科学なるほど新聞EnglishAnthropicの大研究より、個人の1週間のトークン消費が10倍以上に見えたのはなぜ？
AIを950体、21時間働かせて、新しい発見をした、Anthropicの大研究。使ったトークンは2.1億でした。
ところが、編集長が自分用のアプリをつくっていた1週間に、編集長のMacのClaude Codeが使ったトークンは24億。
研究の方が、少なすぎない？ どっちが正しいの？
最初に浮かぶ答え
「編集長が、AIを使いすぎだから？」
1週間で返事1万1310回と、よく使ったのは本当です。でも10倍の差の正体は、使った量ではありませんでした。24億の98%は、AIの「読み直し」だったんです。
答え
数え方が違うからです。編集長の24億には、AIがそれまでのやりとりを毎回読み直した分が入っていて、研究の2.1億には入っていません。
AIは返事を書くたびに、それまでのやりとりを最初から全部読み直すので、編集長の24億トークンの98%は、この読み直しでした。
読み直しを除いて同じ数え方でそろえると、編集長の1週間は4800万トークンで、研究の方が4倍あまり多くなります。
動画で見る（5分21秒）
チャプター（13）
動画の台本（全文）
この動画は名前を変える前に作ったため、話の中では編集長を「所長」と呼んでいます。
0:00所長の疑問
ナルAIを950体、21時間働かせて、新しい発見をした、Anthropicの大研究。
ナル使ったトークンは、2.1億。
ナルところが、うちの所長が、自分用のアプリをつくっていた1週間は……
ナル24億トークン。
編集長調べてこい！
ナル研究の方が少なすぎないか、どっちが正しいのか調べてこい、と所長が言うんです。
ナル答えは、AIの意外なクセにありました。
ナルまる助の、なるほどラボ！
0:34950体のAIの研究
ナルまずはニュースから。9月23日に、Anthropicが発表した研究です。
ナル950体のClaudeに、DNAの大きなデータベースから、珍しい酵素を探させたんです。
ナルAIたちは、20万を超える候補を集めて、3500に絞り、最後の20件を、人が読める報告にまとめました。
ナルその中から、知られていなかった仕組み、「ART」が見つかりました。ただ、何の働きをするのかは、まだ分かっていません。
1:06トークンとは
ナルこれだけの大仕事で、2.1億トークン。そもそもトークンって、何でしょう。
ナルトークンとは、AIが文章を読み書きするときの、小さなかけらのことです。
ナルAIは、文章をかけらに切って読みます。読んだかけらも、書いたかけらも、トークンとして数えます。
ナルわかりました。所長が、AIを使いすぎなんです！
編集長ボツ！
ナル…根拠を見せろ、だそうです。
1:34所長のMacの記録
ナルでは、所長のMacの記録を、のぞいてみます。
ナルこのMacでは、AIの道具のClaude Codeが、やりとりをすべて記録に残しています。
ナル10月5日から、11日の夕方までに、AIが書いた返事は、1万1310回。一番多い日は、1日で6.9億トークンです。
1:56クイズ
ナルここで、クイズです！
ナル24億トークンのうち、AIが自分で書いた分は、何%だと思いますか？
ナル正解は、Cの、0.5%。たったこれだけです。
2:1398%は「読み直し」
ナル新しく読んだ分は、1.5%。そして、残りの98%は、「読み直し」でした。
ナルこれが、AIの意外なクセです。なぜこうなるのか、減らすコツまで、見ていきましょう。
2:28なぜ読み直すのか
ナルAIは、返事を1回書くたびに、それまでのやりとりを、最初から全部読み直します。
ナルAIの頭は、返事を書き終えるたびに、からっぽに戻るからです。覚えているのは、AIの外にある、やりとりの記録の方なんです。
ナルたとえるなら、日記に1行書くたびに、1ページ目から読み返すようなものです。
ナル試しに、会話を始めた最初の返事を調べると、多くの会話で、AIはもう、およそ2万トークンを読んでいました。
ナルAIの道具の使い方や、守る決まりの説明を、最初にまとめて渡しているからです。この説明も、返事のたびに読み直します。
ナル所長のMacでは、返事1回で、平均20万8千トークンを読み直していました。
ナル20万8千かける1万1310回で、およそ23億5千万。24億の、ほとんどです。
3:27キャッシュ
ナルじゃあ、読み直しは、むだなんでしょうか？
