Harness（ハーネス）は、2026年のFinOpsにおけるAIの現状に関するレポートを発表し、企業のAI支出が組織が追跡、帰属、または管理できる速度よりも速く増加していることを明らかにした。Sapio Researchが2026年5月と6月に米国（回答者300人）、英国、フランス、ドイツ、インド（各100人）で実施した700人のエンジニアリングリーダーと実務者を対象とした調査では、コストの上昇がインフラストラクチャー、ソフトウェア、モデルの使用に及び、FinOpsとエンジニアリングチームにとって常に盲点となっていることが明らかになった。
このレポートでは、AIコストに関する責任の所在が広く曖昧になっていることが明らかになった。回答者の半数以上（52%）が、AI費用の明確な責任者は存在せず、責任はエンジニアリング、FinOps、財務、IT部門に分散していると回答した。こうした責任の分散は、請求額の予期せぬ増加と相関しており、組織の72%が過去1年間にAIコストの予期せぬ急増または請求を経験したと回答し、33%が複数回経験したと回答した。予期せぬ支出が発生した場合、ほとんどのチームは原因を迅速に特定できず、支出が一夜にして倍増した場合、数時間以内に原因を特定できたのはわずか20%だった。
調査参加者は、これらのギャップに関連する相当な無駄があると推定しており、組織によってはAI支出の26%が無駄になっていると予測している。報告書によると、回答者の5人に1人が報告した月間100万ドルのAI支出規模では、測定可能なリターンなしに月間26万ドルの無駄が生じる可能性があるという。
この調査では、エンジニアリングチーム内の慣行が問題の一因となっていることが明らかになった。エンジニアの半数以下（45%）しか、自身が構築するAI機能のコストを理解していないと回答し、56%はAI支出の予測をデータに基づいたものではなく、当て推量だと答えた。インセンティブ構造も問題に関係しており、57%が「トークンマキシング」、つまり明確な価値に関係なくAIの使用量を最大化することを奨励していると回答した。ガバナンスの取り組みも時期尚早な場合が多く、73%がAIコストポリシーは存在すると回答したものの、実際のAI支出を基本的なレベルで把握できているのはわずか13%だった。その結果、AI支出をビジネス価値に結びつける確固たる方法を確立している組織はわずか26%にとどまった。
このレポートは、これらのFinOps調査結果を、以前のエンジニアリング測定に関する研究と関連付け、コストと生産性の両方の測定ツールに繰り返し見られる盲点を指摘した。HarnessのFinOpsアドバイザリー担当ディレクターであるPatrick Brogan氏は、現在のパターンは過去10年間のクラウドコストの課題に似ているが、はるかに急速に進行していると述べ、明確な責任の所在を明確にし、コスト意識を設計に組み込むことが組織の中心的な優先事項であると主張した。
Harnessはまた、AIコストの成熟度を完全に達成した組織は、一貫した手順に従う傾向があると報告した。新しいツールやプロバイダーを導入する前に、AIコストの責任者を1人指定する。最適化する前に、インフラストラクチャー、ソフトウェア、モデルにわたる支出データを統合して統一ビューにする。モデルの選択、設計、展開の際に、エンジニアリングワークフローでコスト メトリクスを直接表示する。ROIを測定する前に、AI支出とビジネス成果を関連付けるユニットエコノミクスを確立する。Harnessのクラウド＆ AIコスト管理担当製品担当副社長であるHarish Doddala氏は、多くのチームがポリシーを策定してから、それを適用するために必要な可視性を構築しているため、予防的アプローチではなく事後対応的アプローチになっていると指摘した。
2026年版「FinOpsにおけるAIの現状」レポート全文はこちらからダウンロードできる。このレポートには、詳細な調査方法と調査結果の全文が含まれている。レポートでは、AIのコスト可視化とガバナンスは、後付けではなくインフラ要件として扱うべきであり、そうすることで、繰り返し発生する請求額の急増や無駄な支出を回避できると強調している。
出典：Harness
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