Claude Fable 5の料金体系変更とその背景
このポッドキャストでもクロードフェーブル5が 重量課金に移りますよって話何度かしたと思うんですけれども
結局ですね7月20日にクロードコードアンソロピックから公式アナウンスがございまして
結局のところMaxとチームのプレミアムプランの方は このプラン内のリミットの中にフェーブル5が含まれるということになりました
今までですねこう重量課金になるぞなるぞとずっと クロードアンソロピックは言い続けていたわけですけれども
結局 含まれるんかいみたいなところでその中で劣らされた一人の私でございますけれども
この中でですねまぁいくつか思ったことがありまして そのことについてお話できればと思います
まず軽くなんで結局プランの中に入れたんだろうなみたいなところを振り返って考えると
それで一つ挙げられるのはGPTですね OpenAIが新しいモデルを出してきました
GPT 5.6のソルテラルナですけれども これが出てきましたと
性能自体は正直フェーブル5に及ばないんですけれども それに引っ張るした性能が出てきましたと
しかも重量課金3分少ないで使えますよ 一方でアンソロピックはこのフェーブル5は重量課金になりますよってなってくると
コーデックスに移行しようかみたいな人が増えてくるんじゃないかっていう危機感があったのではないかというのがまず一つ
それからもう一つがKimiですね MoonshotのKimiですけれども これも新しいモデルが出てきましたKimi K3ですが
このモデルオープンエイドモデルですけれども 非常に高い性能が出てますと
ベンチマークによってはフェーブル5よりも高い性能が出ていたりするので
これがフェーブル5よりもすごく安い料金で使えるじゃんってなってくると
じゃあそっちを使おうとユーザーが流れていくという危機感 これももう一つあったんじゃないかなという諸々があって結局
フェーブル5重量課金で使えますよという話になったんじゃないかなと思います ユーザーを非常に揺さぶって悩ましてくるアンソロピックだなぁというふうに思っていて
振り返るとそもそも連邦政府アメリカ政府にフェーブル5をアメリカ人以外使うなというふうに制限がかかったりですとか
じゃあ解放されたってなったら今度は重量課金にするからなとある意味脅してきたりとか
他の他社が追いついてきたらやっぱりごめんなさい重量課金じゃなくてサブスクールプランの中に含めますと言ってきたりとか
非常に朝礼募買が激しいなというところではございますがそれぐらいAIの進化が激しいということの裏返しかなというふうに思っております
AIコスト配分の世界的な事例紹介
今日メインで話したいところはこの重量課金をきっかけにAIのコストって一体いくらかけるのが最適解なんだろうなというふうに私自身も考えてきましたし
今世の中いろんな会社でも考えてきたこの1週間2週間だったと思うんですけれども
それについて話をしていきたいというふうに思っております まず世界でどういうふうなAI費用の扱い方がメジャーかというところから話していければと思うんですが
まず一社目UberですけれどもUberは 事業員一人当たり1500ドルの上限を定めた上で使ってくださいと
でかつ社内ダッシュボードで追跡して誰がいくらぐらい使ってどれぐらいトップを使っているのかっていうのを見れるようにしているというような事例がございます
一人1500ドルですね それでもう一社はサイバーエージェントですねこれは日本の会社ですけれども
この会社はエンジニアに限った話ですけれどもエンジニア1200人に対して一人当たり月200ドルまでAIエージェント費用を会社負担にしますと
年間約4億円かかると1400人もいればそれぐらいかかりますけれども
年間4億円の費用を投じますというような アナウンスメントがございました
こういったふうに 全一律ましくは職能に限って一律で配るっていうのがまず一つ目のやり方かなというふうに思います
でもう一つは職能というよりかはシニアリティっていうんでしょうかね
グレードみたいなものに応じて連動させるAIの費用を連動させるというものです これはですね企業名は具体的に明かされていないものではあるんですけれども
海外の調査によりますととある匿名のサイバーセキュリティ企業の場合は ジュニアの場合は月800ドル
シニアの場合は1600から4000ドルの利用上限を定めてやると
かつそれを超過した場合はもう通常使えませんっていう感じではなくてマネージャーに言って
マネージャーがokであればさらに上限まで許可するというような使い方があるそうです
でもう一者これも別の調査ですけれどもとある 旅行テック企業の場合はデフォルトは月200ドルなんですがシニアのロールの場合は
数万ドルまで増額可能というような使い方をしている企業があるそうです あともう一つ挙げるとするならばエルビディアですね
