市場には強力プレーヤーがいる。大手ハイパースケーラー3社は、いずれもGPUをサービスとして提供する消費モデルを展開しているが、そのアプローチは大きく異なる。

　AWSは主に開発者向けのAIツールを提供しており、その手法は従来のIaaSやPaaSのモデルに近い。同社のサービスは、一般的なLLM（大規模言語モデル）や、音声対話で実績のある自社モデル「Nova」によって支えられている。

　一方、Googleは検索エンジンやWorkspaceに直接組み込まれた幅広いWebサービスを展開している。同社は「Gemini」や「Vertex AI」などを使い分けている。

「AIはどこにでもある」時代を作るMicrosoft

　MicrosoftはAIをクラウドにとどめていない。OS、業務ソフト、クラウドの全てに組み込む戦略を取っている。その象徴がMicrosoft Copilotだ。Windows、Office、Microsoft 365、Microsoft Azureまで横断的に配置されている。

　結果として、ユーザーは意識せずともAIの出力に依存する構造が生まれている。つまり、「AIを使っているかどうか」ではなく、「すでに使っている前提」を構築した。

収益化の本命は「AIエージェント課金」

　この状況でMicrosoftが打ち出したのが、AIの新たな課金モデルだ。

　Microsoftのエグゼクティブバイスプレジデント（EVP）であるラジェシュ・ジャ氏は、AIエージェント単位でのライセンス課金を示唆している。これは単なる従量課金ではない。

　課金モデルのポイントは次の3つだ。

• ソフト内の「機能単位」で課金される
• AIエージェントごとにライセンスが発生する
• 年額サブスクリプションとして継続課金される

　つまり、企業がAIを導入し効率化を進めるほど、Microsoftの収益は増える構造だ。従来もクラウドでは予想外の請求増加が問題になってきた。だが今回の変化は、それより一段深い。ソフトウェア内部の処理単位で課金されるため、ユーザー自身もコスト構造を把握しにくい。

　Microsoftにとって、これは天才的な戦略といえるかもしれない。2026年5月1日に提供が開始される新製品「Microsoft Agent 365」や「Microsoft 365 E7: The Frontier Suite」は、その課金を実現するための手段となる。

AI導入で請求が跳ね上がる企業の共通点

　では、AI導入で請求を増大させてしまう企業の行動を次に紹介する。

「小さく試す」ができない

　全社展開前提で導入し、利用量を一気に増やす。

利用ログを見ていない

　どのAIエージェントがコストを生んでいるか把握していない。

開発者に権限を委ねすぎている

　AIエージェントが乱立し、管理不能になる。

情シスが今決めるべき3つのこと

　では、AI導入によるコスト増を防ぐに当たって、情シスは何を決めればいいのか。問題は「AIを使うかどうか」ではない。「どのルールで使うか」だ。情シスは導入前の段階で、運用とコスト管理の前提条件を明確にしておく必要がある。

　具体的には、まずどこまでAIを業務に使わせるのかという利用境界を定義する。次に、誰がAIエージェントを作成できるのかという統制ルールを設ける必要がある。さらに、AIの利用に伴うコストをどの単位で把握し、管理するのかという可視化の仕組みも不可欠だ。これらを事前に決めておかなければ、AIは「便利だが止められないコスト」として企業に残り続けることになる。

　これを決めないまま導入を進めると、「便利だが止められないコスト」が残る。