生成AIコストを削減する10の方法：Gartner®レポートからの洞察

生成AIは、実験段階から実運用へと急速に移行し、現在では製品、運用、顧客体験のあらゆる側面に組み込まれています。しかし、企業が導入を拡大するにつれて、構造的な問題が浮上しています。 AIの利用が、コストを制御するために必要なメカニズムよりも速く増加している。閉じられたパイロットプロジェクトとして始まったものが、複数のチームが個別に開発を進め、複数のモデルを呼び出すアプリケーション、多段階の推論を実行するエージェントワークフローへと急速に拡大します。その結果、支出が増加するだけでなく、組織全体で予測不能かつ複合的なコストがますます増大しています。 

この課題はGartnerのレポートで強調されています。 “生成AIおよびエージェントAIのコスト最適化のための10のベストプラクティス” は、アーキテクチャ上の決定と運用規律の欠如が、大規模なコスト超過をどのように引き起こすかを検証しています。レポートでは次のように述べています。「2028年までに、生成AIプロジェクトの少なくとも50%が、不適切なアーキテクチャ選択と運用ノウハウの不足が原因で予算超過となるでしょう。」これはツールの問題ではなく、根本的にアーキテクチャと運用モデルの失敗です。 

Gartnerがこの変化をどのように定義していると我々が考えているか

この変化はGartnerのレポートで詳しく解説されています。 「生成AIおよびエージェントAIのコスト最適化のための10のベストプラクティス」 は、AIシステムが本番稼働に移行するにつれて、企業がコスト、ガバナンス、運用管理をどのように再考する必要があるかに焦点を当てています。 

TrueFoundryはこのレポートで言及されています。 AIゲートウェイ、つまりAIワークロード全体のコスト、信頼性、ガバナンスを管理するための新たな制御レイヤーの文脈で。 

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Gartnerは、この課題の規模を明確に強調しています。「GenAIのパイロット運用から本番環境への移行を進める組織は、コスト面で厳しい現実に直面します。本番環境に対応したGenAIシステムを構築するには、パイロット運用よりも桁違いに費用がかかることがあります。これは転換点を示しています。AIのコストは、システムのオーケストレーション、統制、大規模運用方法によって、構築時の懸念ではなく実行時の問題となるのです。 

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本番環境で生成AIのコストが高騰する理由 

この問題を理解するには、AIシステムが大規模な環境でどのように動作するかを分析することが重要です。 

1 推論が主要なコスト層となる 

従来のシステムとは異なり、AIは使用されるたびにコストが発生します。 

ガートナーはこの変化を次のように指摘しています。 

「2028年までに、モデル推論の累積コストは、モデルのライフタイム総コストの少なくとも70%を占めるようになるでしょう…」 

これは、コスト管理の方法を根本的に変えるものです。 

2 エージェント型ワークフローがリクエストあたりのコストを増大させる 

現代のAIシステムは単一ステップではありません。 

1つのリクエストが以下を引き起こす可能性があります。 

• 複数のモデル呼び出し 
• ツールとの連携 
• 連鎖的推論 

これにより 非線形なコスト増大。

3 断片的な導入が非効率性を招く 

ほとんどの企業では、

• チームが個別にモデルを導入する 
• 共有ガバナンスが存在しない 
• 利用パターンに一貫性がない 

その結果、 

• 利用の重複 
• 不適切なモデル選択 
• 不要なコスト増 

4. ランタイムガバナンスの欠如がコストの肥大化を招く 

一元的な管理がない場合： 

• クォータが適用されない 
• ルーティングの決定が行われない 
• コストの可視性がない 

ここでコストは 大規模になると管理不能になります. 

