AI投資の費用対効果分析：ビジネスにおけるAIツール導入のROI最大化ガイド

はじめに

AI技術の急速な進化と普及に伴い、多くの企業がAIツールやソリューションの導入を検討しています。しかし、AI導入の意思決定において最も重要な問いは「このAI投資は本当に価値があるのか？」ということです。

現在、市場には数え切れないほどのAIツールが存在し、それぞれが革命的な効率化や収益向上を約束しています。しかし、すべてのAIソリューションがあらゆるビジネスに同じ価値をもたらすわけではありません。投資対効果（ROI）は、業種、企業規模、具体的な用途、既存システムとの統合性など、多くの要因によって大きく変わります。

本記事では、AIツールへの投資判断に必要な費用対効果分析のフレームワークを提供し、業種別・用途別のAI投資リターンを検証します。また、ROIを最大化するための実践的なアプローチと、よくある失敗から学ぶ教訓も紹介します。

AIを活用したビジネスプロセス最適化の記事でも触れたように、戦略的なAI導入はビジネスの効率性と収益性を大きく向上させる可能性がありますが、その実現には慎重な投資判断が欠かせません。

AI投資の真のコストを理解する

AIツール導入の総コストは、単なるソフトウェアのサブスクリプション料金や初期導入費用だけではありません。多くの企業が見落としがちな「隠れたコスト」も含めて、総所有コスト（TCO: Total Cost of Ownership）を把握することが重要です。

直接コスト

サブスクリプション/ライセンス料
- 月額・年額のサービス利用料
- ユーザー数やアクセス量に応じた従量課金
- 機能やティアに応じた料金プラン
初期導入費用
- システム設定や構成の費用
- データの移行や統合にかかる費用
- カスタマイズや拡張開発の費用
インフラ費用
- クラウドリソース（ストレージ、計算能力）の費用
- オンプレミス導入の場合のハードウェア費用
- ネットワークやセキュリティ設備の拡張費用

間接コスト・隠れたコスト

トレーニングとラーニングカーブ
- 従業員のトレーニング費用
- 習熟期間中の生産性低下
- 継続的なスキルアップデートの費用
統合と互換性の問題
- 既存システムとの統合費用
- 互換性問題の解決に要する時間と費用
- データ形式の変換や調整費用
メンテナンスとサポート
- 継続的なメンテナンス費用
- テクニカルサポートの費用
- バージョンアップデートに伴う調整費用
データ品質とガバナンス
- データクレンジングと準備の費用
- データプライバシーとコンプライアンス対応費用
- データ監視と品質管理の継続コスト
機会コスト
- 他のプロジェクトに投資できなかったことによる機会損失
- 実装期間中のビジネス中断リスク
- 失敗した場合の損失リスク

これらの直接・間接コストを包括的に評価することで、AIツール導入の真のコスト構造を理解し、より正確なROI分析の基盤を築くことができます。

AIツール投資のROI計算フレームワーク

AIツール投資のROI計算には、標準的なROI計算式をベースにAI特有の要素を考慮したフレームワークが必要です。

基本的なROI計算式

ROI（Return on Investment）の基本計算式は以下の通りです：

ROI = (投資からの利益 - 投資コスト) ÷ 投資コスト × 100%

しかし、AIツールの場合、「投資からの利益」を定量化することが難しいケースも多いため、より包括的なフレームワークが必要です。

AI特化のROI計算フレームワーク

ステップ1: 投資コストの総合評価

前述の直接コストと間接コストをすべて含めた総所有コスト（TCO）を計算します。一般的に3〜5年の期間で評価します。

TCO = 初期導入費用 + (年間運用コスト × 評価期間) + 間接コスト

ステップ2: 定量的なリターンの算出

金銭的に測定可能なリターンを以下のカテゴリで評価します：

コスト削減
- 人件費の削減（業務自動化による工数削減）
- 運用コストの削減（エラー率減少、リワーク削減）
- 間接費の削減（オフィススペース、光熱費など）
生産性向上
- 処理速度の向上による時間節約
- スループットの増加
- 一人あたりの生産性向上
収益増加
- 販売機会の増加
- コンバージョン率の向上
- 顧客満足度向上による売上増加
リスク低減
- エラー率の減少
- コンプライアンス違反リスクの低減
- セキュリティ侵害リスクの低減

