AI支出の清算：「トークンを増やせばいい」が通じなくなるとき

ハネムーン期間の終わり

過去2年間、テック業界はシンプルな信念のもとで動いていた——AIへの支出を増やせば、それだけ多くの成果が得られる。トークンを注ぎ込めば、生産性が生まれる。その計算は明白に思えた——通用しなくなるまでは。

2026年5月、Uberの最高執行責任者（COO）であるアンドリュー・マクドナルド氏は、雑音を切り裂くような発言をした。同社のAI支出を正当化するのがどんどん難しくなっているというのだ。ツールが壊れているわけではない。しかし、投じたお金と生み出された価値の間に一本の直線を引ける人が誰もいないのだ。^[1]

Uberの「頭が爆発しそうな瞬間」

話は数週間前に始まる。Uberの最高技術責任者（CTO）であるプラビーン・ネッパリ・ナガ氏が、The Informationに対し、Uberはすでに2026年のClaude Code予算をわずか4カ月で使い果たしたと語り、それが話題になった。3月までに、Uberの約5,000人のエンジニア組織全体でClaude Codeの利用率は32%から84%へ跳び上がった。個々のエンジニアはトークン代だけで月500～2,000ドルを消費していた。Uberでコミットされるコードの約70%は今、AIによって生成されている。^[3]

マクドナルド氏はこれを「頭が爆発しそうな瞬間」と表現した——トークン消費、人員配置とのトレードオフ、そしてそれが実際に成果につながっているのかどうかについて、社内で緊急の議論が巻き起こったという。

「そのつながりはまだ見えていません。暗黙的にはもっと多くのものが出荷されているのかもしれませんが、それらの統計のひとつと『よし、今、実際に消費者向けの便利な機能が25%増えている』という結果を結びつけるのは非常に難しいのです」

——アンドリュー・マクドナルド、Uber COO ^[1]

Uberの最高経営責任者（CEO）であるダラ・コスロシャヒ氏は、AI投資コストの急増を相殺するため、すでに5月上旬に採用の減速を発表し、そのプレッシャーを示唆していた。^[1]

Microsoftが静かに撤退

Uberだけではない。この局面を最も物語る出来事のひとつとして、世界最大のソフトウェア企業であり、OpenAIの大口投資家でもあるMicrosoftが、自社のExperiences and Devices事業部（Windows、Microsoft 365、Teams、Surfaceを担う部門）内で、社内のClaude Codeライセンスの大半を静かに解約し始めた。

対象となったエンジニアたちには、Microsoftの会計年度末である6月30日までにGitHub Copilot CLIへ移行するよう指示があった。公式な理由はツールチェーンの統一だが、The Next Webが率直に指摘した非公式の理由は費用だった。^[3]

経済性は過酷だ。トークン単位の価格モデルは、財務チームがモデル化に慣れている座席単位のソフトウェアライセンスとはまるで異なる振る舞いをする。エージェント型のコーディングセッションは何時間も続き、並列スレッドを生み出し、膨大な量のコンテキストを生成する。コストはモデルがどれだけ考えるかに応じてスケールする——そして現代のAIエージェントは非常によく考える。この場で最も交渉力を持つ企業が、自社のエンジニアが好んで使う製品のベンダーから離れていく——その意味するところは明白だ。^[3]

業界全体で進む価格の再設定

これはUberやMicrosoftだけの問題ではない。業界全体に広がる構造的な状況なのだ：

• Duolingoは、AI利用を従業員のパフォーマンス評価に含める決定を撤回した。スタッフから、成果ではなくAIを使うこと自体のために使わされているのではないかという疑問が上がったためだ。CEOのルイス・フォン・アン氏は、それが活動に対する説明責任であり、結果に対するものではなかったと認めた。^[1]
• Targetは、AIエージェントの利用量に基づく課金モデルへの不安を表明し、契約前にコストを慎重に検討している。^[2]
• Starbucksは、AI在庫管理の実験を、そのシステムが単純に信頼できないと結論づけて打ち切った。^[2]
• NvidiaのバイスプレジデントであるBryan Catanzaro氏はAxiosに対し、自身のチームにとって、コンピュート費用が今やそれを使う従業員の人件費を上回っていると語った——チップを販売している企業からの驚くべき告白だ。^[3]

一方、Gartnerは生成AIをまさに幻滅期に位置づけ、概念実証（PoC）が調達を通過できないまま、2026年に計画されたAI予算の25%が2027年にずれ込むと予測している。別のGartnerの調査では、AI基盤プロジェクトのうち完全にビジネスケースを達成しているのはわずか28%だったという。^[3]

「トークンマキシング」の罠

ビッグテックは「トークンマキシング」という言葉を生み出した——できる限り積極的にAIを使うという哲学で、従業員をAI利用量で評価し、トークン消費をイノベーションの代理指標として扱う。しばらくの間、それは競争優位のように感じられた。^[4]

しかし、ひび割れが露呈している。問題はAIツールが機能しないことではない。多くのツールは驚くほどうまく機能している——エンジニアが絶えず使い続けるほどうまく機能しており、その絶え間ない利用こそが財務モデルを破壊しているのだ。金融業界で広く共有されている2024年のMIT分析によれば、現在の価格設定では、AI自動化が人的労働より安く済むのは、人々が置き換わると想定していた仕事のうちおよそ4分の1にとどまるという。^[3]

より根深い問題は、エージェント型AIの各新世代が、設計上作業単位あたりのトークン消費を増やしていることだ——より長く推論し、より入念に計画し、より多くの並列プロセスを実行するからだ。トークン単価は確かに下落している——およそ18カ月ごとに10分の1になっている。しかし、タスクあたりのトークン消費はそれよりも速く増えている。計算式は改善していないのだ。^[3]

今後何を意味するのか

AI支出の清算は、AIが失敗している兆候ではない。それは業界が成熟しつつある兆候であり、AI投資の「信じてやってみよう」的な楽な段階が終わりつつあることを意味している。次の段階では、より厳密なもの——支出が成果を生んでいるという実際の証明が求められるようになる。

この価格再設定を乗り越える企業は、最も激しくトークンマキシングした企業ではない。むしろ、先に難しい問いを立てる企業だろう。「AIを使っているか？」ではなく、「そのAIは実際に機能しているか？」と。

そちらの問いのほうがはるかに健全だ。そして正直なところ、誰かがそう問い始めるのは、もう時間の問題だった。

出典

• [1] Business Insider — Uber COO Andrew Macdonald on AI token spending
• [2] Reddit / r/ArtificialIntelligence — Uber COO not seeing proportional productivity gains
• [3] The Next Web — Microsoft's quiet Claude Code retreat and the real cost of enterprise AI
• [4] Times of India — Uber COO says AI 'tokenmaxxing' is becoming harder to justify