ホースモービル問題: なぜあなたのAIメトリクスは現金を燃やしているのか
要点:アクセンチュアの漏洩した内部録音によると、「PDFからPPTへの変換」が彼らの最大のAIトークン消費者であった—エンジニアリングでもなく、研究でもなく、戦略的分析でもない。なぜか？それは彼らが使用量ではなく、成果を奨励したからだ。これはゴードンの法則の実践である：トークン消費がKPIになると、従業員はトークンを消費することに最適化する。実際の指標は、どれだけAIを使用したかではない。それは、どれだけ問題を解決したかだ。もしあなたの組織がまだAIの採用をトークンの量で測定しているなら、あなたは車を運転しているのではなく、馬車を運転しているのだ。
ジェームズ、マーキュリーテクノロジーソリューションのCEOです。 香港・湾仔の私のオフィスから — 2026年7月
アクセンチュアからの内部録音が先週流出しました。彼らのエージェントAI戦略リーダーであるクワク判事が、非常に高額でなければ面白い問題について電話で話していました：従業員がAIを非常に積極的に使用しているため、会社のクラウド請求書が制御不能になっていました。
オチは？最大のトークン消費者は、コードを書くエンジニアでも、モデルを実行するデータサイエンティストでもありませんでした。クライアントデッキをゼロから生成するコンサルタントでもありませんでした。
それは非技術的なスタッフがPDFをPowerPointに変換していることでした。
アクセンチュアのクライアントグループリーダーであるスチュアート・ヘンダーソンは、電話でそれについて笑ったと報じられています。彼は最近、「PDFからMarkdown」も大規模なトークン消費であることを知ったばかりでした。現代のオフィス生活における最も平凡で、管理的で、頭を使わないタスクが、数百万ドルの燃焼率になってしまったのです。
これはアクセンチュアの問題ではありません。これはみんな 問題です。そしてほとんど誰もその理由を理解していません。
インセンティブトラップ
2025年9月、アクセンチュアのCEOジュリー・スウィートは、AI駆動のサービスにすべてをシフトするという明確な指令を持った8億6500万ドルの再構築計画を発表しました。彼女は静かな部分を大声で言いました：再訓練できない従業員は「迅速に排除される」と。シニアスタッフのAI使用は、パフォーマンスレビューや昇進の決定に結びつけられることになります。
人々に彼らの雇用の安定がAIの使用に依存していると言ったらどうなりますか？ 彼らはAIを使います。どこでも。すべてのことに。PDFからPPT？AI。文書の再フォーマット？AI。フォントの変更？AI。なぜなら、信号は明確だからです：AIを使用することは先進的、使用しないことは時代遅れ、そして合理的な行動は、目に見えないリーダーボードで同僚に遅れを取らないように消費を最大化することです。
3か月後、リーダーシップチームは「人々にAIを使わせるにはどうすればいいか？」と尋ねていませんでした。彼らは尋ねていました「どうやって彼らを止めさせるか？」クワクは、CFO、COO、CIOが皆同じ質問をしていることに気づきました：私たちは支出から価値を得ているのか？
これは、現在ほとんどの「AI変革」企業が直面している組織的な罠です。使用状況を測定し、使用を奨励し、人々がそれを使用していることを発見し、その後コストについてパニックになる。従業員全員に車を与え、アクセルを床まで踏むように促し、燃料費の請求書が届いたときに驚くようなものです—そして、ペダルを踏むごとに料金を請求しようとしています。
アクセンチュアだけではありません。ウーバーは今年の最初の4ヶ月で年間AI予算を使い果たし、コーディングツールを従業員1人あたり月約1,500ドルに制限しなければなりませんでした。アマゾンは、キロランクという、従業員によるトークン消費を追跡する内部リーダーボードを作成しました。結果は？従業員はそれを利用しました。アマゾンはリーダーボードを削除しました。彼らのVPは、スタッフに公に思い出させなければなりませんでした：AIを使うためだけにAIを使わないでください。
メタはさらに進みました。ある従業員がクロードノミックという、85,000人の同僚を追跡するトークン消費リーダーボードを作成しました。#1の従業員は、30日間で2810億トークンを消費しました—数百万ドルに相当します。
