MetaもUberも間違えた「Token使用量」というKPI。AI投資を成果に変える「AI協働力」とは
「Token使用量は増えているのに、成果につながっているのか説明できない」——MetaもUberも先に試して失敗した「使った量」というKPIに代わり、何を測ればよいのか。116万件の評価データから見えた「AI協働力」という指標を、ハイヤールー代表取締役の葛岡が解説します。
こんな方におすすめ
- AIへの投資対効果を経営に説明できず、Token使用量に代わる指標を探している経営層の方
- 組織のAI活用が「どれだけ使ったか」までしか見えておらず、「どう使えているか」を可視化したいEM・技術責任者の方
- AI時代に必要なスキルを定義し、採用・育成の基準に落とし込みたい採用・人事責任者の方
このイベントについて
「Token使用量は増えているのに、成果につながっているのか説明できない」AI導入を進めた組織から、よく聞く声です。最初に手をつけるのは、たいてい数字がすぐ出る「Token使用量」。ただ、この指標は海外の大手企業が先に試して、うまくいきませんでした。Meta は社内のリーダーボードを取りやめ、Uber は4か月で年間のAI予算を使い切っています。2026年6月には Claude や GitHub Copilot が従量課金へ移り、「たくさん使う」前提のままではコストも読めません。
では、代わりに何を測るのか。2万人規模の海外調査では、AIを使うほどタスクは速く終わる一方で、品質に関わる指標はむしろ悪化していました。使った量は、成果の量ではなかったということです。Anthropicなどの海外企業も「どう使えているか」を定義し始めています。ハイヤールーはこれを「AI協働力」と呼び、116万件を超える評価データで測ってきました。AIを動かすところまでは、多くの人ができています。平均スコアがいちばん低かったのは、その手前にある別の力でした。
本ウェビナーでは、Token使用量というKPIがなぜ壊れたのかを海外事例から整理し、代わりに何を指標として置けばよいのかをお話しします。スコアの内訳や、大きく差がついたスキルが何だったか、実データでお見せします。AIへの投資を経営に説明できる成果へどう変えるかを、ハイヤールー代表取締役の葛岡が解説します。
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