生成AIの実行コストを削減する新サービスのご紹介

生成AI実行コスト削減の新たな取り組み

Ragate株式会社は、企業向けに生成AIの活用効率を向上させる新しい支援サービス「AIモデル賢い使い分け支援」を発表しました。このサービスは、生成AIの実行コストを大幅に削減するために設計されており、特にユースケース別のモデル選定やAIワークフローの最適化を中心に展開されています。

課題解決の必要性

現在、多くの企業が生成AIの導入を進める中、「実行コストの急増」という大きな障壁に直面しています。Ragateの調査によると、2025年には企業の生成AI導入率が約40%に達し、3社のうち1社が投資予算の拡大を計画しています。しかしながら、ClaudeやGPT、Geminiなどの従量課金型モデルが増える中、費用対効果を説明することが難しくなり、プロジェクトの進行が停滞しているケースが多々あります。

その根本的な原因は、すべての業務に対して高性能モデルを一律に適用する非効率な運用にあります。実際には、業務の種類や求められる精度に応じて異なるモデルが求められており、適切に使い分けることで同等の業務品質を維持しながらコストを削減することが可能です。

提供されるサポート

Ragateのサービスでは、3つのアプローチに基づいてコスト削減を支援します。

1. マルチベンダー対応のモデル設計：各ベンダーのモデル特性を理解し、業務ごとに最適なモデルを選定します。これにより、高額なモデルへの依存を解消し、ユースケースに応じたコストシミュレーションを提供します。
- 例えば、高精度が必要な業務にはClaudeやGPTを、定型処理には安価なモデルを適用することで、コストを圧縮します。

2. 独自LLM構築によるコスト削減：安価なベースモデルを企業の用途に最適化するカスタムLLMを構築します。これにより、セキュアなホスティングと共に固定費型への移行が実現可能です。

3. AIワークフローの最適化：Difyを用いた高度なワークフロー設計により、無駄なLLM呼び出しを削減します。これにより、コストをさらに圧縮しつつ効率的な情報処理が可能となります。

実践的な支援の流れ

本サービスは、現状分析、モデル最適化、ワークフロー構築の3つのフェーズで構成されます。
1. 現状分析：AI利用状況を可視化し、業務別コスト最適化ロードマップを策定します。
2. モデル最適化：業務特性を考慮したモデル選定を行い、カスタムLLMを構築します。
3. ワークフロー構築：Difyを通じた効率的なAIワークフローを確立します。

企業の未来に向けての発展

特に、今回のサービスは生成AIの企業導入における効率的な運用に焦点を当てています。これにより、企業は高額なモデルへのロックインリスクを軽減し、持続可能な生成AI活用を実現できるのです。Difyを活用したワークフローの最適化は、業務の透明性を高めると同時に、常に最新の最適化手法を取り入れることを可能にします。

最終的には、Ragateはクライアントの組織の一員として、ナレッジの定着を通じた伴走支援を提供し続け、効果的な生成AIの導入を推進してまいります。これによって、高額な生成AIモデルへの依存を避けたい、AI実行コストの透明性を高めたい企業にとって、有益なソリューションとなることを目指しています。興味がある企業はぜひお問い合わせください。