生成AIのコスト、約4割が「費用対効果の説明が難しい」と回答 〜AIモデルの使い分けが進まない現状が浮き彫りに〜

生成AI（Generative AI）
2026.01.12

生成AI活用の裏に潜む「コストの壁」

近年、ChatGPTやClaude、Geminiといった「生成AI」と呼ばれる技術は、私たちの仕事のやり方を大きく変えつつあります。業務の効率化や新しいサービスの開発に大きな期待が寄せられていますが、その一方で「コスト」に関する課題が浮上しています。Ragate株式会社が2026年1月に実施した調査では、生成AIを活用する事業責任者550名のうち、約4割が「費用対効果の説明・可視化ができていない」と回答しました。

この調査は、国内企業で生成AIの活用が本格化する中で、「利用コストが想定以上に膨らんでいる」「費用対効果を経営層に説明できない」「高額モデルから脱却したいが方法がわからない」といった声が増加している背景を受けて行われました。生成AIの利用は、使った分だけ料金がかかる「従量課金モデル」が主流であるため、コストの予測が難しく、高性能なモデルに頼りすぎると想定外の出費につながることも少なくありません。特に、試用段階（PoC）から本格的な運用へと移行する企業が増える中で、持続可能なコスト管理の仕組み作りが急務となっています。

約4割の企業が費用対効果の説明に課題

調査の結果、生成AIを利用している企業（373社）の39.2%が「費用対効果の説明・可視化ができていない」と回答し、これが最大のコスト課題であることが明らかになりました。

この課題に続き、「高額なモデル（GPT、Claudeなど）に依存している」が31.5%、「従量課金のコストが想定以上に膨らんでいる」が28.3%と続き、約7割の企業が何らかのコストに関する悩みを抱えていることが判明しました。「利用量拡大時のランニングコストが読めない」（23.6%）や「コスト最適化の方法がわからない」（19.8%）といった回答も多く、多くの企業がコスト管理に苦労している実態が浮き彫りになりました。

一方で、35.4%の企業は「特に課題は感じていない」と回答しており、企業によってコストに対する意識に大きな違いがあることも示されています。

AIモデルの使い分けはわずか12.8%

業務内容に応じてAIモデルを使い分けているかという質問に対して、「用途別に最適なモデルを使い分けている」と回答した企業は、わずか12.8%に留まりました。

最も多かった回答は「単一のモデルで運用している」（32.6%）で、約3社に1社がまだコスト最適化の余地を残していることがわかります。また、「使い分けたいが、実現できていない」と回答した企業も24.3%あり、技術的なハードルや知識不足が導入を妨げている可能性が示唆されます。

AIモデルの使い分けは、非常に重要です。たとえば、高度な分析には「Claude Opus」や「GPT」といった高性能なモデルを使い、簡単な定型作業には「Claude Haiku」や「Amazon Nova」のような安価なモデルを使い分けることで、品質を保ちながら大幅なコスト削減が期待できます。

約65%の企業がコスト削減施策に強い関心

生成AIのコスト削減に向けてどのような施策に興味があるかを尋ねたところ、「業務別の最適なモデル選定・配置設計」が36.2%で最も高い関心を集めました。

脱・高コスト！生成AIコスト最適化 3つの打ち手

次いで、「AIワークフローの最適化（無駄な呼び出し削減）」（28.1%）、「自社データで学習したカスタムLLM（大規模言語モデル）の構築」（27.8%）、「専用AI（画像認識・文書解析など）との使い分け」（27.4%）がほぼ同程度の関心を示しており、合わせて約65%もの企業が何らかのコスト削減策に関心を持っていることがわかりました。

また、外部パートナーとの協力については、約3社に1社（32%）が「半年以内に検討予定」「3ヶ月以内にパートナーを探す」「すでに協働中・選定中」と回答しており、専門家の知識を活用してコスト最適化を進めたいと考える企業が多いことがうかがえます。一方で、42.9%の企業は「自社単独で対応する予定」と回答しており、自社での対応を重視する企業も少なくありません。

