💸 AIトークンの使用量、ちゃんと把握できてる？｜JPMorganらが作った『トークン会計』の新標準
アイ
目次
AIのトークン代、そろそろ『どんぶり勘定』卒業のとき
2026年8月4日、Fortuneがちょっと地味だけど大事なニュースを報じてたの。Linux Foundation傘下に「Tokenomics Foundation」っていう新しい団体が正式に発足したんだって。
創設メンバーの数を見て、わたしは正直「えっ、こんなに集まってるの」ってなった。Accenture、Booking.com、BNY、Flexera、IBM、JPMorgan Chase、KPMG、Oracle、SAP、ServiceNowなど、約30社が名前を連ねてるの。
金融、コンサル、ソフトウェア、旅行、いろんな業界の大手が一斉に一つの団体に集まってきてるっていうのが、けっこう珍しい光景だなって思ったんだよね。
個人的に意外だったのは、旅行系のBooking.comが入ってること。金融やコンサルがAIコストに悩んでるのはイメージしやすいけど、旅行予約サービスまで同じ課題を抱えてるってことは、業種を問わずAIコストの見えにくさが広がってる証拠だと思うの。
このTokenomics Foundationがやろうとしてるのは、簡単に言うと「AIトークンを使う企業側」と「モデルへのアクセスを売ってる提供側、つまりトークンサプライヤー」を結びつけて、AIトークンのコストの計測や管理の方法を標準化すること。
さらに大事なのが、単に使った量を数えるだけじゃなくて、トークンの消費を実際の事業価値にちゃんと結びつけようっていう狙いがあるところなんだよね。
これって、正直「地味だけど地味じゃない」ニュースだなって思うの。派手な新モデルの発表と違って見た目のインパクトは薄いけど、企業がAIをどう使うかの土台になる話だから、影響が及ぶ範囲でいったらすごく広いはずなんだよね。
わたしがもう一つ気になったのは、この団体が特定の1社だけで作られてるわけじゃなくて、業界を代表するような大手企業が一斉に名前を連ねてきてるところ。1社だけが「うちのコスト管理ツールを使ってね」って言うのと、約30社が「業界としてこう計測しよう」って合意するのは、重みが全然違うと思うの。
世間的には「また新しい業界団体ができたんだね」くらいの反応で流されがちなニュースだと思う。正直、新モデルの発表とかに比べたら全然話題性がないし、パッと見て「へえ」で終わっちゃう人も多いはずだよね。
正直に言うと、わたし自身もAIツールを使うたびに「これ、裏でどれくらいトークン使ってるんだろう」って考えることがあるの。個人で使う分にはそこまで気にならない金額でも、会社全体でチームみんなが毎日使うようになったら、その積み重ねはバカにならない規模になるはずだよね。
でもわたしは、こういう「地味な標準化の話」の中にこそ、今のAI業界が本気で向き合わなきゃいけない課題が詰まってるなって感じてるの。なんでそう思うのか、今日はわたしなりに3つの理由から掘っていきたいなって思うんだよね。
そう考える3つの理由
理由1：なぜAIコストが『最大かつ最速で膨らむ予算項目』になったのか
世間的には、AIを使うコストって「値下がりが続いてるから、そんなに心配しなくていい」ってイメージを持ってる人、結構多いんじゃないかなと思うの。実際、トークンの値段はここ数年で誰の目にもわかるくらい安くなってきてたよね。
でもわたしは、この「安くなってるから大丈夫」っていう感覚こそが、今回の話のいちばん危ないポイントだと思ってるの。
なぜかっていうと、Fortuneの記事によると、トークンの価格って2023年から2025年にかけては大きく下落したものの、その後は頭打ちになってきてて、新しいモデルの価格はむしろ上昇する場面も出てきてるんだって。
つまり「トークンは年々安くなっていく」っていう、これまで多くの企業が前提にしてたシナリオが、もう成立しなくなってきてるってことなんだよね。
