9月25日、The Decoderが「Intelligence doesn't come cheap as AI drives up costs for the NSA, hospitals, and insurers」と題した記事を公開した。企業・政府機関がAIを本格導入した途端に直面するのが「トークン課金の青天井」だ。NSA・病院・保険会社という一見異なる組織が、それぞれ異なる形でAIコストの急増に直面している実態をThe Decoderが詳報している。

企業向けAIは「トークン課金」で青天井

コスト増の構造的な原因は、AIプロバイダーの料金モデルにある。なお本記事で頻出する「トークン」とは、AIが文章を処理する際の最小単位で、おおむね単語や文字のまとまりに相当する。処理量が増えるほど課金額も増える従量制の基本単位だ。

消費者向けの月額定額プランは実態として大幅な補助が入っている。SemiAnalysisの分析によれば、月額200ドルのChatGPT ProはAPI定価換算で最大1万4,000ドル相当、同額のClaude MaxはAPIベースで最大約8,000ドル相当に達する。つまり、個人ユーザーはコストの数十分の一しか払っていない。

一方、企業向けはその逆だ。OpenAIは新規エンタープライズ契約をトークン単位で請求し、Anthropicでは収益の75〜85%が従量課金契約から来ているという。エージェント型ワークフロー（AIが自律的に複数ステップのタスクをこなす処理）では、通常のチャットと比べて最大1,000倍のトークンを消費するケースもある。

NSAをめぐる議論では、全面的なAI監視体制を整えるには年間数百億ドル規模のコストがかかるとの見方が議会関係者の間で広がっている。Financial Timesの報道によれば、OpenAIは2030年までに約8,560億ドルを計算インフラに投じる計画だという。以前の試算では、超党派法案に基づくAIリスクセンター設置費用は年間約2,000万ドルとされていたが、その差は桁違いだ。

プロバイダー側もコスト問題への対応を始めている。The Informationによれば、OpenAIは一部の大口顧客に対してタスク完了時のみ課金する成果報酬型モデルを導入。また通常API価格の半額に設定したGPT-6 SolとLunaを投入した。ただし最前線モデルには適用されず、強力なシステムは引き続き高価格帯に留まる。

それでもAIプロバイダーの企業向けビジネスは収益性が高い。SemiAnalysisはAnthropicのAPI事業の粗利率を80%超と推定する。もっともその利益はすべて計算資源への再投資に回る。

医療現場では「AIがコード化」して請求額を水増し

医療分野ではまた別の問題が起きている。コスト増の主因はAI自体の料金ではなく、病院と保険会社が請求処理にAIを使う方法にある。この構図は後述のNSAや保険会社の事例とも通底している。「誰がAIの費用を払うか」という問題が、政府・医療・保険の各セクターで同時進行しているのだ。

Blue Cross Blue Shield協会の報告書によれば、病院側がAI支援コーディングツールを使って2年間で約10億ドル近い過剰請求を発生させたとされる（The New York Times報道）。具体的には、病名の重症度を高く分類したり、二次診断を追加したりすることで、治療内容に変化がないにもかかわらず1件あたり平均約1万2,000ドル多く徴収していたという。

病院側にとっては明確な収益源だ。病院グループMcLaren Health CareのCFO、Dave Mazurkiewicz氏はSmarterDxのソフトウェア導入により月100万ドルの追加収益を得ていると明かす。ベンダーは増収分の一部を報酬として受け取るモデルだ。

一方、保険会社側もAIを使って診療記録を精査し、保険金請求を却下できる根拠を探しているとMazurkiewicz氏は指摘する。Peterson Health Technology InstituteのCaroline Pearson氏は、「AIで処理が安上がりになったため、双方が何度もやり取りを繰り返す」と述べる。

元米国政府高官でHealth Affairs誌に寄稿したDavid Brailer氏は、電子カルテがかつてそうしたように、AIが医療費全体を押し上げると予測している。

コスト負担の議論はすでに始まっている

政府・医療・保険の三セクターに共通する問いは「AIコストを最終的に誰が負担するか」だ。その答えはまだ出ていないが、制度設計の議論はすでに動き始めている。

NSA向けAI監視コストの分担については、AI検証・評価研究所（AI Verification and Evaluation Research Institute）のNat Purser氏が、開発者側に独立したテスト費用の一部を負担させる課徴金制度を提案している。The Washington Sunによれば、AnthropicとOpenAIはより多くの政府監視に費用を支払う可能性を示唆しているという。

NSAが全面的なAI監視体制を整えた場合の年間数百億ドルという試算は、The Decoder記事がSemiAnalysisおよびFinancial Timesの調査報道をもとに引用したものだ。公開された一次資料として確認できる範囲では、議会予算局（CBO）が試算したAIリスクセンター設置費用の年間約2,000万ドルとの乖離が際立っており、この数字自体が監視コスト論争の根拠の一つとして使われている。

医療現場では病院・保険会社・患者の三者が費用の押し付け合いを続け、政府機関では開発者への課徴金という新たな負担構造が模索されている。AIの恩恵を語る文脈では見えにくいが、その裏でコストを誰が引き受けるかという問題は、静かに、しかし確実に社会の制度設計を変えつつある。

詳細はIntelligence doesn't come cheap as AI drives up costs for the NSA, hospitals, and insurersを参照していただきたい。