AI支出は、試験導入の段階を超え、2025年には世界全体で1.5兆ドルに達する主要な経常的営業費用へと移行しつつあります。

見込めるリターンはこれまで以上に大きくなっていますが、それと同時に、投資と成果の間のギャップも広がっています。McKinseyの最近の調査によると、88%の組織が少なくとも1つの業務機能にAIを導入している一方で、その投資を企業レベルのEBITへの影響にまで結び付けて把握できているのは39%にとどまります。

こうした投資を測定可能で、予測可能かつ効率的なものにするための確立された手法は、まだありません。だからこそ私たちは、1つの問いに向き合う財務リーダーのワーキンググループ、Cursor CFO Councilを立ち上げます。AI支出を、どうすれば価値に結び付いた状態に保てるのか。

この委員会は世界各地の都市で持ち回りで四半期ごとに開催され、メンバーがそれぞれの知見を継続的に共有・比較しながら、AIの経済性に関する共通のフレームワークを築くための場となります。

#インテリジェンスは収益にも表れている

Cursorのデータを用いた最近のBCGの分析によると、トークン使用量が最上位20%の企業では、売上高の前年比成長率の中央値が16.5%となり、最下位20%の企業の5.1%を大きく上回りました。

Cursorの使用量に関する別の調査では、2025年後半の大幅なモデル改善を受けて、従業員が1週間あたりに送信したエージェントメッセージ数が44%増加したことがわかりました。最も大きく増えたのは高複雑度の作業で、メッセージ数は68%増加しました。

より優れたモデルによって、チームが取り組もうとする作業の幅は広がっており、機能が高まるほど使用量は減るのではなく増える傾向があるという、ジェボンズ型の動きを示しています。しかし同時に、AI導入の恩恵があらゆる場所で同じように現れているわけではないことも明らかです。

#インテリジェンスの恩恵には大きな偏りがある

最近公開したDeveloper Habits Reportでは、上位1% (p99) の開発者は、アクティブユーザーの中央値と比べて1日あたりのAI支援によるコード行数が46倍、さらに週あたりにマージしたPR数がアクティブなPR作成者の中央値の15倍に達していることがわかりました。

言い換えると、ごく少数の人だけが圧倒的な恩恵を得ている一方で、ほとんどの人はそうではありません。

利用額、トークン消費量、AI生成コードについても、同様の偏りが見られました。ジニ係数で見ると、これらの分布は世界のどの国の所得分布よりも不平等です。

#作業単位あたりのコストには大きな差があります

AIが明らかに機能しているケースでも、コストには大きなばらつきがあります。Developer Habits Report では、エージェントのリクエストあたりのコストはモデルファミリー間で約9倍の差があり、受け入れられたコード1行あたりのコストにも約7倍の差がありました。

このコスト差があるからこそ、複数のモデルやAIプロバイダーにアクセスできることが重要です。モデルごとに得意な作業は異なり、計画、フロントエンド開発、デバッグ、低コストでの実行など、用途に応じた使い分けができます。実際、Cursor ではパワーユーザーの84%が、すでに毎週複数のモデルを使っています。

こうした選択肢は、AIプロバイダーが使用量ベースの価格設定へと移行するなかで、ますます重要になっています。これは、知能を予測しにくい変動費へと変えるからです。

適切な作業に適切なレベルの知能を割り当てることには、大きなコスト削減効果があり、その重要性は今後さらに高まっていきます。

#AIの経済性を考えるためのフォーラム

AIがもたらす生産性の価値は主要なモデルがリリースされるたびに高まっていますが、その導入にはばらつきがあり、使用量は一部に集中し、コストも作業をどのように振り分けるかによって大きく異なります。

CFO Councilは、財務部門のリーダーたちがこうした課題に一緒に取り組む場を提供します。AIの生産性に関する共通のベンチマーク、インテリジェンスの恩恵を測定するためのフレームワーク、そしてモデル配分とコスト管理に向けた実践的なアプローチの策定に取り組みます。

CFO Councilの初回会合は8月に開催されます。会合、そしてその先に向けて進捗を見ながら、参加者についても順次発表していく予定です。さらに、このグループの活動に関する更新も公開し、そこで私たちが得た知見をより広いコミュニティが活用できるようにする予定です。