トークン単価から成果へ:Snowflake で証明する AI 投資対効果 Beyond Tokenomics: AI That Pays for Itself on Snowflake

トークンのコストは、この 1 年で 80% も下がりました。それでも、多くの企業で AI 予算は膨らみ続けています。問題の本質は、トークンの価格にはありません。

本セッションでは、企業における AI 投資の評価方法を根本から見直します。トークン単価だけを気にする「トークノミクス」は、正しい評価軸ではありません。本当に見るべきは「正しい成果 1 件あたりの総コスト」です。AI は実際に何を達成したのか。その成果を得るために、コンピューティングの費用、人による確認作業、やり直しの作業まで含めて、総額でいくらかかったのか。この問いを起点に、AI 投資の評価を組み立て直します。

Snowflake は、データ・コンテキスト・コンピューティングを 1 つのプラットフォームに統合し、一元的なガバナンスのもとで管理できます。この設計こそが、トークン効率だけでなく「成果 1 件あたりのコスト」でも構造的な優位性を生み出します。セッションでは、Snowflake CoCo の実際のベンチマークデータをご紹介します。ベンチマークでは、タスク精度が 47% から 86% に向上しています。本番環境での導入実績も踏まえ、AI への支出がビジネス価値にどうつながるのかを具体的にお示しします。

あわせて、AI のコストを見える化して管理する実践的な手法も解説します。まず、AI の利用ごとにタグを付けて、何のためのコストかを記録します。次に、その費用がどの部門やプロジェクトのものかを紐付けます (コスト帰属)。さらに、予算管理の仕組みで支出をコントロールします。この 3 つにより、AI のコストはブラックボックスではなく、誰にでも説明できるものになります。

本セッションでは、3 つのものをお持ち帰りいただけます。AI 投資を正しく評価するための新しい指標、コスト管理の具体的な設計図、そして CFO に AI 投資を説明するための確かな根拠です。トークノミクスを超えた先にある、AI 投資の評価軸を見直す第一歩として、ぜひご参加ください。

Token costs fell 80% last year. AI budgets still went up. Something is broken, and it isn't the price of tokens.

This session reframes how enterprise teams should think about AI economics. "Tokenomics",  the obsession with per-token pricing, is the wrong unit of measure. The right metric is cost per correct outcome: what did the AI actually deliver, and what did it cost in total compute, human validation, and rework?

We'll show why Snowflake's architecture — data, context, and compute in one governed platform — produces a structural advantage in cost-per-outcome, not just token efficiency. We'll use real benchmark data (47% → 86% task accuracy) and production deployment evidence to show how Cortex Code closes the gap between AI spend and business value. And we'll walk through a practical governance framework — tagging, attribution, and budget controls — so AI cost is accountable, not opaque.

You'll leave with a new metric, a governance blueprint, and the evidence to justify AI investment to your CFO.