人工知能

AI価格の低下: どのようにして利益を上げるか、課題と重要な考慮事項

Published March 25, 2023

Updated April 28, 2026

Haziqa Sajid

AIは、繰り返しのタスクを自動化し、意思決定能力を強化する能力により、世界中の組織の注目を集めています。以前は、AIは、大企業や大学での学術研究や高コストの独自ツールの構築のみに利用できました。しかし、近年、企業は、AIの価格の大幅な低下を経験しています。

AIの価格低下とは、AIに関連するハードウェア、ソフトウェア、サービスにかかるコストの低下を指します。この低下の主な要因は、計算リソースのコストの低下です。例えば、1950年代には、計算能力のコストは$200,000/月でしたが、近年、クラウドコンピューティングなどの近代的な進歩により大幅に低下しています。

したがって、ビジネスリーダーは、AIの低コストを活用して有価な製品を構築できます。ただし、AIドメインには、ビジネスリーダーが慎重に考慮する必要があるいくつかの大きな課題があります。以下で詳しく見てみましょう。

AIへの投資で直面する主な課題

ビジネスリーダーは、AIイニシアチブを実行する際に、2つの大きな課題に直面します。それらは、関連するデータセットを入手することと、AIの計算コストを予算内に抑えることです。それぞれを見てみましょう。

1. データ品質

AIには、高品質のデータが必要です。しかし、企業内のデータの80%以上が構造化されていないため、高価値のデータを収集することは容易ではありません。

AIライフサイクルの主なステップは、生のデータソースを特定して収集し、必要な高品質の形式に変換し、分析を実行し、堅牢なモデルを構築することです。

したがって、ビジネスリーダーは、AIをビジネスに統合するためにこのデータを活用できる包括的なデータ戦略を持っている必要があります。関連するデータが利用できない場合、AIベンチャーに投資することは良い考えではありません。

2. 計算コスト

AIを実行するために必要な計算能力は、小規模組織にとって障壁となる可能性があります。 AIには、モデルが複雑になるにつれて大きな計算能力が必要になり、コストが高くなります。例えば、OpenAIがChatGPTを実行するには、約300万ドル/月かかるようです。

したがって、計算要件を満たすために、グラフィックプロセッサユニット（GPU）やテンソルプロセッサユニット（TPU）などの専用の高価なハードウェアが必要になります。

ソフトウェアの面では、研究者は、AIモデルのサイズとメモリフットプリントを削減することで、トレーニング時間を大幅に短縮し、最終的に計算コストを節約することを目指しています。

AI価格の低下を活用する

近年、AIドメインはすべての面で、ソフトウェア、ハードウェア、研究、投資において大幅に進歩しました。その結果、AIビジネスリーダーは、多くのAI関連の課題を克服し、最小限に抑えてきました。

AIアプリケーションの開発の加速

現在、ほとんどのAIツールには無料バージョンがあります。有料サブスクリプションモデルも合理的です。ビジネスと個人たちは、これらのアプリケーションを使用して効率を高め、意思決定を改善し、繰り返しのタスクを自動化し、顧客体験を向上させています。

例えば、Bard、ChatGPT、またはGPT-4などの生成AIツールは、ユーザーが新しいアイデアを生成し、さまざまなタイプのコンテンツ（製品の概要、コピー、ブログ投稿など）を書くのに役立ちます。 GPT-3 APIの上に300以上のアプリケーションが構築されています。

他のドメインでも同様の例があります。例えば、転移学習技術は、医療画像の分類の精度を向上させるために使用されています。 Salesforce Einsteinは、生成AI CRM（顧客関係管理）で、データを分析し、顧客の行動を予測し、パーソナライズされた体験を提供できます。

AIへの投資の増加

AIの価格の低下により、技術の採用が進み、AIは魅力的な投資機会になりました。例えば、2022年には、AI市場の規模は3875億ドルでした。 2029年には、1395億ドルに達し、20.1%のCAGRで成長すると予想されています。

AI製品は、ヘルスケア、教育、金融などの主要な業界で新しい進歩をもたらしています。すべての大手テクノロジー企業とスタートアップは、AIの研究開発に大量に投資しています。

AI価格の低下を活用するためのビジネスリーダーのための重要な考慮事項

ビジネス目標を理解し、AIがどのように適合するかを評価する

AI価格の低下を活用する前に、ビジネス戦略と目標を特定することが重要です。非現実的な期待は、AIプロジェクトの失敗の主な原因の1つです。報告書によると、87%のAIイニシアチブは、実稼働に至りません。したがって、データ戦略を評価し、AIをどのようにビジネスに統合して全体的な効率を向上させるかを考慮することが、AIに投資する前に重要な側面です。

高品質のAIチームを構築し、適切なツールを提供する

AIに投資する前に、AIチームに必要なハードウェアとソフトウェアリソースを特定することが重要です。彼らに必要なデータセットを提供し、より良い製品を構築するためにそれを活用できるようにします。彼らに必要なトレーニングを提供して、AIイニシアチブの成功を確実にします。研究によると、AI専門知識の不足と高品質のデータの入手性の欠如は、AIベンチャーの失敗の主な理由です。

AIコストとROIの評価

多くのAIプロジェクトは、約束された成果やリターンを提供できないため、失敗します。 2012年、IBMのAIソフトウェアであるWatson for Oncologyは、6200万ドルの資金を得ました。それは、患者の個々のデータ、医療歴、医療文献に基づいて、がん患者に診断と治療を提案するように設計されました。

このプロジェクトは、その正確性と信頼性のために批判されました。さらに、病院でこのソフトウェアを設定することは高価でした。最終的に、IBMは2021年にWatson for Oncologyの販売を中止しました。したがって、AIテクノロジーを取得または構築するコストを評価することが、投資する前に重要です。