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AIエージェントの大規模展開、企業はいつ
自社AIインフラへ移行すべきか？
外部APIに潜むコストを分解し、自社構築へ切り替えるコストの分岐点を見極める。評価から導入までの道筋を整理した、AIエージェントの大規模展開を検討する技術意思決定者向けのホワイトペーパーです。
AIエージェントの活用が増えるほど、
コストとセキュリティへの懸念も増えていく
カスタマーサポート、社内ナレッジ検索、契約書レビューなど、AIエージェントの活用範囲は広がる一方。しかし、外部APIの月額コストも膨らみ、想定以上の速さで費用が増え続けている。
顧客データや社内文書が、外部APIを通じて海外のサーバーへ送信される。コンプライアンスやセキュリティ部門から懸念が上がり始めている。特に金融、医療、政府・公共分野など、規制の厳しい業界では重要な課題です。
ピーク時の応答遅延が不安定。一方で、自社インフラ構築に必要な条件やコスト、期間が分からず、どこから評価を始めればよいか判断できない。
月間 5,000万Token が、外部APIと自社推論インフラの総保有コスト（TCO）を比較する上での重要な分岐点となります。本ホワイトペーパーでは、実際の企業利用を想定したシナリオをもとに、複数の代表的なAIエージェント用途を組み合わせた場合、どの程度の期間でこの水準に達するのかを解説します。
AIエージェントの最新動向と、
意思決定に使える実践的な判断材料
コスト試算の考え方
AIエージェント1タスクで消費するToken量は、一般的なQ&Aの30〜40倍。これを1日の実行回数に換算し、自社環境と外部APIのどちらが有利になるのか、そのコスト分岐点を把握します。
見落とされやすい3つのリスク
コストだけではありません。データ主権・コンプライアンス、ベンダー依存、サービス安定性という3つのリスクが、ビジネスやITの意思決定にどのような影響を与えるのかを整理します。
自社AIインフラ構築の現実的な課題
エンジニアリングの複雑さ、MLOpsに必要な人員、異種計算リソースの管理など、自社構築を始める前に準備すべきことを解説します。導入してから課題に気付くのではなく、事前に必要な条件を把握できます。
3つの業界別導入事例
官公庁・自治体、金融業、医療業界が、「自社構築＋AI-Stack」によってAIインフラをどのように導入しているのかを紹介。導入前の課題、解決方法、期待される効果まで整理しています。
意思決定者向け3段階のアクションプラン
短期・中期・長期で何を行うべきか。どのタイミングで自社構築の実現可能性を評価すべきか。実行に移せるロードマップとして整理しています。
全8章
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INFINITIX、マレーシアSAINSとMOU締結：ソブリンAIインフラの共同推進へ
