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AIブームが加速する中、第一線を走っているエンジニアたちは一体どのくらいAIに自己投資しているのか？

「プロはいくらサブスクに投じているの？」「週何時間くらい、AIの勉強するの？」——そんな声に応えるべく、中島聡さん、LayerXの松本勇気さん、AtCoderのちょくだい（高橋直大）さん、マイクロソフトの牛尾 剛さん、「LLM無職中」のナル先生（null-sensei）など、5名の方々に、AIへの“リアルなベット状況”をヒアリングした。

彼らが毎月AIにどれほどのお金を使い、何時間投じ、どんなツールを使っているのか、早速みていこう。

Summary

【月額コスト】個人での課金額の平均は約64,000円。3,000円～205,000円まで個人差あり

【投資時間】AI学習・実験に費やす時間は、週20時間から「ほぼ全ての時間」で大きく差が出る結果に

【利用ツール】ChatGPT、Claude、Perplexity Proといった汎用AIチャットツールを軸に、Devin.ai、Cursorなどの開発支援AI、Krea、Sunoといった生成AI、さらにはDurable Functionsを使ったマルチエージェントシステムの構築まで、自身の目的や業務に合わせて最適なツールを使いこなしている

【投資理由】「生産性の劇的な向上」「将来の仕事の根幹」「AIネイティブな生存基盤の構築」と多岐にわたる。一部には「開発現場で求められる根本的なスキルは変わらないため、過度な先行投資や焦る必要はない」という冷静な視点もあり

目次

月額いくら？ーーAI関連コストのリアルAIに費やしている時間は？ーー週あたりのAI活動時間何のツールを使ってる？ーー主な利用ツール・サービスなぜここまでAIに投資するのか？ーーAIにベットする理由おわりに

月額いくら？ーーAI関連コストのリアル

AI関連サービスや学習に対し、個人で毎月いくら課金（月額）しているのだろうか？ 最も低い方で月3,000円、最高額は205,000円。平均すると月64,000円だった。

Q.AI関連サービスや学習に対し、個人での月額課金額は?

【中島聡さん】月14,000円程度
【松本勇気さん】月70,000円程度
【ちょくだいさん】月10,000円程度
【牛尾剛さん】月3,000円程度
【ナル先生】月205,000円程度

中島さん：ChatGPT Plus、Claude Pro、Perplexity Proでそれぞれ月20ドルずつ。従量課金はさまざまで合計すると月100ドル程度かけています。

ちょくだいさん：個人だと月1万円程度です。気になったサービスはとりあえず課金してすぐやめる、みたいな感じです。仕事で使うものは会社で契約しており、それは月10万円程度になると思います。

牛尾さん：GitHub Copilotは会社のものが使えるので、ChatGPTはプログラミングの違う用途や検索、新しいものが出てきたときに試すために使っています。勉強しようと思えば、良いドキュメントや論文やコードが沢山公開されているので、お金はそこまで必要ないと思います。

▼詳細な内訳　※全て月額・円換算表記

人名内訳中島聡さん・ChatGPT Plus（2,900円程度）
・Claude Pro（2,900円程度）
・Perplexity Pro（2,900円程度）
※従量課金は様々で合計月100ドル程度松本勇気さん・ChatGPT Pro（30,000程度）
・Claude（14,000円程度）
・n8n（9,000円程度）
・zapier（8,000円程度）
・perplexity（2,500円程度）
・Cursor（3,000円程度）
・v0（3,000円程度）牛尾剛さん・ChatGPT Plus（2,900円程度）ナル先生・ChatGPT Pro（30,000円）
・Devin.ai（72,500円）
・Manus Pro（28,855円）
・Claude Max（14,500円）
・perplexity Pro（softbank回線のため無料）
・Windsurf Pro（2,175円）
・Cursor Pro（2,900円）
・GenSpark（3,625円）
・Krea Pro（5,075円）
・Suno Pro（1,160円）
・OpenRouter（7,250円）
・HuggingFace（1,305円）
・Vrew（1,290円）
・Willow Voice Pro（2,175円）
・fyxer.com Pro（4,350円）
・Copilot Pro+ （5,655円）
・Google AI Ultra（18,000円※半額中）

今回のアンケートでは、仕事で法人契約しているツールは換算対象外としているため、一概に比較はできないものの、課金を検討するなら、ほぼ全員が課金（あるいは仕事で使用）しているChatGPT、Claude、Perplexity Pro、Devinはマストと考えてもよいだろう。

