おつかれさまです。小畑です。
AIを入れたら、人件費が下がる。
この話、そろそろ雑に信じない方がいいと思っています。
Microsoftが、自社エンジニアに使わせていたClaude Codeの利用を絞ろうとしている。Uberでも、AIコーディング導入が広がりすぎて、予算が先に苦しくなったという話が出てきました。
Ricardo@Ric_RTP
Microsoft just banned its own engineers from using AI.
The tool was literally costing MORE than the humans it was supposed to replace.
They lied to you about AI adoption and now the whole narrative is blowing up:
Microsoft gave thousands of engineers access to Claude Code six
1:51 PM · May 24, 2026 · 125K 表示
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正直、ここはかなり重要です。
なぜか。
AIが「人の代わりに安く働く道具」ではなく、使うほど請求が膨らむインフラだと、現場が気づき始めたからです。
僕はこれを見ていて、少しクラウド初期を思い出しました。
あのときも「持たなくていいから安い」と言われていましたが、実際には使い道が増えるほど請求書が重くなりました。
AIでも、かなり似たことが起きています。
今回の流れで見えているのは、かなりシンプルです。
便利だから使われる。
使われるからコストが増える。
この順番です。
SaaSなら、席数が増えてもある程度は読めます。
でも生成AIは、そこだけでは終わりません。
しかも、仕事ができる人ほど、重たいタスクにAIを使います。
すると成果は出るのに、コストも一緒に跳ねやすいんですよね。
ここ、地味ですがかなり厄介です。
使える人ほど、会社にとって高コスト化しやすい。
この構造があるからです。
この2年、AIの話はずっと景気が良かったです。
速くなる。
人が減る。
コストも下がる。
でも、現場はそんなに単純じゃないと思います。
AIでコードを書く速度が上がる。
これは普通に起きます。
ただ、その先です。
試行回数が増える。
生成する量も増える。
レビュー対象も増える。
気づけば、みんなが前よりたくさん使うようになる。
すると、速くはなったのに、安くはならない。
むしろ総額だけ増えることも普通にあります。
この感覚、現場にいるとすごくわかります。
便利なものは、みんな使いたくなるんです。
でも経営から見ると、その便利さがそのまま請求書になる。
ここがズレると、結構危ないと思うんですよね。
この話をすると、「じゃあAIは使わない方がいいのか」と受け取る人がいます。
でも、僕は逆だと思っています。
AIは効きます。
かなり効きます。
だからこそ、雑に広げると危ない。
便利なツールを配れば、勝手に成果が出る。
実際は、そんなに甘くないです。
どの仕事に使うのか。
どこまで任せるのか。
誰のどの業務なら回収できるのか。
この設計をしないまま「とにかく全員使ってください」で進めると、最後に請求書で現実に戻されます。
しかも、利用率や生成量だけをKPIにすると、もっとややこしいです。
現場は成果ではなく、使うことに引っ張られるからです。
それで予算が溶ける。
ぶっちゃけ、かなりありがちな失敗だと思います。
論点はもう「AIを使うかどうか」ではありません。
どの仕事に、どのモデルを、どれくらいの深さで使うのか。
そこを設計できるかどうかです。
高性能モデルを全員に開放する。
気持ちはわかります。
でも、それは経営としては結構雑です。
本来やるべきなのは、もっと地味なことだと思ってます。
重い推論が必要な仕事だけ高単価モデルを使う。
軽いタスクは軽いモデルに寄せる。
利用量ではなく、成果と採算で見る。
要するに、AI活用はツール導入ではありません。
原価設計です。
ここを外すと、AIは競争力にならない。
ただの高い趣味になります。
AIはこれからも進化すると思います。
モデルは賢くなるし、エージェントも広がるはずです。
でも、そのことと採算が合うかは別の話です。
トークン単価は下がるかもしれません。
ただ、そのぶん使い道は増えます。
1タスクあたりの消費量も増えるでしょう。
すると、単価が下がっても総額は普通に上がります。
この構造を見ないまま、
「AIで人件費が減る」
だけを信じるのは、ちょっと危ないです。
僕はむしろ、これから強い会社はAIをたくさん使う会社ではなく、AIの原価をコントロールできる会社だと思っています。
今回の話が示しているのは、かなりシンプルです。
AIは、人の代わりに入る安い労働力ではない。
新しく発生する、重たい経営コストです。
だからこそ、問われるのは導入の派手さではありません。
設計の細かさです。
ここを見誤ると、AI活用はうまくいきません。
便利になったはずなのに、あとから請求書だけが重くのしかかってくる。
そうなると、現場も経営もしんどいです。
あなたの会社では、AIは本当にコスト削減につながっていますか？
No AI, No Life.
こういうAIの変化って、ニュースを追うだけだと判断を外しやすいです。大事なのは、何が起きたかより、それを自分の仕事にどうつなげるかだと思っています。
実践型AIラボSYNC（シンク）は、AIの最新動向を追いながら、実務にどう落とすかまで整理するための場です。ちゃんと自分の仕事につなげたい方は、こちらからどうぞ。
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ではまた！