これらを金額換算して合計します：

定量的リターン = コスト削減額 + 生産性向上による利益 + 収益増加額 + リスク低減による節約額

ステップ3: 定性的なリターンの評価

直接的に金額換算しにくい定性的なリターンも、長期的なビジネス価値に影響を与えます：

従業員満足度と保持率の向上
イノベーション文化の醸成
意思決定の質の向上
顧客体験の改善
市場での競争優位性

これらは、5段階評価やポイント制など、半定量的な方法で評価してROI分析に組み込むことができます。

ステップ4: 総合ROI計算と投資回収期間の算出

定量的リターンと定性的リターン（可能な限り金額換算）の合計を用いて、総合ROIを計算します：

総合ROI = (総リターン - TCO) ÷ TCO × 100%

また、投資回収期間（Payback Period）も重要な指標です：

投資回収期間 = TCO ÷ 年間リターン

投資回収期間が短いほど、リスクの低い投資であるとみなせます。一般的に、AIツール投資の適切な投資回収期間は、規模に応じて6ヶ月〜24ヶ月とされています。

業種別・用途別のAI投資リターン

AI投資のROIは業種や具体的な用途によって大きく異なります。以下に、主要な業種・用途別のAI投資リターンの傾向を示します。

業種別のAI投資ROI傾向

小売・Eコマース

平均ROI: 150-300%
投資回収期間: 6-12ヶ月
主要活用分野: 需要予測、価格最適化、パーソナライゼーション、チャットボット
ROI事例: あるファッションEコマース企業は、AIによる商品レコメンデーションシステムを導入し、コンバージョン率が27%向上、年間収益が2億円増加（投資額5,000万円に対してROI 300%）

製造業

平均ROI: 100-200%
投資回収期間: 12-18ヶ月
主要活用分野: 予知保全、品質管理、サプライチェーン最適化
ROI事例: 自動車部品メーカーは、AI予知保全システムによって設備ダウンタイムを80%削減し、年間4,000万円のコスト削減を実現（投資額3,000万円に対してROI 133%）

金融サービス

平均ROI: 200-400%
投資回収期間: 9-15ヶ月
主要活用分野: リスク評価、不正検知、顧客セグメンテーション、トレーディング
ROI事例: ある地域銀行は、AI融資審査システムによって審査時間を90%削減し、不良債権率を3%から1.2%に低減（年間利益改善1.2億円に対して投資額3,000万円でROI 300%）

不動産

平均ROI: 120-250%
投資回収期間: 12-24ヶ月
主要活用分野: 物件評価、顧客マッチング、市場分析
ROI事例: AIによる不動産市場分析の記事で詳述しているように、不動産投資会社がAI市場分析ツールを導入し、物件評価精度が向上して投資リターンが年間15%増加

ヘルスケア・医療

平均ROI: 150-350%
投資回収期間: 12-24ヶ月
主要活用分野: 診断支援、医療画像分析、患者データ分析
ROI事例: 大規模病院グループによるAI画像診断システムの導入で、診断精度が12%向上し、不要な検査が30%減少（年間コスト削減9,000万円に対して投資額3,500万円でROI 157%）

用途別のAI投資ROI傾向

マーケティングとセールス

平均ROI: 200-500%
投資回収期間: 6-12ヶ月
具体的ツール例: AI広告最適化、リードスコアリング、コンテンツ生成
ROI事例: AI広告クリエイティブ自動生成のケースでは、広告クリエイティブ生成AIの導入によってA/Bテスト効率が5倍向上し、広告制作コストが60%削減

カスタマーサポート

平均ROI: 150-400%
投資回収期間: 3-9ヶ月
具体的ツール例: AIチャットボット、感情分析、自動応答システム
ROI事例: ECサイトでのAIチャットボット導入により、カスタマーサポートコストが40%削減され、顧客満足度が15ポイント向上（ROI 350%）

人事・採用

平均ROI: 100-250%
投資回収期間: 9-18ヶ月
具体的ツール例: 履歴書スクリーニング、従業員定着予測、スキルマッピング
ROI事例: 大手人材企業がAI採用スクリーニングツールを導入し、採用プロセスが45%短縮、採用ミスマッチが35%減少

