メタの内部AI支出は2026年に数十億ドルに達する見通しで、同社は従業員のトークン使用量に上限を設け、リアルタイムのコスト監視システムを構築せざるを得なくなっている。
メタの内部AI支出は2026年に数十億ドルに達する見通しで、同社は従業員のトークン使用量に上限を設け、リアルタイムのコスト監視システムを構築せざるを得なくなっている。

メタは、社内AIコストが数十億ドルに膨れ上がったことを受け、約6000人の従業員に対してトークン使用量の上限を設ける。この事態は、AI導入とその経済性の間に広がる溝を浮き彫りにしている。
「AIを使うためだけにAIを使うべきではない」と、メタの最高技術責任者アンドリュー・ボズワース氏は4月に入手された社内メモで述べ、さらに「トークン使用量自体が影響の尺度ではない」と付け加えた。
従業員は30日間の単一期間で73.7兆トークンを消費。その背景には「トークンマキシング(tokenmaxxing)」と呼ばれる現象があった。これは、従業員が意図的に複数のAIタスクを同時に実行し、「クロードノミクス(Claudeonomics)」と呼ばれる、トークン消費量で上位250ユーザーをランク付けする社内リーダーボードで順位を上げようとする行動だ。メタはこの急増を受けてリーダーボードをオフラインにした。
AI最大の支出企業の一角であるメタで起きたこのコスト危機—同社はAIインフラの一部として年間設備投資に1450億ドルを割り当てている—は、業界全体に根本的な疑問を投げかける。AIを構築している企業自身が自社のトークン代を支払えないのであれば、OpenAIやAnthropicのようなモデルプロバイダーの利益率にとって何を意味するのか。
トークンマキシング問題
内部コストの爆発的増加の根源は、2025年11月の方針転換に遡る。メタは従業員に対し、「AI主導の成果」を示すことが2026年の核となる業績要件となり、上位成績者にはボーナスが支給されると伝えた。しかし、このインセンティブは逆効果となった。AIを選択的に使用する代わりに、一部の従業員はトークン消費量を追跡する「クロードノミクス」リーダーボードで競い始めた。内部データセットによると、消費量は30日間で60.2兆トークンから73.7兆トークンに急増した後、同社はランキングを撤去した。
メタは現在、「AIゲートウェイ」と呼ばれる中央ダッシュボードを構築し、社内全体のAI使用量と支出をリアルタイムで監視し、異常な消費の急増に対しては自動アラートを発する体制を整えている。同社は今後数週間でこのツールをより広範な従業員に展開し、2027年までに構造化されたトークン予算配分を導入する計画だ。また、メタのエンジニアの主要なコーディングツールとなっているAnthropicのClaudeへの依存を減らすため、従業員を社内コーディングアシスタント「MetaCode」へ誘導している。
業界全体に広がるコスト圧迫
メタだけが直面している問題ではない。アマゾンは先月、従業員がスコアを上げるために不必要な操作を行い、コンピューティングコストを押し上げたことを受け、社内AIリーダーボードを閉鎖した。UberとServiceNowは、2026年の最初の数ヶ月でAnthropicツールの年間予算を使い果たしたとThe Informationが報じている。ServiceNowは現在、コストを追跡・抑制するために、従業員1人あたりの日次使用量を監視している。ベンチャーキャピタル企業もチームにAI使用量の上限を設定しており、日々のトークン代は数千ドルに達している。
この支出の規律は、AI市場全体に波及している。市場全体の100万トークンあたりの平均支払価格を追跡するLLMトークン支出指数は、6月11日までの7営業日連続で下落—1月以来の最長の下落局面となった。同指数は12月以降で2倍以上に上昇した後、5月にピークを迎え、急反転した。
OpenAIは、今週の機密IPO申請を前に、エンタープライズ顧客を獲得するためにトークン価格の引き下げを検討しているとウォール・ストリート・ジャーナルが報じた。最高経営責任者サム・アルトマン氏はAI利用コストを「大きな問題」と呼び、「より少ない支出でより多くの価値を得られるよう支援する」と述べている。値下げは競争力を持つ一方で、OpenAIとAnthropicの両社の利益率を直接圧迫することになる。両社はAIシステムの稼働に必要な計算能力に数十億ドルの損失を出している。
投資家への影響
「より多くのトークンが良い」という成長ストーリーからコスト制約の現実へのシフトは、AIバリューチェーン全体に影響を及ぼす。モルガン・スタンレーは現在のトークン価格の後退を「スピードバンプ」と表現し、シタデルはAI導入の制約条件がモデルの能力からコストと希少性へと移行し、ユーザーはより安価なモデルへの移行を加速させていると論じている。
OpenAIやAnthropicのようなモデルプロバイダーにとって、圧力は二重である。最大の顧客が使用量を制限している一方で、プロバイダー自身は市場シェアを維持するために価格を引き下げる必要性に直面している。AIコンピュート需要の拡大にデータセンター収入が依存するNvidiaのようなハードウェアサプライヤーにとって、トークン消費の伸びが持続的に鈍化すれば、現在のバリュエーションに織り込まれた設備投資の期待に挑戦することになる。メタの株価はフォワードPER約22倍で取引されているが、同社が現在抑制しようとしている内部AI支出の全コストはまだ反映されていない。
本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではありません。