AI投資、コストの『見える化』が成功の鍵

多くの企業がAI投資を加速させていますが、そのコスト構造は不透明になりがちです。結果として投資対効果（ROI）が不明確になり、経営層の満足度も低いのが現状です。AIを真のビジネス資産に変えるには、クラウド管理で培われたFinOpsなどの規律を導入し、コストを徹底的に可視化することが不可欠です。

AIへの期待が先行し、財政規律が後回しにされていませんか。Apptioの調査ではテクノロジーリーダーの68%がAI予算の増額を見込む一方、ガートナーはCEOのROI満足度が30%未満だと指摘します。成果と結びつかないまま投資を拡大すれば、価値なき投資に終わる危険性があります。

AIのコストは、かつてのパブリッククラウド導入初期を彷彿とさせます。各部門が自由にリソースを調達することで、コストが気づかぬうちに膨れ上がる「AIスプロール」が発生しやすいのです。トークン利用料、インフラ費、人件費などが分散し、全体像の把握を困難にしています。

こうした状況下で、従来の静的な予算管理モデルは機能しません。AIのワークロードは動的であり、コスト要因も多岐にわたるためです。クラウド費用に加え、モデルの選択、データ準備、コンプライアンス対応など、複雑に絡み合う費用を正確に追跡・分析する仕組みが求められます。

解決の鍵は、クラウドコスト最適化の手法である「FinOps」にあります。FinOpsのベストプラクティスをAI投資にも適用することで、無駄なコストを削減し、費用対効果を最大化できます。例えば、ワークロードに合わせた最適なモデルの選択や、コスト上昇の早期検知による迅速な方針転換が可能になります。

さらに包括的なアプローチとして「TBM（Technology Business Management）」というフレームワークが有効です。TBMは、IT財務管理（ITFM）、FinOps、戦略的ポートフォリオ管理（SPM）を統合し、技術投資とビジネス成果を明確に紐付けます。これにより、AIコストに関する意思決定の質が向上します。

AI活用の成功は、導入の速さだけでは測れません。コストの透明性を確保し、一つ一つの投資が事業価値にどう貢献するかを常に問うこと。その規律こそが、AIをコスト要因ではなく、持続的な競争優位性を生む戦略的資産へと昇華させるのです。