AI投資判断における利用者コストの分離
AI機能を搭載したサービスでは、利用量、API有効化、課金発生、モデル利用量などが企業側の成果指標として観測されやすい。一方で、利用者が目的に到達できなかった時間、課金理由を確認するための追加作業、無効な案内リンクや初期設定要求による認知負荷は、請求額や利用統計には表れにくい。今回の観測では、AI投資の価値が、AIを載せた事実や利用回数だけでは観測しきれず、利用者の目的到達性、判断可能性、再接続可能性とのズレとして現れているように見えた。AIによる自動化が進む場面でも、課金境界、責任境界、例外時の戻り道が不明瞭な場合、処理の効率化とは別に、認知コストが利用者側へ移転する可能性がある。