調査実施の背景
国内企業での生成AI活用が本格化する中、「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段階から本番運用へ移行する企業が増える中で、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。
この背景を受け、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、本調査を実施しました。
調査結果のハイライト
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%で最も多い結果となりました。
次いで「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課題を抱えていることが判明しています。また、「利用量拡大時のランニングコストが読めない」（23.6%）、「コスト最適化の方法がわからない」（19.8%）といった回答も一定数あり、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、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っています。
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
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結果、「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%でした。「単一のモデルで運用している」企業が32.6%で最多であり、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ています。
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になります。
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
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・文書解析など）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。
Ragate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、費用対効果を説明できない企業が約4割に達している点は注目すべきです。「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されています。
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ます。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可能です。
「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。Ragate株式会社では、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しています。
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。
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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。 -
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」といった悩みがある場合は、相談を推奨しています。
企業情報
| 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 |
その他のサービス概要
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回の調査結果は、多くの企業が直面する生成AI活用の現実的な課題を浮き彫りにしました。特に費用対効果の可視化とモデルの最適利用は、単なるコスト削減に留まらず、AI投資のROIを最大化し、企業の競争優位性を確立するための重要な経営戦略です。Ragate株式会社が提示するような「モデル最適配置」「カスタムLLM構築」「ワークフロー最適化」といったアプローチは、AIをビジネスに深く組み込む上で不可欠な視点であり、今後、より多くの企業で導入が進むことでしょう。AI Workstyle Lab編集部としては、このような具体的な最適化手法が、企業の持続的な成長を支える鍵となると見ています。
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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。
