時間課金（ビラブルアワー）は、長らくプロフェッショナルサービスの基盤であり続けてきた。だが、聞いているかもしれないが、いまはAIブームのさなかにある。したがって、時間課金という概念は、いま大きく議論の俎上に載っている。
最近、LinkedInではこの問題について業界の声が溢れていた。大規模言語モデル（LLM）がレビューや戦略分析を数秒で実行できるなら、時間課金は「ますます成り立ちにくい」という理屈である。これはWall Street Journal（要登録）でも提示された主張だ。
理屈としては、もっともらしい提案である。だが実務の現場では、この議論は単に時間とお金だけの問題ではない。
時間は価値とイコールではない
LinkedIn Newsの編集者であるピーター・クラーネンブルークは、次のように書いている。「人工知能の台頭により、時間は価値の代理指標としての妥当性が下がっている」。額面通りに受け取れば、これはまったく筋が通っている。
しかし、ほんの少しでも掘り下げれば、話はそれほど単純ではないことがわかる。最大の問いはこうだ。何かをより速くできるようになったとき、それは価格が高くなるのか、安くなるのか。
時は金なりであるならば、スピードは安いということになる。だがスピードは往々にして経験と結びついている。すると、スピードが安いなら、経験には価値がないことになってしまう。
成果で請求する
投入時間や作業量ではなく、成果（アウトカム）で請求するという考え方は、新しいものではない。AIが、これまでにない異質な概念を持ち込んだわけではない。15年以上前でも、請求体系はさまざまに混在していた。
単純にメディア露出を獲得するだけでも、プレスリリースの作成に半日、積極的な売り込みとフォローアップに1日半、レポーティングに半日、さらにアカウント管理に半日が必要になることがある。つまり3日分の工数がかかり、KPIはメディア掲載20本という具合だ。
では、それを2日でできたらどうなるのか。その成果は、価値が上がるのか下がるのか。時間課金なら安くなるべきだと示唆する。だが、同じことをより速くやれるようになったからといって、サービスの価値が下がったり、薄まったりするべきではない。
利益率の問題
仕事がより速く終わることは、多くの場合、より経験豊富な人の手によって行われたことを意味する。
AIをめぐる議論の根底にある理屈は、AIが雑務を担い、私たちをより戦略的で高付加価値な活動へ解放する、というものだ。だが、いま時間課金で請求している企業にとって、雑務はおそらく利益率を支える部分でもある。コンサルティングの伝統的なピラミッドモデルは、若手が雑務をこなし、マネジャーが管理し、ディレクターが高い時間単価で大局的な思考を提供する構造に基づいているからだ。
利益率、つまり真の利益率は、そうした高単価の数時間にあるわけではない。利益率が生まれるのは、雑務と、若手メンバーの間で時間とリソースを効率的に配分することにある。若手が実作業を担わなければ、高度なスキルと豊富な経験を持つ人材だけの労働力となり、利益率を押し下げてしまう。
AIはそこを良い面でも悪い面でも変えてしまう。時間課金をめぐる議論が、答え以上に多くの問いを生むのはそのためである。
AIが生む価値
管理業務の観点では、AIは非常に有用になり得る。筆者は最近、自社全体にMicrosoft Copilotを展開した経験からそれを実感している。すでに、細かな改善と恩恵によって時間は確かに節約できている。会議メモ、議事録、アクションの統合は格段に速くなった。受信箱やスケジュール管理など、低付加価値だが必要な管理負担に費やす時間は、これまでも、そして今も、より効率化され続けている。
だが、AIが最も破壊的になり得る領域も、すでに見え始めている。労働力モデルを揺さぶり、請求構造を分解しているのだ。
AIが中核モデルを揺さぶっている
コンサルティング会社が初任給を据え置くというニュースも多く見られる。AIは中核モデルを揺さぶっている。AIが複数の若手レベルのプロフェッショナルの役割を代替できるなら、コンサルティング会社はより効率的になれる、というメッセージである。
しかし、請求モデルが時間課金で成り立っているなら、その判断によって多くの「時間」を失うことになる。
では、AIが組織をフラット化したとき、どうするのか。
投入より成果に焦点を当てる
この問いへの答えには、哲学的な転換が必要である。企業は時間課金から完全に発想を切り替え、成果に基づいて請求すべきだ。
顧客は時間だけに対価を払っているのではない。知識、人脈、専門性、そして成果物に対して支払っている。
では、それは時間、コスト、価値という概念が死んだ（あるいは近くそうなる）という意味なのか。時間は依然として、極めて有用で成立し得る商品である。
「リソーシング・アワー」
時間課金の先に、「リソーシング・アワー」がある。筆者のエージェンシーでは毎月「リソーシング」のプロセスを回している。これは翌月に向けて、エージェンシーの時間（リソース）を配分するための手法である。この時間には時間当たりのコストが紐づいているが、当社はもはや時間で請求していない。リソーシング・アワーは、利益率とチーム全体／個人のパフォーマンスを意識しながら、社内の時間をモニタリングするための方法だ。これにより、使った時間をマクロとミクロの両面で準備・振り返りできる。幅広い投下時間を通じて全体像を把握できる一方で、個人のパフォーマンスを時間単位で分解するほど細かくも見られる。これは利益率のトラッキングや損益全体の管理に役立つだけでなく、メンバーの遅れが見られる場合には、支援やサポート、トレーニングが必要であることを示す兆候にもなり得る。
AIはゲームチェンジャーだが、未完成である
AIはゲームチェンジャーかもしれない。だが、ルールはまだ書かれている最中である。プロフェッショナルサービス企業は、顧客が本当に価値を置いているものは何かを自問する必要がある。その答えが、価格モデル、労働力構造、顧客との関係性に今後数十年にわたってどう向き合うかを形づくる。
ただし、これはAIが生み出した問題ではないことを忘れてはならない。時間課金という概念は、以前から議論の対象であり続けてきた。ずっと小さく煮立っていたのだ。AIは、火力を少し強めただけである。
