生成AI活用の現場で見える「コストの壁」
国内企業での生成AI活用が本格化する一方で、「利用コストが想定以上に膨らんでいる」「費用対効果を経営層に説明できない」といった声が増えています。特に、PoC（概念実証）から本格運用へ移行する企業が増えるにつれ、ランニングコストの予測困難さや高性能モデルへの依存による支出増加が、継続的な活用における課題として顕在化しています。
この状況を定量的に把握するため、Ragate株式会社は「生成AIコストと最適化に関する実態調査」を実施し、コスト管理の現状やモデル使い分けの実態、最適化への取り組み意向を明らかにしました。
調査結果ハイライト：コスト管理の課題と最適化の可能性
1. 費用対効果の可視化に課題を抱える企業が約4割
生成AIを利用している373社を対象とした調査では、「費用対効果の説明・可視化ができていない」と回答した企業が39.2%と最も多く、コスト管理の透明性に課題があることが示されました。次いで「高額なモデル（GPT、Claudeなど）に依存している」が31.5%、「従量課金のコストが想定以上に膨らんでいる」が28.3%と続き、約7割の企業が何らかのコスト課題を抱えていることが判明しています。
「利用量拡大時のランニングコストが読めない」（23.6%）や「コスト最適化の方法がわからない」（19.8%）といった回答も多く、多くの企業がコスト管理に苦慮している実態が浮き彫りになりました。一方で、「特に課題は感じていない」と回答した企業も35.4%存在しており、企業間のコスト意識には大きな差があることがわかります。
2. AIモデルの使い分けはまだ途上、大きな最適化余地
業務内容に応じてAIモデルを使い分けているかという問いに対し、「用途別に最適なモデルを使い分けている」企業はわずか12.8%に留まりました。「単一のモデルで運用している」企業が32.6%と最も多く、約3社に1社がコスト最適化の余地を残している状況です。
また、「使い分けたいが、実現できていない」企業が24.3%存在することから、技術的な障壁や知見不足がモデルの最適利用を妨げている可能性が示唆されます。AIモデルの使い分けは、高精度が必要な業務には高性能モデルを、定型処理には安価なモデルを配置することで、品質を維持しながら大幅なコスト削減が期待できます。
3. 約65%の企業がコスト削減施策に興味
生成AIのコスト削減に向けてどのような施策に興味があるかを調査したところ、「業務別の最適なモデル選定・配置設計」が36.2%で第1位となりました。これに「AIワークフローの最適化（無駄な呼び出し削減）」（28.1%）、「自社データで学習したカスタムLLMの構築」（27.8%）、「専用AI（画像認識・文書解析など）との使い分け」（27.4%）が続き、約65%の企業が何らかのコスト削減施策に関心を示しています。
また、外部パートナーとの協働状況については、約3社に1社（32%）が外部の専門知見を活用したコスト最適化を志向していることが明らかになりました。一方で、「自社単独で対応する予定」の企業も42.9%存在し、内製化を重視する企業も多数います。
Ragate株式会社の考察と今後の展望
今回の調査結果から、生成AI活用における「コスト透明性の欠如」と「技術的最適化の遅れ」という2つの主要な課題が浮き彫りになりました。費用対効果を説明できない企業が約4割に達していることは、コストが「何にいくらかかっているか」を把握できていないため、最適化の優先順位が定まらず、経営層への説明も難しい状況にあることを示しています。
AIモデルの使い分けがわずか12.8%という結果は、大きな最適化余地があることを意味します。高品質が必要な業務にはClaude OpusやGPTのような高性能モデルを、定型処理にはClaude HaikuやAmazon Novaのような安価なモデルを配置することで、品質を維持しつつコストを大幅に削減できるでしょう。さらに、画像認識にはAmazon Rekognitionなどの専用AIを活用すれば、LLMよりもはるかに低いコストで処理できる可能性があります。
「使い分けたいが実現できていない」企業が24.3%いることから、技術的な知見不足や既存システムとの統合の難しさが障壁になっていると推測されます。マルチベンダー対応やカスタムLLM構築には専門的な技術力が必要となるため、外部パートナーとの協働を検討する企業が多いのも納得の結果です。
生成AIコストの最適化には、以下の3つのアプローチが有効であると考えられています。
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モデル最適配置設計: 業務の難易度や精度要件に応じた適切なモデル選定を行う。
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カスタムLLM構築: 自社業務データでファインチューニングを行うことで、従量課金から固定費への移行と精度向上を同時に実現する。
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AIワークフロー最適化: Difyなどのツールを活用した質問難易度別のモデルルーティングや、キャッシュ戦略による無駄なAPI呼び出しの削減を行う。
Ragate株式会社は、AWS認定技術者とMBA保有コンサルタントによる一貫した支援を通じて、主要ベンダーのモデル特性を熟知した専門チームが、生成AIのコスト削減を実現していくとしています。
生成AIコスト最適化でお困りの企業様へ
Ragate株式会社では、生成AIの「費用対効果の可視化」と「コスト最適化」を支援する各種サービスを提供しています。
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LLMコスト最適化支援サービス
Claude・GPT・Geminiなどの主要ベンダーのモデル特性を熟知した専門チームが、業務別の最適なモデル選定からカスタムLLM構築、Difyを活用したAIワークフロー最適化まで、コスト削減を一貫して支援します。
詳細はこちら: https://www.ragate.co.jp/service/3sabttk–v -
生成AI内製化支援・リスキリングプログラム
AWS認定技術者による実践的なハンズオンを通じて、生成AI活用の内製化を支援。ベンダーロックインを回避し、自社でコスト最適化を継続できる体制を構築します。
「生成AIのコストが膨らんでいるが、どこから手をつければよいかわからない」「高額モデルへの依存から脱却したいが技術的な方法がわからない」といった悩みがあれば、気軽に相談できるでしょう。
企業情報
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企業名: Ragate（ラーゲイト）株式会社
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コーポレートサイト: https://www.ragate.co.jp/
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代表取締役: 益子 竜与志
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設立: 2017年5月25日
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資本金: 21,000,000円
関連リンク
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SaaS戦略とサーバーレス開発を一気通貫で提供: https://www.ragate.co.jp/service/pjuzjthqm
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最先端AI駆動開発で迅速かつ安全なサーバーレス移行支援: https://www.ragate.co.jp/service/wptgvon2b
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クラウドネイティブ・モダンアプリケーション開発内製化支援: https://www.ragate.co.jp/service/8bhva3caw
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『EOL/EOS 解消にとどまらない』業務課題起点の業務最適化＆サーバーレスによる中長期コスト削減: https://www.ragate.co.jp/service/aczx7ul8b
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最先端のAI × DXを1日で速習する生成AI実践講座: https://www.ragate.co.jp/service/lb14wvn0vto
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生成AI開発内製化と継続的リスキリング・組織定着化実現: https://www.ragate.co.jp/service/d2vzlznw8
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VMware移行とサーバーレス実装による運用効率化: https://www.ragate.co.jp/service/hzq7dvhplo
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調査レポート詳細はこちら: https://www.ragate.co.jp/media/developer_blog/833kodmzvs
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Ragate株式会社のメディア記事: https://www.ragate.co.jp/media/developer_blog/47eo8u81s2
