米決済スタートアップRampが公表した支出動向調査で、DeepSeekが急成長ベンダーの首位を占めた。DeepSeekのAPIは米国主要LLMプロバイダーより1〜2桁低い料金水準にあるとされ、AI業界全体でトークンコスト急騰が問題化するなか（TechCrunch、2026年6月5日）、代替手段として注目が集まっている。同報道に引用された業界関係者は「話題はトークン使い放題・爆速化から、ガードレールをどう設けコストをどう管理するかへシフトした」と述べており、コスト管理が実務の最優先課題へと浮上した実態を示している。
実際の移行事例として注目されているのが、AIコーディングエージェント「Cline」の開発者による報告だ。ITmedia AIplusの報道によれば、Clineの開発者はコスト削減を理由にDeepSeekへの乗り換えを表明した。ClineはVSCode上で動作するエージェント型の拡張機能で、コード生成・リファクタリング・テスト自動化など複数ステップのタスクをAPIを通じて処理するため、一回のセッションあたりのトークン消費量が膨大になりやすい構造を持つ。料金単価が1〜2桁変わると月次のAPI請求額が劇的に変化するケースも想定され、同様の状況にある個人開発者やSMBにとって乗り換え検討の現実的な根拠となっている。
米決済スタートアップRampが公表した支出動向調査で、DeepSeekが急成長ベンダーの首位を占めた。DeepSeekのAPIは米国主要LLMプロバイダーより1〜2桁低い料金水準にあるとされ、AI業界全体でトークンコスト急騰が問題化するなか（TechCrunch、2026年6月5日）、代替手段として注目が集まっている。同報道に引用された業界関係者は「話題はトークン使い放題・爆速化から、ガードレールをどう設けコストをどう管理するかへシフトした」と述べており、コスト管理が実務の最優先課題へと浮上した実態を示している。
実際の移行事例として注目されているのが、AIコーディングエージェント「Cline」の開発者による報告だ。ITmedia AIplusの報道によれば、Clineの開発者はコスト削減を理由にDeepSeekへの乗り換えを表明した。ClineはVSCode上で動作するエージェント型の拡張機能で、コード生成・リファクタリング・テスト自動化など複数ステップのタスクをAPIを通じて処理するため、一回のセッションあたりのトークン消費量が膨大になりやすい構造を持つ。料金単価が1〜2桁変わると月次のAPI請求額が劇的に変化するケースも想定され、同様の状況にある個人開発者やSMBにとって乗り換え検討の現実的な根拠となっている。
技術面では、DeepSeekの最新モデル「V4」がコーディングベンチマークでトップを記録しており、「V4 Flash」はNVIDIA Hopperアーキテクチャ上で200トークン/秒近い処理速度を実現するチューニング手法もRedditコミュニティで共有されている。ただし同コミュニティでは「コーディングリーダーボードの頂点に立ちながら、なぜフロンティアモデルより8カ月遅れているのか」という議論も起きており、最先端の推論タスクや最新APIサポートが必要な用途ではギャップが生じる可能性があるとみられる。オープンソースとして公開されているため、自前のGPUインフラへのデプロイによってAPIコスト自体をゼロにするアプローチも現実的な選択肢に入る。
企業規模でもDeepSeekの膨張は急速だ。2026年6月22日には総額74億ドルの資金調達を完了し、企業評価額は600億ドルに達した。創業者の梁文鋒氏が自ら30億ドルを出資したことも市場の注目を集めた。Bloombergは2026年6月25日、DeepSeekが全部門で人員を少なくとも2倍に拡張する方針を固めたと報じた。さらに米Microsoftが、2026年6月16日に一般提供を始めたAIエージェント「Copilot Cowork」向けにDeepSeekベースのモデル採用を検討しているとも伝えられており、DeepSeekはコスト削減の代替手段にとどまらず、エンタープライズ製品の基盤としても存在感を強めつつある。
Z.aiは2026年6月、長期タスク向けの最新旗艦モデルGLM-5.2をリリースした。最大の特徴は100万トークンの安定したコンテキストウィンドウと2つの思考モード、そして地域制限なしのMITライセンスによるオープンウェイト公開だ。パラメータ数753Bの大規模モデルながら重みはHugging Faceで入手でき、コーディングベンチマークSWE-bench ProではGPT-5.5の58.6を上回る62.1を記録。同社はオープンソースモデル中で最強と位置付けている。
