問い合わせ対応AIを「解決1件につき150円」で売るとします。回答を返した時点で1件なのか、顧客が納得した時点なのか。同じ人が翌日に問い合わせ直したら、もう1件なのか。この定義が曖昧だと、単価を決めても請求額と採算を確かめられません。
生成AIと企業収益の初回では、課金できる「1件」を決め、顧客と提供側の両方に成立する条件を計算します。以下のサービス、件数、金額はすべて説明用の架空設定です。実在サービスの料金、導入実績、推奨価格ではありません。
価格の前に、提供する仕事を限定する
PwC Strategy&は、生成AIの収益化を「課金モデル」「提供モデル」「価格水準」で整理しています。この記事は、そのうち課金モデルを一つの業務に当てはめる独自の検討例です。
参考：PwC Strategy&「進化する価格設定：生成AI価格設定フレームワーク」（2026年10月15日確認）
対象は、承認済みFAQから答えられる問い合わせとします。契約変更、返金の決定、個別の例外判断は人へ渡す設計です。AIが何でも解決する前提を置かず、提供できる仕事の範囲を先に決めます。
ここでの「解決」は、AIの自己判定ではなく、合意した方法で確認できた状態です。回答文の生成回数はシステムの処理量を示しますが、顧客が買いたい仕事の完了とは限りません。
「1件」の定義に四つの条件を入れる
説明例では、請求対象を次のように定義します。
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対象：契約したFAQ範囲に含まれる問い合わせである
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完了：利用者が解決したと確認し、人への引き継ぎがない
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重複：同じ案件のやり取りは、複数回回答しても1件にまとめる
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再開：7日以内に同じ問題で再問い合わせがあれば、当初の解決件数から除く
7日は説明上の仮置きです。実際には業務の特性と確認可能な期間に合わせます。月末付近の案件は確認期間が終わってから集計するなど、請求月と判定日がずれる場合の扱いも必要です。
「返事がないから解決」と扱うと、離脱した案件まで成果に入りかねません。確認の取れない案件は未判定に分けます。利用者が肯定しても、内容が誤っていたと後から判明した場合の訂正方法も決めます。
記録には、案件ID、対象内外、解決確認、引き継ぎ、再問い合わせ、請求判定の理由を残します。個人情報を必要以上に集めず、提供側と顧客側が同じ案件を照合できる設計にします。
架空例で、顧客の支払いを計算する
1か月分の判定が確定した対象問い合わせ1,000件のうち、上の定義を満たす解決が600件だったとします。金額は税抜きで、次の条件を置きます。
・導入前の外注処理費：1件400円
・AIで解決した案件は外注請求から外れる
・未解決案件の外注処理費：引き続き1件400円
・AI料金：月額固定5万円＋解決1件150円
・導入後に追加で発生する顧客側の確認費用：月3万円
導入前は、1,000件×400円＝40万円です。
導入後のAI料金は、5万円＋600件×150円＝14万円。残る400件の外注費は16万円です。ここに確認費用3万円を加えると、合計33万円になります。この条件での月間の運用支出差は7万円です。
重要なのは、400円が実際に減らせる費用だという仮定です。担当社員の給与を件数で割っただけなら、600件が減っても24万円の支出がなくなるとは限りません。また、残った案件が難しいものに偏り、外注単価が上がる可能性もあります。試算に入れる単価は、契約と実際の作業を確認して決めます。
初期導入費、教育費、既存システムとの接続費は、この月間比較には含めていません。拡大を決める段階では、比較期間を決めて別途加えます。月7万円の差だけで投資判断は完了しません。
提供側では、未解決の処理にも原価がかかる
提供側の条件も仮置きします。
・AI処理に伴う変動原価：対象問い合わせ1件あたり平均80円
・その顧客の運用支援にかかる月間固定費：2万円
変動原価は、請求できた600件だけでなく、試行した1,000件にかかるとします。1,000件×80円＝8万円。運用支援2万円を加え、月間費用は10万円です。
売上14万円からこの10万円を引くと、差額は4万円です。これは開発費、営業費、全社共通費などを引く前の差額であり、会社全体の営業利益ではありません。80円にはモデル利用料など処理に伴う費用を想定し、運用支援との二重計上を避けます。
成果にだけ課金しても、失敗した処理の原価は消えません。どの案件まで受け付けるかは、顧客価値と原価の両方に関わります。
解決件数が落ちたときも成立するか
同じ1,000件を処理し、解決件数だけが400件へ下がった場合を見ます。ほかの条件は変えません。
AI料金は11万円、残る外注費は24万円、確認費用は3万円なので、顧客の合計は38万円です。導入前との差は2万円に縮みます。提供側は売上11万円に対して費用10万円で、差額は1万円です。
さらに解決が200件なら、顧客の合計は43万円となり、導入前より3万円増えます。提供側も売上8万円に対して費用10万円となり、2万円の不足です。
この例では、解決件数が増えれば双方の差額が改善します。ただし、解決率だけを上げようとして、人に渡すべき案件まで完了扱いにしてはいけません。誤回答の確認、再問い合わせ、引き継ぎの適切さを別に点検します。
価格の良し悪しは、単価だけでは判断できません。対象件数、解決の定義、原価が発生する単位、顧客に残る作業を組み合わせて見る必要があります。
最初の試行で、人が確かめるもの
まず、請求せずに案件の分類と計算だけを試す方法があります。対象案件を同じ定義で集計し、業務担当者が解決・未解決・未判定を確認します。境界にある案件を一緒に見て、判定が分かれた理由を残してください。
次に、経理や契約の担当者と、減らせる費用を照合します。外注費が減る時期、最低利用料、追加確認費用などを確認し、見かけの効果を除きます。提供側は、再試行や長いやり取りを含む実際の処理原価を調べます。平均値だけでなく、原価の大きい案件がどこにあるかも見ます。
結果の例は、「600件を解決と判定した」だけでは不十分です。「対象内1,000件、解決600件、外注費は件数連動、追加確認費3万円。初期費用は別途検討」という形なら、第三者が前提をたどれます。これも説明例であり、実測結果ではありません。
この条件を変更して比較できるExcelを制作する予定です。入力条件、案件の判定例、顧客側と提供側の計算、条件を変えた比較をまとめます。
今日の小さな作業は、自社で売りたい、または買いたいAIの「課金できる1件」を一文にすることです。その一文で、再問い合わせと人への引き継ぎを迷わず扱えるか。迷う案件を一つ見つけたら、価格表の前に決めるべき条件が見えてきます。
この記事は「生成AIと企業収益」連載の初回です。
連載案内：AIで仕事が変わったあと、売上と利益はどう変わるか
夫婦でnote「ゆさまさ」を運営する、まさです。仕事の考え方とAI活用を、実務で使える形に整理して発信しています。
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