AIを使うな、と言い始めたセカイ。

「AIを積極的に使おう！」と旗を振っていた企業が、最近方針を変え始めている。

「AIをどんどん使おう！」

こう言われてきた。

「競合が使っている」

「乗り遅れるな」

「生産性が上がる」

そういう言葉が飛び交い、多くの企業がAIツールを全社に開放した。

そんな中、2026年5月にこんなニュースが流れました。

■Microsoftの話

MicrosoftがClaude Codeのライセンスを、自社エンジニアに対して大量にキャンセルした。

理由は「使いすぎてコストが爆発したから」だそう。

Microsoftは2025年12月にWindows・Microsoft365・Teamsなどを開発する部門のエンジニアにClaude Codeを導入した。エンジニアたちは熱狂的に使い始めた。

そして半年後の2026年6月30日、そのライセンスはほぼ全て廃止される。

■Uberの話

同社は「どのチームがAIを最も使っているか」をランキングするリーダーボードを社内に作り、積極的にAI活用を奨励した。

その結果、5000人のエンジニアが導入し、2026年4月時点でエンジニアの84〜95%がアクティブユーザーになった。

コーディングされたコードの70%がAI生成になった。

そして4月に、CTOが社内でこう発表した。

「2026年の年間AI予算を、もう使い切った」

4ヶ月で。

---

問題の構造

なぜこんなことが起きたのか？

AIの課金体系がトークン従量制に移行しているからである。

1回のシンプルな会話ならコストは小さい。

でもエージェント型AIが自律的にタスクをこなすとき、その消費トークン量は通常の最大1000倍になるケースがある。

1人のエンジニアにかかるAPI費用が月50万円を超えた事例も出ている。

これが数百人、数千人規模になると、経営者が青ざめる請求書が届く。

さらに構造的に厄介なのが「コストが成果に比例しない」点。

Uberのケースで言えば、CTOは「AIへの支出を、コンシューマー向け機能の改善に結びつけられない」と発言している。

使えば使うほどコストが積み上がるが、何が生まれたかが見えない。

NVIDIAの副社長ブライアン・カタンザーロはこう言った。

「私のチームでは、計算コストが社員の人件費をはるかに上回っている」

これは対岸の火事ではない。

中小企業でも同じ構造は起きうる。

「使える人が使いまくる」→「API課金が膨らむ」→「ガバナンスがない」→「月末に気づく」

このサイクルがすでに始まっている企業は少なくないはず。

---

私が今回のニュースで重要だと思うのは、「使うな」という結論ではない。

「使い方の設計がなかった」という点です。

Uberは使用量をKPIにした。でも本来の問いは「何が生まれたか？」のはずだった。

指標の設計を間違えると、頑張れば頑張るほど損をする。

たとえば採用においても同じ構造です。

「応募数を増やせ」だけを指標にした採用活動は、コストだけが膨らんで採用の質が上がらない。

測るものが間違っていると、努力が逆効果になる。

---

AIを「入れる」ことと、AIを「設計する」ことは全く別の話。

世界最大のテック企業でさえ、それを混同して予算をめちゃくちゃに溶かした。

あなたの会社で、同じことが起きていませんか？

AIは本当に、成果を出しているのでしょうか？

---

合同会社Lepnet　

代表社員　加藤勇気　http://lepnet.biz　

異次元の成果を出す最強求人顧問　

AI未来鑑定士　

1日1000円のX投稿代行