01/AI FinOpsとは
AI FinOps（FinOps for AI）の定義と、クラウドのコスト管理との違い
AI FinOps（エーアイ・フィンオプス、FinOps for AI）とは、生成AIやAIエージェントにかかる費用を、技術・財務・事業の担当者が同じ数字で把握し、使った分に見合う価値が出ているかを確かめながら管理する取り組みです。もとになったFinOps（フィンオプス）は、クラウドの費用を部門の垣根を越えて管理する考え方で、AI FinOpsはそれをAI特有の費用の仕組みに合わせて広げたものです。
AIの費用は、サーバーの台数ではなく、AIが処理した文字量（トークン）や呼び出しの回数で決まる部分が大きく、使われるほど増えます。同じ業務でも、どのAIモデルを使うか、どれだけの資料を読み込ませるか、人がどこで確認するかによって、1件あたりの費用は大きく変わります。そのため、請求書を見て削るだけでは管理できず、AIの使い方の設計と組み合わせて考える必要があります。
サーバー・保存領域→請求→部門別の費用クラウドのFinOpsサーバーやストレージなど、クラウドの費用を部門別に見える化し、予算と使い方を管理します。対象は主に設備としての費用です。
AIモデル・人の確認→文字量・回数→成果1件あたりの費用AI FinOpsAIが処理した文字量、AIモデルの選び方、AIエージェントの動き方まで含めて費用を管理します。費用を下げた結果、回答の質や人の手間が悪化していないかも同時に見ます。
依頼→考えて動くAI（何度も呼び出し）→仕事の完了AIエージェントとは指示を受けて、自分で手順を考え、社内システムや資料を使いながら仕事を進めるAIです。1つの依頼で何度もAIを呼び出すため、費用の見通しが立てにくくなります。
AI FinOpsに取り組むメリット
本番の費用が先に分かる
試行の段階で、本番や全社展開の月額を見積もれるため、投資の判断が早くなります。
どこに費用がかかったか分かる
部門、AIエージェント、AIモデル、利用者ごとに、費用の内訳を確かめられます。
質を落とさず費用を抑える
回答の質や人の確認の手間を測りながら、AIの使い方を見直します。
使いすぎを防げる
予算や利用の上限を決め、想定外の利用に早く気づけます。
成果と比べて説明できる
業務成果1件あたりの費用で、AIへの投資の効果を説明できます。
AIモデルを選び直せる
新しいAIモデルが出たときも、費用と性能を比べて切り替えを判断できます。
AIエージェントそのものの企画・開発は、AIエージェント開発のページでご紹介しています。
02/注目される背景
生成AIの業務利用の広がり：AIの費用管理が実務の最優先課題に
企業での生成AIの利用は、一部の試行から業務全体へと広がっています。総務省の「令和8年版 情報通信白書」によると、日本で自社の何らかの業務に生成AIを利用していると回答した企業は86.4%にのぼり、前回の調査から大きく上昇しました。議事録・メール作成の補助、営業・販売、社内ヘルプデスクなど、利用の場面も増えています。
利用が広がると、AIの費用をどう管理するかが実務の課題になります。クラウドの費用管理に取り組む実務者の団体であるFinOps Foundation（Linux Foundationのプログラム）が2026年2月に公表した調査では、回答者の98%がAIの費用を管理対象にしており、2年前の31%から急増しました。同調査では、AIのFinOpsが今後の最優先課題に挙げられ、AIの価値を管理する力が最も求められる能力とされています。また、使い始めてから削るのではなく、導入前の設計の段階から費用を考える「シフトレフト」も上位の課題に挙がっています。
公表データで見るAIの費用管理
利用の広がり86.4%何らかの業務で生成AIを利用する日本企業（総務省 令和8年版 情報通信白書）
→
費用管理の対象に31%→98%AIの費用を管理する実務者の割合、2年間の変化（FinOps Foundation調査、回答1,192件）
→
次の課題設計段階からの費用管理と、AIの価値の測定同調査で上位に挙がった今後の優先課題
各出典の記載をもとに作図
FinOps Foundationは2026年3月に枠組み（FinOps Framework 2026）を改訂し、対象をパブリッククラウドに限らず、SaaS、データセンター、データ基盤、AIへと広げました。AIについては、投資の拡大に伴う費用の複雑さ、予測の難しさ、統制の必要性に向き合う領域として整理しています。AIの費用は、特定のクラウドや製品の中だけで完結せず、複数のAIモデル、クラウド、SaaSにまたがって管理するものになりつつあります。
当社は、こうした流れを踏まえ、AIの費用を設計・構築・運用の各段階で管理するAI FinOpsを、AIエージェントの導入支援と一体で提供しています。
03/仕組み
AIの費用の5つの内訳と、6つの工程で回すコスト管理サイクル
AIを業務で使うときの費用は、AIモデルの利用料だけではありません。AIを動かすための仕組み、社内データの置き場所、記録の保管、通信にも費用がかかり、それぞれ増え方と抑え方が異なります。AI FinOpsでは、費用を次の5つに分けて捉えます。この考え方は、クラウドやAIモデルの提供元を問いません。
AIを業務で使うときの費用の積み上がり
AIモデルの利用料AIが処理した文字量呼び出しの回数使うほど増える
