コンピュートコスト高騰で迫られる現実路線、企業のAI予算は2027年に転換期へ

インフラコストの高騰と予測困難な価格モデル

市場調査会社Forresterが10月21日に発表したレポートによると、人工知能（AI）は2027年までに企業のテクノロジー支出全体の約20%を占めるようになると予測されている。この数値は、あらゆる一般企業が自社予算の5分の1をAIに割り当てることを意味するわけではなく、テクノロジーベンダーによるインフラ投資も含まれているものの、セクター全体における重大な財務的シフトを浮き彫りにしている。

最高情報責任者（CIO）が直面している予算プレッシャーについて、ForresterのアナリストであるBrian Hopkins氏は、支出増加のほぼすべてがサーバー、チップ、クラウドサービス、基盤モデルへのアクセス、ソフトウェアサブスクリプションなどのインフラおよびコンピューティングキャパシティによって牽引されていると指摘した。

生成AIはエンタープライズソフトウェアの購買プロセスも大きく変えつつある。従来、企業は年間のアプリケーションコストを予測し、それに応じて予算を組むことができていた。しかし、生成AIや自律型エージェントは、トークンベースの消費、従量課金制、クレジット制を導入したことで、この予測可能性を崩し去った。AIエージェントの運用コストは現在、タスクの複雑さやそれを実行するために必要な生のコンピューティングパワーに応じて変動するようになっている。

企業はどこから資金を捻出しているのか、そして削るべきではない領域とは

エンタープライズソフトウェアへの支出の伸びがインフレ率を下回るなか、膨らみ続けるAI関連費用に対応するため、各企業はIT運用全体でコスト削減を模索している。企業はサービスプロバイダーに対してAIによる効率化の恩恵を還元するよう求め、外部ITサービス契約の値下げを要求している。さらに、サードパーティへの支出を抑えるため、ソフトウェア開発やサポート、カスタマーサービス業務を自社内に戻す（内製化する）動きも見られる。

しかしHopkins氏は、極めて重要な以下の領域での予算削減には警鐘を鳴らしている：

• サイバーセキュリティ： セキュリティは従来、コストセンターとして扱われてきたため、投資が後回しにされがちだった。しかし、悪意ある攻撃者がAIエージェントを使い、かつてない規模で脆弱性のスキャンや悪用を行うようになっており、リスクは急速に高まっている。

• レガシーコアインフラ： 高コストな既存のエンタープライズリソースプランニング（ERP）プラットフォームや、Salesforceをはじめとするシステムのモダナイゼーションに関する決定は、頻繁に先送りされてきた。こうした未解決のインフラ需要が、今や膨れ上がるAIコストと衝突しつつある。

「信頼税」の舵取りとROIの再定義

エージェント型AIの企業導入には、Forresterが「信頼税（Trust Tax）」と呼ぶ隠れた運用コストが伴う。自律型エージェントの導入は、単にタスクを自動化するほど単純な話ではない。企業は、テストやレッドチーム演習、ガードレールの構築、継続的モニタリングの導入、ガバナンスレビューを伴う集中型レジストリの維持、さらには外部パートナーや顧客と対話する際のエージェントのアイデンティティ検証のための予算も確保しなければならない。

またHopkins氏は、企業リーダーが短期的な生産性向上ばかりに目を向け、AIの財務的リターンを見誤りがちである点も強調した。Forresterは、AIによる財務的成果を3つの時間軸に分類している：

1. 生産性（短期）： 顧客対応メールの作成やサポート案件の解決など、日常業務で節約された時間の測定。追跡が容易で報告されやすいものの、単なる生産性の向上は最終的な業績（ボトムライン）に与える影響としては著しく低い。

1. エンゲージメント（中期）： 顧客や従業員とのインタラクションを改善して取引を円滑にし、顧客満足度を高め、接触頻度を増やす。

1. トランスフォーメーション（長期）： ビジネスプロセスを再構築し、製品の提供を加速させ、新たな収益源を創出するか、あるいは競合他社に先駆けて市場に参入することで持続的な競争優位性を確立する。

2028〜2029年の格差に向けた投資の優先順位付け

長期的な価値を獲得するため、ForresterはCIOに対し、セキュリティ、データ、AIプラットフォームという3つの投資優先事項に注力することを推奨している。これら3つの柱がすべて完璧になるまで導入を遅らせるのではなく、企業は明確なビジネス指標に直結したAI戦略を策定すべきだという。例えばエネルギー企業であれば、AIの導入を1バレルあたりのコスト、生産効率、職場の安全性といった具体的な業績目標に結びつけるようなアプローチである。

厳しい状況が予想される2027年に向けて、企業には堅牢なガバナンス、FinOps（財務オペレーション）の規律、そしてAIエージェントのアクセスに対する明確な制御が不可欠となる。Hopkins氏は、AIを単なる生産性向上ツールと捉える企業がコスト増とともに後退を余儀なくされる一方で、エンゲージメントやビジネストランスフォーメーションを戦略的に見据える企業が継続的な資金確保に成功するという、二極化の拡大を予測している。この市場格差がもたらす全面的な財務的影響は、2028年から2029年にかけて明確に表面化するとみられている。