LLMトークンの低価格化がAI費用増大を招く（ジェヴォンズのパラドックス）
LLM（大規模言語モデル）のトークン価格が下落するほど、企業や開発者はより多くのトークンを消費するようになり、結果として総AI費用は増加する——これが「ジェヴォンズのパラドックス」のAI版である。本記事は、トークンの効率化や低価格化が需要を拡大させ、全体の支出額を押し上げるメカニズムを解説する。
背景メモ
Northwood SystemsはAI関連のコンサルティングを行う企業。本記事が参照する「ジェヴォンズのパラドックス」とは、19世紀の経済学者ウィリアム・スタンリー・ジェヴォンズが提唱した概念で「効率が向上すると資源の使用量が減るどころか、むしろ増える」という逆説的現象を指す。石炭エンジンの効率改善が石炭消費を減らさず増やした観察に由来し、現在はエネルギーやテクノロジー分野で広く議論される。AI業界では2022年末のChatGPT公開以降、LLM（大規模言語モデル）の推論コストが劇的に低下。API料金は1〜2年で90%以上下がったが、その結果アプリケーションやエージェントが急増し、企業の総AI支出はむしろ拡大している。本稿はこの現象をジェヴォンズのパラドックスになぞらえ、トークン単価の低下が需要を爆発的に喚起し総コストを押し上げる構図を解説する。