表面的なコスト最適化を超えてAIの効率性を高めるには：Gartner Insights Pickup（450）

AI導入の拡大に伴い、電力やデータ処理基盤、ハードウェアなどのリソース需要が増加する中、コスト管理が課題となっている。AIの効率性とは、AI技術スタック全体でコストや性能、リソース利用を最適化し、無駄やリスクを抑えながらビジネス価値を最大化する考え方である。今後は、コストを度外視した性能追求や規模拡大ではなく、効率を重視したAI活用が、収益性や持続可能な成長、競争力の維持に不可欠となる。

» 2026年06月12日 05時00分公開

[Gabriele Rigon, Gartner]

この記事は会員限定です。会員登録（無料）すると全てご覧いただけます。

ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Insights」などのグローバルコンテンツから、＠IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。

　AIは組織の運営、イノベーション、競争の在り方を変えつつある。だが、AIの導入が加速するにつれて、インフラへの電力供給、データ処理、モデルやアプリケーションの展開を大規模に進めるために必要なエネルギー、水、ハードウェアの需要も加速している。

　こうしたリソース需要の増大は、コスト最適化だけでなく、環境の持続可能性と運用のレジリエンス（回復力）においても新たな課題をもたらしている。資源不足の懸念が世界的に強まっているだけになおさらだ。

　技術関連支出が利益率を圧迫している現在の環境では、組織はもはやAIの効率性を軽視するわけにはいかない。

　AIの効率性は、ビジネス価値の最大化に向けて、AI技術スタック全体にわたってコスト、パフォーマンス、リソースの使用を戦略的に最適化することで得られる。AIの効率性により、無駄やリスクを減らしながら、財務業績、レジリエンス、持続可能性を向上させられる。技術的な指標ではなく、ビジネスの成果こそが、AIの効率性を測る真の尺度だ。

　Gartnerの調査によると、生成AIプロジェクトのうち少なくとも50％が、2028年までにアーキテクチャの選択の誤りや運用ノウハウ不足により、予算を超過するようになる見通しだ。

　こうした状況は、組織が単に最新技術の導入をするだけの時代から脱却するという抜本的な方向転換を示している。コストを度外視してわずかなパフォーマンス向上を追い求めることは許されなくなっている。

　AIの未来は、単により大規模なLLM（大規模言語モデル）を展開するのではなく、よりスマートなソリューションを展開する組織が切り開くことになる。AIの導入が進む中、持続可能な成長、利益率の確保、長期的なリーダーシップを望むなら、組織は、「コストを度外視した規模拡大」から「効率第一」の戦略へと転換する必要がある。

非効率なAI実践の隠れたコスト

　戦略的適合性を考慮せずにAIの導入を急ぐと、多くの場合、高くつく失敗を招く。

　非効率なAI運用は経費を押し上げ、運用のレジリエンスを低下させ、最終的には投資家の信頼を損なう。そのため、ステークホルダーはAIのユースケースにおけるコストと価値の両方を管理することにますます注力している。

　必要以上に複雑な、あるいはビジネスニーズに合わない、オーバーエンジニアリングな（オーバースペックな設計の）AIシステムを構築すると、過剰なリソース消費を引き起こす。これは運用コストを増加させるだけでなく、持続可能性に対する規制当局やステークホルダーの監視が強まる中、環境問題も悪化させてしまう。

AI効率化の実現

　AI機能の利用者と開発者を対象に、AI効率の最適化がもたらすビジネス価値について教育し、最適化の実践への積極的な参加を促す情報共有を続ける必要がある。例えば、無駄を省いたAI運用によって、運用のレジリエンスが強化され、電力供給の制限などの混乱に対する組織の耐性がいかに向上するかを強調する。

　AIの効率化に向けた基本的なステップは、ユースケースの優先順位を合理的に決定することだ。各機会についてメリット、実現可能性、ROI（投資対効果）を評価し、意味のある価値をもたらし、組織の能力に見合う可能性が最も高い取り組みにリソースを集中させる。

　インパクトの大きいユースケースを特定したら、次の優先事項は、AI技術スタックと運用プロセス全体にベストプラクティスを組み込むことだ。

　ツールの観点から言えば、LLMだけに頼るのではなく、さまざまなAI手法を組み合わせて活用することで、効率を高められる。このアプローチにより、エンタープライズAIシステムにおいて、より優れた費用対効果、応答性、堅牢（けんろう）性を実現できる。

　エンジニアリングチームは、AI推論向けにアプリケーションを最適化することもできる。推論は通常、トレーニングよりも電力消費が大きい。この最適化は、より小規模なモデルの使用、推論に最適化されたハードウェアの採用、中間出力のキャッシング、利用場所の近くへのアクセスポイントの分散によって可能になる。

　インフラ面では、再生可能エネルギーの利用や、エネルギーと水の使用効率に関する高い基準（PUE〈電力使用効率〉、WUE〈水使用効率〉など）、透明性の高い環境報告に対する検証可能なコミットメントを示すクラウドプロバイダーと連携することで、AI効率化目標をさらに前進させられる。

　AI効率化のもう一つの重要分野は、モニタリングと運用だ。AIワークロード、リソース配分、運用プロセスを積極的に管理、最適化することで、コストと持続可能性の面で大きなメリットが得られる。

　大規模でエネルギー集約型のプロセスをオフピーク時にスケジュールすることで、組織はより安価でよりクリーンなエネルギー源を利用できる。リアルタイム処理が必要なワークフローと、バッチ処理に適したワークフローを注意深く区別することも、コスト削減につながる。

　さらに、GreenOps（企業のデータセンターやパブリッククラウドの利用に関連する二酸化炭素排出量の算出と最適化を進める取り組み）を導入すれば、IT運用全体に持続可能性指標を適用することで、FinOps（組織としてクラウドコストを管理、最適化する取り組み）の原則が拡張される。エネルギー消費量、温室効果ガス排出量、廃棄物発生量を継続的に追跡することは、より広範な環境目標を支援しつつ、AIワークロードを継続的に最適化するのに役立つ。

　これらは、組織でAI効率化を徹底するための幾つかの方法に過ぎない。真のインパクトをもたらすには、アプリケーション、適切なAI手法やツールの選択、堅牢なデータ管理手法の導入など、AI技術スタック全体にわたる取り組みが必要だ。