オペレーション効率化

平均ROI: 150-300%
投資回収期間: 6-15ヶ月
具体的ツール例: 業務自動化、スケジューリング最適化
ROI事例: 物流会社がAI配送最適化ツールを導入し、燃料費が15%削減、配送効率が30%向上（ROI 280%）

データ分析と意思決定支援

平均ROI: 200-350%
投資回収期間: 12-24ヶ月
具体的ツール例: 予測分析、異常検知、ビジネスインテリジェンス
ROI事例: 小売チェーンがAI需要予測ツールを導入し、在庫過剰を40%削減、欠品率を65%削減（年間利益改善8,000万円に対して投資額2,500万円でROI 220%）

AI投資前の重要な検討事項

AIツールの導入を検討する際には、ROI計算だけでなく、以下の重要事項も考慮する必要があります。

1. ビジネス目標との整合性

AIツールの導入は、明確なビジネス目標に基づいて行われるべきです。

チェックポイント:
– このAIツールは、具体的にどのビジネス課題を解決するか？
– その課題解決がもたらす価値は、全体戦略の中でどの程度重要か？
– 他の方法（非AI手法）と比較して、AIで解決する妥当性はあるか？

2. データの可用性と品質

AIツールの効果は、利用可能なデータの量と質に大きく依存します。

チェックポイント:
– 必要なデータがすでに収集されているか？
– データの品質（正確性、完全性、一貫性）は十分か？
– データの前処理や統合にかかるコストと時間はどの程度か？
– プライバシーやコンプライアンスの観点で問題はないか？

3. 組織の対応力とカルチャー

AIツールの成功には、組織の受容性と変化への対応力が不可欠です。

チェックポイント:
– 従業員はAIツールを活用するためのスキルとモチベーションを持っているか？
– 組織文化はデータドリブンな意思決定を支持しているか？
– AIによる業務変革に対する潜在的な抵抗はないか？
– トップマネジメントのサポートと理解は得られているか？

4. スケーラビリティと長期的な価値

初期の成功を超えて、長期的に価値を創出し続けられるかを評価します。

チェックポイント:
– このAIソリューションは将来のニーズや成長に対応できるか？
– システムのメンテナンスや更新が容易か？
– ベンダーのロードマップはビジネスの長期的なニーズと一致しているか？
– 初期投資を超えて、継続的なROIを生み出せるか？

5. ツール選定と互換性

数ある選択肢の中から、最適なAIツールを選定することも重要です。最新版Python不要のAIツール開発環境比較やAIアシスタント比較の記事も参照し、自社のニーズに最適なツールを検討してください。

チェックポイント:
– 既存システムとの互換性はあるか？
– 設定の複雑さとカスタマイズ性のバランスは適切か？
– ベンダーのサポート体制や信頼性は十分か？
– コスト構造（固定vs従量制、スケーリング時のコスト）は適切か？

ROI最大化のための実践戦略

AI投資のROIを最大化するためには、計画段階から実装、運用に至るまで、戦略的なアプローチが必要です。

1. 段階的導入アプローチ

大規模な全社導入よりも、小規模な実証実験（PoC）から始めることで、リスクを抑えながらROIを検証できます。

実践ポイント:
– 最もインパクトが大きいと予想される領域に絞ったPoC実施
– 明確な成功指標と検証期間の設定
– 検証結果に基づく段階的な拡大計画

事例: ある製造業では、全工場への一斉導入ではなく、まず1ラインのみでAI品質管理システムを試験導入。検証後に4ラインに拡大し、最終的に全工場に導入。この段階的アプローチにより、初期リスクを80%削減しながら、最終的なROIを40%向上させた。

2. 効果的なチェンジマネジメント

AIツールの導入は技術的な変更だけでなく、組織的・文化的な変化も伴います。効果的なチェンジマネジメントがROIを大きく左右します。

実践ポイント:
– 早期からのステークホルダー巻き込み
– 明確なコミュニケーションと透明性の確保
– 段階的なトレーニングと継続的なサポート
– 成功事例の可視化と共有

事例: 金融機関でのAI与信システム導入では、従来の審査担当者の抵抗が予想されたため、「AI審査支援ツール」として位置づけ、最終判断は人間が行う形で導入。担当者の意見を取り入れたシステム改善を繰り返し、1年後には従業員満足度95%を達成。結果として予想を50%上回るROIを実現。

