ストーリー

AI導入コストの2大カテゴリ

AI導入のコストは大きく初期費用（イニシャルコスト）とランニングコストに分かれます。

AI導入コスト
├── 初期費用（イニシャルコスト）
│   ├── 開発コスト
│   ├── データ準備コスト
│   └── インフラ構築コスト
└── ランニングコスト
    ├── API/推論コスト
    ├── 運用・保守コスト
    └── 継続改善コスト

初期費用の内訳

1. 開発コスト

2. データ準備コスト

データはAIの「燃料」であり、準備コストは見落とされがちです。

3. インフラ構築コスト

ランニングコストの内訳

1. API/推論コスト

生成AIを活用する場合、推論コストは利用量に比例して増加します。

コスト最適化のポイント

リクエスト量 × 単価 = 推論コスト

最適化の方向性：
1. リクエスト量の削減 → キャッシュ、バッチ処理
2. 単価の削減 → モデルの使い分け、ファインチューニング
3. アーキテクチャの工夫 → 軽量モデルでフィルタリング後に重いモデルを使用

2. 運用・保守コスト

3. 継続改善コスト

AIは「作って終わり」ではなく、継続的な改善が必要です。

コスト試算の具体例：NetShop社 カスタマーサポートAI

NetShop社でのCS対応AI導入を例に、コストを試算してみましょう。

前提条件

• 月間問い合わせ数: 10,000件
• AI対応率の目標: 60%（6,000件/月）
• 導入期間: 6ヶ月

初期費用

年間ランニングコスト

まとめ

• AI導入コストは「初期費用」と「ランニングコスト」の2つに大別される
• 初期費用には開発・データ準備・インフラの3カテゴリがある
• ランニングコストはAPI/推論・運用保守・継続改善の3カテゴリ
• データ準備コストは見落とされがちだが、初期費用の30-50%を占めることもある
• コスト試算は具体的な前提条件を置いて、項目ごとに積み上げることが重要

次のステップへ

目に見えるコストの構造を理解しました。次は、多くのプロジェクトで見落とされる「隠れたコスト」について学びます。

推定読了時間: 30分