利益率の低い業界こそ、AIによる変革の最大の勝者になる
- AI転換コンサルティング会社 Varick Agents が提起：ソフトウェア企業だけではなく、製造、物流、倉庫、人材派遣、現場サービスといった利益率が常に一桁台にとどまる伝統的業界こそ、AIによる変革で利益向上の余地が最も大きい層だ。
- この種の企業の利益率は通常3%前後。著者の試算では、運営コストを1ポイント未満削るだけで、利益は25%以上向上する。
- 著者の試算：労働集約型企業の人件費は売上の約25%を占め、そのうち約4分の1（売上の約6%）はスケジューリング、承認、例外処理といった調整業務そのものに費やされている。調整負担を10%削減すれば、利益は約20%向上する。
- 著者が示す三段階の解法：隠れた調整コストを見つけ出す、社員が新ツールを能動的に使うことへの依存をなくす、AIを企業の既存システム（NetSuite、メール、PDF、表計算）に直接組み込んで運用の土台にする。
- 文中で引用されたある物流会社の事例：ドライバー以外に、配車、ルート変更、顧客への連絡、クレーム対応、請求書、バックオフィスの照合といった調整コストの合計が売上の約10%に達する。文末では、同社の製造・物流分野の顧客がすでに8桁（米ドル）の利益向上を実現したとしている。
AIで最も稼ぐのは、どんな企業か
AIによる変革で利益向上の余地が最も大きい企業群は、エンジニアの数が最も多いわけでも、ソフトウェア予算が最も大きいわけでもないかもしれない。それは製造業者、貨物運送業者、卸売業者、人材派遣会社、現場サービス会社で、何十年も薄利にあえいでおり、誰もAI企業とは呼ばない。
この見立ては、AI転換コンサルティング会社 Varick Agents がXに投稿した長文から来ている。彼らはまさにこうした顧客層にサービスを提供している。
利益が薄いほど、てこの力は大きくなる。利益率3%の企業がコストを1ポイント未満削減するだけで、利益は25%以上増える。同じ動作を利益率30%のソフトウェア企業に当てはめても、会社の軌道はほとんど変わらない。
同じ1%のコスト削減でも、なぜこれほど差が出るのか
AIが価値を生む道は3つある：売上を伸ばす、コストを下げる、リスクを減らす。市場の注目の多くは売上側に向かう——より良い製品、より速い営業、より有能な社員。しかし元々利益が薄い企業にとっては、コストこそ最も長いてこである。
これらの業界はなぜ何十年も貧しいままなのか
利益の低い企業がこの位置に何十年も囚われているのには構造的な理由がある。多くはコモディティ化した市場で競争している：製品はほぼ同質で、価格は市場が決め、一社だけの意思で動かせるものではない。価格を動かせない以上、コストが唯一握れるてこになる。
そしてコストの大部分は人件費だ。現場作業そのものに加え、それらの仕事を調整するための支出がある：スケジューリング、配車、承認、例外処理——数え切れない事務プロセスが、じわじわと利益を削っていく。以前はこの部分は削れない固定費と見なされていたが、まさにこここそAIが最も攻略しやすい領域だ。
仕事の裏にある仕事：調整コストとは何か
社員がこなす具体的な仕事のほかに、企業はそれらの仕事を円滑に進め、適切な部署へ流していくために、もう一群の人員を抱えている：マネージャー、監督、アナリスト、財務、オペレーション、バックオフィス。この仕事を滑らかに流れさせるための管理コストが調整コストである。これまでずっと削れない固定費として扱われてきたが、実はAIが今まさに攻略できる最大のコスト項目だ。
建設現場で、実際にレンガを積む作業員の給料は計算しやすいが、現場には工期を組み、変更指示書を承認し、資材搬入を調整し、トラブルを処理する人も必要だ。この層の給料もコストであり、しばしば当然の、削れない固定費として扱われてきた。
著者が最近サービスを提供したある物流会社を例に取ろう。目に見える人件費はドライバーだが、会社は同時にドライバーを取り巻く一式の調整インフラにもお金を払っている。
著者によれば、低利益企業の改革を複数手がけてきた中で、これは特殊な例ではないとわかったという。物流、製造、施設管理、現場サービス、人材派遣、医療クリニック——サービスが同質化し、価格決定権が限られ、安定した提供のために大量の人手による調整が必要な業界はすべて同じパターンだ：値上げしたくてもできず、利益は圧迫される。ただ理由は、比較的標準的なサービスを確実に届けるために、調整のための大きな層を抱えなければならないからだ。
調整コストを10%削減すると、利益はどれだけ伸びるか
このてこを金額に換算するには、具体的な計算を一つずつ辿ればはっきりする。
節約できるのは売上のわずか0.6%（冒頭で大まかに言った「1%未満」よりさらに小さい。ここでは調整コストのこの部分だけを動かしているため）で、些細に聞こえるかもしれない。しかしこれが3%の利益にかかると、利益は3%から約3.6%に押し上げられ、つまり利益は約20%伸び、収益カーブ全体が書き換えられる。同じく調整コストを10%削減しても、利益率が薄いほど、動く利益は大きい。
なぜこうした企業は新ツールを使いこなせないのか
企業がAIを導入する際、通常は一つの前提に賭けている：社員が自ら新しいツールを開いて、正しく使い、使用量が徐々に損益計算書上の価値に変わっていく、という前提だ。この前提はテック企業の社内でさえ成り立つとは限らず、新しいソフトウェアに慣れていない製造業・物流業の労働者にとってはさらに難しい。
