星野誠 makoto hoshino

2026.7.30

マイクロソフトのCEO、サティア・ナデラの話を読んでいて、「なるほど」と思う指摘があった。

AIによって、ソフトウェアに初めて”限界費用”が生まれた。

という考え方だ。

少し難しい言葉だけど、意味は意外とシンプルだった。

これまでのソフトウェアは、一度作ってしまえば、100人が使っても100万人が使っても、追加でかかるコストはほとんどなかった。WindowsもExcelもゲームも同じだ。最初に開発費はかかる。でも、その後はコピーするだけ。だからソフトウェアは「利益率の高いビジネス」と言われてきた。

ところがAIは違う。

ChatGPTでも、Geminiでも、Claudeでも、質問するたびに巨大なコンピューターが計算している。つまり、使うたびにコストが発生する。ここが従来のソフトウェアとの大きな違いだ。

ナデラは、これから重要になるのは「どのAIが一番安いか」ではなく、「どの組み合わせが一番成果を出せるか」だと言う。

簡単な仕事なら、小さくて安いAIで十分。難しい仕事だけ、高性能なAIを使う。どんな情報を渡すか。どんなツールと組み合わせるか。どんな流れでAIを動かすか。そこまで含めて最適化することが大切になる。

「AIを選ぶ」時代から、「AIを設計する」時代へ。

かなり大きな変化だと思う。

メガネ屋をやっていると、コストの感覚はどこか染み付いている。フレームを一本仕入れれば在庫になる。レンズを一枚加工すれば、機械も時間も消費する。サービスには必ずコストがついてくる。

それがデジタルの世界には、ずっとなかった。

音楽も、動画も、ソフトウェアも、一度作ったら何度でもコピーできる。それが当たり前だった。AIは、その「当たり前」を壊してきた。

だからナデラは「cost-to-outcome frontier」という言葉を使う。コストと成果の最適なバランスを追い求める、という発想だ。やみくもにいいAIを使えばいい、という話ではなくて、仕事ごとに最適なモデルを選ぶ。そのモデルの周りにある文脈情報、技能、道具、AIを動かす仕組み全体を、丁寧に設計する。

今までAIを使ってきた感覚を振り返ると、コストをあんまり意識してこなかった。使えば使うほどいい、というふうに捉えていたかもしれない。でも、一つ余分に動かすたびにコストが生まれるとしたら、当然「何にどれだけ使うか」という設計が必要になってくる。無駄に高性能なモデルを使い続けることは、無駄にコストをかけていることと同じになる。

ちょっとした発想の転換だ。

長距離のバイクやランをするとき、自分は2リットルの水を常に背負って走るのが好きだ。水をたくさん持てば給水所に寄る回数は減る。でも、持ちすぎれば重くなってペースが落ちる。逆に、軽くしすぎると途中で水が足りなくなる。

大事なのは、「一番軽い荷物」ではない。そのコースで一番速くゴールできる荷物の量を見つけることだ。

AIも同じで、「一番安いモデル」でも「一番高性能なモデル」でもなく、目的に対して最も成果が出る組み合わせを探すことが重要になる。重すぎる飲料や食料を持っていけば安心だけど、その分だけ体力を消耗する。どこかで「これだけ持っていけば十分」という判断が必要になる。持ちすぎても、少なすぎても、だめだ。

AIの使い方も、少しそれに似てきた。

ナデラの話を読んで、AIは単なるソフトウェアではなく、電気代や人件費のように、使うほどコストを意識する時代へ入ったのだと感じた。

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AI Has a Cost Now

Reading about something Satya Nadella, Microsoft’s CEO, said, one idea stuck with me.

AI has introduced something called “marginal cost” to software — for the first time.

It’s a slightly technical term, but the meaning turned out to be simpler than I expected.

Until now, software worked like this: once you built it, it cost almost nothing extra whether a hundred people used it or a million. Windows, Excel, games — all the same. Development costs money upfront. After that, you’re just copying. That’s why software has always been called a high-margin business.

But AI is different.

Every time you ask a question — ChatGPT, Gemini, Claude, doesn’t matter — an enormous amount of computation happens. Which means every use generates a cost. That’s a fundamental difference from traditional software.

Nadella says what will matter going forward isn’t “which AI is cheapest,” but “which combination produces the best results.”

Simple tasks can be handled by smaller, cheaper models. Only harder tasks need the high-performance ones. What information do you pass in? What tools do you pair it with? What sequence do you run it through? Optimizing all of that together is what becomes important.

From an era of “choosing AI” to an era of “designing with AI.”

That feels like a significant shift to me.

Running an eyeglass shop, I’ve absorbed a certain instinct for cost. Order one frame, and it becomes inventory. Cut one lens, and you’ve consumed machine time and labor. Every service comes attached to a cost.

That’s something the digital world never really had.

Music, video, software — once made, copied endlessly. That was just how it worked. AI seems to be breaking that assumption.

So Nadella uses the phrase “cost-to-outcome frontier.” The idea is to pursue the right balance between cost and results. Not to simply use the best AI available, but to choose the right model for each task — and to carefully design everything around it: the context, the capabilities, the tools, the whole system that makes the AI run.

That sounds a little like what we do.

When helping a customer find the right lenses, looking at the prescription alone isn’t enough. Lifestyle, the distances they need to see, the shape of the frame, the structure of their face. Only by putting all of that together do you arrive at something that actually fits them. AI design seems to follow the same kind of logic.

Looking back at how I’ve been using AI, though, I don’t think I’ve been very aware of cost. I may have been treating it as something where more is simply better. But if every additional step generates a cost, then of course you need to think carefully about what you use it for and how much. Running an unnecessarily powerful model when a lighter one would do is the same as spending money you didn’t need to spend.

It’s a small shift in how you think about it.

When I’m on a long bike ride or run, I like to carry two liters of water on my back. More water means fewer stops at aid stations. But carry too much and the weight slows you down. Too little and you run dry before the end.

The goal isn’t to carry the lightest possible load. It’s to find the amount that gets you to the finish line fastest, for that particular course.

AI is the same. The answer isn’t the cheapest model or the most powerful one — it’s finding the combination that produces the best outcome for the goal at hand. Loading up with more than you need feels safe, but it costs you. At some point you have to decide: this is enough. Too much, or too little, and something goes wrong.

AI is starting to feel a bit like that.

Reading what Nadella had to say, I came away with the sense that AI is no longer just software — that we’ve entered an era where using it means watching the cost, the way you would with electricity or labor.

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