ロックインと予算削減：AIベンダーの締め付けが反撃する
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The Register AI/ML
Cレベル経営者は数週間でAIモデルを切り替えられると考えていたが、ベンダーロックインの進行と価格上昇により、その考えは幻想だった。今後はモデル移行が困難になり、コスト増に直面している。
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意見：ベンダーロックインの影響が顕著になり、価格上昇が進むにつれ、フロントティアのAIモデルを簡単に乗り換えられる時代は終わりつつあります。
つい先月まで、人々は一つのAIフロントティアモデルから別のモデルへ簡単に乗り換えることに何の疑問も抱いていませんでした。ある週では最もホットなAIモデルがGemini 3.1 Proで、次はClaude 4.6、そして今ではGPT-5.5かもしれません。来月はどうなるか？誰にも分かりません。これはアマチュアプログラマーのジョーには問題ありませんが、プロフェッショナルプログラターのジェネットにとっては別次元の話です。
ご存知の通り、エンタープライズ向けのAI購入者は二つの収束する問題に直面しています。第一に、予想よりもはるかに困難であることが証明されているのは、AIベンダー間の切り替えです。同時に、AIベンダーはソフトウェアの経済構造を再構築する価格上昇を進めています。私たちはこれが起こることを以前から知っていました。AIの価格は長年にわたり損失誘因（loss leader）であり、ついに請求書が支払われる時が来ました。
アクティブなAIベンダー契約を持つ542人の米国経営者を対象とした、AIオーケストレーションプラットフォームプロバイダーのZapierによる最近の調査では、約90％が4週間以内にAIベンダーを切り替えられると信じており、41％はわずか2〜5営業日で可能だと回答しました。さて、誰がハルシネーション（幻覚）を見ているのでしょうか？
私は長年にわたり、会社の上層部がAIに対して口先だけの支持を示している背後で、ほとんどのシニア経営者はAIとは何か、そしてどのように展開すべきかを完全に理解していないと考えてきました。この種の妄想はそれを証明するものです。
Zapier のレポートによると、AI プラットフォーム間の移行を試みた組織のうち、スムーズに完了したと回答したのはわずか 42％に過ぎない。残りの 58％は、プロセスが完全に失敗したか、予想よりも大幅に多くの労力を要したと述べている。本当にそうなのか？誰が想像しただろうか。
この問題の根源は、初期採用者が過小評価していた技術的依存関係の多層的な構造にある。AI の実装には、ベンダー固有の API（Application Programming Interface）、独自性の高い学習データ、モデル展開用のカスタムツール、既存のワークフローへの深い統合が必要であり、これらはプロバイダー間でクリーンに移行できない要素が一つもない。
Zapier は次のように指摘している。「問題は、AI がすでに内部プロセスに組み込まれ、他のシステムと接続され、特定のワークフローに合わせて調整されている場合、それには依存関係、エッジケース（境界事例）、そして『一時的なもの』として誰も文書化しなかった小さな調整が含まれることだ。」
移行を難しくしているのはソフトウェアだけではない。AI コンサルタントのハロン・チョウデリ氏は次のように指摘している。「モデルベンダーの変更は、もはや単なる API 移行ではなくなった。それはコンテキスト（文脈）、ワークフロー、そして組織の記憶の問題だ。」これらの要素をあるベンダーのプラットフォームから別のベンダーのプラットフォームへ移動するのは容易ではなく、これら 3 つの領域に何が含まれているかを把握していない場合、状況はさらに悪化する。そして予想通り、チョウデリ氏は「私が話すほとんどの運用担当者は、これらいずれもマッピング（可視化・整理）していない」と観察している。
驚くには及びません。これは、経営陣がリソースを可能な限り速やかにAIに投入することの何が問題なのか全く理解できていないことの、また一つの証拠です。
私と話した人々の一部は、AIのコストが非常に安いため、たとえ移行コストが高くついたとしても、モデル自体が安いのでその費用を負担できると思っているようです。
しかし、莫大な損失を出し続けているAIプロバイダーたちは、ついに全体的な価格引き上げに踏み切りました。例えば、OpenAIは主力モデルGPT-5.2を使用する開発者向けのコストを、以前のGPT-5.1の1入力トークンあたり1.25ドルから5.75ドルに引き上げました。痛いですね。
OpenAIだけの話ではありません。Anthropicは2026年4月15日、Claudeエンタープライズエディションの価格体系を固定料金から動的な使用量ベースモデルへ変更し、事実上の値上げを確認しました。専門家は、これは重度ユーザーのコストを2倍から3倍に跳ね上げる可能性があると見ています。
これはハードコアなAI開発者でなくても理解できることです。例えば、私がこの記事を書いている時点では、新しいGitHub Copilotのサブスクリプションを取得できなくなっていました。GitHubはまた、個人向けサブスクリプションプランで提供される計算リソースを制限し、Opusモデルへのアクセスを完全に削除しました。GitHub Copilotを中心にビジネスを立ち上げるつもりだった方には、残念な話です。
