なぜAIはまだ“次のインターネット”になっていないのか
「AIはすべてを変える」と言われています。 しかし、なぜ本格的なAIアプリはまだインターネットサービスのような大規模な普及を起こしていないのでしょうか。 これはこの1年で最も多く聞かれた質問の一つです。そして同時に、誤解されやすいテーマでもあります。 よくある答えとしては、 「モデルがまだ十分賢くない」 「エコシステムが未成熟」 「ユーザー習慣が形成されていない」 といったものがあります。 確かにこれらも一理あります。しかし、本質的な理由はもっとシンプルです。 Tokenコストが高すぎることです。 まず、従来のインターネットサービスのコスト構造を考えてみましょう。 ユーザーが1回操作するたびに発生するのは、数ミリ秒のCPU処理と数KBの通信量程度です。つまり、1回のリクエストのコストはほぼゼロに近いのです。 この構造があるからこそ、インターネット企業は ・無料サービス ・広告モデル ・クーポン配布 ・フリーミアム戦略 といったビジネスモデルを成立させることができました。ユーザーが増えても、追加コストがほとんど発生しないからです。 しかし、AIアプリはまったく異なる構造を持っています。 例えばGPT-4クラスの大規模モデルで複雑な対話を行う場合、1回のリクエストで 5000〜50000トークン を消費することも珍しくありません。現在の価格水準でも、1回のAI対話で数円から数十円のコストが発生します。 もし中程度にアクティブなユーザーが1日に何十回もAIを利用すると、サービス提供側のコストは 1人あたり1日数百円規模 になる可能性があります。 これを従来のインターネットサービスと比較すると、その差は明確です。 例えばEC、SNS、動画プラットフォームなどでは、1ユーザーあたりの1日コストは 数円以下 の場合がほとんどです。 つまり、AIアプリのコスト構造は、従来のインターネットサービスより 100倍以上重い と言えます。 このため、現在多くのAI企業は BtoB市場 を中心にビジネスを展開しています。企業向けのAIツール、業務効率化、カスタマーサポート、自動化などの分野では、AIによる価値が明確であり、コストを回収しやすいからです。 一方、...