AIエージェントは、概念実証（PoC）の段階から、企業の本番環境における大規模展開へと急速に移行しています。 Gartnerの予測によると、2028年までに企業向けソフトウェアの33％にAgentic AIの機能が組み込まれる見通しです。2024年時点では1％未満だったことを考えると、その成長スピードは非常に速いと言えます。
一方、導入を進める中で、多くの企業が新たな課題に直面し始めています。これまで外部APIを使って構築してきたAIエージェントも、利用規模が拡大すると、コスト、データセキュリティ、サービスの安定性といった問題を無視できなくなるためです。
本記事では、AIエージェントを大規模展開する際に見落とされやすい隠れたコスト、企業が自社AIインフラの構築を検討すべきタイミング、そして自社インフラによって実際にどのような課題を解決できるのかを解説します。
AIエージェントと一般的な対話型AIは何が違うのか
多くの人がイメージするAIは、まだ「質問を入力すると答えが返ってくる」という形です。ユーザーが質問し、AIが回答するものの、最終的な判断や実行は人が行います。
AIエージェントは異なります。自ら実行手順を計画し、外部ツールやAPIを呼び出し、複数のサブタスクを連携させながら、実行結果に応じて次の行動を動的に調整できます。設定された権限の範囲内で、業務プロセスをエンドツーエンドで実行し、人は重要なポイントだけを確認するという運用も可能です。
例えば、適切に構築された調達業務向けAIエージェントであれば、要件の確認、サプライヤー情報の検索、見積書の下書き作成、承認フローの開始までを自動で実行し、最後の確認だけを人が行う仕組みを構築できます。
こうした特徴から、企業におけるAIエージェントの活用は、初期段階の実験から、本格的な戦略導入へと急速に移りつつあります。
隠れたコスト：AIエージェントは想像以上にトークンを消費する
企業がAIエージェントを導入する際、特に過小評価されやすいのがトークンの消費量です。
一般的な対話型AIでは、1回のやり取りで消費するトークンはおよそ500～2,000です。 一方、AIエージェントが1つのタスクを完了するまでには、タスクの解析、コンテキスト検索（RAG）、複数ステップの推論、ツールの呼び出しと結果の検証、最終的な回答生成など、複数の処理が発生します。そのため、累計Token消費量は通常15,000～80,000程度に達し、一般的な対話の30～40倍になることもあります。
1回だけの実行であれば、この差はそれほど大きく感じないかもしれません。しかし、企業全体でAIエージェントを大規模に展開すると、コストへの影響は一気に大きくなります。実際、企業によるモデルAPIへの支出総額は、2024年の35億ドルから2025年には125億ドルへ拡大し、3.5倍以上に増加しています（Menlo Ventures， 2025）。
トークンについて詳しく知りたい方は、こちらの記事もご覧ください：Token-as-a-Service ： AI時代の新しい計算リソース課金と管理モデル
5,000万トークン：覚えておきたいコストの分岐点
根據 LLM 成本分析研究，每月 5,000 萬 Token 是外部 API 計費模式與自建推論基礎設施在總持有成本（TCO）上的重要分水嶺。低於這個門檻，外部 API 的按量計費通常比較划算；超過這個門檻，自建基礎設施的固定成本攤銷就會開始展現優勢。
LLMのコスト分析によると、月間5,000万トークンは、外部APIの従量課金と自社推論インフラの総保有コスト（TCO）を比較する上で、一つの重要な分岐点となります。この水準を下回る場合、一般的には外部APIの従量課金の方がコスト面で有利です。一方、この水準を超えると、自社インフラにかかる固定費を利用量全体に分散できるため、コスト面でのメリットが出始めます。
実際の利用シーンに置き換えてみましょう。AIエージェントの1タスク当たりの平均消費量を5,000トークンと仮定します。これは、1回のカスタマーサポート応答など、比較的軽量なタスクを想定した数字です。月間5,000万トークンは、月間約1万回、1日当たり約333回のAIエージェント実行に相当します。
一定規模以上の企業であれば、決して非現実的な数字ではありません。例えば、カスタマーサポートの自動応答エージェントが1日100～200回、社内ナレッジ検索エージェントが50～100回、財務レポート要約が10～30回、契約書レビューエージェントが20～50回稼働するとします。これらを同時に運用すれば、利用量はすぐに積み上がり、この水準を超える可能性があります。
自社AIインフラの構築ハードルは本当に下がったのか
過去企業會猶豫自建，主要是因為開源模型效能不夠、工程門檻太高，但這個情況正在改變。開源模型與商業封閉模型的效能差距正在快速縮小，採用開源模型自建部署，總持有成本比按 Token 計費的外部 API 最多可以降低 35%。當然，自建仍然有現實挑戰要面對：
これまで企業がAIインフラの自社構築をためらってきた主な理由として、オープンソースモデルの性能不足や、高いエンジニアリングのハードルが挙げられます。
しかし、この状況は変わりつつあります。オープンソースモデルと商用のクローズドモデルとの性能差は急速に縮まり、自社環境にオープンソースモデルを導入した場合、トークン単位で課金される外部APIと比べ、総保有コストを最大35％削減できる可能性があります。
ただし、自社構築にも現実的な課題があります。