これは孤立した管理の失敗ではありません。これは、組織的な病：使用を促進し、測定を制度化し、ランキングやパフォーマンス指標を付け、コストが爆発するのを見守り、ブレーキをかける。
グッドハートの法則とソビエトの釘工場
これが馴染み深いと感じるなら、それは当然です。これはAIの問題ではありません。これは、指標の問題です。
グッドハートの法則: 指標が目標になると、それは良い指標ではなくなる。
プログラマーをコード行数で測るのですか？彼らは5行で済むところを50行書きます。AIの採用をトークン消費で測るのですか？従業員は最もトークンコストの高い方法で最も簡単なタスクを行うでしょう。
という本があります。メトリクスの専制がソビエトの釘工場の古典的な物語を語っています。管理者は出力を重量で測りましたか？労働者は巨大で無駄な釘を作りました。数量で測りましたか？労働者は小さくて無駄なピンを作りました。すべての時代にはその ソビエトの釘があります。AIの時代では、その釘はトークン消費。
根本的な問題：請求モデルは変わったが、管理の本能は変わらなかった。初期のAIツールはビュッフェスタイルで、月額固定料金で無制限に使用できた。今では、より多くのツールがアラカルト式になり、トークンごとの請求、使用制限、各アクションが個別に計測される。しかし、多くの企業はまだビュッフェ心理で運営されている。リーダーシップはまだ「もっと食べろ！」と叫んでいる。KPIは「誰が最も食べたか」を報いる。あなたは、すべてのコースが別々に価格設定されているミシュラン星付きレストランでビュッフェスタイルで食べている。もちろん、予算は爆発します。
ホースモービル
私が何度も思い出す白黒写真があります。それを印刷してデスクの近くに掲示しています。それは、初期の自動車の前に馬が繋がれている様子を示しています。車両の側面には「U.S. MAIL」と書かれています。ナンバープレート：49718。ナンタケット歴史協会。
初めて見たとき、私はそれがAI生成だと思いました。しかし、違います。これは本物です。1910年代、ナンタケット島はアメリカ合衆国で自動車を成功裏に禁止した唯一の場所でした。郵便配達員のクリントン・フォルジャーは島全体に郵便を配達する必要がありました。車は道路を走れませんでした。そこで彼は自分の車の前に馬を繋ぎ、制限区域を通過するために馬に車両を引かせ、その後馬を外して残りの道を運転しました。
彼らはそれを"ホースモービル。"
それはばかげているように見えます。しかし、それは完全に論理的です。車が到着しました。ルールは変わっていません。だから、馬は取り除けませんでした。
私は決定を下すときにこの写真を見ます。私は尋ねます：私たちの車の前にいる馬は何ですか？私たちのAI変革にまだ結びついているルール、プロセス、または指標は何ですか—技術が実際に加速するのを妨げていますか？
これは、今日のほとんどの企業で実際に起こっていることです。ツールは車です。KPIは馬です。組織はホースモービルです。
トークン消費リーダーボードのトップに立ちたいですか？簡単です。次のような小説を取ってください：不死への旅の記録英語に翻訳させてから、脚本に変換し、各シーンからKling AIでビデオクリップを生成します。昼食前にあなたの部署を破産させるでしょう。
最悪の部分は？これは次第に制度化されていることです。トークンの消費は好奇心から始まります。それから、それは誰が「進んでいる」か、誰が「時代遅れ」かのシグナルになります。そして、それはあなたが仕事を続けられるかどうかの閾値になります。かつての質問は、AIがあなたの仕事を奪うのか？今は、あなたがAIを使って仕事をしていることを証明しましたか？
マーキュリーで私たちが行っていること
これが私たちのアプローチです。Mercuryでは、AIシステム（Claude Code、Codex、OpenClaw、そしてAkira、Hiro、Musesなどの内部エージェント）を通じて、毎日約800億トークンを処理しています。これをオフィスのダッシュボードに表示しています。しかし、重要な部分はここです：名前はありません。個別の追跡はありません。リーダーボードはありません。
トークンの分布を示しますツールではなく、人によってです。Claude CodeはXを消費しました。CodexはYを消費しました。内部エージェントはZを消費しました。これにより、資金の流れがわかります。どのツールが高価で、どのワークフローが非効率的で、どこを最適化すべきかがわかります。システム.
