「AIトークンコスト増を44％抑制」できる可能性も 高性能モデルの“使い過ぎ”、どう減らす？

企業のAI活用が広がるなか、生成AIやAIエージェント利用のコストが膨らむ問題に直面している。アクセンチュアが2026年9月に発表した調査「The CIOs Guide to AI Tokenomics」によると、企業が日々のAI活用で無駄なトークン消費をしている実態が明らかになった。調査対象は年商10億円以上の大企業の経営幹部ら約750人で、そこから9,368の業務タスクを分析している。結果は衝撃だ。企業の約25%はトークンに余裕を持って使い、その50%が「AIコストを今後削減する必要がある」と答えている。さらに3社に1社は年間のトークン消費が加速しており、今後2年で78%増加すると予測されている。では、何が無駄なのか。アクセンチュアが注目するのは「タスクと適切なモデルの組み合わせ」だ。トークン価格が安い小さなモデルなら当然コストは抑えられるが、必ずしもそうではない。実は、トークン単価が25以上上がった際、95%がそれを見直さず、AI投資全体の効率を損なっていると指摘している。本当の問題は、モデル選びではなく『使い過ぎ』にある。AIの利用を増やす一方で、どのタスクに、どのレベルの性能が必要かを問い直さない企業がほとんどだからだ。タスクの性質に応じて、正解となるモデルは変わる。簡単な質問応答ならハイエンドモデルは不要だし、複雑な推論が必要なら小さなモデルでは役に立たない。この『タスク・モデル・コストの三角形』を理解し、その日の仕事に合わせて選べるか否かが、今後のAI導入企業の競争力を決める。アクセンチュアは、こうした運用の最適化で44%のトークンコスト削減が可能だと示唆している。