AIは、従業員が嫌う仕事を自動化しますが、収益を生む仕事ではありません。
数日前、ガジェットパークは、AIに大規模な投資を行っているマイクロソフトが、内部で大多数の従業員のClaude Codeライセンスを静かに停止したと報じた。
これは非常に不思議なことである。なぜなら、今回のAI実装の波において、企業ユーザー向けの最大のマーケティングポイントは「効率化」だからである。効率化できるのであれば、なぜマイクロソフトは従業員がClaude Codeを使用することを停止したのか？
マイクロソフトだけがこのようなことをしているわけではなく、「トークン使用量の削減」を行い、従業員の過剰なVibeコーディングを推奨しないことが、シリコンバレーの大手企業の新たなトレンドとなっている。
Uberは4ヶ月で1年分のAIトークン予算を使い果たした。Salesforceは毎年Anthropicに約3億ドルの支票を出している。あるAIコンサルタントは、自身のクライアントの1つが単月で5億ドルものAI支出をしていると明かした。Metaは、従業員のAI利用を促すために設けられていた「トークンマクシングランキング」を静かに廃止した。
現在、企業たちは数年前には考えもしなかったことを実行しています：
従業員のAI利用を制限し、監視する。
なぜ大手企業が次々と移行しているのか？
「Tokenmaxxing」、時代の縮図
今日のコスト危機を理解するには、「tokenmaxxing」が何であるかを理解する必要があります。
この言葉は2025年頃から広まり始めたとされ、文字通り「トークンの使用量を最大化する」ことを意味する。その背後には、企業が高額なAIツールを購入した以上、従業員はできるだけ多く使用すべきという管理ロジックがある。使用量が多いほど「デジタルトランスフォーメーション」が進んでいると見なされ、逆に使用量が少ない場合はリソースの浪費とみなされる。そのため、多くの企業が使用枠やランキング、さらには業績評価を導入し、従業員にAIの利用を促している。
結果は？
従業員が会社のエンタープライズ級AIモデルを使って天気を調べたり、誕生日の祝いのメッセージを書いたり、今日の食事に何を食べるか質問したりしています。
2444社を対象とした調査によると、企業がAIトークンに1ドルを支出する際、0.44ドルはAIが生成したバグの修正に、0.27ドルはAIが生成したコードの書き直しに、0.11ドルはレビューとマージの遅延に消費されている。
つまり、1元のAI調達コストの背後には、約80%の隠れた損耗が隠れています。
投資家のシュルティ・ガンディは、非常に的確な比喩を用いました。「トークンマクシング企業とは、すべてのライトを点けたまま生産性を測る会社のようなもの——支出を増やしても、生産量が増えるわけではありません。」
さらに皮肉なことに、これらの企業の多くは、従業員がAIを何に使っているのかをまったく把握しておらず、そのタスクの完了がAIによってどのような変化をもたらしたのかも知らない。
この「資金を消費する競争」は2024年から2025年まで続き、ついに今年集中して爆発した。JPMorganは、タイトルが不快なほど直截な報告書を発表した——『AIトークンのコストがインターネットの利益を食い尽くしている』。
Shopify、Spotify、ServiceNow、Roku はすべて決算電話会議で、AI が運用支出の主な圧力源であると指摘した。業界全体の雰囲気は、「AI を使うのはどれほど凄いのか」から、「この出費は本当に価値があるのか」へと移りつつある。
CEOがROIを疑問視し始めた
CFOのわずか14％が、AI投資に明確で測定可能なリターンを見出せていると回答しました。
Uberの最高運営責任者であるアンドリュー・マクドナルドは、ポッドキャストで非常に率直な発言をした——従業員の個人的な生産性の向上を、会社全体のビジネスへの影響と結びつけるのは難しいと感じている。「AIがユーザーにどれだけ価値のある機能を提供したかが明確でなければ、トークンコストを正当化するのはさらに難しくなる。」
この文は、企業のAIの課題の核心を指し示している：個人の効率向上は、企業の収益増加を意味しない。