AIに費やしている時間は？ーー週あたりのAI活動時間

続いて聞いたのは、一週間でAIに費やしている時間。少ない方でも「週20時間」、最も多い方からは「ほぼ全ての時間を使っている」との回答があった。

絶賛、LLM無職（代行）中のナル先生に至っては「もはや職業概念を超えて、AI活動しています」とのことだ。

Q.AIに関する学習・実験・検証等に費やしている時間は、週どのくらい？

中島さん：週40時程度。現在は、MulmoCastというAIネーティブなオープンソースプロジェクトを開発しています。

松本さん：ほぼ全ての時間。AIに関連する事業を展開しているため、睡眠や会食、家族と過ごす時間や、ジムに行く時間などは除き、ほぼ全ての時間で考えたり、AIを実際に触っています。

ちょくだいさん：週20時間程度。直近ではAIを用いた実験や開発をしているため、人間とAIのどちらの方が話しているか分かりませんｗ

牛尾さん：週40時間程度。実は、趣味でMSRの人と自分を楽にするアプリを書いていたのですが、自分のチームでもAIをがっつりやることになって、上司が推薦してAzure Functions チーム内の AI をやるチームに移動になったので、週末含めてほぼずっとAIを触っています。

ナル先生：週40～60時間程度。「LLM無職（代行）」をしているので、もはや職業概念を超えて、AI関連活動を本業としています。GitHubでは164のリポジトリを管理し、その多くがAI/LLM関連プロジェクトで活発に更新しています。

何のツールを使ってる？ーー主な利用ツール・サービス

サブスクに入っているAIツールの中でも特に使用頻度の高いツールは？ という質問では、定番ツールから最新の実験的なツールまで、幅広いAIツールとその活用術が見えてきた。

下記は松本勇気さんとナル先生の内訳だ。

Q.主に利用または課金しているAIツールと、その使用目的は？

松本勇気さん

ChatGPT Pro：一番メイン、リサーチから壁打ち、メール作成までさまざま
Circleback：議事録を取ってくれる相棒
n8n：自前のワークフローを作成し、情報収集に活用
Cursor：開発だけでなく、経営関連のドキュメント執筆なども幅広く活用。自分の仕事のルールをここに詰め込んでいる
v0：プロトタイピングにて使用
Notion AI：ちょっとした社内情報のリサーチに活用

ナル先生

ChatGPT Pro / Claude Max：仕様検討・⻑⽂ドラフト⽣成
Devin.ai：エージェント⾃律開発の限界テスト
Manus Pro / Windsurf / Cursor：Vibe Coding & ペアプロ
X Premium+：情報収集 & Grok 3 API 試⾛
Copilot Pro+：OSSレビュー & コード量産
Krea / Suno / Vrew：⽣成UI / ⽣成⾳楽 / 動画編集
Willow Voice：⾳声メモ→プロンプト化
OpenRouter / HuggingFace：ニッチモデル呼び出し
fyxer.com：スケジュール調整＆議事録
Google AI Premium：Gmail/Drive上でGemini Ultra活⽤

私自身、基本は人柱が好きなので。Xサブスクの読者に新しい情報を提供するため。ベータ機能を重点的に触っています。特にコーディングしたいとか、何か作るとかはあまり関心はありません（今のタイミングで頑張ったところで、サンクコスト化するだけかな～と）

その他の方もこのようにコメントいただいた。

中島さん：ChatGPT Plus、Claude Pro、Perplexity Proを、それぞれコーディング、情報収集、記事の要約、開発中のアプリとの連携に使用しています。

ちょくだいさん：仕事ではDevin・ChatGPT・Amazon Bedrock・Amazon Q・Cursorなど。開発およびコンテンツの作成自動化についての実験や検証に使っています。検索したいジャンルはChatGPTのDeepResearchなどでまとめることも多いです。

個人だとオズチャットなどのAIチャットツールも遊びで使っています。さまざまなAIチャットツールと話してみると、何が出来て何が出来ないのかが感覚的にわかって、仕事にもなんだかんだ活きるかな、と思っています。

牛尾さん：GitHub Copilot AgentでVibe Codingに熱中する一方、時に「あほにゃんにゃん」な挙動もあるため、うまく使いこなす研究も欠かしません。ChatGPTはブログ画像生成、音楽ユニットのロゴ作成、ブルースのグルーヴ調査、技術調査、プロトタイピングと多用途に活用。ツール的にはシンプルなライブラリのMicrosoft.Extensions.AIやDurable Functionsがお気に入り。