アーキテクチャの転換：モデルアクセスからAIコントロールプレーンへ 

Gartnerの提言は、明確な転換を示しています。

これは、より良いモデルに関する話ではありません。 

重要なのは 本番環境でモデルがどのように使用されるかを制御することです。 

主な実践事項は以下の通りです。 

1 AIシステムへの集中アクセス 

すべてのモデルとツールのインタラクションを管理する単一の制御レイヤー。 

2 インテリジェントなモデルルーティング 

コスト、レイテンシー、パフォーマンスに基づいてモデルを動的に選択。 

3 ガバナンスとポリシーの適用 

すべての利用にわたり、クォータ、制限、ガードレールを適用。 

4 エンドツーエンドのオブザーバビリティ 

利用状況、パフォーマンス、コストをきめ細かなレベルで追跡。 

5 コスト最適化メカニズム 

キャッシュと再利用を通じて冗長な推論を削減。 

ガートナーはこの変化を次のように定義しています。 

「AIゲートウェイと呼ばれる新しい種類のツールは、ポリシーを適用することでコスト管理に役立ち、…また、キャッシュやモデルルーティングなどの機能を提供することで、コストを削減できます。」 

これは新しいレイヤーを定義しています。 

AIコントロールプレーン 

TrueFoundryの役割 

ガートナーが示す方向性は、明確な要件を示していると私たちは考えています。 

企業全体でAIがどのように利用されるかを統制する、一元化された制御レイヤーです。 

TrueFoundryは このレポートで言及されています この新たなAIゲートウェイエコシステムの一環として。 

TrueFoundryは、 AI利用が発生し、コストが生じるレイヤーで機能します。 

1 事後的な追跡から事前的な制御へ 

これまでのやり方： 

• コスト発生後の追跡 

TrueFoundryが実現すること： 

• 規模が拡大する前の利用制御

2 ランタイムでの動的な最適化 

• コストとパフォーマンスのトレードオフに基づいて、モデル間でリクエストをルーティング 
• 予算、クォータ、レート制限を適用 
• キャッシュと再利用を通じて利用を最適化 

3 AIシステム全体の完全な可視性 

• トークンレベルのコスト追跡 
• リクエストレベルのトレーシング 
• チームおよびアプリケーションレベルの分析 

4 エンタープライズ規模でのガバナンス 

• 一元化されたアクセス制御 
• すべてのAIインタラクションにわたるポリシー適用 
• 安全でコンプライアンスに準拠した利用のためのガードレール 

5つのエンタープライズ向けデプロイメント 

• クラウド環境とオンプレミス環境の両方に対応 
• マルチモデル、マルチプロバイダー戦略をサポート 
• ベンダーロックインを回避 

これにより、運用モデルは以下のように変化します。 

「AIへの支出はいくらか？」 

から 

「AIを効率的に利用しているか、そしてこのリクエストはそもそも実行すべきか？」 

CXOにとってこれが重要な理由 

生成AIは第二段階に入っています。 

第一段階はアクセスが中心でした。 

次の段階は コントロールと経済性です。 

同時に、料金モデルも進化しています。 

「2030年までに、エンタープライズSaaS支出の少なくとも40%が、利用量、エージェント、または成果ベースの料金体系に移行するでしょう。」これにより、コストは次のようになります。 

• 単なる 財務上の決定ではなく、 ‍
• むしろ ガバナンスの問題となります。 ‍
• 戦略的差別化要因 

ランタイム層に制御を導入する組織は、次のことを実現します。 

• コスト予測性を向上させ、 
• 不要な支出を削減し、 
• AIシステムを責任を持ってスケールさせます。 

最終的な見解 

ガートナーは、生成AIのコストを モデル選択ではなく、ランタイムの動作に根ざしたシステムレベルの課題であると定義しています。 なぜなら、大規模な運用では： 

• あらゆるリクエストがコストを伴い、 
• あらゆるワークフローが利用量を増やし、 
• あらゆる非効率性が積み重なるからです。 

成功を収める企業は、AIの導入が速い企業ではありません。 

そうではなく、導入するのは： 

AIシステムがどのように動作するかにおいて、制御、ガバナンス、そして経済的規律です。 

優位性はモデルへのアクセスから生まれるのではなく、 

それらのモデルがどのように使用されるかを制御することから生まれます。 

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TrueFoundryについて詳しくはこちら： https://www.truefoundry.com 

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Gartner、生成AIおよびエージェントAIのコスト最適化のための10のベストプラクティス、Arun Chandrasekaran 他、2026年3月20日

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