AIを使えば使うほど増えていく「トークン」の費用。その支出の8割以上で、定量的な財務成果との関連を示せていないことがアクセンチュアの調査で分かりました。
AIを「使う」から、コストと成果を「管理する」段階へ
アクセンチュアは、日本を含む17カ国の経営層750人を対象に、企業のAIトークン支出について調査しました。
その結果、定量的な財務成果との関連を示せているトークン支出は2割未満でした。最も重要なAI活用事例でも、事業成果に対するコストを算出できる企業は35％にとどまります。
一方、AI利用はさらに拡大する見込みです。経営層は今後2年間でトークン消費量が78％増えると予測。すでに3社に1社が年間のトークン予算を使い切っています。
コスト増加の一因が、タスクとAIモデルのミスマッチです。アクセンチュアによると、9,000件超の職務タスクの約9割は最先端モデルを必要としない一方、AIリクエストの54％が必要以上に高性能で高コストなモデルへ振り分けられています。
見解として、企業のAI活用では「高性能なAIを導入する」だけでなく、仕事に合ったモデルを選び、使った費用がどんな成果につながったかを測ることが重要になります。AIが全社へ広がるほど、トークンも経営資源として管理する視点が求められそうです。
詳しくは「アクセンチュア」の公式ページまで。
レポート／DXマガジン編集部