このモデルに実装上の転機をもたらしたのが、Subconsciousのエンジニアhyluo氏がHacker Newsで公開したアーキテクチャだ。GLM-5.2はエージェンティックタスクの実行中に自身のコンテキストを能動的に制御する機能を持つ。これをSubconscious Cacheと組み合わせることで、コンテキストウィンドウを大きく超えた領域でも信頼性の高い長期記憶を実現できるという。Claude Codeで日常的に使われる「/compact」コマンドによる手動の文脈圧縮が不要になると同氏は主張し、長期エージェント設計のアプローチを詳細なブログ記事で公開した。
hyluo氏は投稿の中で「実際に企業がClaude Opusの代替として対価を払う初のモデルだ」と断言した。AIリサーチャーのNathan Lambert氏もinterconnects.aiで「オープンエージェントの転換点」と題した記事を同時期に公開し、「自分が注意深く監視してきた能力の閾値だ」と評価。Hacker NewsとRedditのr/singularityの両方で上位を獲得し、実務者コミュニティで議論が広がっている。
Opusからの乗り換えが成立するかはタスクの性質に依存する。GLM-5.1からの主な差分は100万トークンへの大幅なコンテキスト拡張と思考モードの追加であり、コーディングプランやエージェントエコシステムとの互換性は維持、API料金体系も前モデルと同一とされる。自社のリポジトリ規模タスクで両モデルを並走させることが、乗り換え判断の最短経路とみられる。
帝国データバンクが実施した調査によると、AIエージェントを活用する企業の86.7%がすでに業務上の効果を確認済みだ。2026年6月25・26日に幕張メッセで開かれたAWS Summit Japanでは、167本のブレイクアウトセッションのうち83本がAIエージェント関連で占められ、国内クラウド業界においても最重要テーマとして位置づけられた。検証フェーズを終えた企業が本番運用への移行を加速させており、様子見を続けてきた企業もいよいよ具体的な導入検討を迫られる局面に入った。
国内先行事例はすでに多層的な広がりを見せている。GMOあおぞらネット銀行は「AI銀行宣言」を掲げて全社的なエージェント活用を推進。名刺管理サービスのSansanは13体のAIエージェントを同時稼働させる体制を構築した。味の素グループの経理子会社・味の素フィナンシャル・ソリューションズは経費精算の承認業務にエージェントを投入して工数76%削減を達成。大阪メトロはPKSHA AIヘルプデスクで月1000件の社内問い合わせを効率化し、人事・調達部門への展開も進めている。
一方、「検証止まり」に終わるケースも依然として多い。グーグル・クラウド・ジャパンの北瀬公彦氏が「AI活用のカベを乗り越えるにはスピードと守りの両立が重要だ」と指摘するように、現場の活用意欲と情報システム部門のガバナンス要件の間に生じるギャップが導入を阻む構造的な問題として浮かぶ。成功企業に共通するのは、問い合わせ対応など「対象業務が明確で効果が計測しやすい」領域を最初の題材に選び、KPIを数値化した上で短期間のPoCを完了させてから横展開するという戦略だ。
入門ツールとして実務者の間で注目されているのが、Microsoft Copilot Studioを使った社内問い合わせ対応エージェントだ。社内規程や申請手続きに関する問い合わせは件数・対応時間ともに計測しやすくKPIを設定しやすい。ノーコード〜ローコードで構築できるため、情報システム部門の工数を抑えながら現場主導での試行錯誤が可能な点も利点だ。Sansanが示す13体並走のような複数エージェント体制は、こうした単一領域での成功体験を積み重ねた先に描けるロードマップといえる。
国内企業における生成AIの無断利用「シャドーAI」の深刻さが、数字で改めて示された。ガートナージャパンが2026年6月に発表した調査によると、シャドーAIへの有効な対策を取れていないと答えた国内企業は73%に達した。個人が契約するAIツールやローカルで動作するLLMなど、IT部門の管理が届かないAI利用形態は年々多様化している。旧来のシャドーSaaSに起因するリスクに加え、こうした新世代のシャドーAIリスクが積み重なる「難局」に、情報システム部門は直面している。