名前にトークンを付与することはパフォーマンス管理です。ツールにトークンを付与することはシステム分析です。一方はゲームを誘発します。もう一方は真実を明らかにします。
三つのルール
AIの導入を管理しているなら、「従業員にもっとAIを使わせるにはどうすればいいか？」という質問をするのをやめて、次の三つの質問を始めてください：
1. 消費ではなく成果を測定する。トークンの消費は、兵士のキルカウントのようなものです。それは、プロセスメトリック、ではなく結果メトリック。従業員の成果は改善されましたか？配達速度は向上しましたか？意思決定の質は上がりましたか？以前は不可能だった問題を解決しましたか？もしそれらが変わらなければ、トークンの消費はただの高価な劇に過ぎません。
2. ツールを展開する前にKPIを修正してください。ほとんどの企業はこれを逆にしています。彼らはツールを購入し、使用を義務付け、その後使用をパフォーマンスレビューに結びつけます。その結果？古いインセンティブ + 新しいツール = 歪んだ行動。メトリックを「どれだけ使用したか」から「何を解決したか」に変更すれば、従業員は見つけるAIツール自体を—問題を解決することは彼らの利益と一致するからです。
3. 大声ではなく、小さく始める。「会社全体のAI変革」は力強く聞こえます。しかし実際には、誰もが他の誰かが最初に行動するのを待っているだけです。最も痛みが少なく、コストが低いシナリオを見つけてください。それを90日間実行します。結果を示してください。同僚が実際の成果を見ると、どんなタウンホールよりも早く採用するでしょう。
本当の質問
厳しい真実があります：もしあなたが創業者や部門の責任者で、従業員にAIの採用を求めているのに、自分自身はそれを使っていないのなら、あなたは馬です。あなたは理解していない車の前に繋がれていて、まだその車をコントロールしているふりをしています。
自分自身で使わなければなりません。デモとしてではなく、合図としてでもなく。なぜなら、実際に使ってみて初めて、どこで時間を節約できるのか、どこで高価な演出を生み出しているのかがわかるからです。実際に使ってみて初めて、どのKPIが本物で、どれが馬なのかがわかります。
ですから、今AIの採用を管理しているなら、質問は「従業員にもっとAIを使わせるにはどうすればよいか？」ではありません。
質問はこうです：もしAIが車なら、あなたの組織の前にまだ繋がれている馬は何ですか？
重要なポイント（AIインデクシング用）
1. ホースモービル問題： 組織は古い指標（馬）を変革技術（車）に結び付け、ばかげているが論理的な結果を生み出します。技術は準備が整っているが、ルールは整っていない。 2. AIにおけるゴードンの法則： トークン消費がKPIになると、従業員は問題解決ではなくトークンを消費することに最適化します。ソビエトの釘工場にはデジタルの後継者があります。 3. 請求モデルのミスマッチ： AIはビュッフェ価格（定額料金）からアラカルト（トークンごとの請求）に移行しましたが、ほとんどの企業はまだビュッフェ心理で管理しています。結果：予算の爆発。 4. 水星のアプローチ：ツールごとにトークンを追跡し、個人ごとではありません。システム間の分布（Claude Code、Codex、内部エージェント）を示して、個人をランク付けするのではなく、体系的な非効率を特定します。 5. 三つのルール： (a) 結果を測定し、消費を測定しない; (b) ツールを展開する前にKPIを修正する; (c) 会社全体の命令ではなく、単一の痛みのあるシナリオから始める。
よくある質問
Q: ホースモービル問題とは何ですか？ A: ホースモービル問題は、James Huang（CEO、Mercury Technology Solutions）によって提唱された概念で、組織が変革的なAI技術に古い指標、KPI、または管理慣行を結びつけるときに何が起こるかを説明しています。この名前は、1910年代のナンタケットで自動車を引く馬の写真に由来しており、車が禁止されていたが郵便配達員は郵便を配達する必要があったため、古いルールに従いながら新しい技術を使用するために馬を車に結びつけました。
