【ITニュース解説】September 15, 2025: The Day the Industry Admitted AI Subscriptions Don't Work

近年、急速に進化するAI（人工知能）技術は、私たちの生活やビジネスに大きな変革をもたらしている。多くの企業がAIを活用したサービスを提供し始め、その多くはスマートフォンアプリやクラウドサービスでおなじみの「サブスクリプションモデル」を採用している。しかし、このビジネスモデルがAIサービスには根本的に合わないという見方が強まっている。この記事は、AIサービスのサブスクリプションモデルが抱える課題と、将来的なビジネスモデルの方向性について解説する。

従来のSaaS（Software as a Service）と呼ばれるクラウドサービスでは、ユーザーは月額や年額の料金を支払うことで、ソフトウェアの特定の機能やストレージ容量、利用回数などにアクセスする権利を得る。例えば、文書作成ソフトやプロジェクト管理ツールなどがこれにあたる。SaaSのビジネスモデルでは、一度ソフトウェアを開発すれば、新しいユーザーが増えても、システムを維持するための追加コストは比較的小さい。多くのユーザーにサービスを提供することで、一つあたりのユーザーにかかるコストは分散され、利益を出しやすい構造になっている。これは、ソフトウェアのコピーや配布にほとんどコストがかからず、サーバーの負荷も通常は予測可能な範囲に収まるためだ。

ところが、AIサービス、特に生成AIのような大規模なモデルを動かすサービスは、このSaaSのコスト構造とは大きく異なる性質を持っている。AIモデルは、ユーザーからの入力（プロンプトなど）を受け取ると、その都度「推論」と呼ばれる複雑な計算処理を実行する。この推論処理には、非常に高い計算能力を持つハードウェア、具体的には高性能なGPU（Graphics Processing Unit）が大量に必要となる。GPUは導入費用も運用費用も高額であり、AIモデルの実行回数が増えれば増えるほど、サービス提供側にかかる電気代やサーバーの維持費用といった「計算コスト」が直線的に増加していく。

つまり、SaaSが「ソフトウェアへのアクセス権」を売っているのに対し、AIサービスは「AIモデルの計算能力と処理結果」を売っている、と考えることができる。SaaSではユーザーがソフトウェアをたくさん使っても、サービス提供側の追加コストはほとんど増えない場合が多い。しかしAIサービスでは、ユーザーがAIをたくさん使えば使うほど、裏側で大量の計算処理が発生し、サービス提供側のインフラコストが雪だるま式に膨らんでいく。

この特性が、無制限利用を前提とするサブスクリプションモデルと深刻なミスマッチを引き起こす。例えば、月額固定料金でAIを無制限に使えるサービスがあったとする。もしごく一部のヘビーユーザーが非常に大量の計算資源を消費した場合、そのユーザー一人にかかるインフラコストが、月額料金を大きく上回ってしまう可能性がある。つまり、サービス提供側は赤字を抱えることになる。多くのユーザーが平均的に少しずつ利用してくれることを前提としたサブスクリプションモデルは、利用量の変動が大きいAIサービスには適さないのだ。ヘビーユーザーがサービス提供者の収益を食いつぶす「不良債権」と化してしまうリスクが常に付きまとう。

このような状況を避けるため、多くのAIサービスでは、サブスクリプションプランに「利用回数制限」や「トークン数制限」といった利用量の上限を設けている。しかし、これはユーザーにとって不満の元となる。AIは使えば使うほどその価値を実感できるものであり、制限があることでユーザーは十分にサービスの恩恵を受けられないと感じてしまう。サービス提供者側も、ユーザーに最大限の価値を提供したいという思いと、自社のコストを抑えたいという現実的な課題の間で板挟みになる。

この問題の解決策として、AIサービスのビジネスモデルは「従量課金モデル」へとシフトしていく可能性が高い。従量課金モデルとは、利用した分だけ料金を支払う方式のことだ。例えば、AIが生成した単語の数（トークン数）や、API（プログラムがAI機能を利用するための窓口）の呼び出し回数、AIモデルの処理時間などに応じて料金を請求する。このモデルであれば、サービス提供側はユーザーの利用量に応じて適切な収益を得ることができ、ユーザーは必要な時に必要なだけAIを利用できる。サービスのコスト構造と収益構造が一致するため、持続可能なビジネスを構築しやすくなる。

将来的には、多くのAIサービスが月額基本料金に少量の利用枠を含み、それを超えた分は従量課金とする「ハイブリッドモデル」や、完全に利用量に応じた従量課金モデルを採用することになるだろう。記事が示唆する2025年9月15日という日付は象徴的だが、これはAI業界がサブスクリプションモデルの限界を広く認識し、より適切なビジネスモデルへの転換が加速する時期が来るという筆者の予測を物語っている。

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、このようなビジネスモデルの変化は、単なる料金体系の話にとどまらない。どのようなビジネスモデルが採用されるかによって、サービス設計や技術選定、システムのスケーラビリティ（拡張性）の考え方まで大きく変わってくる。AI技術そのものの進化だけでなく、その技術をどのように社会に提供し、持続可能な形で運用していくかというビジネスの視点も、これからのエンジニアリングには不可欠な要素となる。AIサービスの未来は、技術革新だけでなく、適切なビジネスモデルの確立によっても大きく左右されるだろう。