Ragate、生成AIのコストを最適化する新サービス「AIモデル賢い使い分け支援」を提供開始
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Ragate株式会社が、企業の生成AI活用における実行コストの最適化を支援する新サービス「AIモデル賢い使い分け支援」の提供を開始しました。生成AIの導入が進む一方で多くの企業が直面するコスト急増の課題に対し、業務ごとに最適なAIモデルを選定・設計することで、高品質な業務を維持しつつ中長期的な運用コストの削減を目指します。
ポイント
- 1業務ごとに最適なAIモデルを選定し、高性能モデルへの一律依存から脱却
- 2オープンモデルの活用や独自LLM構築で、従量課金コストを抑制
- 3Difyを活用したワークフロー最適化で、無駄なAI呼び出しを削減
Ragate株式会社は、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」の提供を開始したと発表しました。専門チームが業務ごとに最適なAIモデルを選定・設計し、高額なモデルへの一律依存からの脱却を支援します。
生成AIの全社的な導入が進むにつれて、多くの企業で「AI実行コストの急増」が課題となっています。同社の調査によると、PoC（概念実証）段階でコストが想定以上に膨らみプロジェクトが停滞するケースや、費用対効果の説明に苦慮する担当者が増えているのが実情です。この背景には、業務の難易度を問わず、すべての処理に高性能・高額なモデルを一律で適用している非効率な運用があるといいます。
本サービスでは、この課題を解決するため3つのアプローチを採ります。1つ目は、Claude・GPT・Geminiなど各ベンダーのモデル特性を理解し、業務ごとに最適なモデルを配置する「マルチベンダー対応のモデル設計」です。高精度が求められる業務には高性能モデルを、定型処理には安価なモデルを使い分けることでコストを最適化します。
2つ目は、HuggingFaceなどで提供される安価なオープンモデルを企業の用途に合わせてファインチューニングする「独自LLMの構築」です。これによりAIの精度を向上させつつ、従量課金コストを大幅に削減することが可能になります。3つ目は、LLMOpsプラットフォーム「Dify」などを活用した「AIワークフローの最適化」で、処理設計を見直して不要なLLMの呼び出しを減らし、コストを圧縮します。
同社は、生成AI活用の課題が「導入」から「いかに効率的に運用するか」へとシフトしていると指摘。本サービスを通じて、企業のAI活用を持続可能なものにする戦略的な取り組みを支援していく方針です。
引用元：PR TIMES
O!Productニュース編集部からのコメント
生成AIの導入ラッシュが一段落し、いよいよ「ROI（投資対効果）」が問われるフェーズに入ってきましたね。高性能モデルに依存しがちな現状に、賢く使い分けるという視点は、多くの企業にとって現実的な解決策となりそうです。