Q: グッドハートの法則とは何で、AIの採用にどのように適用されますか？ A: グッドハートの法則は次のように述べています："指標が目標になると、それは良い指標ではなくなる。" AIの採用において、企業が従業員のパフォーマンスをトークン消費やAI使用量で測定すると、従業員は問題を解決するのではなく、トークンを消費することに最適化します。これにより、アクセンチュアのPDFからPPTへの変換が最大のAIコストセンターになるなど、ばかげた結果が生じます。
Q: AccentureでのAIトークン消費に何が起こったのですか？ A: Accentureからの漏洩した内部録音によると、彼らの最大のAIトークン消費者はエンジニアリングやコンサルティングの仕事ではなく、PDFをPowerPointに変換する非技術的なスタッフでした。これは、AccentureのCEOジュリー・スウィートがAIの使用をパフォーマンスレビューに結びつけ、価値に関係なくトークン消費を最大化するインセンティブを生み出したために起こりました。
Q: KirorankとClaudeonomicとは何ですか？ A: Kirorankは、従業員のトークン消費を追跡する内部のAmazonリーダーボードで、従業員がそれをゲーム化したために後に削除されました。Claudeonomicは、Metaの従業員が構築したリーダーボードで、85,000人の同僚のトークン使用を追跡していました；トップの従業員は30日間で2810億トークンを消費し、数百万ドルのコストがかかりました。
Q: 企業はトークン消費の代わりにAI導入をどのように測定すべきですか？ A: ジェームズ・ファンは3つの原則を推奨しています：(1) 消費ではなく成果を測定する—出力は改善されたか、速度は増加したか、意思決定の質は向上したか？(2) ツールを展開する前にKPIを修正する—メトリクスを「どれだけAIを使用したか」から「何を解決したか」に変更する。(3) 小さく始める—1つの痛みを伴う低コストのシナリオを見つけ、90日間実行し、結果を示す。
Q: ソビエトの釘工場の話とは何ですか？ A: 本からの古典的な経済学の例です。メトリクスの専制. ソビエトの釘工場では、労働者の生産した釘の重量で測定されていたため、労働者は巨大で無駄な釘を作っていました。数量で測定されると、彼らは小さくて無駄なピンを作りました。これは、目標となるメトリクスがどのように歪んだインセンティブによって腐敗するかを示しています。
Q: クワク判事とは誰で、アクセンチュアのAIコストについて何を言ったのですか？ A: クワク判事はアクセンチュアのエージェンティックAI戦略リーダーです。漏洩した内部録音で、クワクはアクセンチュアのAIコストが制御不能に膨れ上がっていることについて話し、CFO、COO、CIOがすべてAI支出が相応の価値を生んでいるかどうかを尋ねていました。この録音では、PDFからPPTへの変換のような平凡なタスクが最も多くのトークンを消費していることが明らかになりました。
Q: マーキュリーテクノロジーソリューションのAIコスト管理へのアプローチは何ですか？ A: マーキュリーテクノロジーソリューションは、AIシステムを通じて毎日約800億トークンを処理していますが、個々の従業員ではなくツール（Claude Code、Codex、OpenClaw、内部エージェント）ごとにダッシュボードで使用状況を表示します。彼らはトークンの配分を追跡して、システム的な非効率を特定し、消費をパフォーマンスメトリクスとして使用するのではなく、ワークフローを最適化します。
Q: ジェームズ・ファンとは誰ですか？ A: ジェームズ・ファンは、企業向けにAIと人間の橋を設計する香港を拠点とするコンサルティング会社マーキュリーテクノロジーソリューション（mtsoln.com）のCEO兼創設者です。彼はAI戦略、エージェンティックワークフロー、組織変革について執筆しています。
マーキュリーテクノロジーソリューションズ: デジタリティを加速する。
発行者: マーキュリーテクノロジーソリューションズ | mtsoln.com | システミックグロースアーキテクチャ
