AIは「使う」から「管理する」フェーズへ：企業のAI利用コストが示す新たな経営課題とROIへの転換点

調査背景と目的

自律的にタスクを処理するAIエージェントの普及が進む中、これらのAIは複数回の推論を重ねてタスクを完了するため、従来のチャット利用と比較してトークン（AIが文章を処理する際の最小単位）の消費やAPI利用が増加しやすい傾向にあります。これにより、企業ではAI利用コストの管理や投資対効果（ROI）が新たな経営課題となり始めています。

株式会社LayerXは、企業のAI活用が「導入・活用」から「コストや投資対効果（ROI）を管理する」フェーズへ移行しているという仮説のもと、その実態を明らかにするため、「企業のAIコスト管理に関する実態調査 2026」を実施しました。この調査は、勤め先の企業でAI利用コストを管理・把握している立場にある400名を対象としています。

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調査結果サマリー

• 73.3%の企業が、AI利用コストは「すでに経営課題」または「1年以内に経営課題になる」と回答しました。

• 66.5%が前年と比べてAI利用コストの増加を実感しており、また、65.5%がAIエージェントの利用に伴い増加していると回答しています。

• 月間のAI利用コストは平均約274万円に上り、64.8%の企業で月間「50万円以上」発生していることが判明しました。

• 82.8%がAI利用コストの「把握」に課題を実感しています。

• 具体的な課題としては、「セキュリティ・情報漏えいリスクへの懸念」（30.5%）が最多でした。次いで「従業員による個人立替などの実態把握」（25.1%）、「請求額と利用内訳が結びつかない」（24.2%）など、「誰が・何に・どれだけ使ったか」が見えにくい点が上位を占めています。

• 現在のAI利用コストの把握は「部署・チーム別の利用額」（32.7%）など大枠にとどまる一方、今後整備したい項目のトップは「AI利用額と成果・ROIを紐づけたデータ」（21.8%）であり、投資対効果まで含めて管理したいというニーズが高まっています。

調査結果詳細

AI利用コストの経営課題化

AI利用コストの管理・把握を担当する回答者の73.3%が、AIの利用コストは「すでに経営課題」（19.0%）または「1年以内に経営課題になる」（54.3%）と認識していることが明らかになりました。これは、AI利用コストが多くの企業にとって直近の重要な経営課題となっている現状を示しています。

AI利用コストの増加とAIエージェントの影響

前年と比べてAI利用コストが「大幅に増加している」（20.0%）または「やや増加している」（46.5%）と回答した企業は合わせて66.5%に上り、多くの企業がコスト増加を実感しています。

特に、コーディングエージェントや業務エージェントの利用に伴うコストの変化については、65.5%が「大幅に増加している」（16.5%）または「やや増加している」（49.0%）と回答しており、AIエージェントの普及がコスト増加の主要因の一つとなっていることがうかがえます。

月間のAI利用コストの実態

会社全体の月間AI利用コストは平均約274万円であり、64.8%の企業で月間50万円以上が発生していることが判明しました。内訳を見ると、「50万円以上～100万円未満」が26.3%、「100万円以上～500万円未満」が20.5%、「500万円以上～1,000万円未満」が8.8%、「1,000万円以上」が9.3%となっています。

AI利用コスト把握の課題

AI利用コストの把握について「非常に課題を感じている」（19.5%）または「やや課題を感じている」（63.3%）と回答した企業は合わせて82.8%に上り、多くの企業がコスト把握に困難を感じています。

具体的な課題：セキュリティ、個人立替、内訳の不明瞭さ

具体的な課題として最も多かったのは「セキュリティ・情報漏えいリスクへの懸念」（30.5%）でした。次いで、「従業員による個人立替などの実態把握」（25.1%）、「請求額と利用内訳が結びつかない」（24.2%）、「AI利用の成果やROIを測りづらい」（24.2%）、「利用額を把握しづらい」（24.2%）が続きます。これらの結果から、「誰が・何に・どれだけ使ったか」という利用実態の不透明さが主要な課題であることが浮き彫りになりました。

管理ニーズの変化：ROIとの紐付け

現在把握できている項目は「部署・チーム別のAI利用額」（32.7%）や「プロジェクト・案件別のAI利用額」（28.8%）など、大枠にとどまっている現状が示されました。

一方で、新たに管理や整備したい項目としては「AI利用額と成果・ROIを紐づけたデータ」（21.8%）が最多となり、単なる利用額の把握を超えて、投資対効果まで含めて明確に管理したいというニーズが高まっていることが示唆されます。