3. ハイブリッドアプローチの採用

AIだけで完結させるのではなく、人間の強みとAIの強みを組み合わせたハイブリッドアプローチがROIを高めます。

実践ポイント:
– AIが得意な反復的・分析的タスクを自動化
– 創造性や感情理解が必要な側面は人間が担当
– 人間とAIの役割分担を明確化
– 人間の判断をAIが支援する協調モデルの構築

事例: コールセンターでは、問い合わせの80%をAIチャットボットで処理し、複雑または感情的なケースのみを人間のオペレーターに転送するハイブリッドモデルを採用。人員を削減せず、オペレーターは高付加価値業務に集中することで、顧客満足度が向上し、ROIが当初予測の2倍になった。

4. 継続的な最適化と学習

AIシステムは導入して終わりではなく、継続的な最適化が重要です。

実践ポイント:
– 主要指標の定期的なモニタリングと分析
– フィードバックループの確立
– AIモデルの定期的な再トレーニングとアップデート
– 新たな用途や機能の追加検討

事例: Eコマース企業のAIレコメンデーションシステムでは、導入後も週次で効果測定を行い、月次でモデル調整を実施。これにより、導入後1年間でCTRが徐々に向上し、初期から36%の追加ROI向上を達成。

5. データ資産の継続的な強化

AIの効果は、利用可能なデータの質と量に大きく依存します。データ資産の継続的な強化がROI向上につながります。

実践ポイント:
– データ収集プロセスの自動化と拡大
– データガバナンスの強化
– サードパーティデータとの統合
– データの質を高めるフィードバックサイクルの確立

事例: B2B企業のAI営業予測ツールでは、初期は自社の営業データのみを使用していたが、後に業界データや経済指標も統合。これにより予測精度が25%向上し、ROIが倍増した。

ROIが高い代表的なAIツール投資例

実際のビジネスシーンで特に高いROIを示しているAIツール投資の具体例をご紹介します。

1. オフィス業務効率化ツール

ツール例: Microsoft Copilot

ROI目安: 200-400%（投資回収期間：3-6ヶ月）

価値創出ポイント:
– 日常的なメール作成・返信の時間短縮（平均40%削減）
– 会議録の自動要約と行動項目の抽出
– プレゼン資料作成時間の短縮（平均60%削減）
– 情報検索の効率化（平均検索時間70%削減）

ROI計算例:
従業員100人の企業でCopilotを導入した場合：
– コスト：1人月3,000円×100人×12ヶ月=360万円/年
– リターン：1人あたり週2時間の時間節約×50週×時給換算3,000円×100人=3,000万円/年
– ROI：(3,000万円-360万円)÷360万円×100%=733%

2. コンテンツマーケティング効率化ツール

ツール例: Jasper AI

ROI目安: 150-300%（投資回収期間：4-8ヶ月）

価値創出ポイント:
– コンテンツ企画時間の短縮（アイデア生成の効率化）
– 下書き作成速度の向上（平均2倍以上）
– 多言語展開の効率化（翻訳と文化的適応）
– SEO最適化の自動化

ROI計算例:
月間15記事を制作するブログチームの場合：
– コスト：Jasper Business プラン月10万円×12ヶ月=120万円/年
– リターン：外部ライター費用削減 1記事2万円×15記事×12ヶ月×40%=144万円/年 + 社内工数削減月100時間×時給3,000円×12ヶ月=360万円/年
– ROI：(144万円+360万円-120万円)÷120万円×100%=320%

3. プロジェクト管理・生産性向上ツール

ツール例: Notion AI

ROI目安: 200-350%（投資回収期間：3-6ヶ月）

価値創出ポイント:
– 会議録の自動要約と行動項目の抽出
– プロジェクト計画の効率化と最適化
– ドキュメント管理と検索の効率化
– チームコラボレーションの向上

ROI計算例:
30人のチームでNotion AIを導入した場合：
– コスト：Notion Team プラン 1人1,500円×30人×12ヶ月=54万円/年 + Notion AI 1人1,000円×30人×12ヶ月=36万円/年 = 計90万円/年
– リターン：会議時間削減週2時間×50週×30人×時給換算3,000円=900万円/年 + 情報検索時間削減週1時間×50週×30人×時給換算3,000円=450万円/年
– ROI：(900万円+450万円-90万円)÷90万円×100%=1,400%

