AIを使うときの「見えないお金」？賢く節約するコツ、教えます！
こんにちは、AI技術について初心者の方にも分かりやすく解説するブログへようこそ！あなたの友達、ジョンです。
最近、ニュースやCMで「AI（エーアイ）」って言葉をよく耳にしますよね。AIが自動で絵を描いてくれたり、文章を作ってくれたり、私たちの生活をどんどん便利にしてくれています。企業でもAIを活用する動きが活発で、そのおかげで新しいサービスが生まれたり、仕事が効率的になったりしています。
こうしたAIの活躍の裏では、「クラウドコンピューティング」という技術が大きく関わっています。クラウドコンピューティングっていうのは、インターネットを通じて、コンピューターの計算能力やデータを保存する場所などを手軽に利用できるサービスのこと。自分で高性能なコンピューターを用意しなくても、必要な分だけ借りられるので、とっても便利なんです。
実際に、2025年には、世界中でこのクラウドサービス（専門用語でIaaSやPaaSなんて呼ばれたりします。それぞれ「イアース：サーバーとかネットワークとか、ITの土台を貸してくれるサービス」「パース：アプリを作るための環境を貸してくれるサービス」のことです）に使われるお金が、なんと909億ドル（日本円にすると、とんでもない金額ですよね！）にもなったそうで、前の年から21%も増えているんですって。これは、多くの会社がAIを使ったり、データをクラウドに移したりしているからなんですね。
でも、いいことばかりじゃないみたい。特にAIを使うとき、「推論（すいろん）」っていう作業にかかる費用が、思ったより高くなっちゃうことがあるんです。これが、AIをもっと活用したい企業にとって、ちょっとした悩みのタネになっているようです。今日は、この「AIの推論コスト」について、そしてどうすれば賢く節約できるのか、一緒に見ていきましょう！
AIの「訓練」と「推論」って何が違うの？
AIの話でよく出てくるのが「訓練（トレーニング）」と「推論（インファレンス）」という言葉。なんだか難しそうですが、簡単に言うとこんな感じです。
- AIの訓練（トレーニング）：AIにたくさんのデータを見せて、「これは猫の写真だよ」「これは犬の写真だよ」というように、色々なことを覚えさせる期間のこと。いわば、AIの「学校の勉強」みたいなものです。この訓練には、たくさんの時間と計算パワーが必要で、費用もそれなりにかかります。でも、多くの場合、一度しっかり訓練してしまえば、その知識はずっと使えることが多いです。
- AIの推論（インファレンス）：訓練を終えたAIが、実際に新しいデータを見て「これは何だろう？」と考えたり、質問に答えたりする作業のこと。AIが「お仕事」をする段階ですね。例えば、AIチャットボットに質問すると、AIがその質問を理解して答えを生成しますが、これが推論にあたります。
問題なのは、この「推論」の方なんです。訓練は最初に大きな投資が必要だけど、推論はAIを使うたびに、少しずつ費用が発生し続けることが多いんです。だから、AIをどんどん活用しようとすると、この推論コストが積み重なって、予想外に高額になってしまうことがあるんですね。
「推論コスト」で予算オーバー！？思わぬ落とし穴
「じゃあ、推論コストってどうやって決まるの？」って思いますよね。今のところ、AIの推論サービスは、使った分だけ料金を支払う仕組み（従量課金制といいます）が一般的です。例えば、AIが処理するデータの量（「トークン」という単位で数えたりします）や、AIの機能を呼び出す回数（「APIコール」って言います）に応じて料金が決まるんです。
この「使った分だけ」っていうのは、一見すると公平で分かりやすいように思えます。でも、実際にどれくらい使うことになるのか、事前に正確に予測するのはとっても難しいんです。そのため、企業は「AIを使ってみたけど、思ったよりお金がかかるぞ…」と頭を抱えることになりかねません。
実際に、プロジェクト管理ツール「Basecamp」を運営している37signalsという会社は、クラウドサービスの請求額がなんと300万ドル（日本円で、例えば1ドル150円で計算すると4億5千万円以上！）を超えてしまったことがあるそうです。これにはビックリして、結局クラウドを使うのをやめて、自社で設備を管理する方法に戻したとか。
