隠れたAI分断税：AIイノベーションの速度がAIプログラムの利益率に依存する理由
誰もがAIでイノベーションを加速しろと言う。スピードを上げろ。機能をもっとリリースしろ。エージェントをもっと展開しろ。だがAI革命に突進する前に、ほとんどの企業が避けている現実的なコスト対効果の議論が必要です。
免責事項：本投稿で引用した統計データは、Mavvrikによる2025年AIコストガバナンス現状レポートで報告されたものです。
AIが驚異的な速度で利益率を侵食している
厳しいデータがあります。84％の企業がAIコストにより粗利益率が6％以上減少したと報告しています。
その憂慮すべき統計の中で、58％が6～15％の減少を経験し、26％が16％以上の収益減少を報告している。これは単なる誤差ではない。AIを活用した製品やサービスの存続を脅かす根本的なビジネス上の問題なのである。
報告書によると、AIコストはすでに企業が長年かけて築いてきた利益率を蝕んでいる。にもかかわらず、ほとんどの組織は自社のAIインフラの真のコストを理解せずに突き進んでいる。
なぜ——AIがもたらすあらゆる可能性にもかかわらず——このような事態がこれほど驚くべき速さで起きているのか？
AIコスト混乱の3つの根本原因
1. 可視性の欠如は行動の欠如を意味する
現実を直視すべき事実がある：AIコスト報告にオンプレミス要素を含めている企業はわずか35％程度だ。さらに懸念されるのは、AIが中核製品コンポーネントである場合でさえ、LLM APIコストを追跡対象に含めていない企業が約半数に上ることである。
チームがコスト管理を最も改善する方法を尋ねられた場合、答えは明確です：環境全体にわたる統一された可視性が最優先事項であり、それに続いて明確なコスト帰属が挙げられます。見えないものは最適化できません。
2. 予測なしに計画は立てられない
AIコストを±10%の精度で予測できる企業はわずか15%である。この事実を深く理解してほしい。過半数（56%）の企業は予測値を11～25%外しており、4社に1社近くは50%以上も外している。
粗利益目標を守ろうとするCFOや予算責任者にとって、このレベルの予測不能性は悪夢である。AIが売上原価（COGS）に占める割合が増えるにつれ、正確な予測が不可能になることは財務計画にとって存亡の危機となる。
3. 複数のベンダーが混乱を増幅させる
実に61％の企業が、パブリック環境とプライベート環境、そして異なるツールを組み合わせたハイブリッド環境でAIワークロードを運用している。このハイブリッドパターンは中小企業を含むあらゆる規模の企業に広がっており、統一されたコスト報告とガバナンスの実現を指数関数的に困難にしている。これらすべては——主にAIリソースとAI接続性を管理する統一されたアプローチの欠如によって引き起こされる——結果として隠れたAI断片化のコストを生む。詳しく見ていこう。
出典：Mavvrikによる2025年AIコストガバナンス現状レポート
隠れたフラグメンテーション税の解明：LLMトークン消費の問題
MCP対応の主体的ワークフローを例に取ってみましょう。
各MCPクライアントはMCPサーバーに接続します。それらのサーバーはLLMとやり取りします。エンドユーザーがこれらのやり取りをトリガーします。そして、それらの接点の一つひとつがLLM APIトークンの消費を生み出し、静かに利益率を蝕んでいきます。
2025年AIコストガバナンス現状レポートは重要な知見を明らかにしている：「AI搭載製品を有償提供していない企業でさえ、サードパーティ製LLMを多用している（73%）。つまりトークンベースのコストが直接収益で相殺されることなく、ひそかに粗利益率を低下させている」
考えてみてください。企業のほぼ4分の3が、対応する収益を生み出せずにLLMプロバイダーに利益率を流出させているのです。
でも待って…まだある！
大規模言語モデル（LLM）はAIが消費する唯一の資源ではなく、過剰なネットワーク／アウトバウンド通信料金の唯一の要因でもありません。報告書によれば、これはAI運用における2番目に多い予期せぬコスト要因です。
出典：Mavvrikによる2025年AIコストガバナンス現状レポート
AIアプリケーション自体が直接それらを消費する場合も、AIアプリケーションがそれらを消費するMCPサーバーを消費する場合も、組織が認識すべきAPIとリアルタイムデータの両方に対する膨大な量の主体的な消費が存在します。
したがって、現代のAIアプリケーションの全体的なアーキテクチャを設計図に描くと、広大な接続性の網が見えてくる：
- 開発者とエージェントが直接APIに接続する
- 開発者とエージェントがLLMに直接接続する
- 開発者とエージェントがMCPサーバーに直接接続する
- 開発者とエージェントがイベントストリームに直接接続する
- LLMに接続するMCPサーバー
- MCPサーバーがAPIに接続する
- イベントストリームに接続するMCPサーバー
- 数千のAPIへルーティングするAPIゲートウェイ
- 数百の異なるLLMプロバイダーへルーティングするLLMゲートウェイ
- MCPゲートウェイからMCPサーバーへのルーティング
- イベントブローカーおよびイベントストリームに接続するイベントゲートウェイ
- AIアプリケーションを支える膨大なマイクロサービスの管理を担うサービスメッシュ
