従業員20名の製造業がAI導入で得たコスト削減効果を試算する

従業員20名の金属加工業B社は、検品工程の画像判定にAIを導入し、目視検品にかかっていた人件費と不良品の流出コストを合わせて年間約15%削減した。本記事では、B社が実際に使った試算方法をもとに、同規模の製造業がAI導入のコスト対効果をどう見積もればよいかを解説する。

検品作業の「見えにくいコスト」を洗い出す

B社が最初に行ったのは、検品にかかる直接人件費だけでなく、見落としによる不良品流出（クレーム対応・返品コスト）、検品担当者の交代要員確保コストなど、普段は見過ごされがちな間接コストの洗い出しだった。AI導入の投資対効果は、直接コストだけで比較すると過小評価されやすい。

投資回収の目安をどう置くか

B社では画像判定AIの導入にあたり、カメラ・ライティング等の初期設備投資として約200万円を要した。年間の削減効果（約135万円）と照らすと、単純計算での投資回収期間はおよそ1.5年となる。中小企業診断士などの専門家は「回収期間が2〜3年以内に収まるかどうか」を、AI投資判断の一つの目安として挙げることが多い。

• 直接コストだけでなく、クレーム対応・返品などの間接コストも含めて試算する
• AI導入後も一定期間は人による最終チェックを残し、精度を検証してから完全移行する
• 投資回収の目安は2〜3年以内に収まるかを基準に検討する（専門家の一般的な目安）

なお、AIの検品精度は導入直後から100%になるわけではない。B社でも運用開始から3カ月間は人による抜き取り検査を並走させ、AIの誤検知パターンを洗い出す期間を設けている。試算段階では、この「精度が安定するまでの期間」のコストも織り込んでおく必要がある。