約束ではなく証明を要求
4. 修正（現在）: 製品化され実証されたAIのみが生き残る

SMBの進むべき道

良いニュース: 実際に機能する製品化されたAIが今や広く利用可能。

• 95%以上正確な会議ノート（Grain、Fathom）
• 返信率を2〜3倍向上させるメールシーケンス（Lemlist、SmartLead）
• 80〜85%予測的なリードスコアリング（HubSpot、Optifai）
• アクティビティの90%以上を記録するCRM自動キャプチャ（People.ai、Optifai）

これらは実験的なものではない。数千の企業が使用する本番グレードのツールだ。

課題は「AIは機能するか？」ではなく、「どのAIを最初に採用すべきか？」だ。

Gartnerの調査が答えを提供している: ITSMとデジタルワークプレース自動化から始める。営業チームにとって、それは以下を意味する:

1. 会議ノート
2. メール自動化
3. リードスコアリング
4. CRM自動キャプチャ

この順序で。次を追加する前に各々を証明する。

Optifaiのアプローチ

Optifaiでは、Gartnerが特定した制約のために特別に設計した:

予算重視:

• シート単位の価格爆発なし（チームサイズに基づく予測可能な$58〜498/月、使用量ではない）
• 3〜4つのツールを統合（CRM + リードスコアリング + アクティビティキャプチャ + 自動化）
• 30日以内に測定可能なROI（節約時間 × 時給）

統合が軽い:

• 組み込みAI（別のAIレイヤーを統合する必要なし）
• ネイティブメール/カレンダー同期（Gmail、Outlook）
• 標準CRMデータモデル（Salesforce、HubSpot、Pipedriveからの簡単な移行）

実証済み価値:

• Revenue Velocityに焦点—今日計算できる指標
• ビフォーアフターダッシュボード（60日でCFOにROIを表示）
• 2週間での実装（3〜6ヶ月ではない）

これが実際の「実証済みROI、低統合複雑度」の姿だ。

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推奨事項: あなたの90日AI採用計画

Gartnerの調査結果とSMBの制約に基づき、実用的な90日計画をここに示す:

1〜2週目: 監査とベースライン

アクション:

1. 現状を計算:

   • 営業担当者あたり週あたり手動タスクにかける時間（データ入力、ノート取り、リサーチ）
   • 平均案件サイクル長
   • 成約率
   • リード対応時間

2. 上位3つの時間の浪費を特定:

   • チームに調査: 「低価値に感じる最も時間がかかるものは何ですか？」
   • 一般的な回答: CRM更新、会議ノート、提案書作成、リサーチ

3. 成功基準を設定:

   • 「60日以内に営業担当者あたり週10時間節約できればAIは成功したと見なす」
   • 「案件サイクルが45日から38日に減少すればAIは成功したと見なす」

3〜4週目: 選択とパイロット

アクション:

1. フェーズ1リストから1〜2つのAIツールを選択（会議ノート + メールシーケンスまたはリードスコアリング）
2. 無料トライアルを開始（ほとんどが14〜30日間無料）
3. 2〜3人の担当者でパイロット（まだチーム全体ではない）
4. すべてを文書化:
   • 必要なセットアップ時間
   • 遭遇した統合問題
   • 初期結果（たとえ逸話的でも）

5〜8週目: 展開とトレーニング

アクション:

1. フルチームに拡大（パイロットが成功した場合）
2. トレーニングセッション（ツールあたり最大1時間）
3. 毎日のチェックイン（最初の週）: 「AIツールはどうですか？問題はありますか？」
4. 反復（統合問題の修正、設定の調整）

9〜12週目: 測定と決定

アクション:

1. 1〜2週目の監査から指標を再測定

2. ROIを計算:

   • 週あたり節約時間 × 時給 × チームサイズ = 月あたり価値
   • 月あたりツールコスト = コスト
   • ROI = 価値 ÷ コスト

3. 決定:

   • ROI > 3倍の場合: 維持してフェーズ2 AIに拡大
   • ROI 1.5〜3倍の場合: 維持するがまだ拡大しない
   • ROI < 1.5倍の場合: キャンセルして別のツールを試す

成功基準

90日目までに、以下を持つべき:

• ✅ 測定可能な時間節約（営業担当者あたり週10時間以上）
• ✅ ポジティブROI（最低3倍）
• ✅ チームの採用（80%以上が毎日ツールを使用）
• ✅ 明確な次のステップ（フェーズ2ツールを特定）

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FAQ: SMBチーム向けAI予算とROI

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結論: 新しいAI採用の現実

Gartnerの2025年10月の調査は転換点を示している: AIはハイプサイクルを脱出し、説明責任時代に入った。

数字が物語を語る:

• IT責任者の50%がAI予算を確保できない
• 54%が実証済みROIプロジェクトのみに集中
• AIプロジェクトの95%が失敗（MIT）
• エージェント型AIの40%が2028年までにキャンセル（Gartner）

SMB営業チームにとって、これは悪いニュースに偽装された良いニュースだ。

淘汰が意味すること:

• ✅ 実験的AIが死んでいる → 製品化されたAIが成熟している
• ✅ 過大評価されたツールが消えている → 実証済みツールが繁栄している
• ✅ 複雑なエンタープライズAIが失敗している → シンプルなSMB重視AIが成功している

機会: エンタープライズが予算制約と統合の複雑さに苦戦している間に、SMBは30〜60日でROIを提供する実証済み、製品化された、AIネイティブツールを採用することで飛躍できる。

あなたの次のステップ

10〜50人の企業の営業リーダーの場合:

今週:

1. 現在の営業テックスタックを監査—すべてのツールとその月額コストをリストアップ
2. チームが手動タスクに費やす週あたりの時間を計算（CRM更新、ノート、リサーチ）
3. AIが排除できる第1の時間の浪費を特定

今月:

1. フェーズ1から1つのAIツールの無料トライアルを開始（会議ノートまたはメール自動化またはリードスコアリング—1つを選択）
2. 30日後に週あたり節約時間を測定
3. ROIを計算（節約時間 × 時給 vs. ツールコスト）

今四半期:

1. ROI > 3倍の場合、フルチームに拡大して2つ目のAIツールを追加
2. ROI < 3倍の場合、別のツールを試す—AIを諦めない、適切なフィットを見つけるだけ
3. フェーズ2 AI投資を正当化するために結果を文書化

Gartner調査は、先進的なSMBがすでに知っていることを検証している: 小さく始め、執拗に測定し、ROIを証明するものだけを拡大するとき、AIは機能する。

予算制約と統合の課題は現実だ。しかし、それらはまた市場をよりシンプルで効果的なAIへと押し進めている—SMBが必要とするものだ。

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調査について

Gartner調査: 世界中のIT責任者253名、2025年10月。AIプロジェクトのインフラストラクチャ・オペレーション予算優先順位に焦点。

主任アナリスト: Melanie Freeze氏、Gartner調査部門ディレクター。

ソース: ComputerWorld Gartner調査カバレッジ、2025年10月31日

関連調査:

• MIT AIプロジェクト失敗率調査（95%失敗率）
• Gartnerエージェント型AI予測（2025年6月）: 2028年までに40%以上のプロジェクトがキャンセル

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