Claude Codeが2か月でUberの年間予算を使い果たした後、COOは率直に語った：Token消費と有用なアウトプットの間に比例関係は存在しない

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Uber COOのAndrew Macdonaldは最新のインタビューで、同社のAI支出を社内で説明することがますます難しくなっていると率直に語った。CTOのPraveen Nagaは2ヶ月前、Claude Codeの予算がすでに前倒しで使い切られたと明かしたが、より核心的な問題は、より高いtoken消費が、比例して増加する消費者向け機能の産出に結びついていないことにある。（前回までのあらすじ：配車だけじゃない》UberがExpediaと提携しホテル予約を追加、ワンストップ旅行スーパーAppへ）（背景補足：Anthropicレポート：2028年のAI覇権争い、米国が計算能力の優位を守れなければ中国に逆転される恐れ）ある企業のエンジニア一人当たり毎月最大2,000ドルをAIツールに費やし、コミットされるコードの70%がAI生成だが、「これで一体いくつの機能が得られたのか」という問いに誰も答えられない。問題はもはや技術的なものではなく、経営上の危機となっている。 Uber営業最高責任者のAndrew Macdonaldは先日、Rapid Responseのインタビューを受け、テクノロジー業界で暗黙の了解となっていたこのことを口にした：AIに費やすお金は、ますます人に説明しづらくなっている。これに先立ち、Uberの技術最高責任者であるPraveen Neppalli Nagaは今年4月にThe Informationのインタビューを受けた際、こう述べていた：「自分が想定していた予算は、すでに前倒しで使い切られていた」。当時の背景は次の通りだ：Uber傘下の5,000人のエンジニアによるClaude Codeの採用率は、わずか数ヶ月で32%から84%へと急上昇した。エンジニア個人の月間支出は500ドルから2,000ドルの間で、Naga本人は社内デモで2時間で1,200ドル分のtokenクォータを消費したことがある。 MacdonaldはこのひとことがUberの経営層に衝撃を引き起こし、AI tokenの消費に関する一連の議論、すなわちこれらの支出は値するのか、そして人員編成にもたらすトレードオフ圧力について触発したと描写している。 CEOのDara Khosrowshahiは今月の決算電話会議で、Uberは採用を減速していると明確に表明し、その理由の一部はAI投資の支出を相殺するためだとした。言い換えれば、AIツールの請求書は、実際の人事決定に影響し始めている。 MacdonaldはインタビューでUberの上級エンジニアリング責任者と話した後に発見したことを述べた：より高いtokenの使用量は、比例して増加する消費者向け機能の産出に転換されていない。「そのつながりはまだ存在しないんだ、そうだろう？」と彼は言う、「漠然とより多くのものが届けられているかもしれないが、それらの数字と『有用な消費者向け機能を25%多く産出した』との間に線を引くのは、非常に難しい」。この問題は現在のAI採用の波の核心的矛盾を明らかにしている：token消費量は測定可能だが、それが測っているのは「使用の程度」であって「産出価値」ではない。Salesforceは最近この種の指標を「虚栄指標」と呼び、token消費量を従業員の業績評価基準とすることに明確に反対している。注目すべきは、Macdonaldも一つの認知の盲点を指摘していることだ：自腹を切らないエンジニア個人にとって、AIツールは「無料に感じる」ものであり、様々な使用シーンを自由に試すことができる；しかし最終的には、会社が支払う。この個人と組織の間のコストのズレこそが、token消費が制御不能になる構造的原因の一つだ。 Uberの困惑は個別事例ではなく、ただ最初に経営層から名指しで語られたに過ぎない。 GoogleはI/O 2026で「tokenmaxxing」を強く推進した。つまり、できる限り大量にAIを使用し、これをエンジニアの投入度合いを測る指標の一つとすることだ。この路線のロジックは：使用量それ自体が能力の進化を牽引し、量的変化が最終的に質的変化を引き起こすというものだ。しかし、別の方向に進み始めた企業もある。Duolingoはかつて業績考課にAI使用頻度を組み込んでいたが、従業員が「AIを使うためにAIを使うということか？」と疑問を呈した後、こっそりとこの政策を撤回している。CEOのLuis von Ahnは4月のあるポッドキャストのインタビューで、「実際の成果に対して皆に責任を負わせるのではなく、多くの場合まったく適用できないことを推進しているように感じた」と述べた。ある医療企業のケースはより極端だ：6ヶ月で1兆tokenを消費し、600万ドルを超える計画外コストを発生させたが、財務部門は当時その駆動要因が何であるかすら把握していなかった。これはAIを使用することの問題ではなく、誰が、どこで、いくら燃やしているのかを誰も知らないという問題だ。 Macdonaldはインタビューで具体的な削減計画を発表しておらず、UberがAIツールを放棄するとも言っていない。彼はただ、企業界に普遍的に存在しながらも、経営層からはほとんど率直に語られなかった問題を、口にしただけだ。 AI投資収益率を測る方法について、現在業界に標準的な答えはない。しかしますます多くの兆候が示している、「どれだけ使ったか」と「どれだけ得たか」の間の溝はまだ非常に大きい、と。

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