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【新サービス】生成AIの実行コストを大幅削減、ユースケース別モデル選定とAIワークフロー最適化支援サービスを開始
[25/12/25]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
Claude・GPT・Gemini等の高額モデルへの一律依存から脱却。マルチベンダー対応のモデル設計、カスタムLLM構築、Difyを活用したワークフロー最適化で、中長期のAI運用コストを削減
Ragate株式会社（以下、ラーゲイト）は、企業の生成AI活用における実行コストの最適化を実現する新サービス「AIモデル賢い使い分け支援」の提供を開始いたしました。
Anthropic、OpenAI、Googleなど主要ベンダーのモデル特性を熟知した専門チームが、業務ごとに最適なモデルを選定・設計。高額モデルへの一律依存から脱却し、マルチベンダー対応のモデル設計、独自学習データによるカスタムLLM構築、Difyを活用したAIワークフロー最適化の3つのアプローチで、中長期のAI運用コストを大幅に削減いたします。
? 本サービスの詳細はこちら
https://www.ragate.co.jp/service/3sabttk--v
サービス提供の背景
生成AIの全社展開が進む中、多くの企業が「AI実行コストの急増」という課題に直面しています。
当社が実施した調査によると、2025年現在、企業の生成AI導入率は約4割に達し、3社に1社以上が投資予算の拡大を計画しています。一方で、Claude・GPT・Geminiなど複数ベンダーの従量課金が積み上がり、費用対効果の説明に苦慮するDX推進担当者や、業務ごとの最適なモデル選定ができず高額モデルに依存してしまう情報システム部門、PoC段階でAI実行コストが想定以上に膨らみプロジェクトが停滞するケースが多発しています。
こうした課題の根本原因は、「すべての業務に高性能・高額モデルを一律適用している」という非効率な運用にあります。実際には、業務の難易度や求められる精度に応じて最適なモデルは異なり、適切な使い分けにより同等の業務品質を維持しながらコストを大幅に削減することが可能です。
当社は、AWS Partner of the Year 2022受賞企業としての技術力と、AWS Service Delivery Program認定を活かし、この構造的課題を解決する本サービスを開始いたしました。
本サービスの特徴
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/119123/66/119123-66-2971d6758fb23e3f8ffa89cff84f7c99-1920x1072.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
ユースケース別モデル選定とAIワークフロー最適化で実行コストを大幅削減
- Claude・GPT・Gemini等の各ベンダーのモデル特性を熟知
- 業務ごとに最適なモデルを選定し、高額モデルへの過度な依存を解消
- ユースケース別のコストシミュレーションを提供
- 高精度が必要な業務にはClaude・GPTを、定型処理にはAmazon NovaやTitanなど安価なモデルを配置
- HuggingFaceから最適なオープンモデルを調達
- Amazon Nova・TitanベースのファインチューニングでAI精度を向上
- AWS SageMakerでセキュアにホスティングし、従量課金から固定費型への移行も実現
- 中長期の従量課金コストを大幅削減
- Difyを活用した高度なワークフロー構築
- RAGと組み合わせた効率的な情報取得とキャッシュ戦略
- 画像認識はAmazon Rekognition、文書解析はAmazon Textractなど専用AIで処理
- 用途に応じたAIソリューションの使い分けでコストを圧縮
具体的な支援内容
本サービスでは、ユースケース分析からモデル最適化・運用定着まで、生成AIコスト削減を一気通貫で支援いたします。
現在のAI利用状況を分析し、業務別・用途別のコスト最適化ロードマップを策定
現在のAI利用状況を分析し、業務別・用途別のコスト最適化ロードマップを策定します。
- AI利用状況の可視化
- コスト構造分析
- 各ベンダーのモデル特性評価
- 最適化ロードマップ策定
- ROI試算の提供
業務特性に応じたモデル選定と独自学習データによるカスタムLLMを構築
業務特性に応じたモデル選定と独自学習データによるカスタムLLMを構築します。
- マルチモデル設計の実装
- HuggingFaceモデルの調達・評価
- ファインチューニング実装
- SageMakerホスティング環境構築
- 専用AI（Rekognition等）の導入
DifyによるAIワークフロー構築で、LLM呼び出しを最適化しコストを圧縮
DifyによるAIワークフロー構築で、LLM呼び出しを最適化しコストを圧縮します。
- Difyワークフロー構築
- RAG最適化キャッシュ戦略設計
- 専用AI統合
- コスト監視・継続改善の仕組み構築
当社の考察と今後の展望
生成AIの企業導入が本格化する中、「導入すること」から「いかに効率的に運用するか」へと課題がシフトしています。特に、複数のAIベンダーを業務に応じて使い分けるマルチベンダー戦略は、コスト最適化だけでなく、特定ベンダーへのロックインリスク回避の観点からも重要性が高まっています。