実務ではユースケースが限られるAutonomous Agentより、Durable Functionsでマルチエージェントシステムを実装し、分散環境でインシデントのRCA調査を自動化するなど、Be Lazyなアプローチで効率を追求しています。

なぜここまでAIに投資するのか？ーーAIにベットする理由

最後に聞いたのは、AIに時間やコストを投資する理由 だ。言うまでもないことかもしれないが、改めて、各エンジニアたちはAIにベットする理由や価値をどのように感じているのだろうか。

Q.AIに時間やコストを投じる理由、そこから得られる価値や可能性、今後の知見・キャリアへの活用について

中島さん：自分の生産性を増すため。既に、以前の3〜5倍のスピードで開発出来ています。従来なら10人、20人のエンジニアが必要だったものが、1〜2人で開発できるようになった。これはとんでもない革命です。

特に元々生産性の高いエンジニアにとっては、画期的。普段なら自分よりも生産性の低いエンジニアを雇わねばならないところを排除できる為、一人当たりの生産性は10倍以上になるでしょう。

松本さん：そもそも、今後全ての仕事の根幹にLLMは入り込んでくると思っています。その未来に対してコストを投じない理由が見つからない。今は会社も含め、全力でAIに賭けるという意思決定をしています。

取り組む中でこれまででは考えられなかった自動化や業務効率化のユースケースも見つかり、またいくつも新規事業が立ち上がっている。キャリア機会という意味でも、AIに時間を投じることは新たな機会創出につながるでしょう。

ちょくだいさん：正直な話、現状のAIは移り変わりが早く、そこまで熱心に飛び込む必要はないかなあと思っています。「AIに出来る/出来ない」の感覚は1年前とは大きく変わり、そうなると任せられるタスクも変わるので、所属企業でAIが使えるようになったタイミングで学ぶのが一番かな、と思っています。

僕自身はIT人材を扱うビジネスをしており、ITエンジニアの立場が今後どうなっていくかを考えるうえで、AIが使える場面では出来るだけAIを使うようにしています。現時点で役に立つ要素は多数あり、今後の開発が変わることも確信していますが、要求されるスキルに大きな変化はなく、今触らないと置いていかれる！みたいなことはないのかな、と感じています。

牛尾さん：今までできなかったことが自動化できる楽しみがありますね。実際にコードを書いてシステムを組んでみると、やっぱり「あほにゃんにゃん」だったりすることもあるのですが、そういうところをコントロールする方法を学ぶことも含めてエンジニアリングなので、楽しんでいます。

プログラマ（他の職種もかもですが）に関しては、AIによって自動化できる範囲が破壊的に増えるので、使える側に回っとくと良いのではと思います。Vibe Codingを始めると Agentのヤバさと限界が分かると思うので、そこからいろいろと「楽しい自動化」をするのが良いのではないでしょうか。

ちなみに実際のLLMを触ると分かると思いますが、思ったより簡単にConfuseするので、それを設計とプログラミングで何とかする必要があります。結局AIのシステム構築はそんなに簡単でないので、スキルとして持っておくととても良いと思いますよ！

あと当然ですが、社内の仕事を自動化しているので OpenAIServiceは使っていますね。データを守らないといけないので。

ナル先生：私がAIに投資する最大の狙いは、労働を前提としない生存基盤を自分自身で作り上げることです。生成AIを活用して、私の知識や個性を「デジタルツイン」として複製できれば、この24時間働き続けるコピーを知的財産（IP）としてライセンスし続けることで、そこから得られるロイヤリティが将来の私の年金になると考えています（これはMyLikenessAIやMediumでも議論されています）。

AIが人間の仕事を代替する時代が来る中で、この仕組みは、個人が主体的に配当を得る「セルフUBI（Universal Basic Income）」として機能すると確信しています（TimeやForbesでも同様の視点が提示されています）。だからこそ、今のうちに学習や実験に時間と費用を注ぐことは、このデジタルツインの性能を高め、市場での競争力を上げるための「資産形成」と全く同じ意味合いを持つのです。

早期にこの資産を積み上げていけば、将来得られるキャッシュフローは指数関数的に増大し、私が理想とする「働かない自由」を現実のものにできると信じています。

おわりに

今回、最前線で活躍する有名エンジニアたちのAIへのリアルな「ベット状況」を深掘りした。彼らが時間とコストを惜しまずAIに投じる背景には、単なるバズワードとしてのAIではなく、自身の生産性向上、事業の競争力強化、そして究極的にはキャリアのレジリエンスを高める戦略的投資があることが浮き彫りになった。