大半の企業向けAI製品は依然としてこの行動変容に依存している：社員が新しいインターフェースを開き、いつ使うべきかを覚え、どのタスクに適用できるか判断し、結果をもともとやっている業務フローに翻訳し直す。結果として、AIは「また一つ仕事が発生する場所」になってしまう。社員が求めているのは、仕事が片付くことだ。本当の課題は次のように変わる：社員の能動的な採用に依存せずに、AIがもたらす利益拡大をどう得るか。
AIを企業運用の土台レイヤーに沈み込ませる
著者は解法を三段階に分解している。前の二段階はすでに上で触れており、本当に詳しく展開されているのは第三段階だ。
水道や電気のようなもの：土台とは、自分から開かなくても背後でずっと働き続けているもの。普通のソフトウェアは、自分から開いて、しかも使うことを覚えておかなければならないツールだ。
社員に新しいインターフェースを与え、いつ開くか覚えて、いつ使うか判断させ、結果を手作業で元の業務フローに戻させる。「また一つ仕事が発生する場所」が増える。
社員の足元の運用レイヤーを直接変える：AIが既存システムのバックグラウンドで抽出、照合、フラグ付け、承認準備を完了させ、社員は判断が必要な時だけ呼び込まれる。価値は誰かが毎日使うのを覚えていることに依存しない。
最もよくある買掛金のシナリオで見てみよう。もしこのフローがもともとNetSuite、メール、PDF、表計算の上で回っているなら、AIはこれらすべての上で一緒に動き、一連のチェーンを通す。
ソフトウェアは社員をツールに合わせようとするが、インフラは社員の足元の運用レイヤーそのものを変える。フローの責任者はいつでも一時停止したり、ルールを変えたり、例外を承認したり、人を呼び戻したりできる。社員も何が起きているかを普段通り把握できる。変わるのはただ一点、価値がもはや誰かが毎日AIを使うのを覚えていることに依存しなくなることだ。
先に動いた企業が、このボーナスを銀行に預けられる
効率向上は結局のところコモディティ化した市場で広がり、最終的には競争によって再び価格に押し戻され、すべての企業を再び価格競争に引き戻す。しかし先に動いた企業は、このコスト優位が消される前に、それを実際の利益として現金化し、自社のコスト構造をリセットして、同業他社の一歩先を行くことができる。
記事の最後で、Varick Agents は自社の実績を示している：協業する製造・物流の顧客は、すでに8桁（米ドル）の利益向上を実現している。同様の成果を望む企業は、varickagents.com で彼らを見つけられる。
Varick Agents は、大企業向けにAI agent（エージェント）システムを構築・展開するコンサルティング会社で、チームは複数のテック企業出身のエンジニアだと自称している。彼らは「メールに返信する」といった単発の自動化ではなく、受信から実行、報告までの一連のフロー全体を引き受ける。具体的には次の4ステップだ。
利益率が薄いのは、運営が重いからだ。運営が重いのは、人手による調整が必要になりがちだからだ。そしてAIは、チーム全体の働き方を変えさせることなく、大きな塊の調整業務を削り取れる初めての技術だ。Varick Agents 原文
AIの最大の勝者は、テック企業 → 何十年も薄利にあえいできたキツい業界へ
AI転換会社Varickの提起：製造、物流、人材派遣といった利益率一桁台の業界は、目に見えない「調整コスト」という一層を削るだけで、利益を数倍に押し上げられる。1枚の図で説明する。
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まずこの企業群が誰かをはっきりさせよう：製造、物流、倉庫、人材派遣、現場サービス（訪問修理、警備・清掃の派遣など）。彼らはビジネスの中で最も重く、最も人手の調整に頼る仕事を担いながら、利益は何十年も一桁台にとどまっている。
✘ しかし値上げもできず、コストも削れない
価格は市場が決め、自社では動かせない（同質競争で誰も値上げできない）。そしてコスト側の「調整コスト」という層は、何十年も削れない固定費として扱われてきた——これこそが本当の急所だ
Varickの主張は一言に尽きる：AIを薄利企業に使う際、最優先すべきは売上を伸ばすことではなく、コストを下げることだ。なぜなら利益が薄いほど、節約した一円が動かす利益は大きいから。
AIで効率化しても、利益は30%から約30.75%へ、会社の軌道はほとんど変わらない。
同じく運営コストを1%未満削るだけで、利益は3%から約3.75%に跳ね上がる。4分の1超の増加だ。
そしてこの節約できるコストの大部分は、これまでずっと「削れない」とされてきた場所、調整コストに潜んでいる。
こうした業界で本当に利益を食っているのは現場の作業員ではなく、仕事を円滑に流すための管理コストの層だ。スケジューリング、配車、承認、クレーム対応、照合——専門用語で「調整コスト」と呼ぶ。
売上1億、利益率3%の企業なら、年間利益は300万。AIが調整コストを10%削減すれば、約60万を節約でき、それがすべて利益になる。300万が360万になり、利益は20%伸びる。利益が薄いほど、この一手で伸びる幅は大きい。
何十年も薄いまま
利益30%→30.75%
- × 配車、ルート変更
- × 顧客連絡、クレーム対応
- × 請求書、バックオフィス照合