AI にはコストがかかります。 企業に AI を導入するにはどれくらいのコストがかかりますか? | ビジネスにおける AI #93

AI にはコストがかかります。 彼らは何に依存しているのでしょうか？

AI の導入に関連するコストは多岐にわたり、さまざまな要因に依存します。 どの要素が最終価格に最も大きな影響を与えるかを理解するために、最も重要な要素のリストを用意しました。

• 導入範囲– 利息と税金を差し引く前の収益の少なくとも 20% (EBIT) を AI 導入に割り当てる組織は、AI 活用のリーダーとみなされます。 マッキンゼーの AI に関する世界調査レポートによると、企業はこれらのテクノロジーにより多くの投資を行うことがよくあります。 したがって、AI が企業の利益に大きく貢献すると、実装コストが上昇する可能性があります。
• スペシャリストへのアクセス– データ エンジニア、機械学習スペシャリスト、データ サイエンティストなどの専門職の必要性は、AI 実装のコストに大きな影響を与える可能性があります。 雇用市場におけるこれらのスペシャリストの確保とコストは、企業の AI コストの重要な要素です。
• 許容運用コスト– カスタム AI ソリューションと既製のソフトウェアのどちらを選択するかがコストに影響します。 カスタム ソリューションの費用は 6,000 ドルから 300,000 ドルを超える場合があります。 一方、既製のソフトウェアの価格は年間最大 40,000 ドルになります。
• AI 導入の幅広さと奥深さ– 複数の部門にわたって AI を活用する企業は、単一のアプリケーションに限定する企業よりも高いコストが発生する可能性があります。
• 将来の投資計画– 今後数年間で AI への投資を増やすことを計画している企業は、このテクノロジーの実装と開発のための支出の増加を予想する必要があります。 しかし、この投資は企業の成長にとって不可欠なものとなるでしょう。 マッキンゼーの AI に関する世界調査では、回答者の 3 分の 2 が、今後 3 年間で AI への投資が増加すると予想しています。

このリストは、AI のコストが複雑であり、個別の分析が必要であることを強調しています。 たとえば、データ分析システムの導入を選択した企業は、ソフトウェアの購入コストと、それを操作できる専門家の雇用の両方のコストを考慮する必要があります。

AIコストのモデルトレーニング

人々の投資を思いとどまらせる人工知能の導入に関連する最も一般的なコストの 1 つは、AI モデルのトレーニングにかかる​​コストです。 これは専門知識と資金力の両方を必要とするプロセスです。 ただし、AI モデルをトレーニングするには、何よりも十分なデータを収集し、データ分析を実行する必要があります。

では、モデルのトレーニングが意味を持つのはどのような場合でしょうか? AIの活用によって企業の大幅な効率化や利益増加が期待できる場合に限ります。 モデルのトレーニングにかかる​​コストは、見積もりが非常に難しい側面の 1 つです。 それは、モデルの複雑さ、モデルのアプリケーション、および企業の要件によって異なります。

例としては、オンライン ストアのオファーをパーソナライズするための AI システムの実装が挙げられます。このシステムでは、正確にトレーニングされたモデルにより、製品を個々の顧客の好みに合わせて売上を大幅に増やすことができます。 このような場合、モデルのトレーニングにかかる​​コストは、目に見える利益をもたらす投資となります。

モデルのトレーニングが必要なもう 1 つの AI 実装は、物流プロセスの最適化です。 適切にトレーニングされたモデルは輸送コストを削減し、時間の経過とともに競争力の向上と納期の短縮につながります。

料金プラン

サブスクリプションは、多額の先行投資を必要とせずに高度なテクノロジーを活用したいと考えている企業にとって人気のオプションです。 サブスクリプション費用の例をいくつか示します。

• AI チャットボット– 顧客サービス タスクの一部を自動化するために最もよく使用されます。 Drift (月額 400 ドルから 1500 ドル)、TARS (月額 99 ドルから 499 ドル)、または Intercom Fin (月額 39 ドルから 139 ドル) などのソリューションを検討する価値があります。
• SEO 用の AI コンテンツ分析システム– たとえば、Contadu (月額 79 ドルから 297 ドル) など、月額約 150 ドルかかります。
• AI コーディング アシスタント– GPT-4 モデルに基づく最も人気のあるツール Github Copilot の価格は、ChatGPT Plus の有料版の基盤でもあり、月額 $10/40 zl から始まります。
• ChatGPT Plus または Perplexity – これはユーザーあたり月額約 20 ドルの費用ですが、無料の代替手段として Google Bard または Microsoft Bing/Copilot があります。

