ChatGPTなどの法人向けサブスクリプション、生成AI API、クラウド基盤の利用が社内で広がるにつれ、生成AIに関する費用は部門単位・利用者単位で増加しています。一方で、すべての業務に同じ性能や同じクラウドAIが必要とは限りません。
導入前の課題ではなく、すでに使い始めた企業で起きている変化です。「生成AIが高い」という単純な話ではなく、利用が広がった結果、全体像が把握しにくくなった状態を示します。
法人契約が部門や利用者ごとに増え、契約数の全体像が見えにくい
API利用量の増加により、月ごとの費用を予測しにくい
複数クラウド（AWS／Azure／Google Cloud）の利用料が別々に発生している
同じような用途でも、部署ごとに異なるAIサービスを契約している
高性能なモデルを必要としない処理にも、同じクラウドAIを使用している
経営層から情報システム部門へ、利用状況と費用の整理を求められている
重要なのは個別の単価ではなく、複数の小さな費用が社内全体で積み重なる構造です。費用は次の3つの層に整理できます。
ローカルLLMへ全面移行するのではなく、AIを使用しない選択肢も含めて処理方法を整理します。業務を、例えば次の3つに分けて考えます。
利用者が処理先を毎回意識するのではなく、業務内容・データの機密性・必要な回答品質・処理量などに応じて、適切なAIやシステムへ振り分ける構成を設計します。
費用にはサービス利用料だけでなく、システム部門の管理時間や現場の作業時間も含まれます。次の観点で全体を確認します。
最初から大規模な基盤を導入するのではなく、現在発生している費用と業務を確認してから構成を決める流れが適しています。
PoCでは、費用の比較だけでなく、対象業務で実際に使える品質・速度・運用負担を確認します。
導入目的や既存のクラウド環境に応じて、次のような構成に対応します。
単なる値下げやクラウド離れではなく、利用が広がった企業が次の段階として全体構成を見直すための考え方です。
利用人数やAPI利用量を一律に制限するだけでは、現場の業務効率や導入効果を低下させる可能性があります。現在利用しているサービス・API・クラウド環境・対象業務を整理し、クラウドAIとローカルLLMを適切に組み合わせた運用構成をご提案します。まずは、現在の契約状況や費用構成、対象業務の確認から対応します。
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