AIエージェントをスケールする際に現れる隠れコストの回避法

現在、AIエージェントは、企業のイノベーションの重要な要素になりつつあります。推論、計画、自律的なアクションが可能なこのシステムは、自動化と適応性において企業の飛躍的な進歩を担保し、新たなビジネス価値を開拓するだけでなく、人の働き方にも影響を与え、新しい可能性も提示しています。

しかし、その可能性と実用化の間には厳しい現実、つまりコストの問題が存在しています。

エージェント型システムは、構築、スケール、実行に多大なコストがかかりますがその原因は、複雑さと隠れた落とし穴によるものです。

単純な単一エージェントのユースケースでさえ、API使用量の急増、インフラの肥大化、オーケストレーションのオーバーヘッド、およびレイテンシーの課題を引き起こします。

複数のエージェントが推論、連携、アクションを連鎖させるマルチエージェントアーキテクチャになれば、これらのコストは指数関数的に増大します。

この問題を解決することは、オプション的な選択肢ではなく、責任ある持続可能な方法でAIエージェントをスケールするための必須事項と捉えるべきです。

なぜ、AIエージェントは本質的にコスト集約型なのか

AIエージェントのコストは一箇所に集中しているわけではありません。システムのあらゆるコンポーネントに分散しています。

シンプルなRAGのユースケースを例に考えてみましょう。LLM、埋め込みモデル、チャンキング手法、検索方法の選択は、コスト、使いやすさ、パフォーマンスに劇的な影響を与えます。

フローに別のエージェントを追加すると、複雑さはさらに増大します。

エージェント内部では、ルーティング、ツール選択、コンテキスト生成といったあらゆる決定が、複数のLLM呼び出しを引き起こす可能性があります。ステップ間のメモリを維持するには、高速で安定した実行が必要であり、多くの場合、適切なタイミングで適切な場所にしっかりとしたインフラストラクチャが要求されます。

AIエージェントは単に計算を実行するだけではありません。絶えず変化する状況に合わせて、オーケストレーションを担います。意図的な設計なしでは、コストは制御不能に陥り、急速に増大する可能性があります。

隠れコストが阻むAIエージェントの真価

たとえ成功したプロトタイプであっても、いざ本番環境で稼働させると機能しないケースは珍しくありません。システムは動作するかもしれませんが、脆弱なインフラストラクチャと膨れ上がるコストにより、スケールが不可能になるからです。

原因は以下に示した3つの隠れたコストの罠にあります。

1. コスト意識のない手動によるイテレーション

開発段階でよく見られる課題の1つです。

基本的なエージェント型フローの構築でさえ、広大な探索空間をナビゲートすることを意味します。適切なLLM、埋め込みモデル、メモリ設定、トークン戦略の選択などです。

すべての選択は、精度、レイテンシー、コストに影響を与えます。一部のLLMは、コスト構造が10倍も異なります。不適切なトークン処理は、運用コストをいつのまにか2倍にする可能性があります。

最適化なしでは、チームはリソースを浪費し、当てずっぽうに推測、交換、調整を行います。エージェントは非決定論的に動作するため、同じ入力でも、小さな変更が予測不可能な結果を引き起こす可能性があります。

宇宙の原子の数よりも大きい探索空間では、手動によるイテレーションは、エージェントが本番環境に至る前に、GPUの請求額が膨れ上がることに直結します。

2. 過剰なインフラストラクチャと貧弱なオーケストレーション

本番環境では、直面する課題が変わります。各タスクを適切なインフラストラクチャに動的にマッチさせるにはどうすればよいでしょうか？

一部のワークロードは、最上位のGPUと即時アクセスを必要とします。他のワークロードは、旧世代のハードウェアやスポットインスタンスで、ほんのわずかなコストで効率的に実行できます。GPUの価格は劇的に変動するため、その変動を見落とすと、無駄な支出につながる可能性があります。

