リーガルAIスタートアップのHarveyは、今年のある時期、顧客が同社プロダクトからより大きな価値を得るたびに赤字になっていました。 Bloombergによると、同社の粗利益率は年初の約50%から、6月には-50%（！）まで低下しました。売上1ドルを生み出すのに約1.50ドルを費やしていた計算です。
問題は、 State of AIが指摘するとおり、価格設定にありました。Harveyは法律事務所に対し、年額の定額シートで無制限利用を販売していましたが、同社のAIプロバイダーはトークン従量課金でした。今年、トークン使用量は20倍に増えた一方で、売上は2倍にとどまりました。週に1回クエリを実行するパートナーも、一晩中エージェントを動かすアソシエイトも、支払額は同じだったのです。
Harveyにはキールはあるのに帆がありませんでした。
ヨットを思い浮かべてください。キールは喫水線の下にあり、船体を安定させます。帆は前進させます。キールだけの船はどこにも進みません。帆だけの船は、最初の強い突風で転覆してしまいます。
価格設定も同じです。サブスクリプションはキールです。顧客が予算化できる予測可能なベースを提供します。利用量（従量課金）は帆です。顧客の利用が増えるほど売上も伸びます。新しいAIサービスが消費するトークンごとに費用を負担するソフトウェア企業にとって、この2つはそれぞれ異なるリスクに対する防波堤になります。
Bainが 約200社のB2Bソフトウェア企業における価格設定を分析した最新レポートによると、シート課金を超える取り組みを進める企業の多くは、シートを置き換えるのではなく、シートの上に新しいメーター（計測指標）を追加しています。AI価格を導入するベンダーの約5社中4社は、顧客があらかじめ一定量を固定でコミットするキャパシティモデルを選んでいます。Bainは、これによりベンダーはシート課金の安定性を得られ、CFOにとっても承認できるコミットメントになると述べています。
次に、反対側のリスクを考えてみましょう。事業者が100万トークン当たりに支払う平均単価は、今年大きく低下しました。トークンが安くなるのは、AIサービスを販売するソフトウェア企業にとって朗報に聞こえますし、当初は実際にそうです。しかし顧客はそれに気づき、競合は価格を下げます。売上が利用量だけで価格付けされている場合、トークン単価の下落とともに売上も下がりかねません。そのとき必要になるのがキールです。
Harveyは最終的に打開策を見つけました。8月に、より安価なオープンウェイトモデルをベースに 自社モデルをローンチしたのです。同社によれば、新モデルにより特定機能のクエリ当たりコストを約90%削減できたとのことです。 Bloombergも、同社のマージンが再びプラスに転じたと報じています。
ただし、起きたことを見てください。6カ月の間に、ヘビーユースによって売上1ドル当たりの提供コストは3倍に膨らみ、その後モデルの入れ替えで一部業務のコストが90%削減されました。まさに財務の嵐です。AIコストは両方向に大きく振れます。Harveyは、タイミングよく安価なモデルが登場したことで運が良かった。次の企業はそうはいかないかもしれません。
だからこそ、まず継続的な関係性を反映するサブスクリプションから始めてください。そのうえで、顧客が成長するにつれて創出する価値を捉える利用量レイヤーを追加します。トークン単価が下がる局面ではキールが守り、利用が急増する局面では帆が守ります。両者を組み合わせれば、どちらに振れても変動を吸収できます。
もちろん、単一モデルにコミットすることが合理的なケースもあります。たとえば、最初は従量課金（pay-as-you-go）で始まり、最終的にコミット型サブスクリプションへと制度化されるサービスは数多く見てきました。消費量と予測可能性の間には、常に綱引きがあります。
しかし両方を備えれば、どんな天候でも航海できます。
