AIベンダー、インフラ費用を顧客に転嫁
Forrester の調査によると、AI ベンダーによる使用量ベース課金への移行により顧客のソフトウェア予算が大幅に増加し、組織は FinOps の見直しと人材投資の継続が必要となる。
キーポイント
AI コスト転嫁による予算増圧
Anthropic, OpenAI, GitHub, Microsoft などが従来型の固定料金から使用量ベース課金へ移行しており、Forrester は顧客のソフトウェア予算が大幅に増加すると警告している。
人員削減と採用の矛盾
大手テック企業による「AI による人員削減」の発表がある一方で、IT 人件費は減少しておらず、特にデータ・アナリティクス分野での採用予算が増加すると予測されている。
FinOps の進化とコスト管理
トークンベースや使用量駆動型の AI コストに対応するため、モデルルーティングやセマンティックキャッシングなどの新しい FinOps 手法の導入が急務となっている。
重要な引用
The organizations that outperform in 2027 won't be those that spend the most on AI. They'll be the ones that invest in the foundations that make AI effective: trusted data, strong governance, organizational readiness, and the ability to continuously adapt as technology and customer behavior evolve.
While several tech giants, including Oracle, Microsoft, and Meta, have announced significant layoffs in recent months, IT staffing spend has not declined in recent years
Traditional FinOps wasn't built for token-based, usage-driven AI costs, but that team is certainly best positioned to build these new capabilities
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
このニュースは、AI 技術の実装段階から運用・管理段階への移行期において、企業の財務戦略と人事戦略に大きな転換点を迫るものである。使用量ベース課金の一般化により、予算予測が困難になりつつあり、FinOps の役割が単なるコスト削減から「AI コストの最適化」へと進化することが求められている。また、AI 導入が即座に人員削減を招くわけではないという現実認識は、組織の人事計画やスキルアップ戦略において重要な示唆を与える。
編集コメント
AI の普及に伴い、ベンダーのコスト構造が「固定費」から「変動費（使用量課金）」へとシフトしている現状は、企業の財務計画に新たな不確実性をもたらしています。特に FinOps チームには、従来の枠組みを超えたリアルタイムでのコスト制御と予測能力の構築が即座に求められており、これは単なる経理業務ではなく、AI 戦略の成否を分ける経営課題となっています。
Forrester は、ソフトウェアおよび AI ベンダーによる値上げと利用料金の追加により、来年は顧客の請求額がさらに膨らむ可能性があると警告しています。2,600 人以上のビジネスおよび技術意思決定者への調査に基づき、同社は「ベンダーが価格を引き上げたり、AI コストを顧客に転嫁するために利用課金を導入したりする見込み」として、ソフトウェア予算が増加すると予測しました。
ここ半年で Anthropic、OpenAI、GitHub は、定額制サブスクリプションから利用量ベースの課金へと一部サービスを移行し、ユーザーの間でコストへの懸念が高まっています。Forrester はさらに Microsoft もこのリストに加え、M365 Copilot、Agent 365、セキュリティツールを E5 に追加した「プレミアム E7 ライセンス」の最近の発表を根拠に挙げています。
昨年、コンサルティングファームの Bain & Company は、2030 年までに AI データセンターの構築コストが 2 兆ドルに達すると推計しました。Forrester によると、AI の普及はデータおよびソフトウェアへの支出増を牽引し、意思決定者の 8 割が予算増加を見込んでいます。
Forrester の最高研究責任者である Sharyn Leaver は、「2027 年に他社を凌駕する組織とは、AI に最も多くを費やすところではない。信頼できるデータ、強力なガバナンス、組織的な準備、そして技術や顧客行動の変化に応じて継続的に適応する能力といった、AI を効果的に機能させる基盤に投資した組織だ」と述べています。
Forrester はまた、テック業界で「レイオフを隠すための AI 利用（AI washing）」が横行しているにもかかわらず、人件費はまだ低下していないと指摘しています。「Oracle、Microsoft、Meta など複数の大手企業がここ数ヶ月で大幅な人員削減を発表したものの、IT への人材投資額はここ数年減少していません」と報告書は述べています。2025 年における人材コストの割合は IT バジェット全体の 35% を占めました。
2027 年については、テック意思決定者の 67% が人件費予算を増やすと予想し、23% は現状維持、10% が減少すると回答しています。「ベンダーが財務や再編の理由で人員を削減する限り、『AI washing of layoffs』は続きます。AI が全社的な従業員代替を可能だとする過大な約束には警戒してください。データ・分析専門職の人材需要は増加し、データ技術担当者の 68% がこの予算項目の増額を見込んでいます」と報告書は指摘しています。
Forrester は、予測不可能な AI コストを管理するために組織が FinOps（財務運営）の実践を見直すべきだと提言しています。「従来の FinOps はトークンベースや利用量駆動型の AI コストに対応して設計されたものではありません。しかし、このチームこそが新たな能力を構築する最良の立場にあり、2027 年にもその飛躍を果たさなければなりません。モデルルーティング、セマンティック・キャッシング、利用制限（ガードレール）などのランタイムコスト制御への資金投入により、支出の暴走を防ぐべきです」と報告書は推奨しています。
KPMG の調査では、7 月に企業リーダーの約 3 割が、大規模なビジネス AI の導入時に運用コストの把握と管理に困難を感じていると回答しました。「利用量ベースの価格設定モデルが一般的になるにつれ、多くの組織はまだ AI 支出を効果的に予測・監視・管理するための能力構築を進めている最中です」とコンサルティングファームは述べています。
原文を表示
