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3. 「AIの使いすぎ」は逆効果？ 調査が明かす「トークンマキシング」の落とし穴

• ジェリーフィッシュの最近の調査によると、AIトークンを大量に消費しても、得られる成果には限界があることが分かった。
• データでは、AIコード生成ツールを最も使っていたソフトウェアエンジニアは、平均的なエンジニアの10倍のAI利用量だった一方で、成果物は約2倍にとどまっていた。
• 同社のAI・リサーチ責任者のニコラス・アルコラーノは、「生産性を高めるには、バランスの取れたAI活用が重要だ」と述べている。

テック業界は現在、AI関連支出をより厳しく管理する新たな段階に入りつつある。エンジニアリングの分析を手がけるジェリーフィッシュ（Jellyfish）の最新のデータは、AIの「トークン」を大量に消費する企業が、必ずしも勝ち組になっているわけではないことを示唆している。

ジェリーフィッシュはこの最新の調査で、AIコード生成ツール「Claude Code」の利用者の上位10％は、平均的な開発者と比べて約10倍のAIトークンを消費しているのにもかかわらず、成果は約2倍にとどまっていると報告している。

AIトークンとは、AIが文章を処理・理解するための最小単位のことだ。これはAI利用料金を計算する基準にもなっており、通常は「100万トークンあたりいくら」という形で料金が設定されている。

ジェリーフィッシュのAI・リサーチ責任者であるニコラス・アルコラーノ（Nicholas Arcolano）は、この差は労働者が可能な限り多くのAIトークンを使用するという極端な『トークンマキシング（Tokenmaxxing）』が、持続可能な戦略ではないことをよく示していると述べている。

「企業のCFO（最高財務責任者）は、AI関連の支出にかなり厳しく目を光らせている」と、彼はインタビューで語っている。