企業の約4割が生成AIのコストに関する悩みを抱える現状とは

生成AIコストに対する企業の悩みを浮き彫りにする調査結果

ラーゲイト株式会社が実施した「生成AIコストと最適化に関する実態調査」によると、約550名の事業責任者の中で39.2%が生成AIの「費用対効果を説明できない」と回答しました。この調査は、生成AI（ChatGPT、Claude、Gemini等）の活用が進む中での企業のコスト管理の現状を明らかにすることを目的として行われました。

調査背景と目的

近年、生成AIは業務効率化や新たなサービス開発に大きな可能性を秘めているものの、実際にはそのコストに対する認識や管理が難しくなっています。特に、従量課金モデルに基づくランニングコストの予測が困難になり、高額なモデルに依存してしまう企業が多いことが知られています。そこで、ラーゲイトは550名の事業責任者を対象に、コストの現状や最適化の必要性を探るための調査を行い、企業の悩みを明確にしました。

調査結果の要点

1. 費用対効果の可視化が難しい: 調査結果によると、企業の39.2%が生成AIのコストに関して「費用対効果を説明できない」と回答しています。企業間でのコスト意識の差が浮き彫りになり、特に中小企業がこれに対処することに苦慮していることが分かりました。

2. コスト最適化の未整備: AIモデルを業務に応じて使い分けられる企業はわずか12.8%で、多くの企業がコスト最適化の余地を残していることが明らかになりました。モデルを使い分けることで、業務の精度やコストを効果的に管理できますが、実現できていない企業が多いことから認知不足や技術的課題が考えられます。

3. コスト削減施策への関心: 約65%の企業がコスト削減に向けた施策に興味を示しており、特に「業務別の最適なモデル選定」が注目されています。企業は生成AIをより効率的に活用するためのアプローチを求めていることが明らかとなりました。