当社が提唱する「賢い使い分け」アプローチは、単なるコスト削減にとどまらず、企業の生成AI活用を持続可能なものにする戦略的な取り組みです。高性能モデルの一律適用という「思考停止」から脱却し、業務の本質を見極めた最適なモデル配置を実現することで、品質を維持しながらコストを削減するという、一見相反する要件を両立させます。
また、Difyを活用したワークフロー最適化は、単にLLM呼び出し回数を減らすだけでなく、処理の可視化と継続的な改善サイクルを組織に定着させる効果もあります。これにより、技術進化のスピードが速い生成AI領域においても、常に最新の最適化手法を取り入れられる体制を構築できます。
当社は今後も、AWS FTR認定を取得した専門チームの知見を活かし、日本企業の生成AI活用を技術面から支援してまいります。単なる外部支援ではなく、お客様の組織の一員としてワンチームで課題解決に取り組み、プロジェクト終了後も継続的な自走力につながるナレッジの定着を重視した伴走支援を提供いたします。
? 本サービスの詳細・お問い合わせはこちら
https://www.ragate.co.jp/service/3sabttk--v
企業情報
[表: https://prtimes.jp/data/corp/119123/table/66_1_e572e86b8f2a43a1391615d5126dce44.jpg?v=202512250315 ]
サービス概要
- SaaS戦略とサーバーレス開発を一気通貫で提供
- 最先端AI駆動開発で迅速かつ安全なサーバーレス移行支援
- クラウドネイティブ・モダンアプリケーション開発内製化支援
- 『EOL/EOS 解消にとどまらない』業務課題起点の業務最適化＆サーバーレスによる中長期コスト削減
- 最先端のAI × DXを1日で速習する生成AI実践講座
- 生成AI開発内製化と継続的リスキリング・組織定着化実現
- VMware移行とサーバーレス実装による運用効率化
- AIモデル賢い使い分け支援
Ragate株式会社（以下、ラーゲイト）は、企業の生成AI活用における実行コストの最適化を実現する新サービス「AIモデル賢い使い分け支援」の提供を開始いたしました。
Anthropic、OpenAI、Googleなど主要ベンダーのモデル特性を熟知した専門チームが、業務ごとに最適なモデルを選定・設計。高額モデルへの一律依存から脱却し、マルチベンダー対応のモデル設計、独自学習データによるカスタムLLM構築、Difyを活用したAIワークフロー最適化の3つのアプローチで、中長期のAI運用コストを大幅に削減いたします。
? 本サービスの詳細はこちら
https://www.ragate.co.jp/service/3sabttk--v
サービス提供の背景
生成AIの全社展開が進む中、多くの企業が「AI実行コストの急増」という課題に直面しています。
当社が実施した調査によると、2025年現在、企業の生成AI導入率は約4割に達し、3社に1社以上が投資予算の拡大を計画しています。一方で、Claude・GPT・Geminiなど複数ベンダーの従量課金が積み上がり、費用対効果の説明に苦慮するDX推進担当者や、業務ごとの最適なモデル選定ができず高額モデルに依存してしまう情報システム部門、PoC段階でAI実行コストが想定以上に膨らみプロジェクトが停滞するケースが多発しています。
こうした課題の根本原因は、「すべての業務に高性能・高額モデルを一律適用している」という非効率な運用にあります。実際には、業務の難易度や求められる精度に応じて最適なモデルは異なり、適切な使い分けにより同等の業務品質を維持しながらコストを大幅に削減することが可能です。
当社は、AWS Partner of the Year 2022受賞企業としての技術力と、AWS Service Delivery Program認定を活かし、この構造的課題を解決する本サービスを開始いたしました。
本サービスの特徴
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/119123/66/119123-66-2971d6758fb23e3f8ffa89cff84f7c99-1920x1072.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
ユースケース別モデル選定とAIワークフロー最適化で実行コストを大幅削減
1. マルチベンダー対応のモデル設計
業務特性に応じた最適なモデル配置を実現します。- Claude・GPT・Gemini等の各ベンダーのモデル特性を熟知
- 業務ごとに最適なモデルを選定し、高額モデルへの過度な依存を解消
- ユースケース別のコストシミュレーションを提供
- 高精度が必要な業務にはClaude・GPTを、定型処理にはAmazon NovaやTitanなど安価なモデルを配置
2. 独自LLMによるコスト削減（カスタムLLM構築）
安価なベースモデルを自社用途に最適化します。- HuggingFaceから最適なオープンモデルを調達
- Amazon Nova・TitanベースのファインチューニングでAI精度を向上
- AWS SageMakerでセキュアにホスティングし、従量課金から固定費型への移行も実現
- 中長期の従量課金コストを大幅削減
3. AIワークフロー最適化
処理設計の見直しで無駄なLLM呼び出しを削減します。- Difyを活用した高度なワークフロー構築
