投稿者 global-ai-media 
セキュリティやカスタマイズ性を求めて、パブリックAPIではなく自社環境（AWSなど）にLLMを構築しようとする企業が増えています。しかし、安易にGPUインスタンスを立ち上げてリアルタイム推論環境を用意することは、初期フェーズにおいては「高コストで非効率」な選択になりかねません。データエンジニアリングの視点から、LLMの実装における「リアルタイム性」の必要性と、日本企業が陥りがちなインフラコストの落とし穴について解説します。
自社管理LLMへの期待と「GPU課金」の現実
生成AIの活用が検証（PoC）段階から実導入へと進む中、多くの日本企業が直面しているのが「データの秘匿性」と「コスト」のジレンマです。OpenAIなどのパブリックAPIに社内データを送信することへの懸念から、AWSなどのクラウド環境上にオープンソースモデル（Llama 3やMistralなど）を自社でホスティングしたいという要望は、エンタープライズ領域で標準的になりつつあります。
しかし、ここで多くのエンジニアやプロジェクトマネージャーが犯しがちなミスがあります。それは、「利用頻度がまだ低い初期段階から、商用サービス並みの常時稼働（リアルタイム）エンドポイントを構築してしまう」ことです。AWS SageMakerやEC2でGPUインスタンスを確保し、いつでもリクエストに応答できる状態を維持すれば、たとえ夜間や休日に誰も使っていなくても、高額なGPU利用料が発生し続けます。
「リアルタイム推論」は本当に必要か？
元記事の著者が指摘するように、初期のAIプロジェクトにおいて、GPUベースのリアルタイムエンドポイントが最適解であるケースは稀です。私たちは「ChatGPTのような対話体験」を基準にしがちですが、実際の業務フローを見直すと、必ずしもミリ秒単位の応答が必要な場面ばかりではありません。
例えば、日報の要約、契約書のチェック、大量のドキュメントからのナレッジ抽出といったタスクは、ユーザーがボタンを押した瞬間に結果が返ってくる必要はなく、バッチ処理（一括処理）や非同期処理で数分後に結果が通知される形式でも十分な価値を提供できます。常時稼働の高価なGPUサーバーを用意するのではなく、処理が必要な時だけリソースを立ち上げる、あるいはサーバーレスな推論アーキテクチャを採用することで、コストを数分の一に抑えることが可能です。
インフラの「塩漬け」リスクとMLOpsの負担
日本企業、特に予算承認プロセスが厳格な組織において、一度確保した高スペックなインフラ構成を変更するのは容易ではありません。「とりあえずハイスペックなGPUを押さえておく」という判断は、結果としてプロジェクトのROI（投資対効果）を悪化させます。
また、自社でLLMをホスティングするということは、単にサーバーを立てるだけでなく、その運用保守（MLOps）も自前で背負うことを意味します。GPUドライバの更新、コンテナの管理、推論エンジンの最適化など、高度な専門知識が必要なタスクが発生します。AI人材が不足している日本の現状において、差別化につながらないインフラ管理にリソースを割くことは、競争力を削ぐ要因にもなりかねません。
マネージドサービスという現実解
こうした背景から、初期フェーズにおいては、AWSであればAmazon Bedrock、AzureであればAzure AI Studioのような「マネージドサービス（サーバーレスAPI）」を徹底的に活用すべきです。これらは、インフラの管理をクラウドベンダーに任せつつ、データのセキュリティ（学習に利用されない設定など）を担保できる仕組みが整っています。
自社でGPUインスタンスを管理するのは、これらのマネージドサービスではどうしても要件（レイテンシや特殊なモデル利用など）を満たせない場合や、リクエスト数が膨大になり、逆に自社管理の方がコストメリットが出る規模になってから検討しても遅くはありません。
日本企業のAI活用への示唆
今回のテーマから、日本の意思決定者や実務者が学ぶべきポイントは以下の3点です。
1. 「自前主義」のコストを正しく見積もる（FinOpsの視点）
セキュリティを理由に自社構築を急ぐ前に、GPUの待機コストと運用人件費を試算してください。多くのケースで、まずはセキュアなマネージドAPIを利用する方が、コストとリスクのバランスが取れます。
2. 業務要件における「リアルタイム性」の精査
「チャットボット形式」に固執せず、業務の実態に合わせて「非同期処理」や「バッチ処理」を検討してください。これだけでインフラコストが劇的に下がることがあります。
3. 段階的なアーキテクチャ移行
最初から完成された自社専用基盤を作ろうとせず、まずはマネージドサービスで価値を検証し、利用規模が拡大した段階で専用インフラへの移行を検討する「スケールに応じた適正技術の選定」が、AIプロジェクトを成功させる鍵となります。