アクセンチュア、トークン予算超過を報告
- •調査対象企業の3社に1社が年間トークン予算を超過
- •トークン使用量は2年間で78％増加、AI費用と成果を比較できる企業は35％
- •管理策3つの組み合わせで、今後2年間にトークン費用を最大44％削減できると推計
アクセンチュアは9月17日、調査対象企業の25％がAI予算にトークン費用を含め、50％がAI費用を今後増える費用の上位3項目に数えたと報告しました。回答企業の3社に1社は年間のトークン予算を超過していました。調査では、日本を含む17カ国、1万7,000社の経営幹部にAIの利用と管理について尋ねました。
経営幹部によると、トークン使用量は過去2年間で78％増え、予算の見積もりが実際より低いことも多くありました。予算を少なくとも25％上回るトークン費用が発生した企業では、95％がAI関連支出全体を増やすと回答しました。アクセンチュアは、企業がAI支出の配分を選び、費用を抑えられる可能性を示す結果だと述べました。
AIの利用と事業成果の明確なつながりを確立していた企業は2％にとどまりました。AIの投資収益率を重視する企業は多い一方、AI費用と成果を照らし合わせて算出できると答えた企業は35％でした。タスクに応じてモデルを選ぶモデルルーティングは、経営幹部が重要な費用管理策とみなしていましたが、導入済みとの回答は30％でした。
アクセンチュアは、公開データベースONETの9,368件の業務タスクを分析しました。最先端モデルの能力を必要とするタスクは全体の約1％と推計した一方、AIへの依頼の54％は、その能力が不要なタスクにも高性能モデルへ割り振られていました。AIの利用状況に応じて個人やチームに費用を割り当てるチャージバックも費用管理策の候補ですが、導入済みと答えた企業は7％でした。
トークン管理の課題は企業の37％から報告されました。企業の48％では、トークン管理の責任が複数のIT部門に分散していました。アクセンチュアは、AIの目標と責任を定めること、関連チームにAI費用を割り当てること、タスクに合うモデルを選ぶこと、導入前に期待する価値・費用・規模を明確にすること、従業員が効果的に利用できるモデルの選定基準を定めることの5つを推奨しました。
アクセンチュアは、明確な責任体制、モデルルーティング、AI費用の配分を組み合わせれば、事業成果を保ちながら今後2年間でトークン費用を最大44％削減できると推計しました。AI支出と成果の関係を明確に結び付けている企業は、60％を超える改善機会を得られる可能性があるとも述べました。調査は2026年7月、年商10億ドル超の企業に所属するCIO、CTO、CFO、CEOなど750人を対象に、オーストラリア、ブラジル、カナダ、フランス、ドイツ、インド、日本、メキシコ、サウジアラビア、シンガポール、南アフリカ、英国、米国を含む17カ国で実施されました。