UIpD
OpenAIのCFOが提唱した、AI投資の費用対効果（ROI）を測るための「1ドルあたりの有用な知能（成果）」を示す新しい評価指標です。
UIpD（Useful Intelligence per Dollar：1ドルあたりの有用な知能）とは、OpenAIのCFOであるサラ・フライアー氏が提唱した、企業のAI導入における投資対効果（ROI）を測定するための新しい本質的な評価指標のことです。
従来のAI投資の評価では、「消費したトークン数」や「購入したアカウントのライセンス席数（シート数）」といった見せかけの指標（バニティ・メトリクス）が使われがちでした。しかし、これらは実際にAIがビジネスにどれだけ貢献したか（仕事の質や成果）を正確に反映していません。
UIpDは、AIが実際に完了した業務、成功したタスクの数やクオリティに対して、最終的にどれだけの費用（1ドルあたり）がかかったかという「実質的な生産性」を基準に据えます。
この指標の提唱背景には、AIに対する巨額の投資フェーズが一段落し、株主や経営陣から具体的な費用対効果の証明が厳しく求められるようになった業界全体の市場変化があります。今後は、モデルの単なるパラメータ数やカタログスペックではなく、実業務における1ドルあたりの仕事の成功率や費用対効果（UIpD）が、AIツールの調達や比較判断において極めて現実的な評価指針になると見なされています。
特に、高度な自律型AIエージェントの導入や、複雑なループエンジニアリングを活用した業務自動化システムの開発など、人間が介入しない領域でのAI導入を進める際には、このUIpDの最適化設計がガバナンスや投資判断の重要なキーとなります。