皆さんあの大好きなジェンスファンこと川ジャンですけれども ジェンスファンが言っていたので言うとエンジニアの基本給の半分をトークン予算として
上乗せするんだとむしろ 年収の半分ぐらい使ってもらわないと困るみたいな言い方をしていたりする
インタビューが有名ですけれどもそういった発言もございます それでですねここで一つだけ注意というか気をつけておかないといけないことで言うと
AI予算配分の難しさとROIの説明
スポーティファイとかエルビディアとかいろんな会社を今説明してきましたけれども 給料
水準が日本とだいぶ違う違いますよねってことは抑えておかないといけないというふうに 思っております
例えば月200ドルがAIの予算だとした場合に日本だとそれが高いねと年収と比較して高いねと なるかもしれませんが
海外のテク企業給料水の高い会社で考えると200ドル いやなんだそんな給料と比べたら
へみたいなもんじゃんみたいな数字感だというふうに思っておりますのでこのあたりの 価値観の違いというか
値段の価値の違いですかね ai 費用の価値の違いというところは一応認識しておかないと いけないというところを補足しておきたいというふうに思います
では次の話に行きたいと思うんですが じゃあなんでこんな風に上下を設けるのかと
その使っている人がそれだけ生産性が高いのであればその人に応じてその 発生している生産性高い生産性に対してそれぞれ
コストを払えばいいじゃないかという考え方があると思うんですがこれは 実際に私も ai 推進担当としてやっていて思うんですけれども
ry の説明が非常に難しいという側面があります ai にいくら使ったかってない簡単に測れます管理画面からあの管理者を見ることができますし
例えばクロードコードとかであればオープンテレメントリーというものをあの 送信することができるのでそれを例えばデータドックとかの可視化するに送って誰がどれぐらい
使ってるのかっていうのを見ることができます 一方でその成果
そのトークン使用したことによってどれぐらい儲かったんですかとか どれぐらいコストが浮いたんですかっていうことを直線の線でむず
結ぶのって非常に難しい なということです
これはあの 私たちとか私があのアホだからできないというわけではないのかなというふうに思って
いて まあ例えばですけどウーバーの coo のアンドゥルーさんという方も
ai の利用と新しい消費向けの機能の間に線を引くのはとても難しいという発言を しております
つまり ai 活用 ai で作った新しい機能と まあそれがどれぐらい消費者に対してインパクトを与えたのかっていうところを
相関性を持たせるのって非常に難しいですよってことを言ったという話ですね ただの特定の条件において
コスト費用対効果を証明することはできるかなと思っています 例えば社内のサースツールがとあるサースツールがありました年間まあ1000万かかって
たとします それを車内で内製化しましたとあるエンジニアがバイブコーディングとかをしながら
内製化しましたで1,000万置きました これは roi 証明できると思うんですがこれを全員にやれって言うと非常に難しいですよね
と日々業務で使っていたたえば資料の作成に使っていますとか データ分析に使っていますとか
あとはメール作成に使ってますみたいなものがそれそのものがいくら者売上げに貢献したん ですかとか
それによっていくら経費が浮いたんですかってことを証明しろと言われても非常に難しいです よねということですね
これというのはの ai ツールが 何か新しいものを生み出すツールではなくて基本的には人の動きを助けるツール
だからっていう側面があると思っていて例えばまあ今までのサースのツールですね 例えば近代管理のソフトとか
リンギのソフトとかありますがこれを人間が今までちこちこやっていたらどれぐらい時間 上がっていてこれをツールを入れることにどれぐらい
時間が削減できるから人件費で換算するといくらぐらい浮くのでこの費用を払う 意義があるという費用対効果を計算するのは比較的容易ではあるんですけれども
この ai ツールコーディングエージェントツールみたいなものはどういうふうに使うのかっていうのは人それぞれですし
それを使ったことによってじゃあそれが売上が増えることに何パーセント貢献したんですかって いうことを
線引きすることも非常に難しいですしそもそも日々このコーディングエージェントを使う 一挙手一投足においてこれは roi が成り立つのかとか
これを使うことによっていくら売上が増えるんだって毎日考えながらやることって現実的 じゃないというところもあるかなというふうに思っております
パーキンソンの法則とAI利用の落とし穴
加えて言うと人間て前ポッドキャストでも話したことがあると思うんですが パーキンソの法則というものがありまして人間は時間がある限りその仕事をしようとしますよねという
