生成系AIのランニングコストの肥大化を防ぐ、最適化へ向けた4つのステップとは

　大量のデータを使って事前トレーニングされた、大規模な機械学習モデルや基盤モデルで稼働し、会話／物語／画像／動画／音楽などの新しいコンテンツやアイデアを、自律的に生み出すことができる「生成系AI」。今やこの生成系AIをいち早くビジネスに取り込んで活用することが、組織にとっての最重要課題となっている。

　しかし、やみくもに高価な生成系AIツールなどを導入しても、当初期待していた成果を挙げることができないばかりか、運用コストの肥大化に悩まされる可能性がある。こうした事態を回避するためには、生成系AIプロジェクトにおいて、「何にどれだけのコストがかかるのか」「コスト要因は何か」を事前に理解した上で、適切にコストコントロールすることが必要だ。

　本資料では、生成系AIツールと関連テクノロジーの導入／運用にわたる一連のプロセスにおいて、コストを適切にコントロールするために実践すべき4つのステップを紹介する。併せて、これらの実践を強力に支援する、AIと機械学習に特化したクラウドベースの製品を紹介するので、ぜひ参考にしてほしい。