プロダクト開発AIガバナンスROI測定の実装フレームワーク ── Shadow AI 49.6%・測定可能29%のギャップを埋めるSEE-MEASURE-DECIDE-ACTモデルと企業導入設計AI導入率88%に対しROI測定可能企業はわずか29%。Shadow AI発生率49.6%が示すガバナンス空白を、Larridin SEE-MEASURE-DECIDE-ACTフレームワークで埋める実装設計を経済の視点から解剖する。2026.04.1120分伊東雄歩
AI・MLAIエージェントROI測定29%の構造的ギャップ ── 2026年「実行フェーズ」移行で露呈する投資対効果の不可視性と測定フレームワーク実装の緊急性IBM調査でROIを確実に測定できる幹部は29%。導入拡大と測定未整備の矛盾を、抽象的便益・間接効果・短期実現困難性の3軸で分解し、2026年の実装可能な評価設計を提示する。2026.03.29伊東雄歩
プロダクト開発エンタープライズAI ROI実証元年2026 ── Dell 2.6倍実測・80%実装35%収益の構造的ギャップを埋める測定フレームワークと18-36ヶ月最適化サイクルの経済学2026年、AI導入企業の80%以上がEBITレベルのROIを証明できない「AI ROI死の谷」が深刻化している。一方でDell AI Factoryは初年度2.6倍ROIを実証。この格差を生む構造的要因を、三層ROI測定フレームワークと18-36ヶ月最適化サイクルの経済モデルで定量分析する。2026.03.2415分伊東雄歩
ロボティクスTesla Optimus量産元年の現実 ── 1,000台実配備・Gen 3生産開始・2026年5万台目標が示すヒューマノイド産業化の経済性と技術的限界Tesla Optimusの量産計画を、公開情報で確認できる事実と未検証の目標値に分解し、価格帯$20k-30k仮説で産業配備の採算線と技術成熟度ギャップを定量整理する。2026.03.076分伊東雄歩
プロダクト開発エンタープライズAI投資78%実装・20%収益化の構造的ギャップ ── 2026年、37億ドル投資と「スキル不足46%」が示すAI戦略の致命的欠陥2026年のエンタープライズAI導入率78%・生成AI投資370億ドルの裏で、収益成長実現はわずか20%。Deloitte・Gartner調査が明かす「生産性66%・収益化20%」の非対称性と、最大障壁「AIスキル不足46%」の構造を経済学的に分析し、AI CoE・ガバナンス成熟度・人材戦略の3軸フレームワークによる実装設計を提示する。2026.02.2410分伊東雄歩
AI・MLエンタープライズAI投資の80%実装・35%ROI問題 ── 2026年、技術ではなくガバナンス・測定設計の失敗が引き起こす収益性ギャップDeloitte調査の実装86%・有意ROI39%・ROI測定可能26%を起点に、2026年のAI収益性ギャップをガバナンスと測定設計の失敗として3層分解し、NIST AI RMF準拠の90日ガバナンス最小構成と三層ROI指標で埋める実務設計を提示する。2026.02.2123分伊東雄歩
AI・MLAI ROI測定の2026年転換点 ── 「95%失敗率」と「Vibe-Based予算」を終わらせるGartner ROE/ROF フレームワークの実装設計2025年に顕在化した「生成AI実装は進むが企業損益に乗らない」という構造問題を、GartnerのROE/ROF/ROI三層で再設計する。6か月以内ペイバック圧力に耐えるKPI体系、測定設計、意思決定ゲートを実装レベルで提示する。2026.02.216分伊東雄歩