4. 顧客サポート自動化ツール

ツール例: Intercom with Resolution Bot

ROI目安: 250-500%（投資回収期間：2-5ヶ月）

価値創出ポイント:
– 24時間365日の顧客対応自動化
– 問い合わせの33-50%を自動解決
– 顧客満足度の向上
– サポートチームの規模拡大抑制

ROI計算例:
月間1万件の問い合わせがあるビジネスの場合：
– コスト：Intercom Suite プラン月20万円×12ヶ月=240万円/年
– リターン：問い合わせ40%の自動化 4,000件×12ヶ月×1件あたり処理コスト1,000円=4,800万円/年
– ROI：(4,800万円-240万円)÷240万円×100%=1,900%

5. ワークフロー自動化ツール

ツール例: Make（旧Integromat）と各種API連携

ROI目安: 300-700%（投資回収期間：1-4ヶ月）

価値創出ポイント:
– 複数システム間のデータ連携自動化
– 反復的な手動プロセスの排除
– エラー率の大幅低減
– リアルタイムのデータ連携と処理

ROI計算例:
毎日3時間の手動データ処理を行っている場合：
– コスト：Make Pro プラン月2万円×12ヶ月=24万円/年 + 初期設定費用30万円 = 計54万円/年目
– リターン：手動作業の自動化 3時間×20日×12ヶ月×時給3,000円=216万円/年 + エラー削減による再作業削減月10時間×12ヶ月×時給3,000円=36万円/年
– ROI：(216万円+36万円-54万円)÷54万円×100%=367%

失敗事例から学ぶAI投資の落とし穴

AI投資がすべて成功するわけではありません。以下の失敗事例から教訓を学ぶことで、同様の問題を回避することができます。

失敗事例1: 過度の期待と不明確な目標

事例: あるサービス業の企業は、「AI導入による業務革新」という漠然とした目標のもと、高額なAIプラットフォームを導入したが、具体的な用途やKPIが不明確だったため、ほとんど活用されずに終わった。

教訓:
– 具体的なビジネス課題と測定可能な目標を設定する
– AIを導入する明確な理由と価値を定義する
– 段階的なマイルストーンを設定し、進捗を測定する

失敗事例2: データの品質と量の過小評価

事例: 製造業のある企業がAI品質予測システムを導入したが、トレーニングに必要な品質の高いデータが不足していたため、予測精度が低く実用に至らなかった。

教訓:
– 導入前にデータの可用性、品質、量を徹底的に評価する
– 必要に応じてデータ収集・クレンジングのプロジェクトを先行実施する
– データ品質向上のための継続的な取り組みを計画する

失敗事例3: 変化管理の軽視

事例: 金融機関がAI与信システムを導入したが、現場スタッフへの適切なトレーニングとコミュニケーションを怠ったため、スタッフの抵抗により本来の効果を発揮できなかった。

教訓:
– 早期からのステークホルダー巻き込みと透明性の確保
– 段階的なトレーニングと継続的なサポートの提供
– AIが「置き換える」のではなく「強化する」ツールであることの強調

失敗事例4: 隠れたコストの見落とし

事例: ECサイトがAIレコメンデーションエンジンを導入したが、データ統合、カスタマイズ、継続的なメンテナンスなどの隠れたコストを見落としていたため、ROI計算が大幅に狂った。

教訓:
– TCO（総所有コスト）の包括的な分析を行う
– 直接コストと間接コストの両方を考慮する
– 長期的なメンテナンスとアップデートのコストも計上する

失敗事例5: サイロ化したAI導入

事例: 部門単位でバラバラにAIツールを導入したため、互換性の問題や重複投資が発生し、全社的な価値創出が限定的だった。

教訓:
– 全社的なAI戦略とガバナンスを確立する
– 部門間の協力とデータ共有を促進する
– スケーラブルで統合可能なプラットフォームを選定する

まとめ

AI投資の費用対効果分析は、単なる数値計算以上の複雑なプロセスです。真のコストと多面的なリターンを包括的に評価し、自社のビジネス文脈に合わせたROI分析フレームワークを構築することが重要です。

本記事で紹介したように、業種や用途によってAI投資のROIは大きく異なります。自社のニーズと状況に最も適したAIソリューションを選定し、ROIを最大化するための戦略的アプローチを実践してください。

