投稿者 global-ai-media 
Salesforceは、AIエージェントの導入において、従量課金ではなくユーザー単位の「シート課金」モデルを重視する方針を示しました。コストの予測可能性を高め、実用的なユースケースに基づいた着実な導入を促すこの動きは、生成AIのハイプ（過度な期待）期が終わり、実務への定着フェーズに入ったことを示唆しています。
コストの「予測可能性」がAI導入の鍵に
The Registerの記事によると、SalesforceはAIエージェントのライセンス形態として、ユーザー数に基づく「シート課金（Seat-based licensing）」を選択する方針を強めています。これまで生成AIや大規模言語モデル（LLM）の利用料は、処理したデータ量やトークン数に応じた「従量課金（Consumption-based）」が一般的でした。しかし、従量課金モデルは利用頻度によって月ごとのコストが変動するため、企業、特に予算管理が厳格な大企業にとっては導入の障壁となっていました。
Salesforceのこの動きは、コストを固定化・平準化することで、企業の財務担当者（CFO）やIT部門が安心して予算を承認できる環境を整える狙いがあります。記事では、コストの予測可能性と、実用的なユースケース（Viable use cases）の両立が、AIエージェントの実装を着実に後押ししていると指摘されています。
「急激なスパイク」ではなく「着実な成長」へ
記事の中で引用されているように、AIの導入状況は「急激なスパイク（急上昇）」ではなく、より着実な成長曲線を描いています。これは、企業が単に「AIを導入すること」自体を目的化する段階を脱し、具体的な業務課題を解決するための手段としてAIを評価し始めていることを意味します。
ここで注目すべきは「AIエージェント」という言葉です。従来のチャットボットが主に「人間への回答」を目的としていたのに対し、AIエージェントはシステムの操作やワークフローの実行など、人間に代わって「自律的にタスクを完遂する」機能を含みます。Salesforceは、CRM（顧客関係管理）上のデータと連携したエージェント機能を提供することで、単なる対話以上の価値、すなわち明確なROI（投資対効果）を提示しようとしています。
日本企業の商習慣と「稟議」への適合性
この価格モデルの変更は、日本の企業文化において特に重要な意味を持ちます。日本企業の多くは、年度ごとの予算計画と稟議制度に基づいてIT投資を行います。利用量が読めず、月によって支払額が数倍になるリスクがある従量課金モデルは、稟議を通す際の論理構築が非常に困難でした。
シート課金であれば、従来のSaaS（Software as a Service）と同様に、「従業員1人あたり月額〇〇円」という形で予算化できます。これにより、日本国内のエンタープライズ企業においても、AIエージェントの導入ハードルが大きく下がることが予想されます。一方で、現場の利用率に関わらずコストが発生するため、導入後に「使われないAI」となってしまうリスク（シェルフウェア化）には注意が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSalesforceの動向とAIエージェントの潮流を踏まえ、日本企業のリーダーや実務担当者は以下の点を意識して意思決定を行うべきです。
- 予算策定の容易さとROIの厳格化：
シート課金により導入の敷居は下がりますが、それは固定費の増加を意味します。「とりあえず全社員に導入」するのではなく、特定の部署や業務プロセス（例：カスタマーサポートや営業事務）でパイロット運用を行い、削減できる工数や向上する成約率を具体的に試算してから展開範囲を広げるべきです。 - 「チャット」から「エージェント（代行）」へのシフト：
生成AIの活用を、メールの下書きや要約といった「支援」レベルに留めず、Salesforceなどの基幹システム内のデータ更新やプロセス処理を自律的に行わせる「代行」レベルへ引き上げる検討が必要です。これにより、日本の労働力不足に対する実質的な解決策となり得ます。 - ガバナンスと利用定着のモニタリング：
固定料金だからといって放置せず、ダッシュボード等で実際の利用状況を常に監視する必要があります。利用率が低い場合は、ツールの問題なのか、従業員のスキル不足なのか、業務フローとのミスマッチなのかを早期に特定し、改善または解約の判断を行うプロセスを確立してください。