- RAGと組み合わせた効率的な情報取得とキャッシュ戦略
- 画像認識はAmazon Rekognition、文書解析はAmazon Textractなど専用AIで処理
- 用途に応じたAIソリューションの使い分けでコストを圧縮
具体的な支援内容
本サービスでは、ユースケース分析からモデル最適化・運用定着まで、生成AIコスト削減を一気通貫で支援いたします。
Phase 1：現状分析・最適化設計（Assessment）
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/119123/66/119123-66-43858056adb44a667b8c752edb1b9686-1200x670.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]現在のAI利用状況を分析し、業務別・用途別のコスト最適化ロードマップを策定
現在のAI利用状況を分析し、業務別・用途別のコスト最適化ロードマップを策定します。
- AI利用状況の可視化
- コスト構造分析
- 各ベンダーのモデル特性評価
- 最適化ロードマップ策定
- ROI試算の提供
Phase 2：モデル最適化・構築（Optimization）
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/119123/66/119123-66-eb6bd834db05df8dcb9e1ff86387c659-1200x670.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]業務特性に応じたモデル選定と独自学習データによるカスタムLLMを構築
業務特性に応じたモデル選定と独自学習データによるカスタムLLMを構築します。
- マルチモデル設計の実装
- HuggingFaceモデルの調達・評価
- ファインチューニング実装
- SageMakerホスティング環境構築
- 専用AI（Rekognition等）の導入
Phase 3：ワークフロー構築（Workflow）
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/119123/66/119123-66-18fe28ec455414c4f5fdb7abb134687c-1200x670.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]DifyによるAIワークフロー構築で、LLM呼び出しを最適化しコストを圧縮
DifyによるAIワークフロー構築で、LLM呼び出しを最適化しコストを圧縮します。
- Difyワークフロー構築
- RAG最適化キャッシュ戦略設計
- 専用AI統合
- コスト監視・継続改善の仕組み構築
当社の考察と今後の展望
生成AIの企業導入が本格化する中、「導入すること」から「いかに効率的に運用するか」へと課題がシフトしています。特に、複数のAIベンダーを業務に応じて使い分けるマルチベンダー戦略は、コスト最適化だけでなく、特定ベンダーへのロックインリスク回避の観点からも重要性が高まっています。
当社が提唱する「賢い使い分け」アプローチは、単なるコスト削減にとどまらず、企業の生成AI活用を持続可能なものにする戦略的な取り組みです。高性能モデルの一律適用という「思考停止」から脱却し、業務の本質を見極めた最適なモデル配置を実現することで、品質を維持しながらコストを削減するという、一見相反する要件を両立させます。
また、Difyを活用したワークフロー最適化は、単にLLM呼び出し回数を減らすだけでなく、処理の可視化と継続的な改善サイクルを組織に定着させる効果もあります。これにより、技術進化のスピードが速い生成AI領域においても、常に最新の最適化手法を取り入れられる体制を構築できます。
当社は今後も、AWS FTR認定を取得した専門チームの知見を活かし、日本企業の生成AI活用を技術面から支援してまいります。単なる外部支援ではなく、お客様の組織の一員としてワンチームで課題解決に取り組み、プロジェクト終了後も継続的な自走力につながるナレッジの定着を重視した伴走支援を提供いたします。
生成AIコストでお悩みの企業様へ
「高額な生成AIモデルへの依存をやめたい」「AI実行コストの費用対効果を明確にしたい」「PoC段階でコストが膨らみ本番展開に踏み切れない」--このような課題をお持ちの企業様は、ぜひお気軽にご相談ください。? 本サービスの詳細・お問い合わせはこちら
https://www.ragate.co.jp/service/3sabttk--v
企業情報
[表: https://prtimes.jp/data/corp/119123/table/66_1_e572e86b8f2a43a1391615d5126dce44.jpg?v=202512250315 ]
サービス概要
- SaaS戦略とサーバーレス開発を一気通貫で提供
- 最先端AI駆動開発で迅速かつ安全なサーバーレス移行支援
- クラウドネイティブ・モダンアプリケーション開発内製化支援
- 『EOL/EOS 解消にとどまらない』業務課題起点の業務最適化＆サーバーレスによる中長期コスト削減
- 最先端のAI × DXを1日で速習する生成AI実践講座
- 生成AI開発内製化と継続的リスキリング・組織定着化実現
- VMware移行とサーバーレス実装による運用効率化
- AIモデル賢い使い分け支援
SEO関連
