【550名調査】生成AIコスト、約4割が「費用対効果の説明困難」と回答！最適化の鍵はモデルの使い分けにあり🔑

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調査背景：生成AI活用の本格化とコスト課題の深刻化

国内企業における生成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」といった相談が増加しているといいます。

生成AIは業務効率化や新規サービス開発に大きな可能性を秘めていますが、従量課金モデルによる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による想定外の支出増加が、継続的な活用における大きな課題となっています。特に、PoC（概念実証）段階から本番運用へ移行する企業が増える中、スケーラブルなコスト管理体制の構築が急務とされています。

このような背景から、Ragate株式会社は、生成AI活用におけるコスト課題の実態を定量的に明らかにするため、事業責任者550名を対象とした「生成AIコストと最適化に関する実態調査」を2026年1月に実施しました。本調査により、コスト管理の現状、モデル使い分けの実態、最適化への取り組み意向が浮き彫りになりました。

調査結果ハイライト：約4割が費用対効果の説明に苦慮、使い分けはわずか1割強

1. 費用対効果の可視化ができていない企業が約4割：コスト管理の透明性に課題📉

生成AIを利用している企業（373社）を対象に、コスト面での課題を調査したところ、「費用対効果の説明・可視化ができていない」と回答した企業が39.2%で最多となりました。

続いて「高額なモデル（GPT、Claude等）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課題を抱えていることが判明しました。また、「利用量拡大時のランニングコストが読めない」（23.6%）、「コスト最適化の方法がわからない」（19.8%）という回答も一定数存在し、多くの企業がコスト管理に苦慮している実態が明らかになりました。

一方で、「特に課題は感じていない」との回答も35.4%存在しており、企業間でコスト意識に大きな差があることも浮き彫りになりました。

2. AIモデルの使い分け実現企業はわずか12.8%：大きな最適化余地あり💡

業務内容に応じてAIモデルを使い分けているかを調査したところ、「用途別に最適なモデルを使い分けている」企業はわずか12.8%という結果となりました。

「単一のモデルで運用している」企業が32.6%と最多であり、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。また、「使い分けたいが、実現できていない」企業が24.3%存在し、技術的な障壁や知見不足が導入を阻んでいることが示唆されました。「使い分けの必要性を感じていない」（15.8%）、「わからない」（14.5%）を合わせると約3割となり、モデル使い分けの有効性に対する認知不足も課題として浮上しました。

AIモデルの使い分けは、高精度が必要な分析にはClaude OpusやGPTを、定型処理にはClaude HaikuやAmazon Novaなどの安価なモデルを配置することで、品質を維持しながら大幅なコスト削減が可能です。

3. 約65%がコスト削減施策に興味：モデル選定・ワークフロー最適化がトップを目指す🚀

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調査したところ、「業務別の最適なモデル選定・配置設計」が36.2%で第1位となりました。

続いて「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の構築」（27.8%）、「専用AI（画像認識・文書解析等）との使い分け」（27.4%）が約27〜28%で拮抗しており、約65%の企業が何らかのコスト削減施策に関心を示しています。

また、外部パートナーとの協働状況については、「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」を合わせて32%となり、約3社に1社が外部の専門知見を活用したコスト最適化を志向していることが明らかになりました。一方で「自社単独で対応する予定」も42.9%存在し、内製化を重視する企業も多数存在します。

ラーゲイト株式会社の考察と今後の展望

今回の調査結果から、生成AI活用における「コスト透明性の欠如」と「技術的最適化の遅れ」という2つの大きな課題が浮き彫りになりました。

特に注目すべきは、費用対効果を説明できない企業が約4割に達している点です。「何にいくらかかっているか」が把握できていないため、最適化の優先順位が定まらず、経営層への説明も困難になっていると考えられます。生成AIの活用が本格化するにつれ、従量課金モデルによるランニングコストの可視化と予算管理は喫緊の課題となっています。

また、AIモデルの使い分けを実現している企業がわずか12.8%という結果は、大きな最適化余地があることを示しています。高精度が必要な業務にはClaude OpusやGPTを、定型処理にはClaude HaikuやAmazon Novaなどの安価なモデルを配置することで、品質を維持しながらコストを大幅に削減できるでしょう。さらに、画像認識にはAmazon Rekognitionなどの専用AIを使うことで、LLMの10分の1以下のコストで処理できる可能性もあります。

「使い分けたいが実現できていない」企業が24.3%存在することから、技術的な知見不足や既存システムとの統合の難しさが障壁となっていることが推察されます。マルチベンダー対応やカスタムLLM構築には専門的な技術力が必要であり、外部パートナーとの協働を検討する企業が約32%に達していることも納得できる結果です。

生成AIコストの最適化には、「モデル最適配置設計」「カスタムLLM構築」「AIワークフロー最適化」の3つのアプローチが有効です。モデル最適配置では業務の難易度・精度要件に応じた適切なモデル選定を行い、カスタムLLM構築では自社業務データでファインチューニングを行うことで、従量課金から固定費への移行と精度向上を同時に実現できるでしょう。ワークフロー最適化では、Difyなどのツールを活用した質問難易度別のモデルルーティングや、キャッシュ戦略による無駄なAPI呼び出しの削減が可能です。

Ragate株式会社は、AWS認定技術者とMBA保有コンサルタントによる一気通貫支援を通じて、Claude・GPT・Geminiなどの主要ベンダー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していくと述べています。

生成AIコスト最適化でお困りの企業様へ

Ragate株式会社では、生成AIの「費用対効果の可視化」と「コスト最適化」を支援する各種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などの主要ベンダー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、Difyを活用したAIワークフロー最適化まで、コスト削減を一気通貫で支援します。
  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ハンズオンを通じて、生成AI活用の内製化を支援。ベンダーロックインを回避し、自社でコスト最適化を継続できる体制を構築します。

「生成AIのコストが膨らんでいるが、どこから手をつければよいかわからない」「高額モデルへの依存から脱却したいが技術的な方法がわからない」——そんなお悩みがあれば、ぜひ気軽に相談してみてはいかがでしょうか。

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