生成AIの実行コスト最適化を支援する新サービス
Ragate株式会社（以下、ラーゲイト）は、企業の生成AI活用における実行コストの最適化を実現する新サービス「AIモデル賢い使い分け支援」の提供を開始しました。Anthropic、OpenAI、Googleなど主要ベンダーのモデル特性を熟知した専門チームが、業務ごとに最適なモデルを選定・設計します。これにより、高額モデルへの一律依存から脱却し、マルチベンダー対応のモデル設計、独自学習データによるカスタムLLM構築、Difyを活用したAIワークフロー最適化の3つのアプローチで、中長期的なAI運用コストの大幅な削減を目指します。
▶ 本サービスの詳細はこちら: https://www.ragate.co.jp/service/3sabttk–v
サービス提供の背景にある課題
生成AIの全社展開が進む中、多くの企業が「AI実行コストの急増」という課題に直面しています。2025年現在、企業の生成AI導入率は約4割に達し、3社に1社以上が投資予算の拡大を計画していることが調査により明らかになっています。一方で、Claude・GPT・Geminiなど複数ベンダーの従量課金が積み上がり、費用対効果の説明に苦慮するケースや、業務ごとの最適なモデル選定ができず高額モデルに依存してしまうケースが多発しています。
こうした課題の根本原因は、「すべての業務に高性能・高額モデルを一律適用している」という非効率な運用にあります。実際には、業務の難易度や求められる精度に応じて最適なモデルは異なり、適切な使い分けにより同等の業務品質を維持しながらコストを大幅に削減することが可能です。ラーゲイトは、AWS Partner of the Year 2022受賞企業としての技術力と、AWS Service Delivery Program認定を活かし、この構造的課題を解決する本サービスを開始しました。
本サービスの特徴
本サービスは、以下の3つのアプローチで生成AIの実行コスト削減を支援します。
1. マルチベンダー対応のモデル設計
業務特性に応じた最適なモデル配置を実現します。
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Claude・GPT・Gemini等の各ベンダーのモデル特性を熟知し、業務ごとに最適なモデルを選定することで、高額モデルへの過度な依存を解消します。
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ユースケース別のコストシミュレーションを提供し、高精度が必要な業務にはClaude・GPTを、定型処理にはAmazon NovaやTitanなど安価なモデルを配置します。
2. 独自LLMによるコスト削減（カスタムLLM構築）
安価なベースモデルを自社用途に最適化します。
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HuggingFaceから最適なオープンモデルを調達し、Amazon Nova・TitanベースのファインチューニングでAI精度を向上させます。
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AWS SageMakerでセキュアにホスティングし、従量課金から固定費型への移行も実現することで、中長期の従量課金コストを大幅に削減します。
3. AIワークフロー最適化
処理設計の見直しで無駄なLLM呼び出しを削減します。
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Difyを活用した高度なワークフロー構築、RAGと組み合わせた効率的な情報取得とキャッシュ戦略を導入します。
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画像認識はAmazon Rekognition、文書解析はAmazon Textractなど専用AIで処理することで、用途に応じたAIソリューションの使い分けでコストを圧縮します。
具体的な支援内容
本サービスでは、ユースケース分析からモデル最適化・運用定着まで、生成AIコスト削減を一気通貫で支援いたします。
Phase 1：現状分析・最適化設計（Assessment）
現在のAI利用状況を分析し、業務別・用途別のコスト最適化ロードマップを策定します。
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AI利用状況の可視化
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コスト構造分析
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各ベンダーのモデル特性評価
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最適化ロードマップ策定
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ROI試算の提供
Phase 2：モデル最適化・構築（Optimization）
業務特性に応じたモデル選定と独自学習データによるカスタムLLMを構築します。
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マルチモデル設計の実装
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HuggingFaceモデルの調達・評価
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ファインチューニング実装
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SageMakerホスティング環境構築
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専用AI（Rekognition等）の導入
Phase 3：ワークフロー構築（Workflow）
DifyによるAIワークフロー構築で、LLM呼び出しを最適化しコストを圧縮します。
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Difyワークフロー構築
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RAG最適化キャッシュ戦略設計
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専用AI統合
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コスト監視・継続改善の仕組み構築
ラーゲイトの考察と今後の展望
生成AIの企業導入が本格化する中、「導入すること」から「いかに効率的に運用するか」へと課題がシフトしています。特に、複数のAIベンダーを業務に応じて使い分けるマルチベンダー戦略は、コスト最適化だけでなく、特定ベンダーへのロックインリスク回避の観点からも重要性が高まっていると考察されています。
ラーゲイトが提唱する「賢い使い分け」アプローチは、単なるコスト削減にとどまらず、企業の生成AI活用を持続可能なものにする戦略的な取り組みです。高性能モデルの一律適用という思考停止から脱却し、業務の本質を見極めた最適なモデル配置を実現することで、品質を維持しながらコストを削減するという、一見相反する要件を両立させます。
また、Difyを活用したワークフロー最適化は、単にLLM呼び出し回数を減らすだけでなく、処理の可視化と継続的な改善サイクルを組織に定着させる効果もあります。これにより、技術進化のスピードが速い生成AI領域においても、常に最新の最適化手法を取り入れられる体制を構築できます。ラーゲイトは今後も、AWS FTR認定を取得した専門チームの知見を活かし、日本企業の生成AI活用を技術面から支援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実行コストの費用対効果を明確にしたい」「PoC段階でコストが膨らみ本番展開に踏み切れない」といった課題をお持ちの企業は、ぜひラーゲイトへ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
企業情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 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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SaaS戦略とサーバーレス開発を一気通貫で提供: https://www.ragate.co.jp/service/pjuzjthqm
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最先端AI駆動開発で迅速かつ安全なサーバーレス移行支援: https://www.ragate.co.jp/service/wptgvon2b
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クラウドネイティブ・モダンアプリケーション開発内製化支援: https://www.ragate.co.jp/service/8bhva3caw
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『EOL/EOS 解消にとどまらない』業務課題起点の業務最適化＆サーバーレスによる中長期コスト削減: https://www.ragate.co.jp/service/aczx7ul8b
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最先端のAI × DXを1日で速習する生成AI実践講座: https://www.ragate.co.jp/service/lb14wvn0vto
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生成AI開発内製化と継続的リスキリング・組織定着化実現: https://www.ragate.co.jp/service/d2vzlznw8
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VMware移行とサーバーレス実装による運用効率化: https://www.ragate.co.jp/service/hzq7dvhplo
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AIモデル賢い使い分け支援: https://www.ragate.co.jp/service/3sabttk–v
AI Workstyle Lab編集部コメント
Ragate株式会社が提供するこの新サービスは、生成AIを導入済みの企業にとって、運用コストという喫緊の課題に対し具体的な解決策を提示しています。特に、業務の特性に応じて最適なAIモデルを選定し、高額な汎用モデルへの依存を減らす「賢い使い分け」は、費用対効果を最大化する上で不可欠な視点です。今後は、コスト最適化によって生まれた余剰リソースを、より戦略的なAI活用や新たなビジネス創出に振り向ける動きが加速するでしょう。本サービスは、単なるコスト削減に留まらず、企業のAI投資のROI（投資対効果）を明確にし、AIを真に競争優位の源泉へと昇華させる重要な一助となると考えられます。
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講師：栗須俊勝（AI総研）
30社以上にAI研修・業務効率化支援を提供。“大阪の生成AIハカセ”として企業DXを牽引しています。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter（AI自動生成システム）で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。