AI ツールを決定する前に、起業家は自分のニーズと能力を慎重に分析する必要があります。 たとえば、コンサルティング会社は、貴重な洞察をより効率的にクライアントに提供するために、データ分析ツールのサブスクリプションを選択するかもしれません。

一般的な API を使用する場合の AI コスト

アプリケーション プログラミング インターフェイス (API AI) は、AI 機能と既存のシステム、アプリケーション、およびサービスの統合を可能にするツールです。 一般的な API の使用コストは、通常、使用されるトークンの数と選択したモデルに基づいて計算されます。

OpenAI API で最も人気のあるモデルの料金は次のとおりです。

• GPT-4 Turbo のコストは、入力の場合は 1,000 トークンあたり 0.01 ドル、出力の場合は 1,000 トークンあたり 0.03 ドルです。
• GPT-3.5 Turbo – ほとんどのビジネス アプリケーションに十分な前モデルのコストは、入力の場合は 1,000 トークンあたり約 0.0005 ドル、出力の場合は 1,000 トークンあたり 0.0015 ドルです。

出典: 火星人 (https://leaderboard.withmartian.com/)

企業は、mixtral-8x7b や llama2-70b などのオープン アクセス モデルを使用することもできます。 運用コストははるかに低くなり、API は以下によって提供されます。

• ディープインフラ (https://deepinfra.com/)、
• そろばん (https://abacus.ai/llmapi)、および
• パープレキシティ (https://www.perplexity.ai/)。

しかし、API を使用して AI をビジネスに実装するにはどうすればよいでしょうか? 良い例としては、オンライン ストアで商品説明を生成する API を統合することが挙げられます。これにより、新しい商品を追加するプロセスが高速化され、表示される情報の品質が向上します。 または、顧客の電子メールに対するパーソナライズされた応答を自動的に生成できるツールを作成します。

AI チームを維持しますか、それとも外部の AI 専門家と協力しますか?

あなたの会社での人工知能の導入は誰が担当すべきでしょうか? 専門家や愛好家、つまり市民開発者のチームがいない場合、社内の AI チームを維持するか、外部の専門家と協力するかの決断を迫られます。 この決定は、AI プロジェクトのコストと有効性に決定的な影響を与える可能性があります。

AI チームを維持するには、プログラマーやデータ サイエンティストなど、経験豊富な高価な専門家を雇用するコストがかかります。

外部の AI スペシャリストと協力すると、コストが安くなり、専門的なスキルを利用できるようになります。 ただし、変更を行うたびに専門家に支援を求める必要があるため、その後のソリューションの維持コストが大幅に高くなる可能性があります。

社内チームと外部専門家のどちらを選択するかは、コストだけでなく、会社の戦略目標によっても決定される必要があります。 たとえば、小規模企業は、社内チームを構築せずに、外部の専門家と協力して AI ソリューションを迅速に実装することを選択する場合があります。 そして、後でそれをサポートするために、専門性の低い従業員の 1 人を使用します。

お金だけではない - AI の環境コスト

AI の環境コストは、企業の長期戦略において無視できない問題です。 幸いなことに、マッキンゼーの AI に関する世界調査に回答したほとんどのビジネス リーダーは、生成型 AI に関連する次のような多くのリスクを認識しています。

• 社会的リスク、
• 人道上のリスク、そして
• 持続可能な開発に対する脅威。これは AI に関連する環境コストを意味する可能性があります。

組織は、AI を導入する際に、AI に関連する環境リスクを管理する方法を検討する必要があります。 たとえば、AI を使用して大規模なデータセットを分析している企業は、エネルギー消費に対する自社の業務の影響を考慮し、それを最適化する方法を探す必要があります。

要約すると、企業における AI のコストは、実装範囲、専門家へのアクセス、開発計画など、多くの変数によって決まります。 AI に多額の投資を行う企業は、より高いコストがかかる可能性がありますが、より大きな利益も得られます。

AI の導入を決定する前に、徹底的な分析を行い、企業の個別のニーズに合わせて調整する必要があります。 動的に変化する市場の状況において、AI は競争力と企業の成長を維持するための鍵となる可能性があります。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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