2026年8月17日、国内のマネーフォワードは、法人向け新プロダクト「マネーフォワード クラウドAIトークン管理」の提供を開始すると発表した。AIの利用量とコストを可視化し、決済管理も組み合わせることで、企業のAI活用におけるガバナンス強化と投資対効果の最大化を支援する。
AI利用量とコストを可視化、決済も集約
生成AIをはじめ、ChatGPTやClaudeなど多様なAIツール、LLMモデルの業務利用が広がる一方、企業では利用実態やコストの把握が課題となっている。AIの利用料金はモデルや利用量に応じて変動するため、部門や従業員ごとの支出を横断的に管理しなければ、投資の妥当性を判断しにくい状況にある。
「マネーフォワード クラウドAIトークン管理」は、AI利用コストとAIトークンの利用量をダッシュボード上で一元管理するプロダクトである。API連携やCSVによってデータを取り込み、AIツール、LLMモデル、ユーザーごとの利用状況を確認できるほか、期間比較を通じてコスト増加の要因も特定しやすくする。
同プロダクトは「マネーフォワード クラウド」の利用者以外も、マネーフォワードIDを取得すれば無償で利用可能だ。AI活用の管理基盤を導入しやすくすることで、幅広い企業で利用実態の透明化を促す狙いがある。
さらに「マネーフォワード ビジネスカード」をAIツールの決済専用カードとして活用する仕組みも提供する。カードごとに用途や利用上限を設定し、決済先を承認済みのAIツールに限定することで、AI関連支出をその他の経費と分けて集約できる。
AI投資のROI管理が進む一方、効果測定が課題に
今回の取り組みは、「AIをどれだけ使ったか」だけでなく、「その利用がどれだけビジネス価値を生んだか」を管理する基盤になりうる。国内AIインフラ支出は2026年に前年比18％超増の8,210億円に達し、2029年までの年平均成長率も約13％と高水準が予測されるなか、AI投資の管理重要性は一段と高まりそうだ。
実際に、同社のビジネスカードにおけるAI関連の決済額は、昨年6月から1年間で4.47倍に増加している。
利用量の可視化と決済の統制を組み合わせれば、管理部門は予算超過や用途外利用を未然に防ぎやすくなる。一方、コスト削減だけを重視すれば、AI活用による業務効率化や新たな価値創出を過小評価するリスクもある。
今後は、AIへの投資額に対してどれだけ事業上の成果を生んだかを測る「Return on Token」の視点が重要になると考えられる。
企業のAI活用は導入競争から、利用実態を把握しながらROIとガバナンスを両立させる段階へ移行していく可能性がある。