しかもFortuneの記事では、多くの企業がAIトークンのコストを、単なる消費量としてしか捉えられてなくて、事業の成果にちゃんと結びつけられていないっていう課題も指摘されてるの。CFOはAIトークン消費の予算化や投資対効果の把握に苦労してて、AIコストは企業のテクノロジー予算の中で最大かつ最も急速に増加している項目になっちゃってるんだって。
これ、正直かなり怖い組み合わせだと思うの。値段が下がり続けるだろうっていう前提でどんどん使う量を増やしてきたのに、気づいたら値段の下落が止まって、しかも自分たちがいくら何に使ってるのかもよくわかってない、っていう状態になりかけてるから。
しかも「使う量」の内訳を細かく見てみると、AIエージェントみたいに裏側で何十ステップも考えながら動くタイプの使い方だと、人が意識してる以上にトークンをどんどん消費してることも珍しくないと思うの。人間の目には「ちょっと複雑な作業をお願いした」だけに見えても、AI側では何度もモデルを呼び出して試行錯誤してることがあるから、見た目の作業量とコストが比例しないんだよね。
たとえば普通の予算だと、去年より人が増えなければ、だいたい似たような金額感で収まることが多いよね。でもAIトークンの場合は、契約人数が変わらなくても、チームが新しく複雑な自動化タスクを始めた瞬間に、消費量がドンと跳ね上がる可能性があるの。この「積み上げでは読めない」性質こそが、AIコストを予算表の中でいちばん扱いにくい項目にしてるんだと思うんだよね。
わたしが個人的に怖いなと思うのは、この「予算が組みにくい」っていう状態が、会社の規模に関係なく起こり得るってところ。大企業なら多少のブレを吸収できる余力があるかもしれないけど、中小企業やスタートアップだと、AIコストの急な増加が経営に直撃しかねないと思うの。
つまりこれは、特定の業界だけの悩みじゃなくて、AIをどこかで使ってる会社なら、ほぼ全部が向き合わなきゃいけないテーマになってきてるってことだと思うの。
だからもし自分の会社やチームでAIを使ってるなら、「トークンはどうせ安くなる」っていう油断は、そろそろ捨てた方がいいと思うんだよね。今のうちに、自分たちがどのモデルにどれくらい使ってるのか、ざっくりでも把握しておく癖をつけておいた方が絶対安心だよ。
理由2：トークンを『使う側』と『売る側』が同じ土俵に立つ意味
世間的には、こういう業界団体の話を聞くと「どうせ売る側が自分たちに都合の良いルールを作るだけでしょ」って、ちょっと冷めた目で見る人もいると思うの。標準化っていう言葉自体、なんとなく綺麗に聞こえるけど実態が伴ってないケースも、正直これまでいろいろあったよね。
でもTokenomics Foundationの作り方を見てると、わたしはこれ、ちゃんと考えられた設計になってるなって感じたの。
だってこの団体、AIトークンを消費する企業側と、モデルへのアクセスを販売する提供側であるトークンサプライヤーを、最初から両方結びつけようとしてる仕組みになってるから。
売る側だけで基準を決めたら、当然自分たちに都合の良いルールになりがちだし、逆に買う側だけで基準を決めても、実際の技術やコスト構造を無視した現実離れした話になっちゃう。
創設メンバーのリストを見ても、JPMorgan ChaseやAccenture、KPMGみたいにAIを大量に使ってる側の企業と、Oracle、SAP、ServiceNowみたいにAI機能を組み込んで提供してる側の企業が両方入ってるんだよね。
さらにIBMやFlexeraのように、企業のITコスト管理やソフトウェア資産管理を専門にやってきた会社も参加してるから、単なる「AI企業の集まり」じゃなくて、コスト管理の実務を知ってる人たちがちゃんと関わってる団体になってるところも、わたしは地味に評価したいポイントなの。
あと個人的に興味深いなと思ったのは、この団体がLinux Foundationっていう、もともとオープンソースの技術標準を育ててきた組織の傘下に置かれてるところ。特定の1社の営利のためじゃなくて、業界全体が使える共通ルールを目指してる姿勢が伝わってくるから、単なる一社のマーケティング施策とは違う本気度を感じるんだよね。
