AI投資を"追加コスト"で終わらせない
コスト構造の可視化からAI適用・契約見直しまで一体で進める「AI活用によるIT構築・保守運用コスト削減支援」のご紹介
AI導入と投資は急速に拡大しています。AI関連予算を計上する企業は7割を超え、生成AIを導入済みの企業も前年度から約13ポイント急増しました。
一方で、生成AIについて「期待を上回る成果」を実感している日本企業は13%にとどまるという調査もあり、IT予算の7〜8割が既存システムの維持・運用に費やされる構造のまま、AI投資が既存ITコストに"上乗せ"されている企業が少なくありません。
AIによる工数削減がITコストの削減に直結しない背景には、技術面だけでなく3つの断絶があります。
① 費目別・システム別・委託先別のコスト構造が整理されておらず、削減対象が見えていない。
② 技術的な関心や現場の要望を起点にPoCを選定し、コスト削減効果が見込める業務・工程を見極められていない。
③ AIで作業時間が短縮されても、要員数・委託量・契約条件が変わらなければ、費用は下がらない。
実際の費用削減につなげるには、AI技術の導入だけでなく、コスト構造・業務・体制・契約を一体で設計できるかが成否を分けます。
こうした背景を踏まえ、株式会社ライズ・コンサルティング・グループ（RCG）× 株式会社NouScale（NS）にて、「削減機会の特定」「実業務での効果検証」「実コストへの転換」の3段階で、AI投資を既存ITコストの削減へ転換するご支援を提供します。
対象業務の工数20〜30％削減（※）を一つの目安とし、体制・契約・委託費の見直しを通じて実コスト削減への転換を目指します。
※削減効果は、対象範囲、業務特性、契約形態、データ・システム環境等により異なります。
こんなお悩みございませんか？
- IT構築・保守運用コストについて、何に・どの程度かかっているかを十分に把握できていない
- 外部委託比率が高いものの、委託量・契約条件・役割分担を最近見直していな
- AI活用は進めているが、削減対象となる費用や目標KPIを設定していない
- どの業務・工程にAIを適用すればコスト削減につながりやすいか見えていない
- PoCやAIツールの導入は進んでいるが、導入前後の工数・品質を測定できていない
- AIによる工数削減効果は見えているが、要員数や委託費には反映されていない
RCG×NSの「AI活用によるIT構築・保守運用コスト削減支援」が、
課題の解決をご支援します！
RCGの「コストを読む力」とNSの「AIを実装する力」を組み合わせ、構想で終わらせず実コストの削減まで伴走します。
- Phase 1：削減機会の特定（標準3か月）
IT構築・保守運用コストを費目別・システム別・委託先別に可視化し、削減対象費用と目標KPIを設定します。
企画・要件定義から開発・テスト・運用・保守までの各工程からAI適用候補を抽出し、概算削減効果と実現性を評価します。 - Phase 2：実業務での効果検証（標準3か月）
実際の業務環境・データを用いて技術検証を行い、導入前後の工数・品質・費用影響を測定します。
セキュリティ・データ・運用上の制約を確認した上で、成功条件と本格展開の判断基準を設定します。 - Phase 3：実コストへの転換・段階展開
AIの業務プロセスへの適用・定着化に加え、要員体制・委託量・契約条件の見直しまで踏み込みます。
効果が確認できた領域から複数業務・システムへ横展開し、削減効果を継続的にモニタリングします。
■RCG×NSの強み：コストを読む力 × AIを実装する力
RCGがコスト構造の可視化・削減目標の設定・体制／契約／ベンダーの見直しといった経済合理性の設計を担い、
NSが工程別のAIユースケース知見と実業務での技術検証・効果測定を担います。
構想策定から実装・定着化まで一気通貫でご支援します。
AIによる工数削減は、それだけでは費用の削減になりません。
「削減対象の特定」「実業務での効果検証」「体制・契約への反映」この3つを一貫して進めることが重要です。
本資料では、AI投資と既存ITコストを取り巻く環境、工数削減がコスト削減に転換されない3つの断絶、構築・保守運用の工程別AI適用領域、そして3段階の支援アプローチと両社の協業ケイパビリティをご紹介しています。
ぜひ詳細資料をご覧いただき、貴社のITコスト削減の検討にお役立てください。
