ウォルマートの AI ワークフローが財務現実と直面
ウォルマートは、内部 AI アシスタント「Code Puppy」への過度な要求により、従業員の利用に固定されたトークン数を割り当てて制限を開始した。
Walmart は、同社内部の AI アシスタント「Code Puppy」の利用を従業員に対して制限し始めた reportedly と言われています。これは、このツールを支える大規模言語モデル（LLM）への要求が予想以上に高かったためです。当初、Walmart の従業員は、利用範囲に関する制限や規定なしに Code Puppy を使用することが推奨されていました。しかし現在、Walmart は各従業員に AI トークンの固定数を割り当てており、これにより利用可能な量が制限されています。Code Puppy は、スプレッドシート分析、プレゼンテーション作成、その他自動化可能な職場活動などのタスクを支援できるものとして宣伝されていました。
この社内ポリシーの変更はコスト管理措置です。LLM は現在、AI 推論へのほぼ無制限のアクセスを提供していた固定価格のサブスクリプションモデルから、従量課金（pay-per-use）モデルへと移行しつつあります。Walmart には約 210 万人の従業員がいるため、従業員一人あたりのクエリやタスク要求がわずかであっても、大きなコストを生じさせる可能性があります。
Walmart が従業員に対して示しているガイダンスは、AI を価値を生み出す場面で使用することであり、特定のタスクに対してどの AI ツールを適切に選択すべきかについての指針も含まれています。また、報道によると、従業員は会社が支払う他の AI プラットフォームにもアクセスできるそうです。
ウォルマートは社内で AI ツールの利用を拡大し、従業員に対して AI の使用方法に関するトレーニングを提供し、労働者が実験を行い、成功した活用方法を導入することを奨励しています。現在、各インタラクションのコストが直接請求されるようになり、生産性の報告上の改善とそれを実現するためのコストのバランスを取ることに struggle している他の大企業の中でも、ウォルマートはその一例です。
少なくとも問題の一部は、AI ベースのワークフローにおける生産性を測定するために使用される手法に起因する可能性があります。以前、AI ツールの利用回数や複雑さを生産性の指標として追跡することは、多くの従業員が KPI を「ゲーム化」し、いわゆる「トークン・マキシング（token maxxing）」を行う結果を招きました。今年 4 月にも、シーコイアキャピタルのパートナーはウォールストリートジャーナルに対し、「私たちは皆、トークン・マキシングすべきだ」と述べており、このアプローチにより、AI ソフトウェアを最も効果的に活用した人を称えるための企業内 AI リーダーボードが出現しました。
企業のこうしたパフォーマンス志向の慣行は、AI タスクの数と複雑さ、およびそれらを実行するために選択されたモデルに応じて、相対的にコストを増大させることになります。再帰的なアクション（「思考モデル」）を実行する大規模なモデルは、入力を内省的に処理するためにより多くのトークンを使用するため、ユーザーの請求額が高くなります。ウォルマートが労働者に慎重にモデルを選択するよう奨励しているのは、表計算分析やプレゼンテーション作成といった比較的些細なタスクを達成するために、高価で最先端のモデルへの支出を制限しようとする試みです。
マルチエージェント AI の作業は、雇用主にとって予期せぬコストを生み出す可能性もあります。従業員が所望の結果を達成するために複数のエージェント上で反復ループを実行した場合、最適化されていない結果（および必要なプロンプトの修正と再提出）に伴う実際の費用は、明確な現金として計上可能になります。
すべての AI プロバイダーが固定サブスクリプションからトークン課金モデルへ完全に移行したわけではありませんが、Anthropic と OpenAI はすでに上位ティアのエントプライズプランを新しい料金体系に移行しています。Microsoft が 6 月 1 日から GitHub Copilot ソフトウェア開発ツールに対して課金を開始した決定は、モデルプロバイダーにとって急速に新たな財務の常識となりつつあるものに沿ったものです。Uber は最近、今年の前 4 ヶ月間で 2026 年の AI 支出予算をすべて使い果たしたと明らかにしました。これは、エンドユーザーに影響を与える料金政策の変化を示す証左です。
Walmart は、従業員ごとにトークン使用量に制限を設けることで、継続的なコストを抑え、AI ツールのより慎重な利用を義務付け、AI における投資対効果（ROI）の指標を設定できるように努めています。
(画像出典：Pixabay、ライセンス下)
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本記事「Walmart's AI workflows meet the realities of the balance sheet」は、元々 AI News に掲載されたものです。
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Walmart has reportedly begun limiting employees’ use of an internal AI assistant called Code Puppy after demands placed on the LLM backing the tool were higher than expected. Employees of Walmart were encouraged to use Code Puppy without any stricture or stipulations as to the limits of use, but Walmart is now assigning employees a fixed number of AI tokens, which limits how much it can be used. Code Puppy was publicised as being able to help with tasks like spreadsheet analysis, creating presentations, and other automatable workplace activities.
The change in internal policy is a cost control measure, as LLMs are increasingly transitioning to pay-per-use, rather than the fixed-price, subscription model that gave near-limitless access to AI inference. Walmart has roughly 2.1 million employees, so even modest per-employee queries and task requests can create significant costs.
Walmart’s guidance to employees is to use AI where it can create value, and comes with guidance on how workers should choose the right AI tool for any given task. Reporting also says employees have access to other AI platforms paid for by the company.
Walmart has expanded AI tool use in the company and provided training for its employees in how to use an AI, encouraging workers to experiment and adopt successful uses. Now the costs of each interaction are being billed directly, it’s among other large enterprises struggling to balance reported improvements in productivity with the cost of achieving the same.
At least part of the issue may stem from the methods used to measure productivity in workflows based on AI. Previously, tracking the number and complexity of uses of AI tools as measure of productivity has led to many employees ‘gamifying’ their KPIs – so-called ‘token maxxing’. As recently as April this year, a partner at Sequoia Capital told The Wall Street Journal, “We all should be tokenmaxxing”, an approach that resulted the emergence of AI leaderboards in companies to celebrate those making best use of AI software.
Such performative practices at companies will increasingly incur costs relative to the number and complexity of AI tasks, and the model chosen to perform them. Larger models that perform recursive actions (‘thinking models’) use more tokens to process inputs introspectively, leading to higher bills for users. Walmart’s encouragement of workers to choose their model carefully is an attempt to limit spending on expensive, frontier models to achieve relatively trivial tasks, such as spreadsheet analysis and creating presentations.
Multi-agentic AI work may also create unexpected costs for employers. When employees instigate iterative loops running on multiple agents in order to create a desired outcome, the real cost of sub-optimal results (and the necessary refining and re-submission of prompts) is now measurable in hard cash.
While not all AI providers have changed the entirety of their billing models from fixed subscriptions to per-token, both Anthropic and OpenAI have already moved their higher tier enterprise plans to the new footing. Microsoft’s decision to charge for its GitHub Copilot software development tools as of June 1st is in line with what is rapidly becoming the new financial normality for model providers. Uber recently revealed that it had used up its 2026 budget for AI spend in the first four months of the year; a testament to changes in charging policy affecting end-users.
By setting limits on token use on a per-employee basis, Walmart is striving to keep a lid on its ongoing costs, enforce more thoughtful use of AI tools, and enable it to establish the metrics of return on investment in AI.
(Image source: Pixabay, under licence.)
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