法則ですけれど例えば 1時間しかないと呼ばれればその1時間内で資料を作りますし
1週間あると言われれば1週間かけて作ろうとしますよねというところがあるかなという ふうに思っておりましてこれは ai が
それを補助しているだけであって結局 あの ai で大概なものができたとしてもその
ai で80%できたものを人間が残りの20%の完成度を求めるために ちこちこ手でやるみたいなことをやっていると結局得られる成果物の
パフォーマンスクオリティっていうのは変わんないですよねと つまりそれによって売上は変わんないですよね増えていかないですよね
時間の削減につながらないですよねということが一つあります もう一つは問題を解くというよりかは無駄に問題を増やすことのためにエージェントを
使ってしまっているなという側面もあるかなというふうに思っています 本来問題じゃないことを問題だと
声を荒げて言ってしまうみたいなところは誰しもあるかなというふうに思っていて それは私自身もあるかなというふうに思っておりまして
そこを日々気をつけないといけないなというふうに思っているんですが このコーディングツール
あの ai ツールコーディングエージェントが発達することによって例えばミーティングしました でこれによって得られた
課題点は何なんですかっていうといっぱい出してきますよね その問題点を一個一個を潰すことが果たしてそれ売上インパクトにどれぐらい
つながるんですかってことを 本当は考えないといけないんですけれどもこの ai によってたくさん問題
の早期というかその 問題点を浮き彫りにするってことが簡単にできるようになった結果
本来解かなくていいというか今やらなくていいような無駄な問題を頑張って解こうとして しまうってことが起きちゃう
というふうに私も考えて おりまして
で 使う側から見ても1リクエストを送るたびにこれさっきも話したんですけどこれってあるは
成り立つんだろうかとこの1セッション だいたいぐらいぐらいかかっているとしてでこれによって得られた成果物の売り上げって
だいたいどれぐらいなんだろうかって考えながらやらないですよねというところもありますし やりながら
使うのって非常に使いづらい し
そもそも ai 活用にブレーキがかかる方向に動いてしまうので非常に難しいかなという ふうに思っております
日本企業におけるAI予算の落としどころ
なので詰まるところ ai 費用を roi で説明するのは非常に難しいので
一律でいくらですというふうに決めて その上で会社全体として
売上に対する ai 費用とか売上人件費に対する経費とかそういった大きい枠組みで
見ていく必要があるんじゃないかなというふうに考えております ではそろそろまとめに入っていこうと思うんですが
どういうふうに日本企業落とし所を持っていこうかというところを最後に整理して いこうと思うんですけれども
まずそもそも ai 活用全くできていないですよっていう会社については今すぐやりましょう というところは当然のことですね
非常に手前味噌ながらですけれどもどういうふうに ai 活用を社会者で推進していくのかっていう話はこのポッドキャストでもずっと話していたことですのでもしこのポッドキャスト
今見ていてここのこの今私が話している時間まで 是非聞いている方がいるのであればいてでかつ
自分の会社まだ a 活用全然できてないんだよなという方であればこのポッドキャスト 聞いていただいて
ぜひ今すぐ社内で会社内で ai が使える状況にしていっていただきたいなというふうに 思っております
でもう一つですねアメリカの事情はあまり参考にならないということを改めて言っとき たいなというふうに思っております
それが企業数字が全く違うからですね 彼らが言う月200ドルっていうのを年収で割ってみるといやそんな安いじゃんと年収で
見たらへみたいなもんじゃみたいになるんですけど これを日本の給与水準で見たらこの給与の人にこんだけ払っちゃうのはどうなの
みたいなことがあるというふうに見えちゃうっていうのは当然なことだというふうに 思っておりますので
海外のテック企業のやり方っていうのは非常にニュースとかで話題になると思うんですが あまり鵜呑みにしちゃいけないなというところもあるかなというふうに思っております
AI予算配分の二つのアプローチ：全員一律とグレード連動
それを踏まえた上でですねどういうふうに ai 費用を分配していくかというとやり方は2つあります 一つ目は全員一律としちゃう場合ですね
月200ドルです全員とか一人60ドルですみたいな風にしてしまうというパターンです これは非常にシンプルで不公平さもないんですけれども
ry の説明に難しさが伴うなというふうに思っております 例えば入社したてとか
