金額・改善率に使用
業務・時間・単価・準備状況
選択業務、チーム全体の月間作業時間、時間単価、導入準備状況が年間コストと改善率を決めます。
CALCULATION METHODOLOGY 最終更新：2026年8月18日
AI利益MAPの計算方法
入力値がどの数式を通り、どの係数で補正され、どの単位に丸められるかを公開します。ここに記載するのは、現在の診断コードで使っている試算モデルです。
01 / INPUTS & CURRENT COST
入力値と現在の年間業務コスト
金額計算の起点は、対象業務を行うチーム全体の月間作業時間です。対象人数をもう一度掛けないため、人数との二重計上はありません。
費用・補助表示に使用
AI化する対象人数
人数帯は初期・月次費用を補正し、代表人数で割った「1人あたり月間時間」の表示にも使います。
現在の数式には不使用
業種・部署・導入時期
診断文脈とレポート整理のための入力です。現行モデルでは削減額、費用、回収期間を直接補正しません。
FORMULA 01
年間業務コスト ＝ 1万円単位に丸める（月間作業時間 × 時間単価 × 12）
月間作業時間は1〜10,000時間、時間単価は1,000〜50,000円の範囲で入力検証されます。画面の選択肢は下記の代表値です。
| 入力 | 表示 | 計算値 |
|---|---|---|
| 月間作業時間 | 50時間未満 | 35時間 |
| 月間作業時間 | 50〜100時間 | 75時間 |
| 月間作業時間 | 101〜300時間 | 200時間 |
| 月間作業時間 | 301〜1,000時間 | 650時間 |
| 月間作業時間 | 1,001時間以上 | 1,200時間 |
| 時間単価 | 選択式 | 2,500円 / 3,500円 / 5,000円 / 7,500円 / 10,000円 |
02 / IMPROVEMENT SCENARIOS
改善可能率を3シナリオへ展開
選択した1〜3業務の基準改善率を単純平均し、導入準備状況の実現係数を掛けます。標準を中心に、保守・積極の幅を機械的に作ります。
CONSERVATIVE / 保守
max（8%, 標準 × 0.72）
下限を8%とし、導入初期や定着の遅れを見込む側のシナリオです。
STANDARD / 標準
min（72%, 平均基準率 × 実現係数）
選択業務と準備状況をそのまま反映し、上限を72%とします。
PROACTIVE / 積極
min（80%, 標準 × 1.22）
運用定着と改善が進む側を表し、上限を80%とします。
| 準備状況 | 実現係数 | 初期費用係数 | 画面上の説明 |
|---|---|---|---|
| 導入しやすい状態 | 1.00 | 1.00 | 手順が標準化され、共有データがあり、社内でAIを一部利用中 |
| 一部整備されている | 0.82 | 1.08 | 個人利用はあるが、データや手順が複数の場所に分散 |
| 準備から必要 | 0.64 | 1.18 | 紙・属人業務が多く、AI利用やデータ整理はこれから |
| わからない | 0.72 | 1.12 | 現状整理から診断したい |
| 対象業務 | 基準改善率 | 実装方式の判定区分 |
|---|---|---|
| 情報検索 | 42% | RAG・社内データ連携 |
| 文書作成 | 38% | 既存SaaSの活用 |
| メール・返信作成 | 40% | ノーコード・API連携 |
| データ入力・転記 | 52% | 独自AIアプリ・エージェント |
| 集計・レポート | 47% | 独自AIアプリ・エージェント |
| 問い合わせ対応 | 50% | RAG・社内データ連携 |
| 営業準備 | 35% | 独自AIアプリ・エージェント |
| 採用候補者の確認 | 32% | 独自AIアプリ・エージェント |
| 議事録・要約 | 62% | 既存SaaSの活用 |
| 社内ナレッジ検索 | 48% | RAG・社内データ連携 |
年間削減余地 ＝ 1万円単位に丸める（年間業務コスト × 各シナリオの改善可能率）
月間粗便益 ＝ 1万円単位に丸める（年間削減余地 ÷ 12）
有効な診断入力では業務を1件以上選びます。コード上は業務が空の場合の平均基準率を35%としていますが、通常の入力検証はその状態を受け付けません。
03 / IMPLEMENTATION COST & PAYBACK
実装方式、導入費、月次費、回収期間
実装方式は選択業務の組み合わせで決まります。3業務を選ぶ、またはエージェント区分の業務を1件でも選ぶと「独自AIアプリ・エージェント」です。それ以外は、RAG、API、既存SaaSの順に該当有無を確認します。
| 推奨方式 | 初期導入費 | 月次運用費 |
|---|---|---|
| 既存SaaSの活用 | 20〜80万円 | 2〜8万円 |