従業員がAIを使って週次報告を書くのが3倍速くなったが、会社の収益は変化していない。エンジニアがAIでコードを生成する速度は2倍になったが、コードの「流出率」、つまり废弃または書き直される割合は800%上昇した。
マイクロソフト元最高AI責任者であるソフィア・ベラステグイは、多くの管理者を不快にさせる発言をした。「多くの人が、会社にとって最も価値のあるタスクではなく、自分が嫌いなタスクを自動化することを前提としている。」
要言すれば、企業は従業員が嫌う仕事ではなく、収益を生む仕事の自動化を行う。
これは技術的な問題ではなく、優先順位の問題です。そのため、約30％の生成AIプロジェクトがプロトタイプ段階で中止されるのです——コストが明確でなく、価値も明確でないため、上司は当然ながら継続的な資金提供を止めます。
セールスフォースのCEO、マーク・ベンイオフの対応は非常に象徴的である。毎年3億ドルのAnthropicの請求額に直面し、彼が期待するのは「インテリジェントなルーター」——どのクエリには最上位モデルが必要で、どのクエリには安価な小規模モデルで十分かを判断できるものである。
このアイデア自体は特に新しいものではない——クラウドコンピューティングの時代から、「必要な分だけ支払う」「リソースの最適化」は標準的な運用だった。しかし、AIのこの波はあまりにも急激に訪れ、人々はまず購入してから考え始め、今になってようやく補習をしている。
理性の回帰か、それとも冬の前奏か？
マイクロソフトは最近、Claude Codeの大部分の企業ライセンスを削除し、公式にはコスト要因を理由としています。この出来事は業界で大きな議論を呼びました——というのも、マイクロソフト自身がOpenAIの最大投資家である一方で、競合製品のサブスクリプションを削減しているため、その背後にどれほどコストの考慮が含まれ、どれほど戦略的計画が絡んでいるのか、はっきりとは言えません。
しかしいずれにせよ、それは企業が足で投票し始めたというシグナルを示している。
ハーネスとCloudZeroは、ほぼ同じ日である5月28日に、それぞれAIコスト管理ツールをリリースしました。ハーネスはAI支出とROIのリアルタイム監視を強みとし、CloudZeroは「AI財務制御プラットフォーム」を導入して、企業がAIへの1ドルの支出を具体的なビジネス成果と結びつけるのを支援します。
これらの製品が登場したという事実自体が、市場に需要があり、その需要が切実であることを示している。
HubSpotは今年4月より、AIエージェントの価格モデルを変更し、トークン単位の課金から「解決した会話数」または「生成されたリード数」に基づく課金に移行しました。これは、販売側の利益と購入側の実際の成果を一致させるという方向性の転換です。ServiceNowも同様の調整を進めています。AIベンダーたちは、用量ではなく成果を販売しない限り、企業顧客がいずれ一斉に反発することに気づき始めています。
この調整は、AIの産業化に不可避な苦痛なのか、それともより大きな危機の幕開けなのか？
私は前者であると考えている。ただし、一つ気になる細部がある：2026年までの世界のAIソフトウェア支出は2兆5900億ドルに達すると予測されており、前年比47%の成長を見込む一方で、94%のエンジニアリング責任者が重要なROI指標が依然として欠如していると述べている。支出は増える一方で、どこにどれだけ使われているのか、その投資が価値あるものなのかを誰も把握できていない——この矛盾を解決しない限り、次の「tokenmaxxing」の瞬間は時間の問題である。
フォーチュン誌の分析は明確に述べている：「tokenmaxxingは簡単だが、ワークフローを再設計するのは難しい。」現在、多くの企業が行っているのは、既存のプロセスを最適化することであり、ビジネスモデルを再発明することではない。これがAIの真の価値であり、ほとんどの企業がまだ到達していない場所である。
理性に戻ることは良いことだ。しかし、理性に戻った後、企業はさらに難しい問いに答えなければならない：AIは私たちのビジネスにとって、単なるハンマーなのか、それとも新しい思考フレームワークなのか？
AIを使って古い仕事をより速くこなすだけでは、やがて請求書があなたをこの問題に戻りさせることになる。
本文は微信公众号「ゲークパーク」（ID：geekpark）より、著者：桦林舞王、編集：靖宇