企業のAI導入で運用コストを劇的に削減する方法

AI運用コスト削減に向けた新たなアプローチ

企業がAI技術を取り入れる際、多くの企業が実験段階から全社への展開を進めています。しかし、実際の運用が始まると、予想以上にコストがかかることも少なくありません。A.T.カーニーが発表した最新の論考によると、企業はAIの運用費用を適切に管理することで、12～18ヶ月間でコストを20～40％削減できる可能性があるとしています。

AIコスト管理の重要性

論考では、AI活用において特に注目すべきは、運用費用の管理です。データストレージやMLOps、可観測性ツール、オーケストレーション、外部データ、そして推論費用の5つの領域に焦点を当てています。企業はこれらの領域に集中的に取り組むことで、経常的なAI支出を大幅に圧縮できるとしています。

費用の見える化と最適化

A.T.カーニーは、企業のAI関連費用を4つのカテゴリ—人件費、データ、推論・コンピューティング、ソフトウェア・プラットフォーム—に整理しました。開発段階では人件費が主なコストを占めますが、実運用が進むにつれて推論費用などが強く影響することがわかります。また、特に注意が必要なのが、モデル利用料やデータストレージ、エージェント監視ツールといった高コスト領域です。

削減可能な事例

論考によると、データストレージや検索におけるデータコストで15～40％、オーケストレーションの統合ではプラットフォーム費用の20～35％、外部データ調達の一元化ではデータライセンス費用の10～25％の削減が見込まれるとされています。一般的なワークロードでは、推論コストについても大きな削減余地があるとのこと。

FinOpsの重要性

加えて、FinOpsという運営手法を取り入れ、利用量に応じた変動を常に管理・最適化することが推奨されています。この手法により、AIのコスト管理を一過性のものではなく、継続的な取り組みにすることが可能になります。測定、統制、予測、最適化の4段階を確立し、各チームで予算を管理することが鍵となります。

まとめ

AI技術の導入は企業にとって大きなメリットをもたらしますが、その運用コストが適切に管理されないと、逆に負担が大きくなりかねません。A.T.カーニーの提言を参考にすることで、AIの運用コストを効果的に削減し、企業価値を最大化することが期待できます。今後もAIに関する新たな知見や戦略が求められる中、計画的なAI活用が、企業の成長にどう寄与するのか見守っていきたいものです。

詳細な情報はA.T.カーニーの論考をチェックしてください。