論文の概要: The AI Transformation Gap Index (AITG): An Empirical Framework for Measuring AI Transformation Opportunity, Disruption Risk, and Value Creation at the Industry and Firm Level

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13278v1
• Date: Fri, 27 Feb 2026 10:54:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.258606
• Title: The AI Transformation Gap Index (AITG): An Empirical Framework for Measuring AI Transformation Opportunity, Disruption Risk, and Value Creation at the Industry and Firm Level
• Title（参考訳）: AI変換ギャップ指数(AI Transformation Gap Index, AITG):AI転換機会、破壊リスク、価値創造を業界と企業レベルで測定するための実証的フレームワーク
• Authors: Dean Barr,
• Abstract要約: 本稿では,AIトランスフォーメーションギャップ指数(AI Transformation Gap Index, AITG)について紹介する。 私はこのフレームワークを22の業種で調整し、公開申請書を使って14の公企業に適用します。 最大のAIトランスフォーメーションギャップは、実装の摩擦、CESのボトルネック、タイミングラグが広いギャップの理論上の優位性を損なうため、価値密度を最大化しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the scale of capital being deployed toward AI initiatives, no empirical framework currently exists for benchmarking where a firm stands relative to competitors in AI readiness and deployment, or for translating that position into auditable financial outcomes. In practice, private equity deal teams, management consultants, and corporate strategists have relied on qualitative judgment and ad-hoc maturity labels; tools that are neither comparable across industries nor grounded in observable economic data. This paper introduces the AI Transformation Gap Index (AITG), a composite empirical framework that measures the distance between a firm's current AI deployment and a time varying, industry constrained capability frontier, then maps that distance to dollar denominated value creation, execution feasibility under uncertainty, and competitive disruption risk. Five linked modules address this gap: cross industry normalization (IASS), a dynamic capability ceiling that evolves with frontier capabilities (AFC), trajectory based firm scoring with integrated execution risk (IFS), a CES bottleneck value decomposition mapping gap scores to enterprise value (VCB), and a competitive hazard measure for inaction (ADRI). I calibrate the framework for 22 industry verticals and apply it to 14 public companies using public filings. A retrospective construct validity exercise correlating AITG scores with observed EBITDA margin expansion yields Spearman rho_s = 0.818 (n = 10), directionally consistent with predictions though insufficient for causal identification. A counterintuitive result emerges: the largest AI transformation gaps do not produce the highest value density, because implementation friction, CES bottlenecks, and timing lags erode the theoretical upside of wide gaps.
• Abstract（参考訳）: AIイニシアチブへの資金投入の規模にもかかわらず、AIの準備とデプロイメントの競争相手と相対的な立場にある企業や、監査可能な財務成果にそのポジションを変換するためのベンチマークのための実証的なフレームワークは現在存在しない。 実際には、プライベートエクイティ取引チーム、経営コンサルタント、企業ストラテジストは、質的な判断とアドホックな成熟度ラベルに依存している。 本稿では,AIトランスフォーメーションギャップ指数(AI Transformation Gap Index, AITG)について紹介する。これは,企業の現在のAIデプロイメントと,時間とともに変化する業界制約のある機能フロンティア間の距離を測定し,その距離をドルによるデノミネーション値の生成,不確実性の下での実行可能性,競争的破壊リスクをマップする,複合的な実証的フレームワークである。 クロス業界正規化(IASS)、フロンティア機能(AFC)で進化する動的機能天井、統合実行リスク(IFS)で得点する軌道ベースの企業、CESのボトルネック値分解のギャップスコアを企業価値(VCB)にマッピングするスコア、不作用のための競争的ハザード対策(ADRI)である。 私はこのフレームワークを22の業種で調整し、公開申請書を使って14の公企業に適用します。 AITGスコアと観察されたEBITDAマージン拡大に関連する振り返り構成妥当性のエクササイズはSpearman rho_s = 0.818 (n = 10) となるが、因果同定には不十分である。 最大のAIトランスフォーメーションギャップは、実装の摩擦、CESのボトルネック、タイミングラグが広いギャップの理論上の優位性を損なうため、価値密度を最大化しない。

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