AI利用増でも支出鈍化、投資効果の見極め急務

企業のAI利用が増える一方、関連支出の伸びは鈍っています。Rampのデータでは、AIのトークン消費量が伸びても、8月と9月の支出増は合計1.5％にとどまり、7月の前月比42％から大きく減速しました。AI関連予算が膨らみ続けるという見方に、価格競争と利用企業の節約が疑問を投げかけています。

OpenAIやAnthropicの価格引き下げ、企業向け割引、低価格モデルやオープンモデルの選択肢が、利用単価を押し下げています。企業側も高価なモデルの利用を制限し、タスクに応じて軽量モデルへ振り分けるなど、費用管理を進めています。利用量の増加が、そのままモデル企業の売上増につながらない構図です。

一方、IBM Apptioが示す調査では、AI施策のうち期待した事業価値を実現しているのは37％です。AI投資の評価では、クラウド料金やライセンス料だけでなく、モデル利用、データ管理、ガバナンス、セキュリティ、運用、人件費まで含めた総保有コストを把握する必要があります。

経営側には、個別プロジェクトの予算順守だけでなく、投資ポートフォリオ全体が成果を生んでいるかを問う視点が求められます。費用当たりの成果を比較し、継続、停止、最適化、拡大を判断する仕組みが重要です。AI利用が安く広がることは顧客には利点ですが、モデル企業の収益成長や投資家の期待には重荷となる可能性があります。