従業員が担っていた業務を自ら実行可能なAIエージェントの登場は、ソフトウェアベンダーのビジネスモデルを揺るがしている。長年にわたりユーザー単位のライセンスやサブスクリプションに依存してきたベンダーは、利用実態と創出される価値をより適切に反映するため、価格設定の見直しを迫られている。この課題は、ソフトウェア業界におけるAIの収益化をテーマとした円卓会議で中心的な議題となった。レフェーブル・ダロのパートナーシップディレクター、アンヌ・グレーズ氏、Zuoraのストラテジーディレクター、マイケル・マンサード氏、Seven2のパートナー、フランソワ・カンデロン氏が登壇した。
議論から浮かび上がったのは、ある逆説だ。企業はAIへの投資を加速させているものの、その経済的効果を測定することには依然として苦戦している。予算の増加が、必ずしも期待通りの投資対効果につながっているわけではない。
ユーザー単位課金モデルの見直し
数十年にわたり、ベンダーの収益の大部分はライセンス販売、そして後にSaaSサブスクリプションのユーザー単位課金に支えられてきた。AIエージェントの登場により、このモデルの限界が露呈している。これまで従業員が行っていた業務を引き受けることで、AIエージェントは企業内で必要なライセンス数を削減する可能性がある。カスタマーサービスはその好例だ。従来のソフトウェアが担当者にツールを提供していたのに対し、AIエージェントは今や一部の問い合わせを直接解決できる。マイケル・マンサード氏によれば、ソリューションや状況にもよるが、AIエージェントは自律的に問い合わせの60〜70％を処理できるという。
この変化は、提供されるものの本質を変えつつある。ベンダーはもはや、従業員の業務を支援するためのツールを販売するだけでなく、彼らに代わって特定のタスクを実行できるソリューションを提供している。AIエージェントが人的ライセンス数を減らすなら、ベンダーのソリューションがより多くの価値を生み出している場合でも、継続的な収益は減少するリスクがある。コスト面でもモデルは複雑化している。従来のソフトウェアでは追加ユーザーあたりの限界費用は一般的に限定的だが、生成AIソリューションでは、リクエスト量、処理の複雑さ、モデルが処理するテキストの単位であるトークンの消費量に応じた変動費が発生する。マイケル・マンサード氏が指摘するように、「トークンの単価は下落傾向にあるが、消費量は価格下落よりもはるかに速いペースで増加している」。
4つの主要な価格設定アプローチ
いくつかの課金モデルが浮上している。第一のモデルは、AIエージェントを追加のリソース、つまり従業員のように課金するものだ。理解しやすいが、エージェントの活動により利用コストが急増する場合、すぐに限界が見える可能性がある。第二は従量課金制で、顧客はリクエスト数、トークン数、操作数など、使用したリソースに応じて支払う。このモデルによりベンダーは運用コストをより適切に転嫁できるが、請求額が実際に生み出された価値に対応することを保証するものではない。「AIが稼働しているからといって、価値を創造しているわけではない」とマイケル・マンサード氏は指摘する。
第三のアプローチは、AIが実行する操作ごとに課金するもので、処理された顧客対応、更新されたレコード、完了したタスクなどが対象となる。最後に、一部のベンダーは、得られた成果に直接結びついた価格設定を検討しており、顧客はパフォーマンスや達成されたコスト削減に応じて支払う、場合によっては利益分配の枠組みの中で行われる。この方向性は魅力的に見えるが、期待される成果を明確に定義し、それを測定可能とし、AIに帰属可能な価値の割合について合意する必要がある。このため、登壇者はこのモデルが短期間で主流となることはないと見ている。
ハイブリッドモデルの台頭
これらのアプローチのいずれも万能な解決策として優位に立つものはない。ベンダーは、収益の安定性とコスト管理を両立させるため、複数の課金方式を組み合わせた形態を採用する傾向にある。これらのモデルは通常、最低限のサービスレベルを保証する基本サブスクリプションと、消費量に応じた追加課金を組み合わせたものだ。これにより、ベンダーは収益の一部を確保し、顧客は支出にある程度の見通しを立てられる。
円卓会議で示された推定によれば、このような形態が現在市場の70〜80％を占めているという。プリペイド式のクレジットシステムにも再び注目が集まっている。企業は事前に一定量のリソースを購入し、その後必要に応じて使用する。かつての携帯電話の定額制に似た考え方だ。
