投稿者 global-ai-media 
世界のテクノロジー大手は現在、AIインフラとアプリケーションに兆ドル規模の投資を行っており、一部のベンダーはシェア獲得のために短期的な赤字をも容認する姿勢を見せています。Salesforce幹部の発言に見る「定額制AIエージェント」の背景にある意図と、日本の実務者が今のうちに考慮しておくべき「コストと依存」のリスクについて解説します。
「赤字でも構わない」ベンダーたちの思惑
昨年末、The Registerなどの海外メディアが報じたところによると、大手CRMベンダーであるSalesforceの幹部は、同社のAIエージェント機能について「定額制（Fixed-price）での提供により一時的に損失が出たとしても、それについては楽観視している」といった趣旨の発言を行いました。これは、現在の生成AI市場におけるハイパースケーラー（巨大クラウド事業者）や大手SaaSベンダーの共通した戦略を象徴しています。
現在、AIモデルのトレーニングや推論（Inference）にかかるコストは依然として高額です。しかし、Google、Microsoft、Amazon、そしてSalesforceのようなプラットフォーマーは、将来的な市場覇権を握るために、巨額の資金を投じてインフラを整備し、ユーザーには実質的な原価割れに近い形、あるいは非常に魅力的なパッケージ価格でAI機能を提供しようとしています。
日本企業に好まれる「定額制」の功罪
日本の商習慣において、予算策定や稟議（りんぎ）のプロセスは非常に重要です。従量課金（Pay-as-you-go）モデルは、利用量が予測しづらく、天井知らずにコストが増えるリスクがあるため、多くの日本企業の財務部門やIT部門はこれを敬遠する傾向にあります。その意味で、ベンダーが提示する「定額制」のAIプランは、社内決裁を通しやすく、導入のハードルを下げる強力な要因となります。
しかし、技術的な視点で見れば、生成AI、特に「AIエージェント」と呼ばれる自律的にタスクを遂行するシステムは、バックグラウンドで大量のトークン（テキストデータの単位）を消費し、複雑な推論を繰り返します。ベンダーが「赤字覚悟」で定額提供しているということは、裏を返せば「本来のコストはもっと高い」ということです。市場が成熟し、ユーザーがそのプラットフォームに依存（ロックイン）した段階で、価格改定や従量制への移行、あるいは機能制限が行われる可能性は否定できません。
「チャット」から「エージェント」へ：実務適用の深化
記事中で触れられている「AIエージェント」という言葉にも注目が必要です。これまでの「チャットボット」が人間との対話を主目的としていたのに対し、AIエージェントは「CRM内のデータを検索し、顧客にメールを書き、会議を設定する」といった一連の業務プロセスを自律的に実行することを指します。
日本国内でも、単なる業務効率化から一歩進んで、人手不足を解消するための「デジタルワークフォース」としてのAI活用が期待されています。しかし、エージェント化が進めば進むほど、AIは基幹システム深くに入り込みます。特定のベンダーのAIエージェントに業務プロセスを完全に依存した後で、コスト高騰やサービス方針の変更があった場合、代替手段への切り替えは極めて困難になります。
日本企業のAI活用への示唆
ハイパースケーラーたちの投資競争は、利用者にとっては高機能なAIを安価に試せる「ボーナスタイム」でもあります。しかし、中長期的な視点を持つ実務者は以下の点に留意すべきです。
1. 出口戦略を持った導入計画
特定のSaaSやクラウドベンダーのAI機能に全面依存するのではなく、重要なデータやロジックは自社でコントロール可能な場所に保持するか、複数のモデル（LLM）を使い分けられるアーキテクチャ（LLM Gatewayなど）を検討してください。「安価な定額制」が終了しても事業が継続できるか、BCP（事業継続計画）の観点からも評価が必要です。
2. 「見かけのROI」に惑わされない
導入時のROI（投資対効果）試算において、ベンダーのキャンペーン価格や現在の定額プランを永続的なものとして計算するのは危険です。将来的なコスト増を見越して、それでも十分に採算が取れるほど付加価値の高い業務（コア業務）にAIを適用することが重要です。
3. AIガバナンスと透明性の確保
AIエージェントが自律的に動く際、どのような判断ロジックで動いているか、データが学習に使われていないかを確認することは、コンプライアンス順守の厳しい日本企業にとって必須です。便利だからといってブラックボックスなAIに全権を委ねず、「人間が監督する（Human-in-the-loop）」仕組みを業務フローに組み込むことが、リスク管理の基本となります。