- チューニングのハードルが高い：GPUクラスタ上でモデルを展開するには、高度で細かなエンジニアリング調整が必要です。
- リソースオーケストレーションが難しい：企業のワークロードはピーク時とオフピーク時の差が大きく、ハードウェアリソースを柔軟に割り当てることは簡単ではありません。
- 運用・保守コストが高い：MLOpsに詳しい専門人材を追加で確保し、継続的な運用を行う必要があります。
- ハードウェア管理が複雑：世代やメーカーが異なる異種計算リソースを、統一的かつ効率的に管理することが難しくなります。
これらの課題に共通するのは、AIワークロードに特化した「インフラ管理レイヤー」の必要性です。つまり、ハードウェアとしての計算リソースと、その上で動くAIアプリケーションとの間をつなぐ仕組みが求められています。
AI-StackのようなKubernetesを基盤としたAIインフラ管理プラットフォームが必要とされる理由もここにあります。標準化されたデプロイプロセス、動的なGPUリソースオーケストレーション、標準化された推論エンドポイントの生成などを通じて、企業がAI特有のインフラ機能をゼロから構築する負担を軽減します。
AI-Stack：自社AIインフラ構築のハードルを下げる管理プラットフォーム
AI-Stackは、Kubernetes（K8s）を基盤とした企業向けAIインフラ管理プラットフォームです。企業が自社の計算リソースをコントロールしながら、複雑なインフラ管理や運用人材の負担を抑えることを目的としています。
Kubernetesを技術基盤として採用している理由は、コンテナオーケストレーション分野において成熟したエコシステムを持ち、すでに多くの企業で利用されているためです。Kubernetesには、水平スケーリング、サービスの高可用性（HA）、複数ノードにまたがる統合的なリソースオーケストレーションといった機能があります。
AI-Stackはその上に、AIワークロード向けに最適化した管理機能を構築しています。これにより、企業はKubernetesエコシステムが持つ技術的なメリットを活用しながら、AI特有のインフラ機能をゼロから構築する必要がなくなります。
実際に、基盤となる計算リソースと上位のAIエージェントアプリケーションをつなぐ役割を担うのが、AI-Stackのリソース管理機能と、主要モジュールであるRapid Container Service（RCS）です。この2つを組み合わせることで、主に次の3つの機能を提供します。
- 動的なGPUリソースオーケストレーション：AI-Stackのプラットフォーム機能として、リアルタイムのワークロードに応じてGPUリソースを動的に割り当てます。推論サービスの品質を維持しながら、計算リソースの利用率を最大化し、高価なGPUが使われないまま待機する状況を減らします。
- 標準化されたアプリケーションデプロイプロセス：RCSは標準化されたデプロイプロセスを提供します。これまで高度な技術知識が必要だったモデルのデプロイを、繰り返し実行可能な標準プロセスへと簡素化し、導入ハードルと人為的な操作ミスのリスクを低減します。
- 標準化されたAPIエンドポイントの生成：アプリケーションサービスのデプロイ完了後、RCSがAPIエンドポイントを自動生成します。これにより、企業内の各種AIエージェントから、このAPIエンドポイントを通じてプライベート環境にデプロイした言語モデルを利用できます。外部APIを利用する場合と近いアーキテクチャを維持できるため、アプリケーション側の移行コストを大幅に抑えながら、データをプライベート環境内で処理できるようになります。
つまり、AI-Stackが解決しようとしているのは、単に「自社構築するかどうか」という問題ではありません。重要なのは、「自社構築に伴うエンジニアリングのハードルを、どこまで下げられるか」という点です。企業が新たに大規模なMLOpsチームをゼロから組織しなくても、自社の計算リソースをコントロールできる環境を構築することが、AI-Stackの役割です。
企業の意思決定者へ：3段階で考える
- 短期（0～12カ月）：まずトークン消費量を定量的に把握できる仕組みを構築します。各AIエージェントが実際にどの程度のワークロードを発生させているのかを継続的に追跡し、今後の判断に必要なデータを蓄積します。
- 中期（12～24カ月）：月間トークン消費量が5,000万トークンに近づいた段階で、自社AIインフラの構築可能性を評価します。TCO、データセキュリティやコンプライアンス要件、ITチームの運用能力とのギャップを重点的に確認します。
- 長期（24カ月以上）：プライベートな計算リソースを中心に据え、外部APIを補完的に利用するハイブリッドアーキテクチャを構築します。さらに、統一された管理プラットフォームによって、異種計算リソースを横断的に管理・オーケストレイトします。
AIエージェントの大規模展開は、企業におけるAIインフラ戦略そのものを変えつつあります。計算リソースを自社でコントロールできることは、単なるコスト削減策ではありません。AI時代において、企業が長期的な競争力を築くための基盤の一つになりつつあります。
AIエージェントの大規模展開についてさらに詳しく知りたい方は、フォームにご入力のうえホワイトペーパーをお受け取りください。https://www.infinitix.ai/jp/news-detail/ai-agent-whitepaper/
最新のグローバルトレンドをお届け。7,000人以上が購読中。