| ノーコード・API連携 | 60〜150万円 | 5〜15万円 |
| RAG・社内データ連携 | 200〜350万円 | 10〜30万円 |
| 独自AIアプリ・エージェント | 200〜400万円 | 20〜50万円 |
| 対象人数 | 代表人数 | 費用係数 |
|---|---|---|
| 1〜5名 | 3名 | 0.80 |
| 6〜20名 | 12名 | 1.00 |
| 21〜50名 | 35名 | 1.15 |
| 51名以上 | 60名 | 1.30 |
初期導入費
方式別基準額 × 人数帯費用係数 × 準備状況の初期費用係数
最小・最大をそれぞれ10万円単位へ丸めます。最大値は最低でも最小値＋10万円です。
月次運用費
方式別基準額 × 人数帯費用係数
1万円単位へ丸め、最小1万円とします。準備状況の費用係数は月次運用費には掛けません。
1人あたり時間
月間作業時間 ÷ 人数帯の代表人数
最も近い1時間へ丸める補助表示です。削減額の計算には戻しません。
PAYBACK FORMULA
最短回収月数 ＝ ceil（初期導入費の最小値 ÷［積極シナリオの月間粗便益 − 月次運用費の最小値］）
最長回収月数 ＝ ceil（初期導入費の最大値 ÷［保守シナリオの月間粗便益 − 月次運用費の最大値］）
金額は計算時に円へ換算します。純便益が0円以下の側は回収月数を算出せず、最短値は最低1か月、最長値は最短値を下回らないようにします。
04 / ROUNDING & EXAMPLE
丸め順序と再現例
各段階で丸めるため、未丸めの値を最後に一括処理した結果とは差が出る場合があります。JavaScriptの Math.round と Math.ceil を使います。
01
1万円単位
年間業務コスト、年間削減余地、月間粗便益は、円を10,000で割って四捨五入し、10,000を掛けます。
02
10万円単位
初期導入費は万円値を10で割って四捨五入し、10を掛けます。最低値は10万円です。
03
1か月単位
回収期間は分数を切り上げます。正の純便益がある場合でも、結果は最低1か月です。
例：文書作成、月75時間、3,500円／時、1〜5名、導入しやすい状態
- 1. 年間業務コスト：75 × 3,500 × 12 ＝ 3,150,000円（丸め後も315万円）
- 2. 標準改善率：38% × 1.00 ＝ 38%。保守は27.36%、積極は46.36%
- 3. 年間削減余地：保守86万円、標準120万円、積極146万円（各段階で1万円単位に丸め）
- 4. 既存SaaS基準に人数帯係数0.80を掛け、初期20〜60万円、月次2〜6万円
- 5. 月間粗便益は保守7万円、積極12万円。純便益を使うため、最短2か月、最長60か月
この例は数式の再現用です。実際の画面では選択条件に応じて値が変わります。
05 / EVIDENCE BOUNDARIES & EXCLUSIONS
根拠の境界と、試算に含めないもの
このページの数式・係数は、AI利益MAPの現行コードから確認できるモデル仕様です。業務別基準改善率、準備係数、方式別費用レンジはBlueAIの試算条件であり、特定の外部研究、ベンダー公表値、個社の実測値をそのまま引用したものではありません。
モデルが扱う範囲
人件費換算した対象業務コスト、改善可能率、概算の初期・月次費用、費用控除後の回収期間です。
成果として扱わない範囲
売上増加、受注率向上、品質向上、リスク低減、従業員体験などの金銭効果は加算しません。
個別評価しない条件
既存システム、データ品質、権限・セキュリティ、法務、税、契約、API利用量、ライセンス数、教育・移行の個別要件です。
解釈上の注意：削減余地は、同じ成果をより少ない作業時間で達成できる可能性の人件費換算です。人員削減額、会計上の利益、キャッシュ創出額と同義ではありません。空いた時間を別の価値ある業務へ再配分できるかによって、実現する経済効果は変わります。
業種・規模・業務量の前提を置いた費用・期間の比較には、AI導入モデルケースも参照してください。ただし、モデルケースの数値は本計算式へ自動反映されません。
06 / UPDATE POLICY & DISCLAIMER
更新方針と免責事項
更新方針
ロジック変更時に見直す
入力、数式、係数、費用レンジ、丸め処理を変更した場合は、本ページも同時に見直し、最終更新日を更新する方針です。
差異がある場合
実際の診断結果を優先
公開反映の時間差などで記載と診断結果に差がある場合は、稼働中のAI利益MAPの計算結果が現行仕様です。
免責事項
概算であり、保証ではない
本試算は意思決定の初期整理を目的とし、効果、費用、回収、導入可否を保証しません。正式判断には業務調査と個別見積が必要です。
公開情報：計算モデル最終更新 2026年8月18日
入力条件で試算する