AIを“動かすコスト”が企業競争力を決める：世界で広がるAIインフラ最適化の流れ
- Global Tech Partners
- Nov 20, 2025
- 6 min read
はじめに：AIは「作る」から「動かす」フェーズへ
AIの活用が広がるなかで、スタートアップの現場では
「どんなAIモデルを使うか」よりも「どう効率よく動かすか」
が大きなテーマになりつつあります。
これまで多くの企業は、OpenAI をはじめとするクラウドAPIに依存してきました。しかし、本格導入が進むと、
利用量の増加にともなう コストの急増
ユーザー体験に影響する 応答速度の低下（レイテンシー）
重要データがクラウド側に送られることによる セキュリティ・コンプライアンス上の懸念
といった課題が明確になってきました。
その結果、シリコンバレーを含むグローバルでは、
AIインフラ（AIを動かす基盤）を部分的に自社で持つ＝「内製化」
という動きが広がっています。ここでは、この潮流を整理し、日本企業にとっての示唆を考えていきます。
1. コストを最適化できる
外部AIサービスは、使えば使うほど料金が上がる「従量課金モデル」が一般的です。
プロトタイプ段階では問題なく見えても、本番運用でユーザー数や処理量が増えると、AI利用料が利益を圧迫するケースが少なくありません。
公開されている事例では、次のような傾向が見られます。
推論処理を最適化する
GPUの使い方・構成を見直す
クラウドのみではなく、自社インフラと組み合わせる
といった取り組みにより、AIインフラコストを数十％単位で削減している企業が出てきています。
特に、AIを多く使うビジネス（音声対話、チャットサポート、動画分析など）ほど、
「インフラ設計」が利益に直結するようになっています。
2. スピード（応答性能）を改善できる
AIの応答が遅いと、顧客体験は一気に悪化します。
とくに、チャットボット、音声対話、リアルタイム翻訳などでは、1〜2秒の遅延でもストレスになります。
GPU最適化や、ユーザーに近い場所での処理（エッジ／リージョン選定）を行うことで、
推論速度を大幅に向上
応答時間を短縮
処理の安定性を向上
させる事例が増えています。
「AIの精度」だけではなく、「AIのレスポンスの速さ」も競争力の源泉になりつつあります。
3. データ保護・コンプライアンスの強化
金融、医療、製造、公共インフラなどの分野では、
データを国外に出せない
個人情報や機密情報を外部サービスに渡せない
監査対応やログ管理を自社で厳密に行う必要がある
といった要件があります。
こうした場合、すべてをクラウドAPIに任せる構成には限界があります。
AIインフラを部分的に内製化し、自社データセンターや国内リージョンで動かすことで、
データの所在・保管場所を明確にできる
セキュリティポリシーや監査要件に沿って運用できる
外部サービスの仕様変更に振り回されにくくなる
というメリットが得られます。
グローバルで何が起きているのか？：公開事例から見る潮流
ここからは、実際に公開されている事例をもとに、グローバルで何が起きているのかを見ていきます。
事例① Simplismart.ai：インフラコストを最大 40％ 削減
Simplismart.ai は、企業向けに音声・画像・動画のマルチモーダルAIを提供するスタートアップです。
当初はクラウド依存でしたが、利用量の増加とともにインフラコストが重くなり、コスト最適化が最重要テーマとなりました。
そこで同社は、
GPU を活用した独自インフラを構築
クラウドとの「ハイブリッド構成」に変更
することで、インフラコストを最大 40％ 削減したと報告されています（AWS 公式ケーススタディ）。
参考：
「まずクラウドで始め、負荷が大きくなってきたらコア部分だけ自前化する」という流れは、多くのAIスタートアップに共通するパターンになりつつあります。
事例② Baseten：推論速度とコストの両方を改善
Baseten は、企業がAIモデルを本番運用できるようにするためのプラットフォームを提供しています。
同社は NVIDIA の GPU と最適化ライブラリ TensorRT-LLM を組み合わせることで、
大規模モデルの推論速度を大幅に向上
推論あたりのコストを削減
安定した本番運用を実現
という成果を出しています（NVIDIA 公式の顧客ストーリーとして公開）。
参考：
ここから見えてくるのは、モデルの性能だけではなく、「どのようなインフラで動かすか」が成果を左右しているという現実です。
事例③ Hugging Face × AWS：推論効率化の共同取り組み
オープンソースのAIプラットフォームとして知られる Hugging Face は、AWS とともに、
生成AI推論の効率化
インフラ構成の最適化
について具体的な方法を公開しています。
この共同取り組みでは、モデルの最適化とインフラ設計を組み合わせることで、コストと速度の両方を改善するアプローチが示されています。
参考：
事例④ Cohere：自社推論インフラの最適化
大規模言語モデルを提供する Cohere も、外部サービス任せではなく、自社で最適化した推論インフラを構築することで、
高いスループット（処理能力）
安定したレイテンシー
効率的なコスト構造
を実現しています。
技術ブログでは、どのように推論パイプラインを設計しているかが詳細に紹介されています。
参考：
内製化を支える「インフラ支援スタートアップ」の台頭
AIインフラをすべて自社だけで構築するのは、時間もコストもかかります。
そこで近年増えているのが、AIインフラ構築・運用を支援する専門スタートアップです。
代表的なプレイヤーとして、次のような企業があります。
RunPod：GPU クラウド基盤
Modal Labs：AI ワークロード向けサーバーレス実行基盤
Baseten：AIモデルのデプロイ・運用を支援するプラットフォーム
Replicate：AIモデルのホスティングと API 提供
これらのサービスを活用すると、企業側は「完全自前」ではなく、
コアとなる部分だけ自社で運用
周辺部分は専門サービスに任せる
といった柔軟な構成を取りやすくなります。
日本企業への示唆：全部自前ではなく「部分内製＋連携」を
日本企業でも、次のような声をよく耳にします。
「生成AIを試したが、クラウド利用料が思ったより高い」
「顧客データを海外クラウドに出すのは社内ルール的に難しい」
「PoC はうまくいくが、本番にするとコストとリスクが読めない」
こうした課題に対しては、いきなり全部を自前構築する必要はありません。
現実的なのは、
AI利用のコスト構造をまず可視化する
どの機能・どのAPIが一番コストを食っているのかを把握する。
負荷・コストの大きい処理だけを内製化する
それ以外は、これまでどおりクラウドAPIや外部サービスを活用する。
インフラ支援企業やクラウドパートナーと協力する
RunPod や Modal、Baseten、Replicate のようなプレイヤーをうまく組み合わせる。
AI・データ・セキュリティ・ITの横断チームをつくる
単なるシステム導入ではなく、「AI運用体制」として設計する。
というステップです。
おわりに：今こそ「AIインフラ戦略」の再設計を
AIの競争は、
「AIを使えるかどうか」 から
「AIをどれだけ効率よく動かせるか」 へと移りつつあります。
インフラの最適化に取り組む企業は、
コストを抑え
スピードを上げ
品質を高め
データを守り
長期的な競争優位を築き始めています。
日本企業にとっても、
「どのAIを使うか」だけでなく「どのようなインフラで動かすか」 を含めたAI戦略の再設計が、これから数年の重要テーマになっていくはずです。
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