問題は、AI導入コストの試算表が世の中に出回っているようで、チーム規模を考慮した比較表がほとんど存在しないことだ。5人で月5万円のツールを入れるのと、30人で同じものを入れるのとでは、一人当たりコストも回収期間もまるで違う。にもかかわらず「中小企業向けAI導入費は月◯万円」とひとくくりに語られがちで、稟議に使うには粗すぎる。
ここでは5名・10名・30名の3パターンで、月額・年額・回収期間を試算する。判定基準はシンプルに置く——回収期間12ヶ月以内なら導入推奨、12〜24ヶ月は条件付き、24ヶ月超は見送り、というラインだ。
比較の前提：何を「コスト」と「効果」に含めるか
試算がブレる最大の原因は、コスト項目の定義が曖昧なことにある。ここでは以下を含める。
コスト側（月額） - ライセンス費（Claude/ChatGPT/Microsoft 365 Copilot等の有料プラン） - 初期導入の社内工数（時給換算）を24ヶ月で按分 - 運用管理者の人件費（月稼働時間 × 時給）
効果側（月額） - 削減できた業務時間 × 平均時給（中堅社員3,500円/時で計算）
時給3,500円という数字は、年収500万円・年間労働時間1,800時間からの逆算値だ。「年収500万の人が1時間使うと約3,500円」と覚えておくと、稟議書で説得力が出る。
比較軸1：ライセンス料は「人数比例」だが、効果は比例しない
Microsoft 365 Copilotは1ユーザーあたり月$30（約4,500円）、ChatGPT Businessは月$25（約3,750円）、Claude Teamは月$30（約4,500円）が2026年6月時点の標準価格帯だ（各社公式サイト、2026-06-01確認）。
これを単純に人数倍すると——
| チーム規模 | 月額ライセンス費 | 年額 |
|---|---|---|
| 5名 | 約22,500円 | 約27万円 |
| 10名 | 約45,000円 | 約54万円 |
| 30名 | 約135,000円 | 約162万円 |
ここで観察したいのは、ライセンス費は人数に正比例するのに、効果は正比例しないという点だ。5人チームでAIを入れると全員が触る確率は高いが、30人チームでは「触らない人」が必ず出てくる。現場を見ていると、30人規模では実稼働率が6〜7割に落ちるのが普通だ。
つまり30名分のライセンスを買っても、実質21名分の効果しか出ない、という現象が起きる。便利になるはずの仕組みが、入れた瞬間に「使わない人の分の固定費」に変わる。
比較軸2：導入工数は規模が大きいほど「割安」になる
意外に思われるかもしれないが、初期導入工数は人数に比例しない。
| チーム規模 | 初期工数（時間） | 工数換算費用 | 月按分（24ヶ月） |
|---|---|---|---|
| 5名 | 約40時間 | 約14万円 | 約5,800円 |
| 10名 | 約60時間 | 約21万円 | 約8,750円 |
| 30名 | 約100時間 | 約35万円 | 約14,600円 |
ツール選定・社内ガイドライン作成・初期教育の工数は、5人でも30人でも「やること」自体はほぼ同じだ。教育セッションを1回多く開くか、ガイドラインに役職別の章を足すか、その程度の差しか出ない。一人当たり初期工数は5人なら8時間、30人なら3.3時間——ここは規模の経済が効く。
ただし運用管理者の月稼働は別だ。問い合わせ対応・利用状況モニタリング・プロンプト共有などで、5名なら月3時間、10名なら月6時間、30名なら月15時間ほど発生する。30人規模になると、運用担当者が実質週4時間=月給の1割を吸われる計算になる。
比較軸3：回収期間は「業務削減時間」で決まる
効果側を見る。Microsoftの公式情報（2026-06確認）によれば、M365 Copilot導入企業では文書作成・会議要約で1人あたり月15〜25時間の削減事例が報告されている。中小企業の現場感覚でも、議事録・メール下書き・資料の初稿作成あたりで月10〜20時間は現実的な数字だ。
ここでは保守的に1人あたり月12時間削減で試算する。
| 規模 | 削減時間/月 | 効果額/月 | 総コスト/月 | 月次純効果 | 回収期間 |
|---|---|---|---|---|---|
| 5名 | 60時間 | 21万円 | 約3.9万円 | 約17.1万円 | 約3ヶ月 |
| 10名 | 120時間 | 42万円 | 約7.5万円 | 約34.5万円 | 約2ヶ月 |
| 30名 | 252時間※ | 約88万円 | 約20.4万円 | 約67.6万円 | 約3ヶ月 |
※30名は実稼働率70%で計算（30名 × 12時間 × 0.7）
数字だけ見ると30名規模でも回収期間は短い。だがここに罠がある。30名規模では「削減した時間が本当に他の業務に再投資されているか」が見えにくい。空いた時間が雑談やSNSに溶けてしまえば、帳簿上のROIは机上の空論になる。5名・10名規模のほうが「誰が何時間浮いたか」を追跡しやすく、効果の確実性が高い——これは現場で何度も観察してきた事実だ。
ケース別の選び方
ケースA：5名以下のチーム、業務が文書作成・調査中心
→ Claude TeamまたはChatGPT Businessを全員分。月2〜3万円で3ヶ月回収が見える。決裁スピード重視で、まず半年契約から。
ケースB：10名規模、Microsoft 365を既に使用中
→ M365 Copilotの追加が最短ルート。既存環境に統合される分、教育コストが下がる。月4〜5万円で2〜3ヶ月回収が現実的。
ケースC：30名規模、業務が部署で大きく異なる
→ 全員一律ライセンスは非推奨。「ヘビーユーザー10名+ライト利用20名」の階層分けが合理的。ヘビー層に有料、ライト層は無料版または共有アカウントで運用すると、月額を半分以下に抑えられる。
ケースD：30名規模、定型業務の比率が高い（経理・カスタマーサポート等）
→ 汎用ライセンスより業務特化型のエージェント構築（Claude API + 自社ワークフロー）のほうが回収が早い。初期工数は増えるが、削減時間が桁違いになる。
判定するための3つの質問
稟議の前に、これだけ確認すれば判定できる。
- 削減対象の業務時間を、月単位で具体的に書き出せるか？（書き出せないなら効果額の試算は妄想になる）
- 実稼働率を、楽観値ではなく6〜7割で計算したか？（5名なら全員稼働を仮定してよい、30名なら必ず割引く）
- 回収期間12ヶ月以内に収まるか？（収まらないなら、規模を絞るか業務特化型に振り直す）
この3問にYesで答えられれば、稟議は通る確率が高い。逆にどれか一つでもNoがあれば、試算表を作り直したほうがいい。AI導入の失敗は、ツール選定ミスより試算の甘さで起きていることが、圧倒的に多い。
本記事はAI編集を経たのち、編集長が事実確認と品質チェックを実施しています。