生成AIは、ソフトウェアの最も揺るぎない経済的前提、「製品を一度構築すれば、追加の顧客に提供するコストはほぼゼロ」という考えを崩しつつあります。

従来のソフトウェアは多大な先行投資を必要とすることが多かったものの、完成した製品は非常に低い限界費用で配布できました。生成AIは仕組みが異なります。すべてのプロンプト、すべての生成された回答、すべてのエージェントタスクは、その都度生成され、支払われる必要があります。

今年初め、Stripeの共同創業者であるパトリック・コリソン氏は、AIの時代において「ソフトウェアはピザのようなものだ」と述べ、使用するその瞬間に注文を受けて作られるべきだと主張しました。しかし、注文後に作るソフトウェアには、注文後に発生するコストが伴います。

インターネット経済は主に人間の意図を中心に設計されてきました。人々は検索し、クリックし、購読し、購入手続きを行いました。企業はその行動に最適化し、顧客を獲得し、購読者に転換し、低い限界費用でサービスを提供してきました。しかし現在、AIエージェントはサーチ、コードの作成、APIの呼び出し、タスクの実行、さらには人や企業に代わって支払いを行うことさえできます。それは速度と規模を約束する一方、自動化されたアクティビティが消費量とコストを、企業が想定し管理に慣れている範囲をはるかに超えて急増させる可能性があります。

誰もがAIによる計算コストの膨張に目を向けていますが、誰がただ乗りをしているかにはほとんど注意が払われていません。無料トライアルと複数アカウントの悪用は、AIユニットエコノミクスの静かな殺し屋であり、企業はしばしば利益率が失われた後にしか被害に気づきません。課題はもはや計算コストを安くすることではなく、使用が収益に結びつくことを保証し、予期しない、あるいは悪意ある消費が利益率を侵食することを防ぐことにあります。

アジアは、実験から行動への転換がいかに速く進んでいるかを示しています。2025年のStripeの調査では、経営幹部の82%がすでにエージェントAIを導入しているか、導入を計画していることが判明し、回答者の半数は2030年までにAI主導のチャネルからの売上の割合が高まると予想しています。Bainによれば、東南アジアの買い物客の85%が、購買判断を導くためにAIツールをすでに利用しているか、検討しています。

トークンが新たな商取引の単位に

AIの時代には、2人の異なるユーザーが全く異なるワークロードを生み出す可能性があり、すべてのやり取りには実際のコストが伴います。AIモデルが言語を分解する小さなテキスト単位であるトークンは、消費量を測定・計量する重要な単位となり、AI企業を従量制またはハイブリッド型の価格設定へと押しやっています。これは消費コストをより正確に反映し、企業が使用量を追跡しリアルタイムで支払いを回収することを可能にするモデルです。

Stripeを利用するAIソフトウェア開発プラットフォームLovableは、この移行を象徴しています。同社はサブスクリプションで開始しましたが、その後従量課金に移行しました。顧客がプランの無料枠を超えると、AIトークンの消費量に応じて課金されます。

このモデルは新たな脆弱性をもたらします。トークン窃盗です。悪用者は複数のアカウントを作し、無料トライアルを悪用し、支払う意思なくAIトークンを消費することでシステムを狙い撃ちします。フリーローダーが消費するすべてのトークンは、企業が決して回収できない即時の運用コストを生み出します。

Stripeの調査では、AI企業への新規登録の6分の1以上が複数アカウント悪用に関連していることが判明しました。この割合では、悪用は成長とともに拡大します。AI企業がユーザーを追加するほど、正規のアカウントとともに多くのただ乗りアカウントが流入します。

タイミングが重要です。AI企業は、支払いリクエストが失敗した時点でのみ対応することはできません。その時にはユーザーはすでに去っています。代わりに、最初のトークンが消費される前に、登録時点で悪用を検出する必要があります。世界中の数百万の企業のデータで訓練された不正防止AIツールStripe Radarなどのソリューションを通じて、Stripeは昨年、シンガポールで13億ドル相当の不正を阻止しました。

利益率の保護

課題は、トークン窃盗や不正を検出することそのものではなく、どう対応するかを決めることにあります。企業には、利益率がどこで脅かされているかをより可視化できること、そして自らのリスク許容度を設定し、異なる行動に応じて対応を調整する柔軟性が必要です。例えば、無料のAIトークンを盗むために繰り返し新規アカウントを作成する者は、使用量が急増した支払いを行っているカジュアルユーザーとは異なる扱いをされるべきです。

注視すべき指標は具体的です。複数アカウント悪用のフラグが立った新規登録の割合、無料枠が消費されるペース、そして悪用が登録時に検知されるか、支払いが失敗した時にしか発覚しないかです。AIが顧客への提供コストを変える中で、利益率の保護は、より安価な計算資源だけでなく、消費されるすべてのトークンに価値があることを確実にすることにかかっています。

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