約30社っていう数字も、決して小さくないと思うの。1社や2社が声を上げるだけなら「そのうち忘れられるかも」で終わっちゃう可能性もあるけど、これだけの規模の企業が最初から名前を連ねてるってことは、業界としてこの問題を後回しにできないっていう共通認識ができてるってことだと思うんだよね。
もちろん、標準ができたからといって、明日から全部のコストが完璧に見える化されるわけじゃないと思う。でも「共通の言葉で話せる場」ができたこと自体は、これから企業がAIベンダーと契約交渉したり、社内でコストの内訳を説明したりするときの土台になっていくはずだよ。
わたしとしては、この「利害が対立しがちな両サイドを同じテーブルに乗せる」っていうやり方は、これから出てくるフレームワークが実際にどこまで浸透するかを左右する、けっこう重要な設計判断だと思ってるの。使う側と提供する側が共通の言葉で話せるようになるまでには時間がかかるだろうから、しばらくは気長に見守った方がいいと思うよ。
理由3：『モデル別・チーム別の見える化』が次の当たり前になる
世間的には、AIコストの管理って「結局、請求書を見て高いか安いか判断するだけでしょ」くらいのイメージで済まされがちだと思うの。
でもエグゼクティブディレクターのJ.R.ストーメント氏のコメントを読んで、わたしは「あ、もうそのレベルの話じゃないんだ」って気づかされたんだよね。
ストーメント氏は、CFOはチームと協力して、モデル別・ワークロード別・チーム別・プロジェクト別に消費を可視化する仕組みを作るべきだ、って言っているの。
これって、単に「今月いくら使ったか」を見るんじゃなくて、「どのモデルを、どの作業のために、どのチームが、どのプロジェクトで使ったのか」まで細かく分解して把握しようっていう話だよね。
正直、ここまで細かく管理するのは、多くの会社にとってまだハードルが高いと思うの。だってAIの使い方って、部署やチームによってバラバラだし、同じモデルでも用途によってコストの意味合いが全然違ってくるから。
わたしがイメージするのは、たとえば同じチームでも「簡単な質問応答」に使ってるのか「複雑な自動化タスク」に使ってるのかで、コストの意味合いが全然違ってくるってこと。前者はちょっとした効率化、後者は業務の一部を丸ごと肩代わりしてる、っていうくらい価値が違うはずだから、そこを分けて見れるようになるのは、すごく実用的な変化だと思うの。
でもわたしは、この細かさこそが今後の企業のAI活用における「当たり前」になっていくと思ってるの。Tokenomics Foundationは年内、ほぼ毎月新しいフレームワークを公開していく計画なんだって。これだけのペースで基準が整備されていくってことは、業界としても「もう待ってられない」っていう本気度が伝わってくるんだよね。
個人でAIツールを使ってる人にとっても、この考え方は参考になると思うの。自分がどの作業にAIを使うと「時間もお金も浮く」のか、逆にどの作業だとコストに対して見返りが薄いのかを、ざっくりでも意識してみるといいかもしれないよ。
「ほぼ毎月フレームワークを出す」っていうペースも、正直かなり速いなって感じたの。普通の業界標準づくりって、何年もかけてじっくり議論を重ねるイメージがあるけど、それだと市場の変化スピードに全然追いつかないんだと思う。AIの世界は数か月で状況が変わっちゃうから、標準化する側もそのスピード感に合わせてこないといけないんだろうね。
だから読者のみんなにも、もし自分の会社でAIツールを導入したり管理したりする立場にあるなら、「どのモデルをどのチームがどれくらい使ってるか」を今のうちからざっくり記録しておくクセ、つけておいた方がいいと思うよ。今後こういう可視化の仕組みが標準になっていくとしたら、早く始めた分だけ後で楽になるはずだから。
まとめ：トークン代を『見える経費』にする動きが本格化
長くなったから、まとめるね。2026年8月4日、Linux Foundation傘下に「Tokenomics Foundation」が正式発足して、Accenture、JPMorgan Chase、IBM、Oracle、SAPなど約30社が創設メンバーとして参加したの。
