AI Waterfall: LLMのコストを削減する階層的知能導入方法 革新的なジェネレーティブAI（Gen AI）と大規模言語モデル（LLM）は、ソフトウェア開発とコード書きを大きく変革しています。これは2010年代初頭にオンプレミスからクラウドへの移行と並行して起こっている2つ目の大きな変化です。これらの新しいテクノロジーにより、ますます複雑な問題を簡単に解決できるようになり、組織でのAI採用が加速しています。しかし、GPT-4やClaudeなど強力なモデルの利用費用は非常に高額であり、スケールアップする際に特に問題となっています。そのため、これらのテクノロジーを適切かつ戦略的に活用することが必要です。 AI Waterfall フレームワーク 「AI Waterfall」は、最も低コストで迅速な方法から始め、簡単な手法で解決できない場合のみ、より高価なAIモデルへとエスカレーションする階層的な問題解決戦略です。このフレームワークでは、それぞれの問題が徐々に高度な（そして高額な）解決策へと流れ、最終的に問題を解く方法を見つけます。多くの場合、高度なAIや高額なモデルが必要だと考えられる問題でも、伝統的なプログラミング技術、基本的な機械学習、または軽量なモデルで解決できることが示されています。 経済的な動機 複雑なLLMを使った処理は、リクエストが数千や百万を超えると大幅にコストが膨らみます。具体的には、以下のようなコスト比較があります： - LLM（GPT-4など）：非常に高いコストとラティーンシー - 機械学習モデル：中程度のコストとラティーンシー - レギュラーエクスプレッション（RegEx）やカスタムルール：低コストで高速 AI Waterfallの構築例 メール分類: 企業内の各部署にメールを振り分ける際、全メールを高額なLLMに送るのではなく、RegExベースのアプローチで60〜80%の入社メールを扱い、残りの曖昧なメールのみをLLMにエスカレーションします。RegExとLLMの間に、単発学習分類器や軽量の機械学習モデルを追加することで、さらにコストと時間を節約できます。 顧客サポートチャット: 顧客クエリの処理も同じく、簡単な場合は最初のレイヤーで処理し、複雑なクエリだけを高額なLLMに送ります。具体的なフローは以下の通り： 1. RegExやカスタムルールで基本的なクエリを処理 2. 単発学習分類器や軽量な機械学習モデルでさらに対象を絞る 3. 最終的に、複雑なクエリだけをGPT-4などに送る 階層的に最適化する コスト削減に効果的な方法として、まず現状のLLM使用量を計測します。そして、最も頻繁に発生し、コストが高いユースケースから始めて、最初のレイヤー（RegEx、カスタムルール、データベースへのアクセスなど）を実装し、コスト削減の成果を測定します。次に、さらに複雑で高コストなレイヤーを追加しつつ、継続的に費用の削減を確認します。 最終ステップ：継続的な監視 システムを継続的に監視することで、頻繁に高額なモデルへエスカレーションされるケースを特定し、安価な方法での対応を見直すことができます。 避けるべき落とし穴 初期段階での過剰な設計: 徹底的に複雑なRegExルールを作成したり、ほぼすべてのケースを考慮した大規模なデータベースを作成する時間と費用を浪費しません。 端末ケースの無視: 高価なLLMが最適な解決策となる端末ケースは必ず存在します。コストが気になるとしても見過ごさずに処理します。 固定された信頼度閾値: 各プロジェクトのニーズに応じて動的に調整することで、より効果的な判断を下します。 早期最適化: 高頻度のケースから始め、影響が低いレアケースへと順次対策を行います。 結論 AI Waterfallフレームワークは、高度なAIを賢くかつコスト効率よく活用することを可能にします。これはソリューションアーキテクトやソフトウェアエンジニアが、本当に必要となる場合のみ高額なAIサービスに費やす費用を最小限に抑えられるように支援するフレームワークです。有効なエンジニアリングとは、最強のツールにアクセスできることではなく、適切なタイミングでそれらを使用するシステムを構築することです。結局のところ、最良のAIソリューションは最もシンプルで機能するものであることが多いのです。 業界関係者のコメント 「AI Waterfallは、我々がAIを効果的に導入するための素晴らしいアプローチです。これにより、必要なときにのみ高価なリソースを使用できるため、コスト管理が容易になります」と、AIコンサルティング会社のCTOである佐藤氏は述べています。 会社概要 AI Waterfallフレームワークは、技術系ベンチャー企業によって開発されました。同社は、高度なAI技術を活用しながら費用を抑えたソリューションの提供に注力しており、すでに複数の大手企業で実践されているとのことです。