シスコ、AIエージェントのコストを可視化、Splunkに「Tokenomics」新機能を正式発表

　米シスコは9月15日、傘下の米スプランクが提供するAIエージェント監視基盤「Splunk Agent Observability」に、新たな「Tokenomics」機能を追加すると発表した。AIエージェントの性能だけでなく、トークン使用量やコストまでリアルタイムで可視化し、企業によるAI利用の費用対効果を管理しやすくする。システム運用をAIで高度化する「AIOps」の対象が、インフラやアプリケーションからAIエージェントそのものへ広がってきた。

　Tokenomicsでは、AIエージェントごとのトークン支出に加え、従業員が利用するClaude Code、Codex、Cursorといったコーディングエージェントの利用状況やコストを追跡できる。スプランクによると、チームやユーザー単位で利用量、コスト、導入状況、生産性に関する情報を確認でき、複数のAIプロバイダーにまたがる消費量も一元的に把握できるという。こうしたAIエージェントの性能、コスト、挙動などを継続的に監視・管理する考え方は「AgentOps」（シスコはAgenticOpsと提言）と呼ばれ、企業でAIエージェントを本番運用する上で重要性が増している。

　さらに、シスコの時系列予測モデル「Cisco Deep Time Series Model」を利用し、請求期間が終わる前にトークン消費量がどこまで増えるかを予測する。モデルやAIエージェント、ワークフローごとのコストと品質を比較し、同等の品質をより低コストのモデルで実現できる場合には、モデル選定を見直す判断材料として活用できるとしている。AIの利用料金だけでなく、GPUやメモリー、ネットワークなど基盤側のコストとの関連も確認できるという。

　Splunk Agent Observabilityは、AIエージェントやモデルの挙動を監視し、AI基盤全体の性能を追跡するサービス。誤った回答や機密データの漏えいなどにつながる動作をリアルタイムで検知し、ガードレールによって不適切な処理を抑える機能も備える。Splunk Observability CloudとCisco Cloud Controlでも利用できる。

　シスコのジートゥ・パテル プレジデント兼最高製品責任者（CPO）は今回の発表で、「企業AIの大きな障害の1つは、導入が難しすぎることだ」と説明。企業側がAIについて、業務を任せられるか、費用を負担できるか、安全に利用できるかを確認できる環境が必要との考えを示した。
　AIエージェントは、人から1回質問を受けて回答する従来の生成AIとは異なり、計画の立案やツールの呼び出し、再試行などを自律的に繰り返す。このため、処理内容によってトークン消費量が大きく変動する可能性がある。シスコとスプランクは、AIエージェントを本番業務に広げる上で、性能や安全性に加え、利用コストを継続的に把握する仕組みが必要になるとみている。