ソフトウェア開発で真の費用対効果を引き出す方法: DORA の最新の調査を詳しく解説

※この投稿は米国時間 2026 年 6 月 10 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

生成 AI のビジネス価値をチームに示すにはどうすればよいでしょうか？

テクノロジー部門と財務部門のリーダーは、AI プロジェクトへの予算を継続的に確保するために、その明確なビジネス価値を示す必要があります。費用対効果の測定は、技術戦略の妥当性を確認するうえで重要な要素ですが、長期的な成功は最終的に、AI を有効に活用するうえで必要な組織の仕組みと文化を構築できるかどうかにかかっています。

AI のコストとビジネス上のメリットを評価できるよう、Google は先日、DORA の ROI of AI-assisted software development（AI を活用したソフトウェア開発の費用対効果）レポートを公開しました。この調査では、チームが初期導入に伴う課題に対処し、エンジニアリング計画の足並みをそろえ、ビジネス成長を促進するための実践的なアプローチを紹介しています。

ここでは、レポートの主な調査結果と、それらをテクノロジー戦略全体の強化にどのように活用できるかをご紹介します。

インサイト 1: AI の価値実現における J カーブを乗り切る

AI への投資からどれほど早く利益を得られるかについては、現実的に考えることが重要です。AI はソフトウェア エンジニアリングを強力に後押しする存在になり得ますが、財務的価値につながる道筋が一直線であることはほとんどありません。多くの組織はむしろ J カーブに直面します。これは、導入初期に伴う一時的な生産性の低下と不安定な期間を指します。

この一時的な低下は、戦略の失敗を示すものではなく、新しいテクノロジーの導入に伴う自然な過程です。レポートでは、この現象が起こる主な理由として次の 3 つを挙げています。

• 学習曲線: 日常のワークフローを適応させ、高度な手法を習得するために、チームには通常の機能提供から離れて集中的に取り組む時間が必要です。単純なプロンプト入力から、コンテキストと意図に基づくシステム構築へと進化していくためです。

• 検証コスト: AI によって生成されるコードの量が大幅に増えるため、開発者は生成された出力を厳密にレビューするための追加の時間を投じる必要があります。これは、信頼性を確保し、ハルシネーションを防ぎ、社内のアーキテクチャ標準を満たすうえで不可欠です。

• パイプラインの適応: 個々の開発者がコードを大幅に速く生成できるようになると、テストや変更承認などの下流工程がボトルネックになることがあります。そのため、増加したスループットに対応できるよう、これらのプロセスを積極的に拡張する必要があります。

この初期の学習フェーズを予算に織り込んでおくことが、移行を成功させる鍵となります。生産性の低下が一時的なものであることを見越しておけば、初期の課題をチームの長期的なスピードへの投資であると捉え、自信を持って AI プロジェクトを前進させることができます。

インサイト 2: AI への投資の成果をめぐる市場の二極化を理解する

AI を活用したソフトウェア開発の現状に関する DORA のレポートによると、DORA の調査に参加した回答者の 90% が業務で AI を使用していると回答しています。導入がほぼ一般化している一方で、実際の財務的影響は組織によって異なります。市場全体を見ると、エンジニアリングへの投資から明確な価値を得ている企業もあれば、予期しないコストに苦慮している企業もあります。

プロジェクトが期待どおりの成果を上げられない場合、その多くは、成功に必要な組織的サポートを得られていないことが原因です。期待するリターンを得るには、新しいテクノロジーを導入できるよう、ワークフローとチームをあらかじめ整えておく必要があります。

インサイト 3: AI の費用対効果を計算することが不可欠

AI の現実的な財務モデルを構築する際は、AI が実際にどこで価値を生み出すのかを把握することから始めます。ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたり、AI はコスト削減、生産性向上、セキュリティ強化、開発者とユーザー双方のエクスペリエンス向上を支援できます。

組織でこのモデルを検討する際には、こちらの費用対効果を計算するインタラクティブなツールをご利用いただけます。

• このツールを使用すると、AI 導入に伴う明確な費用と、見えにくい実態の両方を明確に予測することができます。

• 仕組みを確認し、自社の状況に合わせて前提条件を調整しながら、独自の見積もりを作成できます。

始める

• 完全版レポートをダウンロード: AI への投資を定量化し、J カーブを乗り越え、AI への投資ロードマップを策定するための包括的なフレームワークをご覧ください。

• 費用対効果を計算するインタラクティブなツールを試用: https://dora.dev/ai/roi/calculator にアクセスして、お客様の組織が実現可能な利益を見積もり、説得力のあるビジネスケースを構築しましょう。

• Cloud OnAir ウェブセミナーを視聴: From cost center to value engine: Building your business case for AI-assisted development（コストセンターから価値創出エンジンへ: AI を活用した開発のビジネスケースを構築する）をご覧ください。

- delta EMEA、AI 価値実現担当リード、Ursula Löbbert-Passing 博士

- Delta Americas、AI 価値実現担当、Eva Dong 氏