問題を深刻にしているのが、従業員側の意識だ。サイバーセキュリティクラウドが実施した調査では、業務でAIを利用している人の37.8%が「勤務先に禁止されても利用を継続する」と回答した。AIツールはフリクションが少なく手軽に使えるため、禁止令だけでは抑止力にならない実態がある。情報漏洩や法令違反といったリスクが顕在化しつつある中でも、この数字は企業ガバナンスの構造的な限界を突きつけている。全面禁止という方針が機能しなくなりつつある現実が、調査結果として鮮明になった。
こうした状況を踏まえ、ガートナーは事業部門を巻き込んだ「分業モデル」への移行を提言している。従来の体制ではIT部門がシャドーAIのリスク管理を一手に担ってきたが、限られたリソースの中でAIの推進と統制を両立するのは構造的に難しい。分業モデルでは、事業部門を主体的にガバナンスに参加させる形をとる。IT部門はポリシー策定や技術的なガードレールの整備に専念し、各事業部門が現場のAI利用実態の把握と管理の一端を担うことで、現場の実態に即したガバナンスが実現できるとみられる。
分業モデルが機能するためには、IT部門と事業部門が対等なパートナーとして協働する体制づくりが欠かせない。事業部門側がガバナンスの責任の一端を持つことで、現場での黙認を防ぎ、正規ルートでのAI利用を促す環境が整いやすくなるとみられる。シャドーAIによる情報漏洩や法令違反のリスクが現実のものとなっている中、IT部門が単独でリスクを抱え込む体制には構造的な限界がある。ガートナーの提言が示すように、IT部門と事業部門の協調こそがシャドーAIガバナンスの成否を握る鍵となりそうだ。
米TechCrunchのルーカス・ロペク記者は2026年6月24日、「tokenmaxxing時代は短命だった。今われわれはトークン配給制の時代に入りつつある」と報じた。企業が社員へのAIアクセスを解放してから間もなく、メール返信や会議録の整形といった軽微な日常業務にも大量のトークンを投じる習慣が社内に広がり、月次予算の上限に激突するケースが各社で顕在化しているという。
問題の核心は「見えないコスト構造」にある。トークン消費はユーザーには単なるクリック一回に見えるが、バックエンドでは文脈長・モデル選択・ツール呼び出し回数が乗算的にコストを押し上げる仕組みだ。Claude APIやOpenAI APIを企業ポータル経由で社員に開放した組織では、利用ログを部門別・用途別に集計する体制を持たないまま導入したケースが多く、誰が何のためにどれだけ使ったかを後から追えない状況に陥りやすいとみられる。
対応に動く企業は、軽作業はHaiku相当・高度推論のみOpus相当に限定するモデルティア制限や、ソフトウェアレイヤーでの予算上限強制に向かいつつあるとみられる。AI中級者の視点では、規制だけ先行させると生産性向上の恩恵を刈り取る前に制限が壁になる逆効果も招く。消費実態の可視化と合理的な配分設計を同時に進めることが、このトークン配給制局面を乗り越える現実的な道筋だ。
Googleは2026年6月25日、主力AIモデル「Gemini 3.5 Flash」に、AIがコンピュータの画面を認識してマウス操作やキーボード入力を自動実行する機能「Computer Use」を標準ツールとして統合したと発表した。この機能はこれまで専用モデルでのみ提供されており、利用するにはモデルを別途切り替える必要があった。今回の変更によって、Gemini 3.5 Flashを使用中の開発者はそのままComputer Use機能にアクセスできるようになる。
Computer Use機能の標準搭載により、開発者はWebブラウザ・モバイル・デスクトップの3環境を横断して操作するエージェントをGemini 3.5 Flash単体で構築できるようになった。従来は専用モデルと汎用モデルを組み合わせる設計が求められる場面もあったが、今後は単一モデルで画面認識から操作命令の実行まで完結させることが可能となる。エージェント構成の簡素化により、開発・保守フローの効率化にもつながるとみられる。
Google系エージェント開発の文脈では、Gemini 3.5 FlashへのComputer Use統合は選択肢の大幅な拡張を意味する。これまでComputer Use機能の活用には専用モデルへの切り替えが前提となっていたため、主力モデルへの統合は開発フローを大きく変える転換点といえる。AIエージェントが実際の画面を見て操作するRPAに近いユースケースは増加傾向にあり、今回の発表はGoogle系エージェントを本番環境で実装検証する動機付けになるとみられる。