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AI-Scan · AI運用ROI診断

AIコスト、年間いくら漏れているか — 約1分で「金額レンジ」が見えます(📐 自己回答ベースの推定・支出バンド選択時)。

✅ 点数ではなく金額で✅ 連絡先ゼロ — 営業電話は来ません✅ 入力前に業種インサイト
進め方は3ステップ01 まず業種ベンチを見る→02 8問 · 約1分→03 金額レンジ + 軸ごとの処方
こんな状況に、心当たりはありませんか?
💸 AIの費用が、どこにいくら使われているのか分からない🧾 成果あたりのコスト(1件あたり)を計算したことがない⚙️ 料金プランやモデルを、最初の設定のまま使っている🚦 リスクの高いリクエストも、通常と同じ経路で処理されている🧩 部署ごとにばらばらに導入され、全体像が見えない📉 導入はしたものの、現場で使われているのか分からない
→ このうちコスト・運用の軸にあたる課題を、8原則の診断で確かめます — すべて解決するという約束ではなく、どこから手を付けるか順番を決めることが目的です。
STEP 1業種ベンチマーク — 同業はどこで漏れているか・自社の規模ならいくらか
💡 試算の例 · なぜ無料か · この診断における8原則の実践 — くわしく
例)AIに月60万円使う会社×ルールがまだ無い→年108万~216万円が漏れる余地📐 仮説例
根拠: 業界調査で「クラウド支出の29%は無駄・AIワークロードが主因」と報告(Flexera 2026) — 本例はその幅を踏まえ、支出の15~30%を仮定した試算です(📐 実測ではありません)。
💡 なぜ無料?
私たちは構築・導入(実行)で稼ぐ会社です — 診断の入口は無料・連絡先入力なし・営業電話なしで運用します。
🔍 この診断は8原則を自ら適用しています — 詳しく
🪶 軽量モデル デフォルト (原則 E・D) 🚦 無料 日次上限 5回 (原則 H) ♻ キャッシュ待機 (原則 G) 🛡 高リスク軸のみ昇格 (原則 F)

🐶 本無料診断は8原則(A〜H)であなたのAI運用を診断します。そしてこの診断の入口自体も、同じ原則で運用しています — 普段は安価なモデル、同じ依頼はキャッシュを再利用、無料は日次上限まで(上のバッジ)。お勧めする原則を、まず自分たちの入口に適用しました。

💠 配分と基準 — モデル選択は好みではなく資本配分です(どこにどれだけ知能を使うか — 原則E・Fが支える決定)。そして品質基準なしにコストの数字だけでモデルは替えられません — 原則D(モデル比較)がコスト軸と一体である理由です。

📐 8原則 ↔ 画面のやさしい言葉: A 支出分解=コスト見える化 · B 作業単位=1件あたりコスト · C 集中点=優先順位 · D ベンチ=モデル比較 · E デフォルト=軽量が基本 · F 例外ルーティング=リスク分離 · G 再価格化=モデル乗り換え · H 中央ゲート=全社ルール

※ デモ=サンプル診断ロジック(自己回答の構造化・社内用・noindex)。精密診断は、エンジニアが請求書・利用ログを確認したうえで確定する流れと軸ごとの並列チェックを設計した段階で、パイロット実績は0件です。