これは純粋なAIプログラムだけの話ではありません。Microsoft 365のようなプログラムの価格もAIのコスト上昇によって押し上げられています。
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誰もがこれを行うようになります。魅力的な固定価格のティアは残るでしょうが、それらに含まれる計算能力（compute power）は減少します。好きか嫌いかに関わらず、私たちはトークンベースの価格体系へ向かい、固定価格ティアの終了を迎えます。
OpenAIのエグゼクティブであるニック・ターリーは最近、「価格が大幅に進化しない世界など存在しない」と述べています。そう思いますか？ 食べ放題プランについては忘れましょう。それらは過去のものです。
これらの価格変更は、インフラストラクチャの根本的な現実を反映しています。メモリーチップの価格は、ご存知のとおり、金に肉薄する勢いです。また、巨大なギガワット級のAIデータセンターが自らの費用を回収できるわけでもありません。
データズ・インサイトズのCEO兼共同創業者、エリ・グッドマンは昨年、Reworkedに対して次のように語っています。「最も一般的な誤解は、AIが通常のソフトウェアと同じように動作するというものです。それは正しくありません。すべてのクエリには実際のコストがかかります。利用が増えれば、プロバイダーの請求額も増えます」。
AIは、規模の拡大とともにコストが削減されるSoftware-as-a-Service（SaaS）とは異なります。私たちはAIのトレーニングコストについて語りますが、あなたが実行するすべてのクエリや起動するエージェントには推論トークン（inference tokens）のコストがかかります。要約すると、新しい価格体系の下では、AIの利用が増えるほど、そのコストは高くなります。
シスコの主任エンジニア兼製品アーキテクトであるニク・カレは次のように付け加えています。「マイクロソフトの値上げは一時的な急騰ではなく、AI時代の新たな価格基準の始まりです。GPU容量、推論のスケーリング、大規模モデルワークロードによる上昇するエネルギー需要は構造的かつ反復的なコストとなりました。ベンダーはこれ以上これを吸収できません」。
では、あなたはどうでしょうか？さて、あなたが知る番です。
しかし、待ってください、もっとあります！もしMeta Llamaを独自のハードウェアで実行しているなら、あなたは安全でしょうか？そうですか？いいえ。まず、Llamaは決して本当にオープンソースではありませんでした。そのため、Metaが独自のProprietary Muse Sparkを優先し、Llamaを放棄されたソフトウェア（abandonware）にした場合、あなたは取り残されてしまいます。
"AI が有用かどうかという問題ではありません」とZapier のレポートは指摘しています。「あなたが依存している AI が消滅したり、価格を急騰させたり、またはそれを部品取りのために解体するプライベートエクイティ企業に買収されたりした場合、どうなるのでしょうか？」
これは非常に重要な質問ですね。あなたには答えがありますか？もう一つ答えることを始めるべきです。あなたがすでに AI に投資している量が多ければ多いほど、特定のベンダーにほぼ確実にロックインされていることになります。そして、彼らの価格が市場が耐えられる限界まで上昇し、さらにその先へ進むことを私は保証します。 ®
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Opinion The days when you could jump from one frontier AI model to another at the drop of a hat are going away as vendor lock-in starts to kick in, and prices increase.
Once upon a time, say last month, people thought nothing of jumping from one AI frontier model to another. One week, the hottest AI model was Gemini 3.1 Pro, then it was Claude 4.6, now, maybe, it's GPT-5.5. Next month? Who knows. That's fine for Joe Amateur Programmer, but for Janet Pro Programmer, it's another story.
You see, enterprise AI buyers face two converging problems. First, it's proving much harder to switch between AI vendors than people expected. At the same time, AI vendors are pushing through price increases that are reshaping software economics. We always knew this would happen. AI prices have been loss leaders for years now, and the bills are finally coming due.
