KPMGは、AI活用の拡大に伴い複雑化するコスト構造を可視化し、その適正化と、AIによる付加価値の創出に向けた環境整備を支援します。利用状況やコストの把握、需要予測、アーキテクチャ設計の最適化、統制・運営の定着までを一貫してサポートし、AI活用のさらなる拡大と適切なコスト管理の両立を目指します。

AIコスト構造の複雑化に伴う全体像把握の課題

生成AIやAIエージェントの活用が、個別部署の業務効率化やPoC（概念実証）の段階から、全社規模での本番運用へと広がるなか、AIにかかるコストの適切な管理が重要になっています。

AIコストは、AIの利用者数やユースケース数だけ決まるものではありません。AIエージェントによる多段階の推論や再試行、外部ツール・サービスの呼び出しなどによって増加する直接コストのほか、AIの導入・運用・統制、業務変革や人材育成などに伴う間接コストも生じます。こうした複雑なコスト構造の全体像を把握したうえで、AIコストを可視化・最適化し、AI活用の拡大と適切なコスト管理を両立させる｢AI FinOps｣の実践が求められています。

【AIコストの3層構造】

Japanese alt text: AIコスト適正化（AI FinOps）支援_図表1

サービスの特徴

直接・間接コストを含む｢AIコストの全体像｣を可視化
トークンやAPI利用料等の直接コストに加え、導入・運用・統制、業務変革や人材育成のコストまでを3層の構造で捉え、AI投資にかかる総コストを可視化します。

AIコスト管理フレームワークに基づく体系的なアプローチ
KPMGのAIコスト管理フレームワークの5つの視点に基づき、可視化・診断から実装・定着までをエンドツーエンドで支援します。

統制だけでなく｢設計｣でコストを適正化（Cost by Design）
利用上限の設定や部門への配賦といった統制にとどまらず、モデルルーティング（用途に応じたAIモデルの使い分け）やRAG（検索拡張生成）の精緻化等の適正化手法に関する知見を活かし、アーキテクチャの設計段階からコスト適正化を図ります。

成果とコストを結びつけ、AI投資判断を支援
ユースケースごとの成果指標を設定し、成果当たりのコスト（Cost per Outcome）を明確化することで、CDO（最高デジタル責任者）・CIO（最高情報責任者）・CFO（最高財務責任者）がAI投資の採算性とROI（投資対効果）を継続的に評価できる仕組みを構築します。

AIコスト管理フレームワーク

KPMGのAIコスト管理フレームワークは、｢AI資産の把握｣｢契約・課金モデル｣｢需要予測｣｢コスト監視｣｢統制・最適化｣の5つの視点で構成されています。この5つの視点に基づき、可視化・診断から実装・定着までをエンドツーエンドで支援します。

【AIコスト管理フレームワーク（5つの視点）】

Japanese alt text: AIコスト適正化（AI FinOps）支援_図表2

支援内容

企業のAI活用状況や課題に応じて必要な支援内容を組み合わせ、コストの可視化・診断から管理・統制の仕組みの実装・定着まで一貫して支援します。｢現状把握・ルール整備｣｢AIコストの可視化および目標の定義｣｢ガバナンス構築｣の3つのフェーズで段階的に進め、その後は、成果当たりのコスト（Cost per Outcome）等の指標を活用しながら、AI投資の成果とコストを継続的に評価・改善するサイクルの構築につなげます。