概要
MetaやMicrosoftなどの大手テック企業で、AIの利用量（トークン消費量）を生産性や能力の指標として競い合う「トークンマキシング」という現象が発生し、巨額のコスト浪費やシステム障害、不健全な評価体制を招いています。
詳細内容
著名なエンジニアリング・ニュースレター『The Pragmatic Engineer』が、AI時代の新たな病理である「Tokenmaxxing（トークンマキシング）」について報告しています。Metaでは社員がAIの利用量を競うリーダーボードを設置した結果、30日間で約60兆トークン（API換算で数千万ドル規模）を消費し、無意味なコード生成によるシステム障害まで発生しました。MicrosoftやSalesforceでも、評価を恐れたエンジニアが「AIを十分に活用している」と見せるために、ドキュメントがある内容を敢えてAIに質問したり、不要なコードを生成させたりする「トークン消費の偽装」が横行しています。かつての「コード行数による生産性評価」の過ちが形を変えて再現されており、著者はこれがAIベンダーを利するだけの無意味な指標であると警鐘を鳴らしています。一方、Shopifyのように自動停止機能（サーキットブレーカー）や人的な使途チェックを導入し、浪費を防ぎつつ健全な実験を促す成功例も示されています。