まだ「従量課金」で浪費する？ 生成AI料金を“最大10分の1”にする方法：導入企業の3割が悩む「高額モデルへの依存」

高性能なAIモデルは便利だが、従量課金が経営を圧迫している現実が調査から浮かび上がった。なぜ浪費が止まらないのか。企業の生成AI利用料金を圧迫する3つの理由と、コスト構造を根本から見直すための具体策とは。

[TechTargetジャパン]

　企業のAI（人工知能）技術、とりわけ生成AIの活用が実験的な技術から実用段階へと移行する中、企業は「AIツールの利用料金の増大」という新たな課題に直面している。ITコンサルティング企業Ragateが2026年1月、経営者や事業部長クラスの事業責任者550人を対象に実施した調査によると、約7割の企業がすでに生成AIの導入や検証を進めている。

　しかし、利用企業のうち39.2％が「費用対効果の説明や可視化ができていない」と回答した。31.5％は「高性能だが高額なAIモデルに依存している」と答えており、これが費用を押し上げる要因となっているようだ。業務効率化のために導入した生成AIが、逆に経営上の財務的な重荷になりつつある現状が浮き彫りになった。

　支出の適正化の鍵を握るのは、業務内容に応じた適切なAIモデルの選択だ。費用を増大させる3つの原因と、具体的な改善策を解説する。

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「オーバースペック」という予算の浪費

　調査で浮き彫りになった最大の課題は、業務レベルとAIモデルの性能のミスマッチだ。業務内容に応じてAIモデルを使い分けている企業はわずか12.8％にとどまる。

　一般的に、生成AIサービスはデータの消費量に応じた従量課金制であり、高性能モデルは単価が高額な傾向にある。そのため、簡単な文章要約から高度な分析までの全業務で高性能かつ高額なLLM（大規模言語モデル）を一律に使用すれば、費用の高騰を招いてしまう。

　この問題を含め、AIモデルにかかる費用が膨らむ主な原因は以下の3点だ。

1. 高額なAIモデルの一律利用
2. 生成AIを利用するワークフローの非効率さ
3. 費用対効果の可視化不足

AI料金の節約に効く3つのアプローチ

　費用削減の具体策として、Ragateは「モデル最適配置設計」を提唱している。高度な推論を要する分析業務には高機能なLLMを使用する一方、一般的な文章生成や要約には軽量モデルを割り当てるといった戦略だ。単純な分類タスクや大量の定型処理には、さらにコスト効率に優れた「Amazon Nova」や「Amazon Titan」などのAIモデルを採用することで、処理の品質を落とさずに利用料金を圧縮できる。

　テキスト生成以外の領域でも、テキストや音声などの複数種類のデータを組み合わせて処理できる「マルチモーダル」なモデルではなく、画像認識専用の「Amazon Rekognition」などのモデルを使うことが有効だ。これによって、料金を10分の1以下に圧縮できる可能性があるとRagateは試算している。

　システム内部の無駄な処理を削ぎ落とすことも重要だ。同一の質問に対する回答を一時保存して再利用する「キャッシュ」の活用や、社内データを参照させるRAG（検索拡張生成）の最適化によって、AIモデルの無駄な呼び出しを減らすことも重要となる。

　一歩進んだ企業は、自社データを用いた「カスタムLLM」の構築に動き出している。「Amazon SageMaker」などのAIモデル構築サービスを用いて、自社専用にファインチューニング（微調整）したAIモデルを構築すれば、課金制の料金体系から脱却し、支出の見通しが立ちやすい固定費モデルに移行できる。今後は、複数のAIモデルを適材適所で組み合わせる運用スキルと、クラウドサービスのROIを最大化する管理手法「FinOps」をAIサービスに応用する視点が、企業の競争力を左右しそうだ。