Tokenomics Meetup#1 Tokenomicsを取り巻く背景とちょっとしたご紹介

Introduction 岡本隆史所属：NTT DATA Group AI技術部 AI Technology Strategist /
Generative AI Blackbelt Engineer • • • • フルスタックAIエンジニアとして、GPU基盤、推論基盤構築からAI Agent開発、懇親会の机の片づけまで何でもやるマレーシアに出向したり、Global Cloud Task Forceなどを経験していたためクラウド関係が10年ほどと長いが、基本的に飽きやすくいろいろな技術をつまみ食いしては、記事を書いたり本を書いたりしている(書籍10冊、Web・雑誌記事多分200以上) KubeCon、Re:Invent、NVIDIA GTCなどに出没することもある ×6 © 2026 NTT DATA Group Corporation

Tokenomics=Token + Economics Tokenomics Foundationの定義 AI Tokenomics（すなわち「AI Economics」）とは、エネルギーと資本をAI能力へと転換し、そのインテリジェンスを組織全体で効率的に活用する
ことで、測定可能なビジネス価値を実現するための規律である。 https://www.tokeneconomics.com/ © 2026 NTT DATA, Inc. Date

Tokenomics=Token + Economics Tokenomics Foundationの定義 AI Tokenomics（すなわち「AI Economics」）とは、エネルギーと資本をAI能力へと転換し、そのインテリジェンスを組織全体で効率的に活用する
ことで、測定可能なビジネス価値を実現するための規律である。 https://www.tokeneconomics.com/ →若干Tokenomics Foundationの定義は、DCベンダーやInferenceなど基盤層を強く意識している印象があるので、本コミュニティでは、Tokenomicsは、AIによるコスト削減やバジェット管理、最適化という意味で利用する(もちろんみなさんの納得いく定義で利用頂いても構いません！！)。ただし、コスト削減といっても、品質や効果を犠牲にせずに、という文脈で利用する。 © 2026 NTT DATA, Inc. Date

コーディングベンチの比較 Astraが性能いいし安い？ Fable/Opusは高い安くていいのは DeepSeek V4.1!! 中華最高！！ © 2026
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長文処理(RAGなど)の比較 Kimi K3がFable越え？？ DeepSeek, Lunaがコスト効率がよさそうなんとAstraがLuna より低い！？ © 2026
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Datadog Agent Traceでのトレース表示例 Coding Agent Telemetry Exporter なら取得可能標準のOTEL出力の仕組みでは
INPUT/OUTPUTまでは表示不可 © 2026 NTT DATA, Inc. 18

Agent User Trainer Observabilityツールの持つAI SRE機能を活用し、 • ユーザーのAI Agentの利用傾向をトレースから解析し、ユーザーの効率的なAI Agentの利用
を矯正 • システムの非効率な実装を検出 ex. • 前の会話と関係ないトピックを同じセッションで継続→不要な前の会話のコンテキストがそのまま残るため無駄なコストが発生 • 同じ指示が繰り返し実行されている • →AGENTS.mdなどの固定プロンプトでキャッシングして効率化 • コードで実行すべき処理をプロンプトで実行させている→コードで実行することにより劇的にトークン削減 • 頻繁にコンテキスト圧縮をしているため、キャッシュの効率的な利用ができていない © 2026 NTT DATA, Inc. 20

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Takashi Okamoto

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