そしてもちろん、こうした環境は多くの企業において、オンプレミス、ハイブリッド、クラウド、マルチクラウドベンダー環境など、複数の環境をまたがって存在しています。
迫り来る問題が見え始めていませんか？現実を直視する時が来たのです。
インフラの現実検証
今日の典型的なAIインフラには、3つの重大な問題がある：
- コストと消費に関する断片的な可視性: 全体像は決して把握できず、断片的な情報しか得られない
- 中央集権的な執行体制なし：コスト管理は調整なくサイロ化されている
- 断片化された開発者体験: エンジニアは互換性のないシステムを操作する時間を浪費している
これが理由である——報告書が「改善のための戦術」を探求したとき、次のような結論に至った：
- AIコスト管理の改善に最もよく挙げられる手法は、統一された可視性である
- 明確な費用帰属が第2位となった
- チーム間の連携強化が第三に挙げられる
しかし、この複雑な接続性を管理しなければならない状況で、どうしてそれが可能なのか？
前進への道筋：統合されたAIコストガバナンス
解決策は、イノベーションを止めることやペースを落とすことではありません。リアルタイムのコスト可視性と管理を統合できる、統一されたAIコストガバナンス層を構築することです。
技術的な実装の観点から、これは単一のコスト制御プレーンを構築することを意味し、以下を提供します：
- 全AI接続におけるリアルタイムコスト分析
- 実際の使用量のリアルタイム計測
- 使用状況の帰属をチーム、製品、または顧客レベルまで
- コストの暴走を防ぐため、制限の執行をに限定する
このガバナンス層は、AIインフラ全体にまたがる必要があります：
- AIエージェント
- Kubernetesクラスター
- クラウドLLM
- オンプレミス型大規模言語モデル
- MCPサーバー
- イベントストリーム
- クラウドAPI
- オンプレミスAPI
- APIゲートウェイ
- LLMゲートウェイ
- MCPゲートウェイ
- イベントゲートウェイ
- サービスメッシュ
- Kubernetes Ingress コントローラー
良い知らせ？このコストガバナンス管理基盤は既に構築済みです！
これが、私たちが OpenMeter と、それが Konnect プラットフォームにもたらすものに非常に興奮している理由です。既存のLLM、MCP、API、イベント処理、マイクロサービス実行環境といったKonnectの基盤に、OpenMeterのリアルタイム計測・課金・使用量帰属機能（現在Konnect Metering and Billingを支える基盤）を統合することで、単一のプラットフォームで以下のことが可能になります：
- AIリソースの消費量と使用状況を追跡し、帰属させる
- AIリソースの使用量と接続性に対する階層化、使用量測定、および課金設定
- 任意の消費指標に基づいて消費制限を適用する
そしてこれらすべては、もちろん、AI、API、イベント処理、マイクロサービスによるイノベーションを推進するリソースの構築、実行、発見、ガバナンスにKonnectを活用することで得られる、セキュリティ、信頼性、パフォーマンス、開発者体験のメリットに加えて得られるものです。
本日より、Konnect Metering & Billingの早期アクセスを開始しました。早期アクセスプログラムについてのお問い合わせは、こちらのフォームよりご記入ください。折り返しご連絡いたします。
危機はかつてないほど深刻だ：今こそ断片化を解消する時だ
報告書そのものから引用しよう：「AIが『あれば便利なもの』から『必須のもの』へと変貌する中、コストの可視化と管理を習得した企業は利益率を守り抜く一方、競合他社は利益が追跡不能なインフラコストに消えていくのをただ見守るだけとなるだろう」
これが実際に意味することは次の通りです：
1. 利益率とコスト効率こそが差別化の鍵となる
誰もが同等のAI能力にアクセスできる世界では、競争優位性は業務の卓越性から生まれる。AIを活用した体験を収益性をもって提供できる企業が勝利する。
2. ガバナンスとスピードの両方が必要です
これはスピードと制御のどちらかを選ぶ話ではない。現代のAI接続プラットフォームは、両方を実現しなければならない——迅速な導入サイクルと、初日から組み込まれた包括的なコスト管理を。
3. 可視性と執行を統一する
コストを把握するだけでは不十分です。利益率に影響が出る前に超過を防止するリアルタイムの執行メカニズムが必要です。数か月後の財務レビューで発覚するのでは遅すぎます。
4: 今すぐ行動せよ、後回しにするな
統一されたAIコスト管理がない日々は、利益率の浸食が続く日々である。待つほどに、これらのコストは原価構造に深く根付き、解消が指数関数的に困難になる。
要するに？
AIイノベーションは極めて重要だ。スピードが鍵となる。しかし持続可能なAIビジネスは、コストの可視化と管理という基盤の上に築かれる。加速する前に、進むべき方向を見据え、そこに到達するために実際にどれほどのコストがかかるのかを把握しておく必要がある。
この仕組みを理解した企業は繁栄する。理解できなかった企業は、優れたAI能力を持ちながらも利益率が低下していくことになる。
Kongでは、AIコストガバナンスの戦いに勝利するお手伝いをいたします。お気軽にご連絡ください。
Alex Drag
Head of Product Marketing