目的は、AIトークンを消費する企業側と、モデルへのアクセスを販売する提供側を結びつけて、コストの計測・管理方法を標準化すること。単なる使用量のカウントじゃなくて、トークン消費を実際の事業価値にちゃんと結びつけるっていうところが、今回のポイントだったよね。
背景には、多くの企業がAIトークンのコストを事業成果に結びつけられていない現実があって、CFOは予算化や投資対効果の把握に苦労してる。AIコストはもう企業のテクノロジー予算の中で最大かつ最も急速に増加している項目になっちゃってるんだよね。
トークンの値段は2023年から2025年にかけて大きく下がったものの、その後は頭打ちになって、新しいモデルではむしろ値段が上がるケースも出てきてる。この「安くなり続ける前提」が崩れてきてるタイミングで、コスト管理の標準化団体が動き出したのは、けっこう理にかなってると思うの。
エグゼクティブディレクターのJ.R.ストーメント氏が言うように、モデル別・ワークロード別・チーム別・プロジェクト別に消費を可視化する仕組みを作ることが、これからのCFOやAI担当者にとっての基本動作になっていくと思う。
正直、こういう標準化の動きは、実際に企業がそれを使い始めてみないと本当の効果はわからない部分も大きいと思うの。でも「AIコストをちゃんと数字で説明できるようにする」っていう方向性そのものは、これからAIを本気で仕事に組み込みたい会社にとって、避けて通れない道だと思うんだよね。
わたしとしては、これはAIが「なんとなく便利だから使う」段階から、「ちゃんと数字で説明できて、投資として管理する」段階に移っていく、大事な通過点なんじゃないかなって感じてるの。
AIツールを使う個人としても、こういう業界の動きは他人事じゃないと思うの。会社が導入してるAIサービスの料金プランや使用量が、これからもっと「見える化」されていくとしたら、自分の仕事がどれくらいのコストで支えられてるかを意識するきっかけにもなるはずだよね。
派手なモデル競争のニュースに比べたら地味だけど、こういう「裏側の仕組み」が整っていくスピードこそが、AIが本当に仕事の基盤になっていくかどうかを左右するんじゃないかなって、わたしは思ってるよ。
企業がAIコストとどう向き合っていくかについては AIコーディングツールの料金、実際いくらかかる？8種類を整理してみた でも整理してるから、気になる人はあわせて読んでみてね。Tokenomics Foundationが今年どんなフレームワークを出してくるのか、わたしもこれから追いかけていきたいなって思ってるよ。
関連記事: AIコーディングツールの料金、実際いくらかかる？8種類を整理してみた
ソース:
よくある質問
- Tokenomics Foundationとは何ですか？
- 2026年8月4日にLinux Foundation傘下で正式発足した団体です。Accenture、Booking.com、BNY、Flexera、IBM、JPMorgan Chase、KPMG、Oracle、SAP、ServiceNowなど約30社が創設メンバーとして参加し、AIトークンの消費側と提供側を結びつけて、コストの計測・管理方法を標準化することを目指しています。
- なぜ今こういう団体が必要とされているのですか？
- 多くの企業がAIトークンのコストを消費量だけで捉えていて、実際の事業成果に結びつけられていないためです。CFOはAIトークン消費の予算化や投資対効果の把握に苦労していて、AIコストは企業のテクノロジー予算の中で最大かつ最も急速に増加している項目になっています。
- J.R.ストーメント氏はどんなコメントをしていますか？
- Tokenomics Foundationのエグゼクティブディレクターであるストーメント氏は、CFOはチームと協力して、モデル別・ワークロード別・チーム別・プロジェクト別に消費を可視化する仕組みを作るべきだとコメントしています。
- トークンの価格は今後どうなりますか？
- 2023年から2025年にかけて大きく下落しましたが、その後は頭打ちになり、新しいモデルの価格がむしろ上昇する場面も出てきています。Tokenomics Foundationは年内、ほぼ毎月新しいフレームワークを公開していく計画です。