ワンダフルフライ株式会社が「トークンコスト」の課題を解説、AIエージェント運用の4つのポイントを紹介

公開：2026年7月20日更新：2026年7月20日

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ワンダフルフライ株式会社は、AIエージェントの利用に伴って発生する「トークンコスト」の仕組みと、継続的なAI活用に向けて構築段階から考えておくべきポイントを紹介しました。生成AIの活用競争が加速する一方で、企業の間ではトークンコストが新たな経営課題として浮上しています。同社は、継続的なAI活用につなげるために構築段階から検討すべき4つのポイントを紹介しています。

ワンダフルフライ株式会社が解説する生成AIコスト増加が新たな経営課題に

2026年には、UberがAIコーディングツールに割り当てた年間予算をわずか4か月で使い切ったと報じられ、大きな注目を集めました。同社はその後、AIコーディングツール1種類当たりの利用額に月額上限を設けるなど、利用コストの管理に乗り出しています。

またMicrosoftでも、社内で急速に普及したAnthropicのAIコーディングツール「Claude Code」について、多くの直接ライセンスを終了する動きが報じられました。今後はGitHub Copilot CLIへ利用環境を集約するとみられています。背景には、社内ツールの標準化に加え、利用拡大に伴うコストへの懸念があるとみられています。

ワンダフルフライ株式会社が解説するAIエージェントでコストが増えやすい理由

AIエージェントは、一般的な生成AIチャットのように一度の質問に一度回答するだけではありません。問い合わせ対応を行うAIエージェントの場合、ひとつの業務を完了するまでに生成AIを複数回呼び出すことがあります。主な処理は次の通りです。

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問い合わせ内容の読み取り
意図の判定
社内情報の検索
回答文の作成
回答内容の確認

利用者には一度の操作に見えても、その裏側では複数のAI処理が実行され、想定以上にトークンが消費されている場合があります。

コストが増える主な要因としては、次のようなものが挙げられます。

長い資料や過去の会話履歴を毎回AIへ渡している
単純な分類や抽出にも高性能なAIモデルを使用している
エラー時の再実行回数を制御できていない
AIエージェントごとのトークン消費量を把握していない

AIエージェントの利用コストは、利用人数だけで決まるものではありません。使用するモデルや読み込ませる情報量、ひとつの業務での呼び出し回数によって、大きく変わります。そのため、AIエージェントを構築する際には、機能や精度だけではなく、処理ごとのトークン消費量や月間の実行回数まで想定しておく必要があります。

ワンダフルフライ株式会社のAIエージェント継続活用に必要な4つのポイント

AIエージェントは、導入して終わりではなく、利用者や対象業務が増えるほど利用量やコストも増加するため、継続的に運用・改善できる仕組みを構築しておく必要があります。企業でAIエージェントを運用する際は、次の4つのポイントを押さえておく必要があります。

ポイント	内容
トークン利用上限の設定	日次・月次の利用上限や停止基準を設定し、想定外の利用料増加や予算超過を防止する
利用料・コストの可視化	トークン消費量や外部AIサービス利用料を確認し、AIエージェントごとの利用状況やコストを把握する
AIエージェント別の利用分析	AIエージェントごとの利用量や処理内容を分析し、不要なAI処理を見直す
ワークフロー・ルールとの使い分け	AIが不要な定型処理はワークフローやルールで実行し、不要なトークン消費を抑えることでコストを最適化する

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同社は、AIエージェントの構築に加え、導入後の利用量やコストを踏まえ、運用設計を支援しています。構築時には利用人数や想定される実行回数、対象業務を整理したうえで、使用するAIモデルや処理方法を検討します。また、AIによる判断が必要な処理と、ワークフローやルールで対応できる定型処理を切り分け、不要なトークン消費を抑える設計を行います。

さらに、AIエージェントごとの利用量やコストを確認できる仕組みを整え、導入後の分析や改善につなげます。今後も、企業がAIエージェントを継続的に活用できるよう、構築から運用までを見据えた支援に取り組むとしています。