🔍 まず、御社の業種はどのあたり?
自社情報を入れる前に — 業種を選ぶとその業種のAIコスト・活用インサイトを先に見られます。
クイック選択· 業種なしで
💸 コスト視点 — 約1分診断が見るレンズ
    💡 御社は違うかもしれません — 上記は業種の一般的な傾向にすぎず、8原則どの軸も開かれています。実際どこが引っかかるかは約1分診断でご確認ください。
    📐 上記は公開リサーチ・業界観察ベースの一般傾向です(当社実測・固定の正解ではありません)。診断データが貯まるほど、実際の企業の匿名比較ベンチへ発展します。
    ※ 下の市場データ = 公開値の原文引用 · AI-Scan実測ではありません
    📊 市場データ4件 — 公開統計で見る背景 ▾ (ご覧にならなくても診断に支障はありません)
    98%
    FinOps回答者がAI支出を管理コスト管理実務の対象がAIまで広がっています
    FinOps Foundation 2026 · State of FinOps回答者ベース
    $2.52T
    2026 世界のAI支出 — 急増支出が大きくなるほど、漏れる金額も大きくなります
    Gartner · 世界のAI支出の見通し（実績ではありません）· 引用時点は2026年 · 調査機関は見通しを更新するため、最新の発表とは差が出ることがあります
    49.7%
    日本企業の生成AI活用はまだ半分導入の有無より「うまく使えているか」が次の勝負どころです
    総務省 R7白書 · 日本政府(総務省)情報通信白書の公式統計
    +26%
    SW開発の生産性向上の余地うまく使えばこれだけ — 問題はコスト対効果の証明です
    Stanford AI Index 2026 · スタンフォード大学HAI研究所の年次AI指標レポート
    ROIは導入(PoC)ではなく運用で決まります — コストを先に測る側が先行します。
    ⏱ 約1分・無料・連絡先ゼロ — 営業電話なしで、下の8問からすぐ確認できます ↓
    ① 8問に回答 (約1分)→ ② 8原則の弱点Top2を診断→ ③ 年間の漏れ余地を金額レンジで(📐)
    🔮 診断するとこんな結果が出ます 例示画面
    💸 年間の漏れ余地の推定(📐): 約108万~216万円 — 月支出バンド×スコア帯の仮説レンジ
    🛡️ ガバナンス・セキュリティ2/5改善が必要です
    💰 コスト1.7/5脆弱 — 最優先の着手ポイント
    🎯 活用・成果3.5/5基本はあるものの改善余地
    ※ 上は例示値です — 実際の結果はご回答から計算されます(約1分・連絡先ゼロ)。
    下の8問から始めてください — 正解はなく、現在の状態だけ伺います(約1分・職種を問いません: 経営・営業・企画・エンジニアのどなたでも)。終わるとスコア · 漏れている箇所 · 今やることTop3がすぐ表示されます — 連絡先の入力なしでそのままお持ち帰りください。
    📍 全体の流れ: 8問(約1分) → 会社情報をいくつか(業種・規模・クラウドなど、任意項目を含む) → 結果 → ご希望なら追加5問(任意・約40秒)。連絡先はどの段階でもお伺いしません。
    📖 説明・業界データは折りたたみました — 下の8問にご回答ください(約1分)
    STEP 2約1分診断 — 自社はどこで漏れているか、何が詰まっているか(8問 + 任意2問・連絡先の取得なし)

    Q AI活用状況の診断(8問)

    🔌 追加の2問(任意) — 何が詰まっているか・採点対象外
    ※ 採点対象外・任意 — Q10は6つの例から最も近いものを1つ選ぶ形式です。当てはまるものがない場合や複数ある場合は、回答を省略できます。8原則のスコアには反映せず、結果画面で次の選択肢の候補を示すためだけに使います。この2問は記録していません(このページ内でのみ使用)。
    📋 企業コンテキスト — 本社基準(規模・業種・AWSの利用・導入状況)・適合判定用・任意
    ※ 規模・業種・AWSの利用・導入状況(本社基準)をもとに、ご相談が有益な段階の企業のみ専門チームへおつなぎし、それ以外には改善情報のみ提供します(無差別な営業連絡を遮断)。自己回答ベース(デモ)。
    AI-Scan · AI運用ROI診断(8原則) · 自社 · ai-scan-402.pages.dev
    STEP 3結果レポート — スコア・漏れ箇所・今やることTop3

    ★ 診断レポート

    –
    ブラウザの印刷で「PDFに保存」を選択 — 診断画面は除き、結果だけが入ります。
    🔎 関心事別に見ると — 御社の状態
    📚 業種別の活用パターン — 業種フルレポート(サンプル)は下の「🖨 結果レポートを保存・印刷(PDF)」に社内共有用として一緒に収まります(別画面への移動なしでレポート内に)。

