組織全体で人工知能の導入を何年にもわたって推進してきた最高情報責任者（CIO）やその他のC-suiteのテクノロジー指導者たちは、費用が上昇し、リターンが不確実な中、いまや抑制を強化している。この後退は、ハッカソン、幅広いツールアクセス、実験を特徴とする導入フェーズから、初期の獲得競争の後に企業がクラウドコンピューティングにコストガバナンスを適用したのと同様の、より規律ある運用フェーズへの注目すべき転換を示している。

テクノロジー企業Samsaraでは、最高情報責任者のStephen Franchettiが同社の4,100人の従業員向けに幅広いAIツールスイートを熱心に導入してきた。彼はAnthropicのClaude、GoogleのGemini、OpenAIのChatGPT、AIコーディングエージェントのCursorを承認しており、AI費用を日々追跡できる内部システムも構築している。このような詳細な監視の必要性は、企業ソフトウェアではまだ比較的新しい使用量ベースのトークン駆動型価格設定が、多くの企業が予算編成に慣れているシートベースのサブスクリプションモデルと根本的に異なることを浮き彫りにしている。ただし最近、Samsaraは一部の非技術系従業員に対して使用上限を設けた一方、集中的なコーディングやデータ分析にAIを頼る研究開発などの部門には、より大きな実験の余地を残している。

「適切な上限を決めるには時間がかかりました。全員に十分に対応できるようにしたかったのです」とFranchettiは述べる。「しかし、これにより人々は自分たちがある程度コントロールできる立場になり、どのモデルを使用するかを選択できるようになります。」

この変化はアメリカ企業全体のより広範なトレンドを反映している。今年の世界のAI支出は前年比44%増の2.5兆ドルに達すると予測されている。トレーニングコース、ハッカソン、コーディングツールやエージェント、チャットアシスタントへの幅広い従業員アクセスを通じてAI導入を促進してきたテクノロジー指導者の一部は、現在、これらのツールの使用頻度に制限を設けている。また、日常的な業務タスクの多くを処理できる、より小さく安価なAIモデルの使用に向けて従業員を再訓練している。

複数の企業が、2026年のAI予算がすでに当初の見通しを超過し、対応するビジネス価値を生み出していないと報告している。AIハイパースケーラーもこれに注目しており、より安価なモデルや価格引き下げで対応している。OpenAI、Anthropic、Googleなどの主要モデルプロバイダー間の競争環境は、企業の顧客が能力だけでなくコスト効率が長期契約を獲得するプラットフォームを決定すると示唆する中、激化している。

「2026年は、誰もがAIが実際には本当に難しいと気づく年です」と、調査会社Gartnerの定量モデリング・経済予測エキスパートであるWill Sommerは述べる。「タダの昼食ではありません。正しく機能させるには多くの思考と努力が必要です。」Sommerは、企業が出力が本質的に役に立たず、生産性の向上にもつながらないAIツールに、従業員一人当たり数千ドルを簡単に使ってしまう可能性があると警告する。

6月、Gartnerはトークン消費の増加と消費ベースの価格モデルへの移行により、2028年までにAIコーディング費用が平均的な開発者の給与を上回ると警告する弱気な報告書を発表した。この予測は、エンタープライズAI導入の核心にある緊張関係を浮き彫りにしている。開発者のワークフローに最も緊密に統合されたツール（コードを読み、書き、デバッグするコーディングエージェント）は、最もトークン集中型のアプリケーションでもあり、コスト超過の主要な要因となっている。

電子署名ソフトウェア企業のDocusignで最高技術責任者を務めるSagnik Nandyは、組織がコストの課題を真剣に受け止めていると述べる。「私たちはこれを非常に真剣に受け止めており、内部のユースケースでも、またその学びを外部にも広げています」と彼は述べる。社内では、NandyはすべてのエンジニアがAIツールを採用しており、開発するコードの75%がAIによって開始されていると指摘する。

しかし、NandyはAIコードエージェントがタスクを実行する前に、コンテキストとしてDocusignのコードベース全体にアクセスするように設計されていることにすぐに気づいた。「すべてを読み取ろうとするため、トークンが大量に消費されます」と彼は述べる。Nandyはコーディングエージェントのデフォルト設定を、開発者が作業中の特定のタスクに関連するコンテキストのみを取得するように再構成し、トークン使用量をほぼ50%削減した。この最適化は、エンジニアリングチームがモデル選択だけでなく、プロンプト設計とコンテキスト管理がAI導入のユニットエコノミクスに劇的な影響を与えることを学んでいることを示している。

KFCやTaco Bellを運営するYum Brandsの最高デジタル・テクノロジー責任者であるJim Dauschは、AIトークン使用量はまだ「重要な数字ではないが、その推移は注視していた」と述べる。今年初め、彼はレストラン企業内でAIトークン使用量と費用の両方が上昇していることに気づいた。

Dauschは、AIツールに割り当てられるタスクの大部分（最大95%程度）は、より基本的で低コストなモデルで処理できると主張する。Yumはその後、AIモデル選択に関する追加のトレーニングを推進し、ビジネスリーダーに対して、部門の人員予算と同じ厳格さでデジタル支出を管理するよう助言している。「私たちは、コストがどこにあり、どう管理されているかを民主化し、単なるITの経費項目にならないようにしようとしています」とDauschは述べる。

医療大手のCigna Groupは、複数のAIハイパースケーラーベンダーと提携し、高度な推論能力を必要としないタスクについて、従業員が小規模言語モデルや以前のより安価なバージョンを使用できるようにしている。「コストを本当に膨らませるのは、ガードレールなしで最も高価なモデルを使用することです」と、Cignaの最高データ・デジタル・AI責任者であるKatya Andresenは述べる。Cignaは社内用に70以上の異なるAIモデルを承認している。Andresenは、コンピューティングとAIトークンの使用量は増加していると認めるが、このマルチモーダルアプロースのおかげで総支出は同じペースで上昇していない。この戦略は、AIツールを階層化されたポートフォリオとして捉える成熟した視点を反映している。つまり、常に最も強力なオプションを選ぶのではなく、各タスクの複雑さにモデルの能力とコストを一致させている。

不動産仲介業者Compassの最高技術責任者であるShay Artziは、AI投資を3つのグループ（エンジニア、不動産プロフェッショナルのタスクを自動化する同社のAIアシスタントツール、より広範な企業従業員）に絞ってきたと述べる。エンジニアが最初にAIを広範に使用し始めたが、Artziは当初からトークン支出について慎重であり、すべてのコードをAI支援で書くことを義務付けることはなかったと述べる。

Compassは複数のAIコーディングツールを試験導入した後、特定の財務上の制約を設けた上で、業界の2つのリーダーであるAnthropicおよびGoogleとの提携に落ち着いた。「また、各エンジニアに予算を設けており、自分たちがどのように使っているかを意識できます」とArtziは述べる。

By John Kell. This story was originally featured on Fortune.com.