また、有名な調査会社のガートナーは、「AIを導入する企業は、コストの見積もりが実際の金額と比べて5倍から10倍もズレちゃう可能性があるよ」と警告しています。これは、サービス提供会社の料金値上げだったり、見落としていた費用があったり、AIの管理がうまくいかなかったりするのが原因だそうです。せっかくAIで新しいことに挑戦しようと思っても、予算がめちゃくちゃになってしまったら、元も子もないですよね。
クラウドだけじゃない？AI費用の節約方法を探ってみよう
こうした状況を受けて、多くの企業がAIの運用方法を見直し始めています。Amazon Web Services (AWS)やMicrosoft Azure、Google Cloudといった大手クラウドサービスはとても便利ですが、それだけに頼るのではなく、他の選択肢も考える動きが出てきているんです。
例えば、こんな選択肢があります：
- 専門のホスティングプロバイダー：AIの処理に特化したコンピューター環境を貸してくれる会社のことです。AI向けに最適化されているので、効率よくAIを動かせるかもしれません。
- コロケーションサービス：企業が自分で用意したサーバー（コンピューター本体のことですね）を、専門のデータセンター（たくさんのサーバーを安全に保管・運用している施設）に置かせてもらうサービスです。
これらのサービスは、料金体系が分かりやすかったり、特定のAIの作業に合わせて調整しやすかったりするメリットがあると言われています。もちろん、大手クラウドサービス会社も、この推論コストの問題は認識していて、もっと効率よく、もっと安くAIを使えるように、新しい技術（例えば、AI処理専用の特別な部品と、画像処理が得意なGPUっていう部品を組み合わせるなど）を開発したり、料金プランを見直したりしています。
ただ、専門家の中には、「AIを大規模にクラウドで使い続けるのは、本当にずっと大丈夫なのかな？費用がどんどん膨らんで、手に負えなくなるんじゃないか」と心配する声もまだあるようです。AIプロジェクトを長く成功させるためには、このコストの問題は避けて通れないんですね。
今日からできる！AI推論コストを抑えるための5つの秘訣
じゃあ、どうすればAIの推論コストを賢く管理できるんでしょうか？いくつか実践的な方法があるので、ご紹介しますね。
- 利用状況をしっかりチェック！：今、AIをどれくらい使っていて、どれくらいの費用がかかっているのか、リアルタイムで把握できるツールを使いましょう。どこで使いすぎているか、どこで節約できそうかが見えてきます。
- 事前にコストを予測してみる！：「これくらいAIを使うと、だいたいこれくらいの費用がかかりそうだな」という予測を立ててみましょう。そうすれば、予算オーバーを防ぎやすくなります。
- 料金プランを賢く選ぶ！：クラウド会社が提供している料金プランをよく比較検討しましょう。「使った分だけ支払う」プランがいつもベストとは限りません。場合によっては、月額固定料金の方がお得なこともあります。
- 「合わせ技」も考えてみる！：パブリッククラウド（Amazon AWSやGoogle Cloudのように、みんなで共有して使うクラウド）とプライベートクラウド（自社専用のクラウド環境）を組み合わせる「ハイブリッドクラウド」という考え方もあります。それぞれの良いところを活かして、柔軟にコストを最適化できるかもしれません。
- プロに相談してみる！：クラウドサービスを提供している会社の人に、もっと費用を抑えてAIを使う方法がないか、相談してみるのも良い手です。業界特有の課題に合わせた解決策を提案してくれることもありますよ。
大切なのは、いきなり高額な請求書が届いてビックリする前に、早めに対策を始めることです。
ジョンからのひとこと
AIって本当にすごい技術で、私たちの未来を明るくしてくれる可能性に満ちていますよね。でも、やっぱり「タダより高いものはない」ということわざがあるように、便利なものにはそれなりのコストがかかるものなんだなぁと、今回改めて感じました。
だからといって、AIを使うのを諦める必要はまったくありません。大切なのは、ちゃんと知識を持って、賢く工夫すること。そうすれば、AIという強力なツールと上手にお付き合いしながら、その恩恵を最大限に受けることができるはずです。皆さんも、AIとの付き合い方を考えるきっかけにしてみてくださいね！
この記事は、以下の元記事をもとに筆者の視点でまとめたものです：
Navigating the rising costs of AI inferencing