    ④ 今やること Top 3 — 弱いところから、やさしい言葉で

    ※ 順序は今回の回答で弱かった軸の順(📐 参考)。8項目の詳細スコアは下の「もっと詳しく」のレーダーから。
    ※ 上記スコアは自己回答ベースのデモサンプル(実測・外部検証ではない)。
    🧭 この診断の次に来るもの — 三つの道
    診断は無料の入口です。Phase 1で検証する有償商品案は② 集中ケアPoCの一つだけで、③ 本業の導入はPoCのあとに可能性を確かめる後続の経路です。AI-Scanを経由した成約の実績は0件です。
    1
    自分たちで改善する無料・販売なし
    上の処方Top 3と8原則をもとに、組織が自らデフォルト・振り分け・社内ルールを整えます。ここで終えても構いません。
    2
    集中ケアPoC — Phase 1で唯一の有償商品案
    診断・優先順位づけ・前後検証・単一窓口は自社韓国法人が担い、実行(週次の処方)のみ必要な場合に限りお客様の同意を得たうえで専門パートナーとの連携案を検討します。範囲・価格は未確定で、有償の実績は0件です。
    3
    基盤・運用の段階 — AWSクラウド・Claude Enterprise の導入
    改善が定着すると、データとワークロードをどこに載せ、どう運用するかが残ります。この区間は当社が別の事業として行っている領域(クラウドのリセール・構築・運用・生成AI導入支援)であり、この診断を経てつながった事例はまだありません。
    ⚠️ ②は未契約・価格も未確定で、③の別事業としての実績はAI-Scanの実績ではありません — 二つを混ぜて読まないでください(📐 上の経路は設計であり実績ではない)。この画面で連絡先は取得せず、ご相談は下の窓口でのみ受け付けます。連絡先を取得しないため、この診断結果が外部へ自動的に渡る経路はありません — 実行の相談はお客様ご自身のお申し込みがあった場合にのみ始まります。
    なぜ AI-Scan か — 検証中の差別化候補 3つ (開いてご覧ください・現在の優位ではない・moatでもない・📐)
    診断そのものではなく、「連絡先のいらない入口 → 合う相手だけをおつなぎ → 実行はパートナー → 基盤・運用は本業」がつながるかを検証しています。
    🔗 クロスベンダーを一画面 設計AWS·Claude·SaaS のコストを一画面で見る方向。
    🤝 セルフチェック → パートナー実行 → 本業 方向合意·契約未締結診断で終わらせず、実行は協業パートナーが、その先の基盤・運用は本業が引き継ぐ経路(2〜4週のPoCで前後のコストを検証)。
    📈 業種ベンチのデータ複利 未稼働貯まるほど匿名の業種比較が精緻に。
    📐 異常検知などは FinOps·LLM可観測と重なります — 差別化効果·moatはまだ無く、顧客·契約実績0·業種標本N<5(運用データで検証)。
    🔬 処方をより具体的に — 追加5問 (任意・約40秒)
    基本スコアは変わりません · 軸別の詳細処方が具体化されます(信頼水準が上がるわけではありません — 自己回答の設問が増えるだけです) · 連絡先不要
    本レポートはAI-Scan 約1分セルフ診断の結果です(自己回答ベース・実測ではありません・連絡先非収集・📐は仮説表記)。次のステップ: ①深掘り分析のご相談 — 自社問い合わせ窓口(「AI-Scan希望」と記入) ②本PDFを担当者に共有。再診断・業種インサイト: ai-scan-402.pages.dev/ai_roi_diagnosis_jp?src=pdf · 自社(自社公開窓口)
    もっと詳しくレーダー・市場比較 — 見たい項目だけ開いてください
    ② 8原則レーダー — 詳細データ(8項目) (🟢 強 4-5 · 🟠 中 3 · 🔴 弱 0-2 — 赤い軸から改善)
    🔁 モデル乗り換え(G)軸 — この軸の実行トラック
    なぜ乗り換えられないのか · 詳しく
    1より安く、より高性能なモデルが出ても乗り換えられていません。
    ↓ なぜ乗り換えられないのか
    2AIに社内文書を探させるために作った「検索用の索引」があります。モデルを変えるとこの索引を一から作り直す必要があり、その費用と期間が負担でそのままになります。
    ↓ その結果
    3古いモデル・古い単価に縛られます。 これがモデル乗り換え(G)軸が低く出た理由です。
    現在
    モデルを変えるには索引を全て再構築
    → 費用・期間の負担 → 乗り換え保留
    →
    実行トラック適用後
    索引は自社が保有し続ける
    → モデルだけ差し替え → 最新の性能・単価へ
    💡 これがなぜコストの問題か — 新しいモデルが安くなっても乗り換えられなければ、その差額は毎月出続けます。「一度変えられなかった」ではなく毎月繰り返される損失である点がこの軸の要点です。
    🤝 この軸を解く実行パートナートラックパートナー提供
    🔧 自社専用の索引構築ドメイン・言語に合わせ自社が保有
    🖥️ 社内索引サーバー外部再構築なしでモデルだけ交換
    💰 移行コスト ↓毎月漏れていた差額を回収
    ご希望の場合のみご案内 · パートナー実名は案内段階で · 現在はコスト診断のみ(連絡先非収集)
