生成AIの「コストの壁」が明らかに：約4割の企業が費用対効果の説明に課題

生成AI（Generative AI）
2026.01.12

生成AIの「コストの壁」が明らかに：約4割の企業が費用対効果の説明に課題

生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）の活用が広がる中、多くの企業がコスト管理に悩みを抱えていることが、Ragate株式会社が実施した最新の調査で明らかになりました。

2026年1月、生成AIを活用する事業責任者550名を対象に行われた「生成AIコストと最適化に関する実態調査」によると、回答企業の約4割（39.2%）が「費用対効果の説明や可視化ができていない」と回答しています。これは、生成AIの導入が進む一方で、その経済的なメリットを明確に把握できていない企業が多い現状を示しています。

費用対効果の課題と高額モデルへの依存

調査では、生成AIを利用している企業（373社）が抱えるコスト面での課題が詳しく分析されました。

生成AI活用者の「コストの壁」調査結果サマリー

最も多かったのは前述の「費用対効果の説明・可視化ができていない」（39.2%）という回答です。続いて、「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%となりました。これらの結果から、多くの企業が生成AIのランニングコスト管理に苦慮している状況が見て取れます。

また、「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%）といった声も多く、継続的な活用に向けた課題が浮き彫りになっています。

AIモデルの使い分けが進まない現状

コスト課題の背景には、「AIモデルの使い分け」が進んでいない実態があります。

業務内容に応じてAIモデルを使い分けている企業は、わずか12.8%に留まっています。一方で、「単一のモデルで運用している」企業が32.6%と最も多く、約3社に1社がコスト最適化の余地を残していることがわかります。

「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%存在し、技術的な知識不足や導入の難しさが障壁となっている可能性が示唆されます。例えば、高精度な分析には高性能なモデルを、定型的な処理には安価なモデルを選ぶことで、品質を保ちつつコストを大幅に削減できるとされています。

コスト削減への3つのアプローチ

多くの企業がコスト削減に強い関心を示しており、約65%が何らかの施策に興味を持っています。

生成AIコスト最適化 3つの打ち手

特に注目されているのは、「業務別の最適なモデル選定・配置設計」（36.2%）、「AIワークフローの最適化」（28.1%）、「自社データで学習したカスタムLLMの構築」（27.8%）です。

Ragate株式会社は、生成AIのコスト最適化には以下の3つのアプローチが有効であると提言しています。

  • モデル最適配置設計: 業務の難易度や必要な精度に合わせて、適切なAIモデルを選び、配置を設計すること。

  • カスタムLLM構築: 自社のデータを使って安価なAIモデルを学習させ、コストを固定化しつつ業務に特化した精度を出すこと。

  • AIワークフロー最適化: 無駄なAIの呼び出しを減らしたり、過去の処理結果を再利用したりすることで、コストを最小限に抑えること。

約32%の企業が外部パートナーとの協働を検討していることから、専門的な知見を活用してコスト最適化を進めたいという意向も伺えます。

ラーゲイトの提供サービス

Ragate株式会社は、これらの課題に対応するため、生成AIの費用対効果の可視化とコスト最適化を支援するサービスを提供しています。

また、今回の調査レポートの詳細は、以下のリンクから確認できます。

Ragate株式会社は、企業が生成AIをより持続可能に活用できるよう、サポートを強化していく方針です。

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