AI機能による粗利率の低下を、出荷前に試算する
September 2, 2026
AI機能は支出を研究開発から売上原価へ移します。推論は顧客が使うたびに走るため、提供に伴う変動費です。事前に試算しなければ、最初の兆候は事後に説明を求められる粗利率の低下になります。
計算方法
トークン単価ではなく、月あたりアクティブ顧客単価で考えます。成功タスク単価に想定タスク数を掛け、支払う失敗分とリトライを加えます。中央値、90パーセンタイル、許容できる最重量顧客の三点で検証します。
低下の要因
定額料金の高頻度利用、全額課金されるリトライ、毎ターン再送される長いコンテキスト、そして一操作を多数のモデル呼び出しに変えるエージェント処理です。
価格側の対応を先に決める
利用上限、従量課金の併用、既定モデルの低価格化、または期間を区切った獲得コストとしての容認。粗利の内訳として独立した行で報告します。