Uberの幹部が、かなり率直に「AIにお金を使うのが、だんだん正当化しにくくなってきた」と語りました。
これ、なかなか生々しい話です。AIブームの空気って、どうしても「使えば使うほど成果が出るはず」「投資しないと乗り遅れる」という熱量が先に立ちますよね。ですが現実には、そんなにきれいに話が進まない。今回のUberのコメントは、そのズレをかなり正直に認めたものだと思います。
The Vergeによると、Uberは2026年のわずか4か月で年間のAI予算を使い切ったと報じられています。にもかかわらず、Uberの社長兼COOであるAndrew Macdonald氏は、AI関連の利用量が増えていることと、ユーザー向けの便利な機能が増えていることが、まだうまく結びついていないと話しました。
彼の発言で印象的なのは、この部分です。
「そのつながりはまだない。たしかに、表向きには何かしら多くのものが出荷されているのかもしれないが、ある統計と『よし、これで本当に25%多くの役立つ機能を生み出せた』という話の間には、かなり線を引きにくい」
要するに、「AIをたくさん使っている」ことと、「プロダクトが実際によくなった」ことは、まだ別問題だということです。
これは技術の世界では、けっこう重要な論点です。たとえば、AIの利用量、token consumption（AIに投げた文章や処理量の目安）だけが増えても、それがそのままユーザーの満足度や売上に直結するとは限りません。数字は派手でも、現場の価値は意外と地味、というやつですね。
Uberは2025年に研究開発へ34億ドルを投じており、これは前年より9%増えています。AI投資が増えるのは、別にUberだけの話ではありません。多くの企業が「とりあえずAIへ」という流れに乗ってきました。ただ、ここにきてUberは、その投資対効果をかなり厳しく見始めているようです。
さらに、UberのDara Khosrowshahi CEOは先日、AIへの投資増を「人間の従業員をあまり増やさないこと」で埋め合わせていると話していました。
この流れを踏まえると、Uber社内ではすでに「AIを入れるなら、どの仕事を人間がやり、どの仕事を機械に任せるのか」をかなり現実的に考えているのだと思います。
Macdonald氏は、「token consumption と、それにかかるコストを、headcount（従業員数）と比べて話す必要が出てくる」と述べました。
これは平たく言うと、「AIを使う費用」と「人を雇う費用」を並べて、どっちが得かを見ないといけない、ということです。
ここが面白いところで、AIはしばしば“魔法の省人化ツール”のように語られます。でも、実際にはAI利用料がどんどん膨らみ、しかも成果が見えにくいなら、単純に「人を減らせば勝ち」とは言えません。むしろ、AI導入の本当の難しさはそこにあるのではないかと思います。
つまり、AIは導入するだけでは価値にならない。どの工程を、どのレベルまで、どんなコストで置き換えたのかまで見えないと、投資判断が曖昧になるわけです。
個人的には、このUberの話はかなり象徴的だと感じます。
AIの議論って、どうしても「できること」の話が先行しがちですが、企業にとって本当に大事なのは「それで儲かるのか」「現場が速くなるのか」「ユーザー体験が良くなるのか」です。そこが曖昧なまま支出だけ増えると、どこかで必ず冷静な見直しが入る。Uberはいま、その見直しの入口に立っているように見えます。
ただし、これは「AIはもうダメだ」という話ではありません。むしろ逆で、AIが広く使われるようになったからこそ、企業は“熱狂”ではなく“成果”で判断する段階に入った、ということだと思います。
派手なデモより、地味な改善。
「すごい」より「役に立つ」。
結局、企業の意思決定はそこに戻ってくるんですよね。
参考: Uber president says AI spending is getting ‘harder to justify’