ナル実は、むだではありません。「キャッシュ」という仕組みで、一度読んだ分を取っておくので、速く読めます。
ナル料金も、APIで使うときは、ふつうに読む料金の、20分の1です。
3:45話が変わったら、新しい会話
ナルただ、やりとりが長くなるほど、1回に読み直す量も増えます。一番長いやりとりでは、返事1回で69万トークンを読んでいました。
ナルだから、話が変わったら、新しい会話を始める。それだけで、読み直しはぐっと減ります。
4:03読み直しを除くと
ナルでは、読み直しを除くと、どうなるでしょう。
ナル所長のMacの7日間は、4800万トークン。
ナルAnthropicの2.1億は、その4倍あまり。逆転です！
4:17論文に書いてあった数え方
ナルでは、研究の2.1億は、どう数えたのか。論文まで読むと、書いてありました。
ナルキャッシュから読み直した分は、数えていない。研究の2.1億は、読み直しを除いた数だったんです。
ナルだから、同じ数え方で比べた、さっきの逆転が、本当の答えです。
4:38わかったこと
ナルつまり、どちらかがまちがい、とは言えません。比べる前に、何を数えたかを、そろえる必要があるんです。
ナルトークンの数を見たら、読み直しが入っているかを、まず確かめる。なるほど！
編集長…なるほどな。
ナル所長から、合格をもらいました！
4:57あなたのトークン数は？
ナルAIを使っている皆さん、自分のトークンの数を、見たことはありますか？コメントで教えてください。
ナルまる助の、なるほどラボでした！
ナル「なるほど！」って思ったら、いいねとチャンネル登録、お願いしますっ！
図で解説
もっと詳しく
トークンって、何？
トークンとは、AIが文章を読み書きするときの、小さなかけらのことです。AIは文章をかけらに切って読み、読んだかけらも、書いたかけらも、トークンとして数えます。
編集長のMacの数字は、どう数えた？
編集長のMacでは、AIの道具のClaude Codeが、やりとりをすべて記録に残しています。2026年10月5日から11日の夕方までに、AIが書いた返事は1万1310回。一番多い日は、1日で6.9億トークンでした。
返事1回で読み直したのは、平均20万8千トークン。20万8千かける1万1310回で、およそ23億5千万。24億の、ほとんどです。
会話の最初の返事でも、たくさん読む？
会話を始めた最初の返事でも、多くの会話で、AIはおよそ2万トークンを読んでいました（188回の会話の中央値）。道具の使い方や、守る決まりの説明を、最初にまとめて渡しているからです。この説明も、返事のたびに読み直します。
読み直しは、むだ？
むだではありません。「キャッシュ」という仕組みで、一度読んだ分を取っておくので、速く読めます。
料金も、APIで使うときは、ふつうに読む料金の20分の1です（Claude Opus 5.5 の単価。定額プランの料金の話ではありません）。
読み直しを減らすコツは？
やりとりが長くなるほど、1回に読み直す量も増えます。編集長のMacで一番長いやりとりでは、返事1回で69万トークンを読んでいました。
だから、話が変わったら、新しい会話を始める。それだけで、読み直しはぐっと減ります。
Anthropicの研究は、何をした？
2026年9月23日に発表された研究です。950体のClaudeが21時間かけて、DNAの大きなデータベースから珍しい酵素を探しました。20万を超える候補を3500に絞り、最後の20件を、人が読める報告にまとめています。
その中から、知られていなかった仕組み「ART」が見つかりました。ただ、何の働きをするのかは、まだ分かっていません。
持ち帰る一言トークンの数を見たら、まず「読み直し」が入っているかを確かめる。比べる前に、何を数えたかをそろえる。
参考文献と確かめ方
- Anthropic の研究の発表（2026年9月23日）
- Anthropic の技術報告（数え方は30ページの Campaign accounting）
- Anthropic「Prompt caching」（キャッシュの料金）
このページは、動画の台本と上の資料をもとにAIが書きました。台本は、書いたAIとは別のAIが、資料の本文と照らして確かめています（2026年10月11日）。理学の修士号と、高校理科の教員免許を持つ人も読んで確かめてから出しています。数字は、その時点のものです。わかりにくかったところ、誤りのご指摘、調べてほしい問いは、[email protected] へお寄せください。