大学卒業したばかりの新入社員に200ドル300ドルと払った ai 費用を使った場合にそれを上回るぐらいの売り上げとか 経費下げのインパクトを出せるかというと
まだまだそもそも仕事の仕方みたいなことが理解できていないという中でそこまで出せるんだろう かっていうところを真面目に追求されるとちょっとあの ai 推進担当としては
いやそう言われましてもみたいなところがあるかなというふうに思っております 一方で会社全体として aiどんどん活用していこうという
押し出していこうというふうなモーメンタムっていうんでしょうか勢いをもたらすためには非常に いいやり方かなというふうに思っております
もう一つのやり方はその人のグレードに対して上限を定めるという方法ですね グレードというのはつまり給与水準ですけれども
そもそもなんで給与が高いのかとそれって高い成果を期待されているからですよねと それに答えているからですよねというふうな前提であるのであれば
その人に その分だけ ai 予算を多めにつけるっていうのはある意味筋が通っている理にかなっているように
感じます 一方でこれは人事施策次第かなというふうに思っていて日本企業の場合は例えば
年功序列であったりとかまあそもそもグレードとその期待されている役割が一致 していないみたいな企業も多いかなというふうに思っているので
それが一致しているという前提の下で配分していくという感じになるかなというふうに思います もしそのグレードがグレードと期待値が一致していないような
あの給与体系評価体系の企業であれば ai 活用みたいな別のグレードみたいなのを作ってそれに対して当てがっていくみたいなやり方も一つあるんじゃないかなというふうに思います
新入社員への配慮と職種別オプション
一方でこのグレードに応じて上限を定めるというやり方は2つ デメリットというか気をつけないといけないことがあるかなと思っておりまして一つ目は
新入社員とか新卒入社の方への配慮ですね 今は ai 使えないとそもそも
仕事が成り立たないというか ai 活用を前提とした仕事のやり方っていうところが当たり前になって きている状況で入社したての方は当然
グレードが特に新入社員の場合ですねグレードがまあ まあ下の方から始まりますよねというふうに考えると
その人のグレードじゃあ当然低いので ai 費用も与えられる ai 費用も低いですよねってなってしまうと
なかなか活躍の幅が広がっていかないというところがあるかなというふうに思っているので 例えばですけど入社して1年とか2年とかは
猶予期間として多めに ai 費用を割り当たって使いこなしてもらうと でその猶予期間が過ぎた頃には当然ランクも上がっていて
それに応じた ai の費用が使えるようになると結局
まあ 2年経った後下がるんじゃなく結局グレードが上がったからじゃあ今まで通り使えますよねみたいな
ことにするというようなやり方が一つあるかなというふうに思っております そしてもう一つがその人がやっている仕事内容に応じても割り上げてのロジックを考えと
考えないといけないかなというふうに思っておりまして例えば エンジニアとかデータサイエンティストみたいなものはもう
ai で仕事をするのが当たり前になっているという時代ですよ えっと
ai で行動私の場合ですけども99.9%ぐらい ai で行動書いていますしドキュメントもほとんど ドラフトは ai で書いていますし
依頼されたタスクももう ai で勝手に 裁くようになっていますとまあ ai がないと仕事ができないという状況になっている段階で
まああなたはまだ入社したばっかりだから ai 核ロードのスタンダードプランですってなっちゃうともう一瞬で上限に来ちゃって仕事ができなくなってしまうわけですよね
それだとちょっとギビすぎるっていうのがあるので その人については
食のオプションということである程度そのグレードに応じた上限にプラスして載せて あげるみたいなやり方も一つあるんじゃないかなというふうに思っていたりします
まとめと番組紹介
はいということで今回は ai コストの考え方 ランク配分なのか全員一律なのかみたいな話をしてみました
テーブル5が重量化期になるかという話に翻弄されたおかげと言いますか そういったせいで真面目に aiコストの書き方について整理することができてある意味良かったなという
ふうに思っております ということで最後にこの番組の紹介をさせてくださいこの番組でブログ fm はyoutube
apple podcast spotify などで配信しております ご感想リクエストなどもしございましたらハッシュタグでブログ fm で呟いていただくか
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それでは次回の配信でお会いしましょうご視聴ありがとうございました