効率は「使い方」ではなく、「作り込まれた構造」から生まれる。Uber・Honcho・Claude Codeの3社が、それを実証している。 Uberのケース 2026年4月、Uberは年初に立てたAIコーディング予算をわずか4ヶ月で使い切った。社内リーダーボードで利用を競わせ「できる限り使え」と奨励した結果、エンジニアの実際のAPI課金は月500ドルから2,000ドルに及んでいた。同社は1人・ツールあたり月1,500ドルの上限を導入せざるを得なくなり、COOは「Claude Code等の利用増と消費者向け機能の関係に明確な線はまだ引けない」と疑問を呈した。インセンティブだけを与え、ハーネスもメモリーも用意しなかった帰結である。価値あるツールほど予算を焼く——前章で示した時限爆弾は、Uberの現場で既に爆発していた。利用を競わせることでエンジニアは確かにツールを使ったが、その消費が成果に比例したかどうかを測る物差しがなかった。トークンROIという概念が存在しなければ、メーターは回り続けるだけだ。 Honchoのケース良い記憶は、精度と低コストを両立する。Plastic Labsが開発したHonchoは、LongMemEval Sというベンチマークで平均11.4%の文脈だけを使って回答し、メモリーなしのClaude Haiku 4.5が62.6%の精度に留まるのに対し、90.4%の精度を達成した。改善幅は27.8ポイントに及ぶ。この数字が示すのは、記憶が賢いだけでなく安いという現実的な強みだ。毎回ゼロから前提を説明し直す「高い運賃」をなくし、必要な文脈だけに圧縮することで、軽いモデルで回せる前提条件を作る。Honchoは意味記憶——過去のやり取りから必要な情報だけを抽出するRECALLの実装形——を通じて、トークンという分母を小さくしながら成果という分子を大きくした。 Uberが「使えば使うほど高くつく」構造に陥ったのに対し、Honchoは「記憶があるほど安く賢くなる」構造を実証している。メモリーは過去を資産化し、繰り返しを消すレバーだ。 Claude Codeのケース同じツールでも、効率の構造を持つ使い方とそうでない使い方で結果が分かれる。AnthropicのClaude Codeは、手順書/メモリ(GUIDE)、スキル(SKILL)、そしてlint・型・test(安いSENSOR)をシステムに作り込んだハーネスの実装形である。事前ガイドで迷走ループを断ち、事後センサーで高い推論に自己点検させず、安い機械チェックに検証を委譲する。この設計は、Uberが採用しなかった——あるいは意図せず欠いていた——構造そのものだ。Claude Codeを使うエンジニアがいても、Uberのリーダーボード競争下では、手順書もスキルもセンサーも整備されなかった。インセンティブだけでは効率は生まれない。効率は機能ではなく、コスト構造そのものを変える仕組みを必要とする。 3社を通じて示される共通原理 Uberは暴走の教訓を、Honchoはメモリーの実証を、Claude Codeはハーネスの実装形を示した。3社に共通するのは、効率が「使い方」ではなく「作り込まれた構造」から生まれるという事実である。 Honchoの平均文脈11.4%という数字は、記憶が単なる機能追加ではなく、トークン消費の分母を根本から変える構造であることを示している。Claude Codeの手順書・スキル・センサーは、同じツールが異なるコスト構造で動き得ることを証明した。そしてUberは、構造なきインセンティブがメーターを暴走させることを教えてくれた。ここまで見てきたハーネスとメモリーの効果に対し、「トークンマネジメントは来年から再来年のAIが勝手に解決する問題では?」という反論がある。次章では、この問いに正面から応え、効率という堀の深さを論じる。