月額の課金額や週あたりの活動時間は、彼らのAIとの向き合い方の多様性を示していますが、共通して言えるのは、AIがもたらす変革への強い危機意識と、それに対応するための飽くなき学習意欲だ。

彼らが実際に使い込んでいるツールやその活用目的、そしてAIへの深い洞察は、日々の開発業務にAIをどう取り入れるべきか、あるいは自身のスキルセットをどうアップデートすべきかを考える上で、具体的なヒントを与えてくれるのではないだろうか。
AIの進化は止まらない。この波に乗り遅れることなく、自身の「AI資本」をどう形成していくか。彼らの先駆的な取り組みから学び、あなた自身のAI戦略を再構築するきっかけとしてほしい。

ソフトウエアエンジニア 実業家
中島 聡さん（@snakajima）

早稲田大学大学院理工学研究科修了・MBA（ワシントン大学）。1985年に大学院を卒業しNTTの研究所に入所し、86年にマイクロソフトの日本法人（マイクロソフト株式会社、MSKK）に転職。89年には米国マイクロソフト本社に移り、ソフトウェア・アーキテクトとしてMicrosoft本社で Windows 95 と Internet Explorer 3.0/4.0 を開発。Windws95に「ドラッグ＆ドロップ」と「（現在の形の）右クリック」を実装したことによって、両機能を世界に普及させる。後に全米ナンバーワンの車載機向けソフトウェア企業に成長するXevo（旧UIEvolution）を2000年に起業し、19年に352億円（3億2000万ドル）で売却。元EvernoteのCEOが立ち上げたmmhmmの株主兼エンジニア。現在はフルオンチェーンのジェネラティブアートの発行など、Web3時代の新たなビジネスモデルを作るべく活動している。堀江貴文氏に「元米マイクロソフトの伝説のプログラマー」と評された

株式会社LayerX
代表取締役 CTO 兼 AI・LLM事業部管掌
松本勇気さん（@y_matsuwitter）

東京大学在学時にGunosy入社、CTOとして技術組織全体を統括。2018年にDMM.com CTOに就任し技術組織改革を推進。2021年、LayerXの代表取締役CTOに就任。開発や組織づくり、及びFintechとAI・LLM事業の2事業の推進を担当。CTO協会理事

AtCoder株式会社
代表取締役 高橋直大さん（＠chokudai）

1988年生まれ。筑波大学附属駒場中学校・高等学校、慶應義塾大学環境情報学部を経て、慶應義塾大学政策・メディア研究科修士課程修了。大学院在籍中にMicrosoft主催のプログラミングコンテスト『Imagine Cup 2008』に出場し、アルゴリズム部門で世界3位に入賞した経験を持つ。Google主催のGoogle Hash Code 2022でも世界1位に。2012年、競技プログラミングコンテストを主催するAtCoder社を創業。著書に「最強最速アルゴリズマー養成講座」（SBクリエイティブ）など

米マイクロソフト
Azure Functionsプロダクトチーム シニアソフトウェアエンジニア
牛尾 剛さん（@sandayuu⁠⁠⁠）

1971年、大阪府生まれ。米マイクロソフトAzure Functionsプロダクトチーム シニアソフトウェアエンジニア。シアトル在住。関西大学卒業後、日本電気株式会社でITエンジニアをはじめ、その後オブジェクト指向やアジャイル開発に傾倒し、株式会社豆蔵を経由し、独立。アジャイル、DevOpsのコンサルタントとして数多くのコンサルティングや講演を手掛けてきた。2015年、米国マイクロソフトに入社。エバンジェリストとしての活躍を経て、19年より米国本社でAzure Functionsの開発に従事する。ソフトウェア開発の最前線での学びを伝えるnoteが人気を博す。書籍『世界一流エンジニアの思考法』（文藝春秋）は10万部を突破し、ITエンジニア本大賞2025特別賞も受賞

ナル先生（@GOROman）

ゲーム業界で経験を積んだ後、遊技機業界の企業へ転職。2010年に起業し、2022年に散開。14年、VR業界いに参画してOculus VR Japanを立ち上げる。その後、Facebook(現Meta)にジョイン。23年にハードウェアスタートアップにて執行役員 兼 CTOに就任。現在、無職（アクティブ無職）

編集／玉城智子（編集部）