    📋 実行に進む際、お手元にあると話が早いもの — この診断をやり直していただく必要はありません
    ① 同じような問い合わせが 1日に何件 来ているか② その対応に 1日どのくらいの時間 がかかっているか③ 対応している方が 何名 か(専任か、他の業務と兼ねているか)④ 答えのもとになる資料が どこに・どんな形で あるか⑤ 問い合わせが入ってくる 窓口はいくつ あるか
    この診断でお聞きしたのはコスト・運用ガバナンスの8原則についてです。上の項目は、実際に着手する段になって現場で確認するものなので、同じことを二度お聞きすることにはなりません。先に分かっていれば、最初のご相談から具体的な検討に入れます(着手時に現場でもう少し伺う項目が出てくることはあります)。⚠️ 実行の効果は、人を減らすという形ではなく、空いた時間を他の業務に振り向けるものとして設計します。
    🔗 ご相談をお申し込みになると診断サマリー(業種・規模・弱点軸・参照コード)が申込メールに一緒に記載されます — 一から説明し直す必要なく、スコープが定まった状態で開始します(パートナーへは相談段階でご案内・連絡先はご本人が入力・この診断では収集しません)。
    ※ 連絡先の収集なし · この選択はこのページ内にのみ記録されます
    ③ 市場と比べると — 公開リサーチの背景(出典明記)
    📚 公開リサーチ出典 — 総務省 令和7年版 情報通信白書(企業の生成AI活用 49.7%) · Stanford AI Index 2026(組織のAI導入 88%・1機能以上利用 70%・開発生産性 +26%) · FinOps Foundation(クラウドコスト可視性=最優先課題) · Flexera State of the Cloud(クラウド支出の無駄 ~29%)。いずれも公開値を原文確認のうえ引用 — AI-Scanの実測ではありません。
    ※ 市場の記述は公開リサーチの解釈(参考: 日本企業の生成AI活用 49.7% [総務省 R7白書]・組織のAI導入 88% [Stanford AI Index 2026])・当社の実測ではありません。個人スコアは約1分セルフ診断の参考値です。
    ⚖️ この診断が語れないこと — 6つ (開く · 社内共有の前にご確認ください)
    1. 回答であって支出そのものではありません。 ここで見たのは選ばれた回答であり、実際の請求書・利用ログではありません — 実物を開けば結果は変わりえますし、その確認が有償の集中ケアPoCの最初の作業です。
    2. 金額レンジの漏れ率は暫定で置いた初期値です(検証標本0件)。桁の感覚としてのみご覧いただき、予算の根拠には使わないでください。
    3. スコアは状態のラベルであって絶対評価ではありません。 業種・規模・事業段階によって適正な水準は異なります — 低ければ必ず問題、高ければ安心、というものではありません。
    4. 業種比較はまだ標本が少ないです(現在N=3)。セルあたり5件未満は公開しません(k匿名) — 「業種内での位置」は集計が貯まってからの提供です。
    5. ここに出た経路・連携は設計であって実績ではありません。 本診断を経由して成約した事例は0件、実行パートナーは協議中・未契約です。
    6. D・E軸(モデルベンチ・デフォルト)は商用モデルの利用を前提としています。オープンソースモデルを自前で学習・サービングしている組織にはこの2軸はそのまま当てはまりません(コスト構造がGPU・学習・サービング基盤中心に変わるため) — 本診断の対象は規模20〜499名帯の商用モデル利用企業です(📐)。
    🔬 診断の品質をどう保つか — 軸ごとの並列チェック + クロスベンダー検証
    ⚠️ 現・無料デモ = Tier-0 軽量ルール(自己回答ベース)です。以下は実診断(Tier-1)の8チーム・アーキテクチャ設計 — ゲート通過後に順次提供され、このデモで8チームが実行されるわけではありません(誇張防止)。
    入力(約1分・PII 0)→ F リスク分離: 低リスク1コール / 高リスク8チーム昇格→ 8チーム並列(A〜H)→ 副代表とりまとめ・クロス検証→ H ランタイム予算ゲート→ レポート
    A コスト見える化
    B 1件あたりコスト
    C 優先順位
    D モデル比較
    E 軽量が基本
    F リスク分離
    G モデル乗り換え
    H 全社ルール
    なぜ8チーム(マルチエージェント)か — ① 軸別の専門性: 各チームが自軸のみ深く · ② メタパターンの収束: 互いに知らずに採点しても「実行インフラ高・実測低」で一致(ただし軸別の独立検証は敵対的検証者の追加後・ゲート) · ③ クロス課題の自動発見: 並列チームが軸境界の衝突を可視化 · ④ 経済性: 低リスクは1コール、高リスクのみ8チーム昇格(コスト統制)。単価・精度は実診断(ゲート)後に実測。
    🏛 この構造(人間のステアリング → オーケストレーション → エージェント実行)はグローバルコンサルが提示するAI-native運用モデルと同型です — 人間の介入レベル3段階(人間主導/Human-in-the-loop/完全エージェンティック)でリスクに応じてルーティング。数百エージェント時代のガバナンス(責任・権限・監査)が8原則H・Fの狙う領域です。