ChatGPTの請求が月100万超えた……コストを激減できる「ハイブリッドAI」の基本戦略(2/3)

「すべてをChatGPTに任せる」を変えるAI業務の3分類

　「とりあえず全部ChatGPTに投げればいい」という発想で多くの企業がAI導入を進めてきたが、実はこれこそがコスト急騰の最大要因となっている。問題は、社内のAIタスクを十把一絡げに扱い、軽い作業も重い作業も区別なく高性能なモデルに処理させてしまう点だ。

　実際のところ、企業が日常的に行うAI処理の大半は、それほど高度な能力を必要としない。エヌビディアの研究チームによる分析では、AIエージェントが実行するタスクの70～90％は、意図の分類やデータ抽出、定型文書の生成といった「狭く反復的な作業」で占められていることが判明した。

　こうした定型業務に、GPT-5.2やClaude Opusのような最高性能のモデルを使うのは、近所のコンビニに行くのにスーパーカーを走らせるようなものだ。

　ここで重要になるのが「AIタスクを性質ごとに分解する」という発想だ。タスクを分類するだけでカオス状態が整理され、どのタスクにどのモデルを使うべきかの判断基準が明確になる。

　企業が採用すべき分類方法はシンプルで、タスクを以下のA～Cの3つに仕分けるだけでよい。

　Aランクは、社内FAQ対応や会議の要約、簡単なコーディング支援など、パターンが明確で答えが定まっているタスクだ。こうした作業は、10億～80億パラメータ程度の小型言語モデル（SLM）で十分に対応できる。エヌビディアの研究では、100件程度の学習データで調整したSLMが、大型モデルと同等かそれ以上の精度を発揮することが確認されている。

　Bランクは、営業資料の作成や顧客向けレポートの生成など、ある程度の創造性と文脈理解が求められる中難度のタスクだ。これらは基本的にSLMで処理し、複雑な部分だけを大型モデルに回すハイブリッド戦略が有効となる。

　Cランクは、法務文書の精査や高度な意思決定支援、マルチモーダル処理など、真に高度な推論が必要なタスク。こうした作業には引き続きクラウドAPIの大型モデルを使うべきだが、全体のタスクの中で占める割合は実は20％以下に過ぎない。

　この戦略の効果は劇的だ。Aランクタスクを自社ホスト型のSLMに移行するだけで、API利用を30～50％削減できる。さらに、SLMは推論速度が速く、7B（70億）パラメータのモデルであれば、単一のGPU上で200ミリ秒以下のレスポンスを実現する。これはユーザー体験の向上にも直結する利点となる。

初期費用ゼロで始める「自社GPU」活用術

　自社でGPUを運用するには何千万円もの初期投資が必要──こうした思い込みが、多くの企業をクラウドAPIへの依存に縛りつけている。しかし実際には、GPUを「購入」せずとも、自社運用のメリットを享受できる現実的な選択肢が存在する。それがクラウドGPUの活用と、オープンソース型のセルフホストという選択肢だ。

　現在、GPUレンタル市場には多様なプレイヤーが参入している。代表的なサービスとしては、Hyperstack、Lambda Labs、Vast.ai、CoreWeaveなどがあり、それぞれ異なる価格帯と特徴を持つ。

　たとえばHyperstackは、H100やA100といったGPUを0.95ドル（約148円）／時間から提供しており、高速ネットワーク接続で大規模トレーニングなどに活用できる。Lambda Labsは深層学習向けに最適化された環境を提供。一方、Vast.aiはマーケットプレイス型のサービスで、予算重視のプロジェクトに適した低価格帯のGPUを提供している。

　日本企業の現実的な選択肢としては、さくらインターネットの「高火力」シリーズなどが挙げられる。同社はコンテナ型、仮想マシン型、ベアメタル型の3つのプランを提供しており、用途に応じて選択できる。最も手軽なコンテナ型は、秒単位の従量課金で1秒あたり0.06円（1時間216円）から利用可能で、小規模なAIモデルの学習や生成AIアプリ開発を低コストで進められる。

　GPUを自前で最適化・運用するには専門知識が必要となるが、GPU自動最適化ツールの登場により、自社運用の障壁も大きく下がっている。

　たとえばScaleOpsのようなプラットフォームは、自社運用型のLLMやGPUベースのAIアプリケーション向けに、リアルタイムでGPUリソースを割り当て、需要の変動に応じてスケーリングする機能を提供する。同社の事例では、数千台のGPUを運用するクリエイティブソフトウェア企業が、平均20％だった稼働率を大幅に向上させ、GPU支出を半分以上削減した。別のゲーム企業では、数百台のGPUで動的LLMワークロードを最適化し、稼働率を7倍に高めながらパフォーマンスを維持。年間約2億2,000万円のコスト削減を見込んでいる。

　重要なのは、こうしたGPU最適化が既存のインフラに後付けできる点だ。ScaleOpsのプラットフォームは、現在使っているプログラムやシステム構成を変更する必要がなく、主要クラウド、オンプレミス環境で動作する。導入作業もわずか2分程度で完了するという手軽さで、IT部門の負担を最小限に抑えながら、年間数千万円単位のコスト削減を実現できる。 【次ページ】3ステップで導入できるハイブリッドAI戦略