A recent survey by AI orchestration platform provider Zapier of 542 US executives with active AI vendor contracts, found that nearly 90 percent believed they could switch AI vendors within four weeks, and 41 percent said they could do it in just 2–5 business days. Now who's hallucinating?
I've long thought that behind all the lip service company brass gives AI, most senior executives are completely clueless about what AI is and how to deploy it. This kind of delusional thinking is proof.
According to Zapier's report, only 42 percent of organizations that attempted to migrate between AI platforms report that it went smoothly. The remaining 58 percent? They say the process either failed outright or required significantly more effort than expected. Really. Who'd have thought it?
The trouble stems from all the layers of technical dependency that early adopters underestimated. AI implementations require vendor-specific APIs, proprietary training data, custom tooling for model deployment, and deep integrations into existing workflows, none of which transfer cleanly between providers.
According to Zapier: "The problem is that when AI is already woven into internal processes, connected to other systems, and tuned to specific workflows, it has dependencies, edge cases, and little adaptations that nobody documented because they were 'temporary.'"
It's not just the software which is making it harder to move. As AI consultant Haroon Choudery pointed out: "Switching model vendors is no longer just an API migration. It is context, workflows, and institutional memory." Moving any of that from one vendor's platform to another isn't easy, and it's even worse if you don't have a handle on what you've got locked into those three areas. Guess what? Choudery observed, "Most operators I talk to haven't mapped any of them."
I'm not surprised. This is yet more proof that your C-level executives don't have a clue about what they're doing by pouring their resources into AI as fast as they can.
Some people I've spoken to seem to think that, because AI costs so little, even if moving from one to another is expensive, they can to afford it because the models themselves are so cheap.
Yet AI providers which are losing money hand over fist are finally raising prices across the board. For example, OpenAI increased the cost for developers using its flagship GPT-5.2 model from $1.25 per input token in the previous GPT-5.1 to $5.75. Ouch!
It's not just OpenAI. Anthropic confirmed a de facto price increase for its Claude enterprise edition on April 15, 2026, when it moved from fixed pricing to a dynamic usage-based model. Experts think this could double or triple costs for heavy-duty users.
You don't have to be a hardcore AI developer to see this. For example, when I wrote this, you could no longer get a new GitHub Copilot subscription. GitHub is also restricting the compute you'll get from its individual subscription plans, while dropping access to Opus models entirely. I do hope you weren't planning on launching your business around GitHub Copilot.
It's not just pure AI programs where you'll see this. AI costs are also pushing up prices for programs such as Microsoft 365.
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Everyone is gonig to do this. There will still be sweetener fixed-price tiers, but you'll get less compute power in them. Like it or lump it, we're heading to a token-based pricing structure and the end of fixed-price tiers.
As Nick Turley, an OpenAI executive, said recently, "There's no world in which pricing doesn't significantly evolve." You think? As for those all-you-can-eat plans? Forget about them. They're history.
These pricing changes reflect fundamental realities of infrastructure. Memory chip prices, in case you haven't noticed, are giving gold a run for its money. All those gigawatt AI data centers aren't going to pay for themselves either.
As Datos Insights CEO and co-founder Eli Goodman told Reworked last year: "The most common myth is that AI works like regular software. That's not true; every query has a real cost. The provider's bill goes up when you use more."
AI is not like Software-as-a-Service (SaaS), where costs shrink with scale. We talk about how much AI training costs, but every query you make and agent you launch costs you inference tokens. In short, the more you use AI, under its new pricing structure, the more it's going to cost you.
Nik Kale, Cisco principal engineer and product architect, added: "Microsoft's increases aren't a temporary spike — they're the beginning of a new price baseline for the AI era. GPU capacity, inference scaling, and the rising energy demands of large-model workloads have become structural, recurring costs. Vendors can't absorb them anymore."
Can you? Well, you're going to find out.
But, wait, there's more! Say you're running Meta Llama on your own hardware. You're safe then, right? Right? Wrong. First, Llama was never, ever really open source. So, when Meta decided to turn it into abandonware in favor of its proprietary Muse Spark, you're left in the lurch.
"The question isn't whether AI is useful," the Zapier report noted. "What happens when the AI you depend on disappears, spikes its prices, or gets acquired by a private equity firm that's going to strip it for parts?"
That's a darn good question, isn't it? Do you have an answer? You'd better start working on one. The more you've already invested in AI, the more you're almost certainly locked into specific vendors, and I guarantee you their prices are going to increase to everything the market can bear and then some more. ®
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