AI導入は単なるテクノロジーの導入以上のものであり、ビジネスプロセスの再設計や組織文化の変革も伴います。段階的な導入、効果的なチェンジマネジメント、継続的な最適化を通じて、AI投資から最大の価値を引き出すことが可能です。

最後に、AI投資の失敗事例から学び、共通の落とし穴を回避することも重要です。明確な目標設定、データの品質確保、包括的なコスト評価、効果的な変化管理などに注力することで、AI投資の成功確率を高めることができます。

適切なAIツール選定と戦略的な導入アプローチにより、AIはビジネスの効率性、収益性、競争力を大きく向上させる強力な武器となるでしょう。

よくある質問

Q1: 小規模ビジネスや限られた予算でもAI導入のROIは見込めますか？

A1: はい、小規模ビジネスでも高いROIを実現できるAIソリューションは多数あります。特に、定型業務の自動化、カスタマーサポート、コンテンツマーケティングなどの分野では、低コストで高いリターンが期待できます。予算が限られている場合は、特に以下のアプローチが効果的です：
– 無料プランやスタートアッププランのあるAIツールの活用
– 段階的な導入と小規模な実証実験からの開始
– 最も時間がかかる業務や高価値な業務に焦点を当てた限定的な導入
– SaaSモデルのツールを活用し、初期投資を抑える

Q2: AI投資のROI測定で最もよくある間違いは何ですか？

A2: AI投資のROI測定でよくある間違いには以下があります：
– 直接コストのみを計算し、隠れたコストや間接コストを見落とす
– 短期的なリターンのみに焦点を当て、長期的な価値を過小評価する
– 定量的なリターンのみを考慮し、定性的なリターンを無視する
– 技術的な指標のみに注目し、ビジネス目標との整合性を評価しない
– 初期段階のパフォーマンスだけで判断し、最適化の余地を見落とす

これらの間違いを避けるためには、包括的なROI計算フレームワークを使用し、短期・長期の両方の指標を考慮することが重要です。

Q3: AI導入の成功率を高めるために、事前に準備すべきことは何ですか？

A3: AI導入の成功率を高めるための事前準備として、以下が重要です：
– 明確なビジネス目標とKPIの設定
– データの品質と可用性の評価
– 組織の準備状況と変化受容性の評価
– 適切なスキルセットの確保（内部育成または外部調達）
– 経営層のサポートと理解の確保
– 段階的な導入計画と成功指標の設定
– ステークホルダーの期待値の適切な管理

特に重要なのは、AIをテクノロジー主導ではなく、ビジネス課題主導で導入することです。

Q4: AIツールのROIは、従来のITツール投資と比べてどのように異なりますか？

A4: AIツール投資のROIは、従来のITツール投資と以下の点で異なります：
– 変動するリターン: AIは継続的な学習と最適化により、時間とともにパフォーマンスが向上することが多い
– データ依存性: ROIがデータの品質と量に大きく左右される
– 間接的な価値創出: 直接的なコスト削減だけでなく、意思決定の質の向上や新規ビジネス機会の創出など、間接的な価値も大きい
– 人間とAIの協業: 単純な自動化を超えて、人間の能力を拡張する価値も含まれる
– 実験と反復のアプローチ: 従来のウォーターフォール的な導入よりも、アジャイルな実験と最適化のアプローチが効果的

これらの違いを理解し、AI特有のROI評価フレームワークを使用することが重要です。

Q5: AI投資の効果を継続的に測定・評価するためのベストプラクティスは何ですか？

A5: AI投資の効果を継続的に測定・評価するためのベストプラクティスには以下があります：
– ダッシュボードの構築: 主要KPIをリアルタイムで追跡するダッシュボードの作成
– 定期的なレビュー: 週次・月次・四半期ごとの定期的な効果測定とレビュー
– A/Bテスト: 継続的な改善のためのA/Bテストの実施
– フィードバックループ: ユーザーからのフィードバックを収集し、改善に活かす仕組み
– ベンチマーキング: 業界平均や競合との比較分析
– 多角的な評価: 技術的指標だけでなく、ビジネス成果やユーザー満足度なども含めた総合的な評価
– 定期的な再計算: ROIの定期的な再計算と予測値との比較

継続的な測定と評価により、早期に問題を発見し、最適化の機会を特定することができます。