エージェント型ワークフローは、1つの環境にとどまることはめったにありません。多くの場合、分散されたエンタープライズアプリケーションやサービス全体でオーケストレーションされ、複数のユーザー、ツール、データソースと対話します。この複雑さ全体での手動プロビジョニングはスケーラブルではありません。

環境とニーズが進化するにつれて、チームは過剰なプロビジョニング、より安価な代替手段の見逃しによって、気付かないうちに予算を浪費するリスクがあります。

3. 硬直的なアーキテクチャと継続的なオーバーヘッド

エージェント型システムが成熟するにつれて、新しい規制、より優れたLLM、変化するアプリケーションの優先順位などに対応するため、仕様の変更は避けられません。

AIゲートウェイのような抽象化レイヤーがないと、LLMの交換、ガードレールの調整、ポリシーの変更など、あらゆる更新が脆弱でコストのかかる取り組みになります。

組織は、ワークフロー全体のトークン消費量を追跡し、進化するリスクを監視し、スタックを継続的に最適化する必要があります。相互作用を制御、監視、バージョン管理するための柔軟なゲートウェイがないと、イノベーションのペースが速まるにつれて、運用コストは雪だるま式に増大します。

AIエージェントに適したコストインテリジェントな基盤を構築する方法

コストの急増を避けることは、デプロイ後に非効率性を修正することではありません。開発、デプロイ、メンテナンスといったAIエージェントライフサイクルのあらゆる段階に、コスト意識を組み込むことです。

その方法は以下の通りです。

開発段階での最適化

コスト意識の高いAIエージェントは、当てずっぽうではなく、体系的な最適化から始まります。

インテリジェントな評価エンジンは、さまざまなツール、メモリ、トークン処理戦略を迅速にテストし、コスト、精度、レイテンシーの最適なバランスを見つけることができます。

何週間もかけて手動でエージェントの動作を調整する代わりに、チームは最適化されたフロー（多くの場合、最大10倍安価）を数日で特定できます。

これにより、よりスマートなエージェント設計へのスケーラブルで再現性のある道筋が生まれます。

ワークロードを適切なサイズにし、動的にオーケストレーションする

デプロイメント側では、インフラストラクチャを意識したオーケストレーションが不可欠です。

スマートオーケストレーションは、クラウド、オンプレミス、エッジ全体で、タスクのニーズ、データの近接性、GPUの可用性に基づいて、エージェント型ワークロードを動的にルーティングします。リソースを自動的にスケールアップまたはスケールダウンし、計算リソースの無駄と手動DevOpsの必要性を排除します。

これにより、チームはプロビジョニングの複雑さに苦労することなく、AIエージェントアプリケーションの構築とスケーリングに集中できます。

AIゲートウェイで柔軟性を維持する

最新のAIゲートウェイは、エージェント型システムが適応性を維持するために必要な結合層を提供します。

ツールの交換、ポリシーの適用、使用状況の追跡、セキュリティのアップグレードを簡素化し、チームがシステム全体を再設計する必要はありません。

テクノロジーが進化し、規制が厳しくなり、ベンダーのエコシステムが変化するにつれて、この柔軟性により、ガバナンス、コンプライアンス、パフォーマンスが維持されます。

AIエージェントを成功に導く、コスト意識の高い設計

AIエージェントにおいて、技術的な失敗はわかりやすく、顕在化しやすいですが、コストの失敗はなかなか見えにくいものです。しかしそのインパクトは技術的な失敗と同等です。

開発、デプロイメント、メンテナンスにおける隠れた非効率性は、チームが気づくずっと前から、静かにコストを押し上げている可能性があります。

解決策はプロジェクトをスローダウンすることではありません。最初からより賢く構築することです。

自動化された最適化、インフラストラクチャを意識したオーケストレーション、そして柔軟な抽象化レイヤーが、予算を浪費することなくAIエージェントをスケールするための基盤となります。

その土台を早期に築けば、コストは制約となるのではなく、持続可能でスケーラブルなイノベーションの触媒となるでしょう。

コスト意識の高いエージェント型システムの構築方法を探求しましょう。