AIに月数万円も払う時代が来た、ChatGPTだけでは済まない追加課金の連鎖とサービス淘汰の行方（東洋経済オンライン）

　ChatGPTや、Gemini、Claudeなどのサブスクを契約している人は、増えていると思う。筆者も、日常的に原稿のアイデア出しや、取材情報のまとめ、原稿の校正、その他、アシスタント的にも使っている。しかし、それ以外にも『オプションとしてのAI課金』が増えていることにお気付きだろうか？　

【写真で見る】あなたは、AIにどれだけ課金していますか？

　たとえば、ZoomのAI Companion、Adobe Firefly、Adobe AcrobatのAI Assistant、Slackの上位プラン、Microsoft 365のCopilot、Notion AI、DropboxのAI機能など、ありとあらゆるウェブサービスにAI機能が組み込まれるようになった。

　しかし、そのために支払っているコストは、我々の許容限度を超えつつある気がする。　似たようなことが十数年前にあった。クラウドサービスの普及だ。

　Dropbox、Evernote、Box、iCloud、Bitcasa、SkyDrive、Amazon Driveなど、多くのクラウドサービスが勃興した。今も続いていて多くの人が利用しているものもあれば、利用者が減ってしまったり、その結果終了してしまったサービスもある。

　知人が、写真を撮ってAIで解析し、その情報を自分のストレージに蓄積するスマホアプリを自作して、個人的に使っていた。とても便利そうだったので「いいね！　　公開して使わせてよ！」と言ったのだが、「多くの人が使ったらAPI代で破産するよ！」と断られた。APIというのは、アプリを他のサービスやシステムに接続するための仕組みだ。AIの場合、外部のLLMをAPI経由で呼び出すと、処理した情報量や利用するモデルなどに応じて料金が発生する。

　自分だけが使うぐらいならいいが、一般に公開したらどれほどダウンロードされるか分からないし、どれほど頻繁にAIが利用されるかも分からないので、費用の予測がつかない。破産しないように公開するためには、それを賄うだけの収益をアプリから上げなければならなくなる。そうすると、料金プランの設定や利用制限、収支の管理といった『経営』が必要になってしまう。

　もちろん、AI機能の提供コストはAPI利用料だけではない。AI機能の開発や保守、データの保存や検索、セキュリティ対策などにも費用がかかる。自社でAIモデルを動かしている企業なら、そのための計算資源も必要になる。

　新しいモデルが登場するたびに、その性能が「世の中を変える！」と話題になる。しかし、AI技術の進化はあまりにも速い。日々革新を続けていないと、あっという間に競争力を失ってしまう可能性がある。最先端のモデルを開発するためには、膨大な研究開発費用と計算資源が必要だ。

　しかも、モデルを開発するための学習だけでなく、世界中のユーザーにサービスを提供するための推論処理にも、継続的な費用がかかる。こうした競争に勝ち残るため、各社は莫大な投資を続けている。AIデータセンターの電力需要も急増しており、その規模は国家レベルのエネルギー政策に影響するほどになりつつある。

　基盤モデル開発企業には、膨大な研究開発費用と、AIを動かすための計算資源の調達・運用費用がのしかかる。

　一方、AIエージェントサービス企業は、基盤モデルそのものの開発費用を負担せずに済む。ただし、外部モデルのAPI利用料は必要だし、ひとつの仕事を完了するために何度もAIを呼び出す場合、そのコストは決して小さくない。それでも、上手く運用できれば、AIエージェントサービス企業は新たな業態として定着するかもしれない。

　会議の文字起こしや要約も同様だ。ZoomやNottaなどのサービスでAI機能を使わなくても、録音データや文字起こしデータを別のAIに渡せば、同じような結果が得られる場合がある。　もちろん、それぞれのサービスには独自の価値がある。

　Acrobatの中で直接PDFを扱えれば、ファイルを移動させる手間が省ける。Zoomの会議内容が自動的に要約され、参加者に共有されるなら、それも便利だ。文字起こし専用のデバイスなら、録音から文字起こし、要約、保存までを一連の作業として処理してくれる。また、企業で利用する場合には、情報の取り扱いやセキュリティ、管理機能なども重要になる。単に同じLLMを使っているからといって、すべてのサービスが同じ価値を提供しているわけではない。