アクセンチュア調査、AIトークン支出の8割が明確な事業成果に結びつかず
アクセンチュアが日本を含む世界17か国の企業を対象に実施した調査によると、AI活用拡大に伴い増加しているトークン支出の8割が、明確な事業成果に結びついていないことが明らかになりました。一方で、使用責任の明確化やモデルルーティング、AI活用案件の可視化を徹底することで、今後2年間で見込まれるトークンコストの増加を最大44％抑制できる可能性があることも示されています。トークン支出を管理・最適化し、事業成果に結びつける経営の仕組みを構築できるかが、AI投資の成否を分ける鍵となります。
逼迫する予算と不透明なROIの実態
調査対象企業の3社に1社が、すでに年間のトークン予算を超過しています。さらに、経営層は今後2年間でトークン消費量が78％増加すると見込んでおり、予算の逼迫はより深刻化する見通しです。トークン価格が25％以上低下した場合に、それを契機にAI関連支出全体を増やすと回答した経営層は95％に達しました。
企業はAI予算の平均25％をトークンに充てており、50％の企業がトークン消費量をAIコストを押し上げる要因の上位3項目の一つに挙げています。しかし、トークン支出のうち定量的な財務成果との関連が証明できているのは2割未満にすぎず、自社にとって最も重要なAI活用事例について成果に対するコストを算出できている企業も35％にとどまります。
トークンコストの管理や投資対効果の可視化に向けた打ち手はあるものの、実際の導入は限定的です。
- モデルルーティング：経営層がAIコスト効率化における最も重要な打ち手と考えているものの、導入している企業は30％にとどまります。アクセンチュアの試算では、フロンティアモデルの能力を必要とするタスクは全体の1割程度ですが、実際にはAIリクエストの54％がタスクに必要な水準を上回る高性能モデルに振り分けられています。
- チャージバック（社内課金）：利用量に応じたコスト配分の仕組みを導入している企業は7％にとどまります。
- 専門チームの設置：トークン支出の管理に特化した専門チームを備えている企業は37％で、48％の企業では管理責任がIT部門と財務部門に分散しています。
先進企業が重視する5つの打ち手
AIトークンの活用を経営資源として捉え、コストと価値を管理する「トークノミクス」の先進企業は、次の5つの打ち手を重視しています。
- AI導入前の可視化：案件ごとに、責任者・使用モデル・コスト・想定される成果を把握
- 使用責任の明確化：各部門・チームが使用したAIコストを、それぞれの部門・チームに紐づけて管理
- モデル割当の最適化：タスクの内容に応じて最適なモデルを選択。フロンティアモデルは複雑なタスクに限定し、それ以外のタスクには低コストのモデルを活用
- 価値の事前定義：AIを導入する前に、期待する事業成果、コスト、成功指標を明確化
- 従業員教育：タスクに適したモデル選定基準の明確化と、従業員の効果的なAI活用の促進
アクセンチュア株式会社の常務執行役員 Lead – AI and Data、AIセンター長 博士（理学）の保科 学世氏は、「AI支出を単に管理対象として見るのではなく、業務変革や事業成果を生み出す投資として捉え、その投資対効果を継続的に測定できる企業こそが、AIを競争優位へと転換していくと確信しています」と述べています。
全社的なトークン消費を管理するツールのニーズが高まる中、アクセンチュアは企業がAIトークンの消費量を測定可能な事業成果に結びつけられるよう支援する新サービス「Accenture Tokenomics」の提供を開始しました。
本調査「The CIO’s Guide to AI Tokenomics」は、年間売上高10億米ドルを超える企業のCIO、CTO、CFO、CEOなど経営層750名を対象に、2026年7月、17か国（オーストラリア、ブラジル、カナダ、フランス、ドイツ、中国、イタリア、インド、日本、メキシコ、サウジアラビア、スペイン、シンガポール、南アフリカ、アラブ首長国連邦、英国、米国）で実施されました。あわせて、2026年6月から7月にかけてFortune 500に属するテクノロジー企業および金融機関のリーダー15名への詳細インタビューを実施したほか、O*NETデータベースに含まれる職務タスク9,368件を分析しています。
本記事はアクセンチュアの発表をもとに作成しました。
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