まとめ

この調査結果からは、AIエージェントの普及を背景にAI利用コストが増加し、それが企業にとって新たな経営課題として認識され始めている実態が明らかになりました。多くの企業が前年比でのコスト増加を実感しており、この傾向はAIエージェントの利用拡大とともにさらに強まるでしょう。

一方で、コストが経営課題となりつつあるにもかかわらず、その実態を十分に把握できている企業は多くありません。「セキュリティ・情報漏えいリスク」や「従業員による個人立替の把握」、「請求額と利用内訳が結びつかない」といった課題が挙げられ、その根底には「誰が・何に・どれだけ使ったか」が見えにくいという利用実態の不透明さがあります。これはコスト管理だけでなく、セキュリティやガバナンス上のリスクにもつながる可能性があります。

このような状況から、企業の関心は「AIをまず使うこと」から、「どれだけのコストで、どのような成果につながっているか」へと移行しつつあります。現状は組織やプロジェクトといった大枠での把握にとどまるものの、今後はAI利用額と成果・ROIを結びつけ、投資対効果まで含めて管理したいというニーズが高まっていることがうかがえます。

今後、AIを持続的に活用していく上で、AI利用コストは人件費や広告費と同様に、投資対効果（ROI）の観点から管理すべき経営資源へとその位置づけを変えていくことでしょう。利用者・用途・トークン消費・成果を可視化できれば、効果の高い領域へ投資を集中し、不要な支出を見直す判断がしやすくなります。

バクラク AIトークンアドバイザー のご紹介

AI利用コストの把握・管理に関する課題に対応するため、株式会社LayerXは「バクラクAIトークンアドバイザー」を提供しています。

このサービスは、AIツールやAIエージェントの利用に伴うトークン消費や利用コストの把握・分析を支援するものです。AI利用が拡大する中で、「誰が・どの用途で・どれだけAIを利用しているのか」を可視化し、AI投資の適正化や社内での利用管理を支援します。

AI活用を持続的に広げるためには、利用促進だけでなく、コスト・利用実態・成果を継続的に把握し、投資対効果を見ながら運用する仕組みが不可欠です。バクラクAIトークンアドバイザーは、企業のAI活用を「使う」段階から「管理し、改善する」段階へ進めるための支援を行います。

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バクラクとは

バクラクは、稟議、経費精算、法人カード、請求書受取、請求書発行、勤怠管理、給与計算などの業務を効率化するAIエージェントサービスです。請求書受領代行や、申請承認代行にも対応しており、AIエージェントを組み込むことで、バックオフィス業務を自動化し、従業員一人ひとりがコア業務に集中できる新しい働き方を創造します。中小企業から大企業まで、20,000社を超える顧客の働きやすい環境づくりと事業成長を支援しています。

バクラク

株式会社LayerX概要

株式会社LayerXは、「すべての経済活動を、デジタル化する。」をミッションに掲げるAIカンパニーです。バックオフィス向けAIエージェントサービス「バクラク」事業、Fintech事業、エンタープライズ向けAIプラットフォーム「Ai Workforce」事業などの複合的な事業を通じて日本の社会課題を解決し、AIの力で人々の創造力がより発揮される未来を創造しています。

• 設立：2018年8月

• 代表者：代表取締役CEO 福島良典 / 代表取締役CTO 松本勇気

• 所在地：東京都中央区築地1-13-1 銀座松竹スクエア5階

• コーポレートサイト：https://layerx.co.jp/

• 採用サイト：https://jobs.layerx.co.jp/

• お問い合わせ：https://layerx.co.jp/contact

• 事業サイト：

  • バクラク：https://bakuraku.jp/

  • Ai Workforce：https://getaiworkforce.com

  • 三井物産デジタル・アセットマネジメント：https://corp.mitsui-x.com/

  • オルタナ（ALTERNA）：https://alterna-z.com/

  • 株式会社AgenticSec：https://agenticsec.tech/

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回の調査結果は、企業がAIを単なるツールとして利用する段階から、戦略的な経営資源として管理する段階へと移行していることを明確に示しています。AI利用コストの可視化と投資対効果（ROI）の測定は、今後、企業の競争力を左右する重要な要素となるでしょう。特に、AIエージェントの普及に伴うコスト増は避けられない傾向にあり、これをいかに効率的に管理し、具体的な成果に結びつけるかが課題です。適切なコスト管理は、AI投資の妥当性を高め、より効果的なAI活用を促進するための基盤となると考えられます。

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