理論の背景
取引コスト経済学は、なぜある活動は市場で取引され、別の活動は企業の内部で行われるのかを考える理論です。市場を使うには、探索、交渉、監視、調整、契約履行のコストがかかります。
経営上のポイントは、ツールや外注費の表面価格だけで判断しないことです。実際には、その仕事を安定して進めるための調整コストまで含めて見る必要があります。
AI導入への読み替え
AIは、業務を買う、社内で作る、AIエージェントに委任するという境界を変えます。企業は、AIプロジェクトを外注することも、社内ワークフローとして作ることも、反復作業をエージェントに任せることもできます。
それぞれの選択には異なる取引コストがあります。外注は技術準備を減らせる一方で、説明、確認、修正のコストが増える場合があります。内製は業務文脈を保ちやすい一方で、必要な人材が限られます。エージェント化は引き継ぎを減らせますが、監視とガバナンスが必要です。
経営判断への示唆
AI導入の外注か内製かという問いは、企業境界の設計問題として見るべきです。業務が固有で、頻繁に変わり、機密データに触れ、暗黙知に依存する場合、外注の見積金額が安く見えても実際の調整コストは高くなりがちです。
一方で、標準化され、切り出しやすく、成果を評価しやすい業務では、外部ツールや運用支援の方が効率的な場合があります。
検証すべきこと
拡大前に、隠れた調整コストを見積もる必要があります。説明は何回必要か、出力確認に誰が関わるか、品質を誰が判断できるか、データを安全に共有できるかを確認します。
有効なAI検証は、モデルがタスクを処理できるかだけを見ません。AIを入れた後、企業の境界をどこに置くべきかを検証します。