コスト最適化への3つのアプローチ

今回の調査結果から、生成AI活用における「コストが見えにくい」ことと「技術的な最適化の遅れ」という二つの大きな課題が明らかになりました。特に、費用対効果を説明できない企業が約4割にものぼる点は注目すべきです。何にどれくらいの費用がかかっているのかがわからないと、コスト削減の優先順位をつけることも難しく、経営層への説明も困難になります。生成AIの活用が本格化するにつれ、使った分だけ費用がかかる従量課金モデルのコストを見える化し、予算を管理することが急務となっています。

AIモデルの使い分けが進んでいない企業が非常に多い（わずか12.8%しか実現できていない）ことも、大きな最適化のチャンスがあることを示しています。高性能が必要な作業には「Claude Opus」や「GPT」を、簡単な定型作業には「Claude Haiku」や「Amazon Nova」のような安価なモデルを使い分けることで、品質を維持しながらコストを大きく削減することが可能です。さらに、画像認識のような特定の作業には、「Amazon Rekognition」のような専用のAIを使うことで、大規模言語モデル（LLM）を使うよりもずっと低いコストで処理できるでしょう。

「使い分けたいけれど、なかなか実現できない」と感じている企業が24.3%もいることから、技術的な知識の不足や、既存のシステムとの連携の難しさが壁となっていると考えられます。様々なベンダーのAIモデルに対応したり、自社専用のカスタムLLMを構築したりするには専門的な技術力が必要です。そのため、約32%の企業が外部パートナーとの協力を検討しているという結果は納得できます。

生成AIのコストを最適化するためには、主に以下の3つの方法が有効です。

  1. モデル最適配置設計: 業務の難しさや求められる精度に合わせて、最適なAIモデルを選び、配置を設計します。
  2. カスタムLLM構築: 自社の業務データを使って安価なAIモデルを学習させ（これを「ファインチューニング」と呼びます）、従量課金から固定費への移行と、業務に特化した精度の向上を同時に目指します。
  3. AIワークフロー最適化: 「Dify」のようなツールを使って、質問の難易度に応じて適切なモデルに自動で振り分けたり、一度計算した結果を保存して無駄なAIへの問い合わせを減らしたりすることで、コストを削減します。

Ragate株式会社では、これらの課題解決に向けて、AWS認定技術者とMBAを持つコンサルタントが一体となって、Claude、GPT、Geminiといった主要なAIモデルの特性を熟知した専門チームによる支援を提供しています。業務ごとの最適なモデル選定から、カスタムLLMの構築、AIワークフローの最適化まで、生成AIのコスト削減をトータルでサポートします。

Ragate株式会社が提供する生成AIコスト最適化支援

Ragate株式会社は、生成AIの「費用対効果の見える化」と「コスト最適化」を支援する様々なサービスを提供しています。

  • LLMコスト最適化支援サービス:
    Claude、GPT、Geminiなど主要ベンダーのモデル特性に詳しい専門チームが、業務に合わせた最適なモデル選び、カスタムLLM構築、Difyを活用したAIワークフロー最適化まで、コスト削減を全面的にサポートします。
    詳細はこちら: https://www.ragate.co.jp/service/3sabttk–v

  • 生成AI内製化支援・リスキリングプログラム:
    AWS認定技術者による実践的なトレーニングを通じて、企業が自社で生成AIを活用し、コスト最適化を継続できる体制づくりを支援します。特定のベンダーに縛られずに、柔軟な運用を目指します。
    詳細はこちら: https://www.ragate.co.jp/service/d2vzlznw8

「生成AIのコストが膨らんでいるけれど、どこから手を付けたら良いかわからない」「高額モデルに頼る現状から抜け出したいけれど、技術的な方法がわからない」といった悩みがあれば、Ragate株式会社に相談してみるのも良いでしょう。

Ragate株式会社について

企業名 Ragate（ラーゲイト）株式会社
コーポレートサイト https://www.ragate.co.jp/
代表取締役 益子 竜与志
設立 2017年5月25日
電話番号 050‐5527‐2670
資本金 21,000,000円

その他のサービス

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