動察 Beating 監測によると、Meta Platforms は社員の Token 使用上限を制限することで、社内の急増する AI コストを管理する予定です。漏洩した内部メモによると、Meta は AI Gateway と呼ばれる中央ゲートウェイを構築しており、社員の AI 使用量と支出をリアルタイムで監視し、予算を設定し、Token 消費の上限を設ける予定です。Meta は 2026 年までに、内部の AI 使用だけで数十億ドルの費用が発生すると見込んでいます。
この制限措置は、Meta がこれまで積極的に推進してきた AI への姿勢とは対照的です。2025 年 11 月、Meta は社員に対し、「AI 主導の影響力」を 2026 年の評価基準の中心に据えると通知し、パフォーマンスボーナスを AI 使用率に連動させました。過度な推進により、社員間で「tokenmaxxing」と呼ばれる Token 消費競争が盛り上がり、「Claudeonomics」と呼ばれる内部ランキングが一時公開され、使用量の順位が示されていました。ランキングが閉鎖される前に、社員は 30 日間で合計 73.7 兆の Token を消費しました。Meta の最高技術責任者 Andrew Bosworth はその後、単に Token 消費を増やすことは成果を意味しないと警告し、社員は効率的に AI ツールを活用すべきだと強調しました。
コスト削減をさらに進めるため、Meta は内部の AI 開発の重点を自社開発ツールに移しています。漏洩したメモによると、Meta は社員に対し、Anthropic 傘下の Claude などのサードパーティのプログラミングツールの使用を段階的に停止し、自社開発のプログラミングアシスタント MetaCode（旧名 Devmate）を使用させるよう推進しています。Meta の新設された AI エンジニアリング部門は、MetaCode の改良に全力を尽くし、プログラミングチャレンジを生成して高強度の強化学習トレーニングデータを作成しています。Meta は引き続き社員に外部モデルへのアクセスを許可していますが、今後は自社ゲートウェイ内でより厳格な予算とクォータの承認メカニズムを導入する予定です。
Meta は、大規模モデルの使用過多による財務圧力に直面している企業の一つではありません。2026 年初頭、Uber や ServiceNow などの企業は、わずか数ヶ月で年間の Anthropic 使用枠を使い果たしました。ServiceNow は社員の使用量を日次で監視し、一部のリスク投資機関も内部の AI Token 使用に日平均消費上限を設定し、無制限な計算能力コストの拡大を防いでいます。
Metaは従業員のAI使用制限を設ける：自社ゲートウェイで監視、2026年には内部コストが数十億に達する恐れ
動察 Beating 監測によると、Meta Platforms は社員の Token 使用上限を制限することで、社内の急増する AI コストを管理する予定です。漏洩した内部メモによると、Meta は AI Gateway と呼ばれる中央ゲートウェイを構築しており、社員の AI 使用量と支出をリアルタイムで監視し、予算を設定し、Token 消費の上限を設ける予定です。Meta は 2026 年までに、内部の AI 使用だけで数十億ドルの費用が発生すると見込んでいます。
この制限措置は、Meta がこれまで積極的に推進してきた AI への姿勢とは対照的です。2025 年 11 月、Meta は社員に対し、「AI 主導の影響力」を 2026 年の評価基準の中心に据えると通知し、パフォーマンスボーナスを AI 使用率に連動させました。過度な推進により、社員間で「tokenmaxxing」と呼ばれる Token 消費競争が盛り上がり、「Claudeonomics」と呼ばれる内部ランキングが一時公開され、使用量の順位が示されていました。ランキングが閉鎖される前に、社員は 30 日間で合計 73.7 兆の Token を消費しました。Meta の最高技術責任者 Andrew Bosworth はその後、単に Token 消費を増やすことは成果を意味しないと警告し、社員は効率的に AI ツールを活用すべきだと強調しました。
コスト削減をさらに進めるため、Meta は内部の AI 開発の重点を自社開発ツールに移しています。漏洩したメモによると、Meta は社員に対し、Anthropic 傘下の Claude などのサードパーティのプログラミングツールの使用を段階的に停止し、自社開発のプログラミングアシスタント MetaCode（旧名 Devmate）を使用させるよう推進しています。Meta の新設された AI エンジニアリング部門は、MetaCode の改良に全力を尽くし、プログラミングチャレンジを生成して高強度の強化学習トレーニングデータを作成しています。Meta は引き続き社員に外部モデルへのアクセスを許可していますが、今後は自社ゲートウェイ内でより厳格な予算とクォータの承認メカニズムを導入する予定です。
Meta は、大規模モデルの使用過多による財務圧力に直面している企業の一つではありません。2026 年初頭、Uber や ServiceNow などの企業は、わずか数ヶ月で年間の Anthropic 使用枠を使い果たしました。ServiceNow は社員の使用量を日次で監視し、一部のリスク投資機関も内部の AI Token 使用に日平均消費上限を設定し、無制限な計算能力コストの拡大を防いでいます。