情シスのAIコスト管理、Uberは4カ月で予算消化 鍵は「可視化」

アカマイ・テクノロジーズは11月4日、AI活用の広がりとともに深刻化している「トークンコストの急増問題」をテーマにした報道機関向け説明会を開催しました。

登壇したSenior Technical Solutions Architectの森祐孝氏は、米国企業の実例として4件を紹介しています。Uberは4カ月で年間のAI予算を使い切ったといいます。Microsoftでは、ある社員が1カ月で2万8000ドルを消費した例があったと説明しました。AT&Tは1日に450億トークンを消費したとのことです。アクセンチュアでは、本来の想定利用者だった開発者以外の社員が、PDF変換などの事務作業でAIを使う量が急増したと紹介されました。

各社はその後、対策を講じています。Uberはツールごとに1人当たり月1500ドルの上限を設け、社内ダッシュボードで使用量を追跡する仕組みを導入しました。Microsoftは2026年7月までに全部門でトークン予算の上限を設定し、デフォルトモデルをより安価なものに切り替えています。AT&Tはキャッシュ対応ルーティングと通信特化の小規模モデルを併用し、AIコストを最大90％削減したと説明しています。アクセンチュアは2026年10月から、1人当たり月29ドルの上限を設定しました。

森氏は、日本でも同様の問題が起きていると指摘し、こうした課題に対応するための製品として「Akamai AI＆API Manager（AAM）」を紹介しました。AAMは、AIエージェントや人間のユーザーとLLM・API・MCPサーバーとの通信を一つの基盤で中継し、誰がどれだけ利用したかを記録・可視化する仕組みだといいます。

トークンとは、AIモデルが文章を処理する際の処理単位の数を指し、多くのAIサービスはこのトークン数に応じて課金される従量課金制を採用しています。森氏によると、日本語は英語に比べてトークン数が増えやすい性質があり、さらに定額プランが減って従量課金が主流になっているため、コスト管理の難しさが増しているといいます。

モデルの単価自体は、過去3年で約1000分の1、直近12カ月でも約80％下落しました。一方で利用量は12カ月で10倍に増加しているため、単価が下がるほど使用される量が増え、総コストはむしろ膨らみ続ける構造になっていると森氏は説明しています。

さらに、人間が1回の指示を出すだけで、AIエージェントがLLMやAPI、MCPサーバーなどに連鎖的にアクセスする仕組みが広がっており、これがトークン消費をさらに押し上げています。誰が使ったか、どのツールにつないだか、何を送ったかが分からない「可視性の欠如」が、コストを制御できない根本的な原因になっていると同氏は指摘しました。