Meta が AI リーダーボードの内部データ漏洩により「トークンマックス」ダッシュボードを閉鎖してから数日後、LinkedIn の共同創設者でベンチャーキャピタリストのリード・ホフマン氏は、この概念に対する支持を表明した。AI トークンは、モデルが入力された指示を理解し応答を生成する際に処理するデータの断片であり、AI 利用量を測定しコストを決定する単位としても機能する。その結果、多くの企業が社内の従業員がどの程度 AI ツールを活用しているかを把握するため、トークン使用量を生産性の目安として追跡する「トークンマックス」と呼ばれる慣行を開始した。これは、若年層のスラングである「何かを最適化する」という意味を持つ「マックス」を組み合わせた造語である。 しかし、技術者たちは、この指標が誰がより多くのコストを費やしたかを評価することに似ているため、職場での生産性を測る妥当な尺度かどうかについて議論を続けている。ホフマン氏は先週開催された「セマフォ・ワールド・エコノミー・サミット」でのインタビューで、企業による AI 導入に向けたアドバイスとして、トークン使用量の追跡を肯定する見解を示した。彼は、すべての機能の従業員が AI を実際に体験し、実験するべきだと述べた。これは完璧な生産性の指標ではないものの、使用量を追跡することが重要なダッシュボードの一つであるという考えだ。 さらに、多くのトークンを使用するケースには、実験的で不規則な探索行動も含まれる可能性があるため、トークンマックスの実践には、従業員がそのトークンを何に使用しているかの理解を組み合わせる必要があると説明した。失敗する実験も当然含まれるが、重要なのは組織全体で多様な人が同時に活用し、その循環の中で学ぶことだと強調した。ホフマン氏は、AI 戦略を考える企業に対し、AI を組織全体に埋め込むことと、週ごとの定期的なチェックインの実施を提案した。参加者は全員でなくてもよく、週に一度、個人やチーム、企業の生産性向上のために何を試み、何を学んだかを共有する集まりを持つことが推奨される。その結果、驚くべき発見が得られる場合も多いという。