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(3/3)

3ステップで導入できるハイブリッドAI戦略

　ここまで見てきたコスト削減策は、決して大企業だけの特権ではない。むしろ、スタートアップや中堅企業こそ早期に着手すべき戦略だ。では、具体的にどこから始めればよいのか。実践的な3ステップのロードマップを示したい。

　第1ステップは「AIタスクの棚卸し」だ。まず30日間、社内のAI利用状況を記録する。どの部署が、どのようなタスクで、何回AIを呼び出しているのかをログとして残す。エヌビディアの研究チームによれば、ほとんどの企業で70～90％のAI呼び出しが、わずか12パターン以下の繰り返し作業に集中していることが判明している。意外なことに、「うちは複雑な業務が多い」と考えている企業ほど、実際には定型業務の割合が高い傾向にある。

　このログ分析だけで、無駄なAPI利用を30～50％削減できる。なぜなら、同じ質問を複数の社員が別々にAIに投げていたり、本来は社内ナレッジベースで解決できる問い合わせをAIに頼っていたりする実態が可視化されるからだ。

　第2ステップは「軽量タスクの移行」。棚卸しで特定した定型業務を、自社ホスト型のSLMまたはレンタルGPUに移行する。初期投資はほぼかからない。たとえば、さくらインターネットのコンテナ型GPU（秒単位0.06円）を使えば、月間数千～数万円の予算で実験を開始できる。

　移行の優先順位は明確だ。まず社内FAQ対応や議事録要約といった、1日に数百回発生する高頻度タスクから着手する。先程も触れたが、エヌビディアの研究では、わずか100件の学習データで調整したSLMが、大型モデルと同等の精度に達することが実証されている。つまり、1～2週間でモデルを準備し、即座に本番投入することも不可能ではない。この段階で、クラウドAPIへの依存度を大幅に下げられる。

　第3ステップは「高度タスクの選別」だ。法務文書のレビューや戦略的意思決定支援、複雑な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は、引き続きGPTやClaude、Geminiといったクラウドの大型モデルに任せる。ただし、全体のタスクの20％以下に絞り込むことで、APIコストを劇的に圧縮できる。

　ハイブリッド戦略の本質は「適材適所」。すべてをクラウドに頼るのは時代遅れになりつつある。タスクの性質を見極め、最適なインフラを選択する時代が到来している。