AIのコスト削減へ新領域「プロンプトOPS」が台頭

プロンプト・オペレーションズの台頭：無駄な入力やコンテキストの肥大化からくる隠れたAIコストへの対処 2025年6月27日、13:00 大規模言語モデル（LLM）提供者たちは、より長いコンテキストウィンドウと高度な推論能力を持つモデルを次々と発表している。これにより、モデルが「思考」する機能が強化され、より多くの情報を処理できるようになった一方で、計算コストが大幅に上昇することで、エネルギー消費量と費用が増加している。さらに、プロンプトの試行錯誤や過剰なコンテキスト投入が、無駄な計算費を引き起こしやすくしている。 デイヴィッド・エマソン（Vector Instituteの応用科学者）は、計算コストと使用量は関連しているが、別の概念であると説明した。一般的に、ユーザーが支払う料金は入力トークン数と出力トークン数に基づいてスケールアップするが、メタプロンプトや舵取り指示などが背景での操作には費用が必要ない。しかし、コンテキストが長いほど、FLOPS（フロッピング演算性能を測定する単位）が増えて計算量も増える。これにより、不必要に長く冗長な応答が生じることがよくあり、後処理アルゴリズムを構築・維持する追加コストにつながる。 例えば、単純な数学の問題でも、高度な推論モデルは長い回答を生成してしまうことがある： 入力: 私に2つのリンゴがあり、1つ食べ、さらに4つ購入した場合、何個のリンゴが手元に残っているか教えてください。 出力: 食べたリンゴは1つだけなので、手元には1つのリンゴが残っています。その後、4つ買い足したので、合計5つのリンゴが手元にあります。 この回答は必要なトークン数が多すぎ、答えも埋もれてしまっている。エンジニアはプログラム化された方法で最終的な答えを抽出したり、更なるAPIコストがかかるような従来の質問をしなければならない。一方、プロンプトを適切に再設計すれば即答が得られる： 入力: 私に2つのリンゴがあり、1つ食べ、更に4つ購入した場合、何個のリンゴが手元に残っているか。回答を「答えは」というフレーズで開始してください。 入力: 私に2つのリンゴがあり、1つ食べ、更に4つ購入した場合、何個のリンゴが手元に残っているか。最終的な答えをタグで囲んでください。 エマソンによれば、複雑なコンテキストの投入や「思考の連鎖」（CoT）プロンプティングなどの技巧が不要な場合にも使われることがあるが、それは無駄な計算を行わせる要因となる。また、プロンプトAPIの設定が間違っていると、より低コストで十分に対応できる質問でも高コストが発生する可能性がある。 プロンプト・オペレーションズの進化 IDCのプレジデントであるクロフォード・デルプレテは、AI最適化インフラの獲得が難しくなっている現在、企業はGPUアイドル時間を最小限に抑え、リクエスト間のアイドル時間に多くのクエリを詰め込む必要があります。「高価な資産からより多くの価値を引き出すために、システムの利用率を上げることしかできません」と彼は述べた。 プロンプト・オペレーションズは、プロンプトのライフサイクル全体を管理する役割を持つ。プロンプト・エンジニアリングがプロンプトの質を追求するのに対し、プロンプト・オペレーションズはプロンプトの実行と制御を重視する。デルプレテは、「これはもっと洗練されたプロセスであり、質問のキュレーションやAIとの対話を最適化して最良の結果を得ようとするものだ」と説明した。 モデルは「疲労」することがあり、出力の品質が低下する循環を繰り返すことがある。プロンプト・オペレーションズは、プロンプトの管理、測定、監視、調整を行うため、重要な役割を果たす。将来的には、 THESE プロンプトを自動的に調整し、作成し、構造化するエージェントの活用が増えていくと予想される。 現在、プロンプト・オペレーションズの分野は masih baru で、QueryPal、Promptable、Rebuff、TrueLensなどが初期の提供者として注目されている。これらのプラットフォームは、リアルタイムフィードバックを提供し、ユーザーがプロンプトを継続的に調整できるようにしている。 結論と業界関係者のコメント プロンプト・オペレーションズは、企業のAI利用効率を大幅に向上させる有望な新たな領域として注目を集めている。初期段階では、有効なプロンプティング手法やモデル開発の最新動向に常に注目し、新しい設定方法と対話方法を学び続けることがユーザーやエンジニアにとって重要である。業界関係者は、プロンプト・オペレーションズの発展により、将来的にはAIの最適利用がより自動化され、人間の介入が減少すると見込んでいる。