AIエージェント導入の落とし穴？見過ごされがちな「トークンコスト」と持続的なAI活用戦略

ビジネス

AIエージェントは、なぜコストが増加しやすいのか

AIエージェントは、一般的な生成AIチャットのように、一度の質問に対して一度回答するだけではありません。例えば、問い合わせ対応を行うAIエージェントの場合を考えてみましょう。

ユーザーからの問い合わせ内容を読み取り、その意図を判定し、社内情報を検索して取得し、回答文を作成し、最後に回答内容の正確性や整合性を確認するなど、一つの業務を完了させるまでに生成AIを複数回呼び出すことがあります。

そのため、利用者には一度の操作に見えても、その裏側では複数のAI処理が実行されており、想定以上にトークンが消費されているケースがあります。

AIエージェントの処理イメージとコスト増加の仕組み

コストが増加する主な要因としては、以下のような点が挙げられます。

  • 長い資料や過去の会話履歴を毎回AIへ渡している

  • 単純な分類や抽出にも高性能なAIモデルを使用している

  • エラー時の再実行回数を制御できていない

  • AIエージェントごとのトークン消費量を把握していない

AIエージェントの利用コストは、単純に利用人数だけで決まるものではありません。どのAIモデルを使用するか、どれだけの情報を読み込ませるか、そして一つの業務でAIを何回呼び出すかによって大きく変動します。そのため、AIエージェントを構築する際には、機能や精度だけでなく、処理ごとのトークン消費量や月間の実行回数まで想定しておくことが極めて重要です。

AIエージェントを継続的に活用するために必要な4つのポイント

AIエージェントは、導入したらそれで終わりではありません。利用者や対象業務が増えるにつれて、利用量やコストも増加していくため、継続的に運用・改善できる仕組みを構築することが重要です。

企業でAIエージェントを運用する上で、次の4つのポイントが特に重要となります。

AIエージェント運用サイクル

  1. トークン利用上限の設定: 日次・月次の利用上限や停止基準を設け、想定外の利用料増加や予算超過を未然に防ぎます。
  2. 利用料・コストの可視化: トークン消費量や外部AIサービスの利用料を常に確認できる状態にし、AIエージェントごとの利用状況やコストを正確に把握します。
  3. AIエージェント別の利用分析: AIエージェントごとの利用量や処理内容を詳細に分析し、非効率な処理や不要なAI処理を見直します。
  4. ワークフロー・ルールとの使い分け: AIによる判断が不要な定型処理は、ワークフローやルールを活用して実行することで、不要なトークン消費を抑え、コストを最適化します。

ワンダフルフライのAIエージェント構築支援

ワンダフルフライ株式会社では、AIエージェントの構築だけでなく、導入後の利用量やコストも考慮した運用設計を支援しています。

構築時には、利用人数や想定される実行回数、対象業務を綿密に整理し、最適なAIモデルや処理方法を検討します。また、AIによる判断が必要な処理と、ワークフローやルールで対応可能な定型処理を明確に切り分け、無駄なトークン消費を抑える設計を提案しています。

さらに、AIエージェントごとの利用量やコストを容易に確認できる仕組みを整え、導入後の分析や継続的な改善につなげることが可能です。

ワンダフルフライのAI導入支援フロー

今後も、企業がAIエージェントを無理なく継続的に活用できるよう、構築から運用までを見据えた包括的な支援に取り組んでいくとのことです。

製品紹介ページ

AIエージェント構築支援の詳細については、以下のページをご覧ください。

コメント