AI用得好不好直接算績效！Appier游直翰：OKR導入AI成果，人均季毛利年增38%

企業がAIを導入するフェーズは、「従業員が使えるかどうか」から「AIがどれだけ業務成果を生み出しているか」へと進化しています。AIソフトウェア企業のAppier（東京証券取引所：4180）の共同創立者でCEOの游直翰氏は、13日に行われた決算説明会で、同社がAIの活用成果を従業員の業績評価とOKRに組み込んでいることを明らかにしました。さらに、「AI成果50%、コア業務50%」という評価の考え方を導入しており、Agentic AIを研究開発や日常業務プロセスに全面的に導入した結果、第二四半期の一人当たり四半期粗利益が1,025万円に達し、前年比38%の増加を記録。歴史的な最高水準となりました。

Appierは2012年に設立されたAIソフトウェア企業で、本社は台北にあります。AdTechとMarTechの技術を活用し、企業がAIを用いて広告配信、顧客分析、マーケティング意思決定を行うのを支援しています。現在は東京証券取引所のプライム市場に上場（4180）しており、アジア太平洋、アメリカ、EMEAに17の拠点を展開しています。

多くの企業が生成系AIを補助ツールとして捉えている中、AppierはAIの活用成果を正式な業績管理にまで高めています。游直翰氏は、社内システムを通じて、AIツールがさまざまな業務プロセスでどのように使われ、どれだけの機能開発、モデル改善、実際の業務成果を生み出しているかを追跡していると説明しました。

Appierは、エンジニア一人ひとりがどれだけのトークンを使用したか、AIの計算リソースをどれだけ消費したかを細かく計算しているのでしょうか？ 游氏は、「トークンレベルまではあまり行きません」と述べ、むしろ全体的な投入と産出を評価していると説明しました。具体的には、どれだけの計算リソースを消費し、どれだけの新機能開発（Feature Development）を完了し、モデル自体がどれだけ改善されたかを評価対象としており、オンラインシステムで継続的に追跡していると述べました。

つまり、Appierが真に測定しているのは「誰が最も多くのプロンプトを入力したか」ではなく、AIが実際にどれだけ業務の産出を増やしたかということです。

AIをOKRに組み込む取り組みは、エンジニアにとどまらず、游直翰氏自身も活用しています。游氏は、Agentic AIは研究開発部門にとどまらず、現在は「全社AI化」を進めていると指摘。さまざまな職種の従業員だけでなく、自身もさまざまなAIツールを活用して業務効率の改善に努めていると語りました。

また、Appierは現在の業績評価やOKR設計において、AIがもたらした成果を評価に組み込んでおり、「50%はAI、50%は自分のコア業務」という概念を形成。従業員が単にAIツールを使うのではなく、AIを実際に測定可能な生産性に変換することを目指していると述べました。

こうした取り組みの効果は、すでに財務指標にも表れ始めています。第二四半期のAppierの一人当たり四半期粗利益は1,025万円に達し、前年比38%の増加。前年同期の700万円台から大きく上昇しました。游氏は、この指標は「全社の粗利益を従業員数で割ったもの」であり、研究開発チームやエンジニアの成果に限定したものではないと説明しました。

Agentic EngineeringがR&Dに導入され、粗利益率が初めて60%を突破

AppierがAIを導入した最も初期かつ直接的な分野の一つが研究開発です。游氏は、同社がR&DプロセスにAgentic Engineeringを導入し、AIエージェントをエンジニアの研究開発アシスタントとして活用。機能開発、モデルテスト、アルゴリズム改善を支援し、従来人手で行っていた開発サイクルを短縮していると述べました。

このプロセスがもたらした効果は、Appierの第二四半期の粗利益率改善の重要な要因の一つとなりました。第二四半期の粗利益率は60.1%に達し、初めて60%の大台を突破。為替レートを固定した場合では61.3%に達しました。コア事業の粗利益は前年比43.5%増加し、全体の粗利益33.5%の増加を上回りました。

游氏は、研究開発でAgentic AIの使用を増やすことで、確かにAIの計算リソースや開発コストは増加するが、モデルの改善スピードと顧客の投資収益率（ROI）の上昇幅の方が大きく、全体的な効果はプラスであると指摘しました。

その背後にあるロジックは、AIが開発サイクルを短縮することで、Appierがモデルの正確性と製品のパフォーマンスをより早く改善できることです。顧客はより良い広告やマーケティングの投資収益率を得ることで、Appierのプラットフォームにさらに多くの予算を投入するようになり、収益、データ規模、粗利益が拡大。その結果、AIモデルの開発にさらに多くのリソースを投入できるようになります。

同社はこの循環を「AI飛輪」と呼んでおり、AIの効率向上がモデル改善を促進し、より高い顧客ROIが予算とデータの優位性を拡大し、最終的にAIのパフォーマンスを強化する仕組みです。

AIはソフトウェア企業の「自社開発か、外部調達か（Build or Buy）」の判断も変え始めている

Agentic AIの影響は、人的効率の向上にとどまらず、AppierのM&A戦略の考え方にも変化をもたらしています。游氏は、過去にはソフトウェア企業が特定の技術や製品能力を欠いていた場合、通常はM&Aによってそれを獲得する必要があったと指摘。しかし、現在はAIの存在により、一部の機能を内部チームがより迅速に開発できるため、「必ずしも他の企業を合併する必要はない」と述べました。

游氏は、Appierは過去「M&Aで売上を増やすのではなく、主に製品を獲得してきた」と強調。今後M&Aを行う場合も、自社の事業と高度に統合でき、製品シナジーを生む対象を優先すると述べました。

Appierは、今後の資本配分は引き続き以下の4つの方向性に注力すると発表しました。垂直領域AIとAgenticエンジニアリングの研究開発、重要市場と企業顧客の拡大、コア事業との統合シナジーを持つ選択的M&A、そしてコアフリーキャッシュフローの改善に伴い、配当や自己株式買い取りを通じて株主還元を段階的に強化することです。

游氏は、AIエージェントの次の段階の価値は単に「従業員を置き換える」ことではなく、一人の従業員がより多くのデジタルエージェントを管理できるようにすることにあると述べました。人間はスーパーバイザーとして機能し、AIに開発や実行の一部を任せることができ、従業員が休んでいる間もタスクを継続させられます。

説明会で彼は、「人は眠るが、AIは眠らない」と表現しました。従業員が単なる実行者からAIエージェントの管理者へと役割を変えることで、ソフトウェア企業の生産単位は従来の「一人の従業員」から、「一人の従業員＋複数のAIエージェント」という形に徐々に変わっていく可能性があると述べました。そして、Appierの第二四半期の一人当たり四半期粗利益が前年比38%増加したという実績は、この生産性の変化を財務的に検証しようとする同社の第一歩であると語りました。