大手ハイテク、AIトークン消費を抑制—5億ドルのコスト負担で

アマゾン、メタ、マイクロソフト、ウーバーはこの数週間、社内のAIトークン消費指標を軒並み引き下げた。従業員が数十億ドル相当のコンピューティングリソースを使い込みながら、測定可能なビジネス成果をほとんど生み出せなかったためだ。これは、AI技術が主流になって以降、最大規模のエンタープライズAI支出修正と言える。

「AIを使うためだけにAIを使ってはいけない」。アマゾンの上級副社長（エンジニアリング担当）デイブ・トレッドウェル氏は今週、社員にこう呼びかけた。「AIを使って顧客の問題を解決し、ビジネスの課題を解決し、革新を起こすために使ってほしい」。

米ビジネス・インサイダーによると、アマゾンは5月29日、自社の開発者プラットフォーム「Kiro」でAIトークン使用量を追跡する社内リーダーボード「KiroRank」を停止した。このダッシュボードは、従業員がAIエージェントに意味のないタスクを実行させてトークンを消費しランキングを上げる「トークンマキシング（Tokenmaxxing）」と呼ばれる行動を助長していた。アマゾンの広報担当者は、このツールが「非推奨（deprecated）」となったことを認め、「使用のためにAIの使用を促進する意図は決してなかった」と述べた。

この後退はアマゾンだけに限らない。メタも同じ週に、自社のAI使用リーダーボード「Claudenomics」を廃止した。フォーチュン誌によると、このダッシュボードは8万5000人の従業員におけるトークン消費を追跡し、上位250ユーザーをリストアップしていた。ウーバーの最高執行責任者アンドリュー・マクドナルド氏は最近、AI支出の増加と製品提供の成功との間に明確な関係性は見いだせなかったと述べた。同社のエンジニアは、年間予算としていたClaude Codeの利用枠を4月に使い切っていた。マイクロソフトも今月初め、エクスペリエンス・アンド・デバイス部門のClaude Codeライセンスを打ち切り、エンジニアを自社のGitHub Copilot CLIに振り向けている。

生産性指標としてのトークンがもたらした代償

トークンは、大規模言語モデルがテキストを処理し応答を生成する際に使用する単位だ。トークンベースの料金体系では、コストは成果ではなく使用量に応じて拡大する。企業が結果を測定せずに消費を促進した結果、数字の水増しが個人にとって合理的でありながら、予算には破壊的なシステムが生まれた。

アクシオスによると、ある企業（名称非公開）はアンソロピックのClaudeに利用制限を設定しなかったため、1カ月で5億ドルを誤って支出した。この1社で、アンソロピックの推定年間売上高47億ドルの約8分の1を占めたことになる。この企業は公には特定されていないが、ソーシャルメディアでは、2026年に約2000億ドルを主にAIとデータセンターに資本支出するとされるアマゾンではないかとの憶測が飛んでいる。

フォーチュン誌によると、アマゾンは従業員の80%以上が毎週AIツールを使用する目標を掲げていた。同社は現在、生のトークン消費数に代えて「正規化デプロイ数（normalized deployments）」という指標を導入。これは、消費されたトークン数ではなく、AIの支援を受けて実際にリリースに至ったコードを測定するものだ。

デュオリンゴのCEOルイス・フォン・アーン氏は最近、社内で同様の摩擦があったことを認めた。「私たちは実際の成果に対して説明責任を負っていない」。同社がAI使用を従業員の業績評価に結びつける計画を撤回した後、4月のポッドキャストでこう語っている。

この動きがAIインフラ投資に与える意味

この引き締めは、AI投資からの撤退を意味するものではない。アマゾンの2000億ドルの設備投資計画はそのまま維持されている。グーグルはI/Oカンファレンスで、Geminiの月間使用量が2025年5月の480兆トークンから2026年5月には3.2京トークンに急増したと発表。これは主に、基本的なチャットボットのクエリよりもはるかに多くのコンピューティングを消費するエージェンティックAIやコーディングツールによるものだ。

しかし、消費ベースから成果ベースの指標への移行は、エンタープライズAIの価値の測り方における重要な変化を示している。トークン単位でAIツールを販売する企業、特にアンソロピックや、程度は低いもののOpenAIは、顧客が予算を引き締める中、投資対効果（ROI）を示すよう圧力が強まっている。マイクロソフトのGitHub Copilotのような社内ツールプロバイダーは、企業が統合プラットフォームへ支出を振り向けるにつれて恩恵を受ける立場にある。

中国のAIラボであるDeepSeekはV4技術報告書で、自社のモデルが社内テストでClaude Sonnet 4.5を上回りながら、コストは低いと指摘。エンタープライズAI競争の次なる局面は、単なる消費量ではなく効率性によって定義されるという警鐘だ。

投資家にとってのメッセージは微妙だ。AIのトレーニングと推論の圧倒的多数を担うGPUを供給するエヌビディアは、トークン消耗競争の最大の受益者だった。もしエンタープライズ顧客がタスクあたりのトークン数を増やすことではなく減らす方向に最適化し始めれば、AIコンピューティングの需要成長曲線はフラット化する可能性がある。エヌビディアの株価はフォワードベースで約35倍の利益率で取引されており、データセンター収益の継続的な指数関数的成長を織り込んでいる。

「企業はまだ手探りの段階だ」。Prime Capital Financialの最高投資責任者ウィル・マクガウ氏はウォール・ストリート・ジャーナルにこう語った。「より多くのAIを使う」から「機能するAIを使う」への修正は、まだ始まったばかりなのだ。

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ない。