生成AIのコストを劇的に削減！Ragateの新サービス「AIモデル賢い使い分け支援」が登場

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生成AIのコストを劇的に削減！Ragateの新サービス「AIモデル賢い使い分け支援」が登場

AIコストを劇的に削減！賢いモデル使い分けの3つのアプローチ

生成AI（人工知能）は、文章作成や画像生成など、さまざまな業務で役立つ便利なツールとして、多くの企業で使われ始めています。しかし、その便利さの裏で、「AIを使うための費用がどんどん増えてしまう」という課題に直面している企業が増えています。特に、ChatGPTで有名なGPTシリーズやClaude、Geminiといった高性能なAIモデルは、使うほどにお金がかかる「従量課金」という仕組みのため、気づかないうちにコストが膨らんでしまうことがあります。

Ragate株式会社は、このような企業の悩みを解決するため、新しいサービス「AIモデル賢い使い分け支援」の提供を開始しました。このサービスは、企業が生成AIを上手に、そして無駄なく使うためのサポートをすることで、中長期的なAIの運用コストを大きく削減することを目指しています。

なぜAIのコストが増えるのか？

多くの企業では、どんな業務にも高性能で高額なAIモデルをとりあえず使ってしまう傾向があります。しかし、簡単な定型業務にまで高額なAIを使うのは、まるでちょっとした買い物に高級車を使うようなもので、とても非効率です。業務の難しさや必要な精度に合わせてAIモデルを使い分けることで、同じくらいの仕事の質を保ちながら、費用をぐっと抑えることができるのです。

Ragate株式会社は、長年の技術力と経験を活かし、この「賢い使い分け」を企業が実現できるよう支援します。

「AIモデル賢い使い分け支援」の3つの特徴

このサービスでは、主に3つのアプローチでAIコストの最適化を図ります。

1. マルチベンダー対応のモデル設計

様々なAIベンダー（Anthropic、OpenAI、Googleなど）が提供するモデルの中から、それぞれの業務にぴったりのAIモデルを選び、適切に配置します。

  • 高性能モデルと低コストモデルの使い分け: 例えば、高度な判断が必要な業務にはClaudeやGPTのような高性能モデルを、簡単な文章の要約や定型的な返答にはAmazon NovaやTitanといった安価なモデルを使い分けます。

  • コストシミュレーション: 業務ごとにどれくらいの費用がかかるかを事前に計算し、最も費用対効果の高い組み合わせを提案します。

2. 独自LLMによるコスト削減（カスタムLLM構築）

安価なAIモデルを、企業の独自のデータで学習させることで、自社専用の高性能なAIモデル（カスタムLLM）を作り上げます。

  • 最適なオープンモデルの活用: 世界中で公開されているオープンソースのAIモデル（HuggingFaceなど）やAWSのベースモデルの中から、目的に合ったものを調達します。

  • 自社データによる学習: 企業の持つ業務データを使ってAIモデルを追加で学習させ、より業務に特化した高い精度を持つAIモデルへと進化させます。

  • 固定費型運用への移行: AWS SageMakerという安全な環境で自社専用モデルを運用することで、利用量に応じて変動する「従量課金」から、予測しやすく管理しやすい「固定費型」の運用に切り替えることも可能になり、中長期的なコスト削減につながります。

3. AIワークフロー最適化

AIを動かす一連の流れ（ワークフロー）を見直すことで、無駄なAIの呼び出しを減らし、全体の処理を効率化します。

  • Difyを活用したワークフロー構築: Difyというツールを使って、AIの処理手順を視覚的に設計し、不要なAIの呼び出しを削減します。

  • RAGとキャッシュ戦略: AIが情報を探す仕組み（RAG）を最適化したり、一度出た回答を一時的に保存する「キャッシュ」の仕組みを取り入れたりすることで、同じような質問へのAIの呼び出し回数を減らします。

  • 専用AIの活用: 画像認識にはAmazon Rekognition、文書解析にはAmazon Textractなど、特定のタスクに特化したAIサービスを導入し、高額な汎用AIモデルへの依存を減らします。

具体的な支援内容：3つのフェーズ

Ragate株式会社は、AIコスト削減を計画から運用まで、きめ細かくサポートします。

Phase 1：現状分析・最適化設計（Assessment）

AIコスト最適化サービス：現状分析・最適化設計

現在、企業がどのようにAIを使っているかを詳しく調べ、業務ごとのコストを最適化するための計画（ロードマップ）を立てます。

  • AI利用状況の「見える化」

  • コストの内訳分析

  • 各AIモデルの特性評価

  • コスト削減計画の策定

  • 投資対効果（ROI）の試算

Phase 2：モデル最適化・構築（Optimization）

モデル最適化・構築：AIコスト削減の核心

業務に合ったAIモデルを選び、必要に応じて企業独自のデータで学習させたカスタムLLMを構築します。

  • 複数のAIモデルを組み合わせる設計

  • オープンモデルの選定と評価

  • ファインチューニング（追加学習）の実装

  • AWS SageMakerでの安全な運用環境構築

  • Amazon Rekognitionなどの専用AIの導入

Phase 3：ワークフロー構築（Workflow）

AIワークフロー構築によるコスト最適化

Difyを使ったAIワークフローを構築し、AIの呼び出しを最適化してコストを圧縮します。

  • Difyによるワークフローの設計と実装

  • RAGの最適化とキャッシュ戦略の設計

  • 専用AIとの連携

  • コストの継続的な監視と改善の仕組み作り

Ragateの今後の展望

生成AIの導入が進む中で、これからは「いかに効率よく、賢くAIを使いこなすか」が重要になります。様々なAIベンダーのモデルを業務に応じて使い分けることは、コスト削減だけでなく、特定のAIベンダーだけに頼りすぎないリスク管理の面でも大切です。

Ragate株式会社が提案する「賢い使い分け」は、単に費用を安くするだけでなく、企業の生成AI活用を長く続けられる戦略的な取り組みです。高性能モデルを何でもかんでも使うという「思考停止」から抜け出し、業務に本当に必要なAIモデルを見極めることで、品質を保ちながらコストも下げるという、一見難しいことを両立させることができます。

Ragate株式会社は、これからも専門チームの知識と経験を活かし、日本企業の生成AI活用を技術面からしっかりとサポートしていくとのことです。

生成AIコストでお悩みの企業様へ

「高額な生成AIモデルへの依存をやめたい」「AIの費用対効果をはっきりさせたい」「AI導入の初期段階でコストが膨らんでしまい、本格導入に踏み切れない」といった課題をお持ちの企業は、ぜひRagate株式会社に相談してみてはいかがでしょうか。

▶ 本サービスの詳細・お問い合わせはこちら: https://www.ragate.co.jp/service/3sabttk–v

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