Forrester warns that customers should brace for bigger software bills next year as software and AI vendors raise prices and pile on usage charges. Working from a survey of more than 2,600 business and technology decision-makers, the tech research company said software budgets were expected to rise "as vendors increase prices or add usage charges to pass their AI costs to customers." In the last six months, Anthropic, OpenAI, and GitHub have shifted some services away from flat-rate subscriptions toward usage-based billing, prompting cost concerns among users. Forrester added Microsoft to the list, citing its recent launch of the premium E7 license, which bolts M365 Copilot, Agent 365, and security tools onto E5. Last year, consultants Bain & Company estimated that the build cost for AI datacenters would hit $2 trillion by 2030. Forrester said that AI would drive increases in data and software spending, with 80 percent of decision-makers expecting those budgets to rise. Sharyn Leaver, chief research officer at Forrester, said: "The organizations that outperform in 2027 won't be those that spend the most on AI. They'll be the ones that invest in the foundations that make AI effective: trusted data, strong governance, organizational readiness, and the ability to continuously adapt as technology and customer behavior evolve." Forrester also found that personnel costs have yet to fall, despite the "AI washing of layoffs" in the tech industry. "While several tech giants, including Oracle, Microsoft, and Meta, have announced significant layoffs in recent months, IT staffing spend has not declined in recent years," the report said. Staffing accounted for 35 percent of IT budgets in 2025. For 2027, 67 percent of tech decision-makers expected to increase their staffing budget, while 23 percent said it would stay flat, and 10 percent expected it to decline. "The AI washing of layoffs will continue as vendors trim for financial and restructuring reasons. Guard against inflated promises that AI can replace employees across the board. Staffing for data/analytics-specific roles is expected to rise, with 68 percent of data technology decision-makers expecting this budget item to increase," the report said. Forrester said that organizations should adapt their FinOps practices to help manage the unpredictable costs associated with AI. "Traditional FinOps wasn't built for token-based, usage-driven AI costs, but that team is certainly best positioned to build these new capabilities and must make this leap in 2027. Fund runtime cost controls such as model routing, semantic caching, and usage guardrails to prevent runaway spend," the report recommended. In July, KPMG research found that nearly a third of corporate leaders reported difficulty understanding and controlling operating costs when implementing business AI at scale. "As usage-based pricing models become more common, many organizations are still building the capabilities required to forecast, monitor, and manage AI spending effectively," the consultancy said. ®
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