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ラーゲイト（東京）は、生成AIを活用する事業責任者550名を対象に「生成AIコストと最適化に関する実態調査」を実施した。調査結果によると、39.2%の企業が費用対効果の説明・可視化に課題を抱えていることが明らかになった。また、高額モデルへの依存を課題とする声も31.5%に上り、業務別AIモデルの使い分けが12.8%にとどまるなど、コスト最適化の余地が大きい状況が示された。

同社は、この調査を基に、生成AIの持続可能なコスト管理の重要性を提言。モデル最適配置、カスタムLLM構築、ワークフロー最適化の3つのアプローチを提示している。国内企業の生成AI活用が進む中、利用コストの増加や費用対効果の説明困難さなどの相談が増えており、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が課題となっている。

調査では、費用対効果の可視化が困難な企業が約4割に上ることが判明。AIモデルの使い分けが実現している企業は12.8%に留まり、多くの企業がコスト削減の方法を模索している状況が明らかになった。約65%の企業がコスト削減施策に興味を示し、外部パートナーとの協働を検討する企業も約3社に1社に上る。

ラーゲイトは、AWS認定技術者とMBA保有コンサルタントが一気通貫支援を提供。Claude、GPT、Geminiなど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、AIワークフロー最適化まで、生成AIのコスト削減を実現するサポートを行っている。