生成AI活用に関するコスト最適化の実態と企業の課題

ラーゲイト株式会社が実施した調査によれば、生成AIを活用する事業責任者550名のうち39.2%が「費用対効果の説明や可視化ができていない」という課題を抱えていることが明らかになっています。生成AIは、業務の効率化や新たなサービスの開発において非常に大きな可能性を秘めていますが、従量課金モデルの導入により思った以上にコストが膨らむ事例が多く見受けられます。そのため、企業にとっては継続的な活用が困難になる場合があります。

調査の背景

生成AIの利用が進む中、企業からは「コストが想定以上に増加している」「経営層への費用対効果の説明が難しい」「高額モデルからどう脱却すればよいかわからない」といった相談が増加しています。特に、PoC（実証実験）から本番運用へ移行する企業が増えているため、安定したコスト管理体制の構築が急務となっています。今回の調査は、550名の事業責任者を対象に行われ、生成AI活用のコスト管理に関する実態を詳細に探りました。

調査結果のポイント

費用対効果の可視化が課題

調査の結果、企業の約4割にあたる39.2%が費用対効果の可視化ができていないと回答しました。また、31.5%の企業が高額なAIモデルへの依存を、28.3%の企業が想定外のコスト膨張を感じていることが明らかになりました。約70%の企業が、何らかの形でコスト管理に問題を抱えていることが判明しています。さらに、「コスト最適化の方法がわからない」といった声もあり、企業がコスト管理に苦労している実態が浮き彫りになりました。

AIモデルの使い分けの現状

業務に応じてAIモデルを使い分けている企業はわずか12.8%という結果に。単一モデルで運用している企業が32.6%を占め、多くの企業がコスト最適化の余地を残していることがわかります。「使い分けたいができていない」という企業も24.3%あり、導入の壁が存在することが示唆されています。特に、高精度を求められる業務には高性能モデルを、定型処理には低コストモデルを使うことで、品質を維持しつつ大幅なコスト削減が可能です。

コスト削減施策への興味

約65%の企業がコスト削減に向けた取組みに関心を持っており、業務に最適なモデルの選定・配置設計が36.2%で最も多く挙げられました。続いて、AIワークフローの最適化やカスタムLLMの構築が注目されています。外部パートナーとの協働に興味を持つ企業も32%に達しており、不明点を外部の専門家に相談したい意向が伺えます。

今後の展望とラーゲイトの提案

この調査結果から浮き彫りになった「コスト透明性の欠如」と「技術的最適化の遅れ」という二つの大きな課題に対し、ラーゲイト株式会社は以下の3つのアプローチを提言しています。

- モデル最適配置設計: 業務に最も適したモデルを選定し、それに応じた配置を行う。
- カスタムLLM構築: 自社の業務データでファインチューニングを行い、コストを抑えながらも性能向上を図る。
- AIワークフローの最適化: 不要なAPI呼び出しを削減し、効率的な運用を実現。

これにより、企業は従量課金から固定費への移行を図り、経営層へも明確なコスト管理を示せるようになります。ラーゲイトでは、専門知識を持つチームが企業の生成AI導入の支援を行い、コスト削減と業務効率化を一貫してサポートします。

生成AI導入において「どこから手をつければよいかわからない」といったお悩みをお持ちの企業は、ぜひ私たちにご相談ください。私たちは、適切なアプローチでコスト最適化を実現するための情報を提供し、実行支援を行います。