AIを動かす仕組みサーバーの大きさ動かしておく時間
データ・検索社内文書の検索会話の履歴
記録・監視指示と回答の記録保存期間
通信外へ送るデータ量専用の経路
上の層ほど、利用量に応じて増えやすい費用
費用の内訳
費用が増える理由
抑えるための考え方
AIモデルの利用料
AIが処理した文字量（トークン）と呼び出しの回数。読み込ませる資料が長いほど、高性能なAIモデルほど増える
処理に合ったAIモデルを選ぶ、読み込ませる資料を絞る、同じ質問への回答を再利用する
AIを動かす仕組み
アプリを動かすサーバーの大きさ、台数、常に動かしておく時間、あらかじめ確保する処理能力
利用の少ない時間帯の止め方、環境ごとの大きさ、共有できる部分を設計する
データ・検索
社内文書を探すための検索の仕組みや、会話の履歴を保存するデータベースの処理量
保存するデータの持ち方と、検索の仕組みの設計を見直す
記録・監視
AIへの指示と回答、動作の記録を保存する量と期間
残す項目、保存期間、記録を取る割合を、統制の要件とあわせて決める
通信
クラウドの外へ送るデータ量、社外と切り離した専用の経路、拠点の場所
AIとデータを置く場所をそろえ、送るデータ量を減らす
AIのコスト管理を回し続ける6つの工程
費用は一度下げて終わりではありません。利用者や業務が増え、新しいAIモデルが出るたびに、同じ工程を繰り返して見直します。
1 試算→2 設計→3 計測→4 配分→5 見直し→6 成果で評価
↻ 継続的に繰り返す
1
試算利用人数、用途、資料の量から、毎月の費用を固定の費用と使った分の費用に分けて見積もる
2
設計5つの内訳ごとに、AIモデル、仕組み、データ、記録、通信の構成を決める
3
計測AIが処理した文字量、費用、応答の速さ、回答の質を、AIエージェント・AIモデル別に集める
4
配分部門・AIエージェント・利用者別に費用を見える化し、予算と利用の上限を決める
5
見直しAIモデルの選び方、処理の分け方、仕組みの構成を見直して、改善を実装する
6
成果で評価業務成果1件あたりの費用で効果を測り、次の試算と設計に反映する
6の結果を1の試算へ戻して見直す
04/コストの下げ方
AIの利用料を下げる6つの手段と、マルチモデルの考え方
AIの利用料を下げる方法は、安いAIモデルに替えることだけではありません。主要なクラウド各社の公式ガイドでも、業務に必要な性能を満たす最も小さなAIモデルから選ぶこと、まとめて処理できるものはまとめること、利用量に上限を設けることなどが、費用を抑える基本として示されています。当社はこれらを、業務の品質を測りながら組み合わせます。
AIモデルの使い分け小さなAIモデルから選ぶ
処理の振り分けAI・ルール・人に割り当てる
読み込ませる量の調整必要な資料だけを渡す
品質を保って費用を下げる回答の質を測りながら
結果の再利用同じ質問には前回の回答を
まとめて処理急がない処理は割安に
料金の契約方法の選択従量型と確保型を比べる
各社の公式ガイドの記載をもとに作図
手段
内容
業務での使い道
AIモデルの使い分け
業務に必要な性能を満たす、最も小さく費用の低いAIモデルから選ぶ
定型の分類や要約は小さなAIモデル、難しい判断は高性能なAIモデルに任せる
処理の振り分け
依頼の内容に応じて、AIモデル、ルール、人のどれが処理するかを自動で振り分ける
申込書の読み取りはAI、不備の判定はルール、例外だけ担当者が確認する
読み込ませる量の調整
AIに渡す資料や会話の履歴を、回答に必要な分だけに絞る
社内規程の全文ではなく、該当する条文だけを渡して回答させる
結果の再利用
同じ、または似た質問には、前回の回答を再利用する（キャッシュ）
社内ヘルプデスクの定番の質問で、毎回AIを呼び出さない
まとめて処理
すぐに答えが要らない処理は、まとめて実行し、割安な料金で処理する（バッチ処理）
夜間に、その日の問い合わせ記録をまとめて分類・集計する
料金の契約方法の選択
使った分だけ払う料金と、処理能力をあらかじめ確保する料金を、利用量の実績から選ぶ
利用が安定した全社の窓口は確保型、変動の大きい業務は従量型にする
マルチモデルを前提にする理由
OpenAI、Anthropic（Claude）、Googleなど、複数のAIモデルを使い分けることで、処理ごとに費用と性能の釣り合う選択ができます。あわせて、1つのAIモデルに障害や仕様変更が起きても、別のAIモデルに切り替えて業務を止めない備えにもなります。当社は、小規模言語モデル（SLM）や、判断に特化したMicrosoft-Decision-1を含め、業務に合う組み合わせを設計します。
05/当社の支援内容
試算・最適化・見える化・経済性評価の4つの支援メニュー
当社は、AIエージェントの企画・開発・運用を支援してきた立場から、費用の分析にとどまらず、AIの使い方と仕組みの設計に踏み込んで費用を管理します。4つのメニューは、必要なものから選んで組み合わせられます。
支援 1費用の診断と試算現状を知る
→
支援 2AIの使い方と仕組みの最適化下げる
→
支援 3費用と利用の見える化・統制管理する
→
支援 4業務単位の経済性評価成果と比べる
伴走体制：
X-Tech FDEのエンジニアが、
お客様の業務と
環境に入り込み、
試算から運用の
引き継ぎまで担います
支援 1：費用の診断と試算
現在のAI・クラウドの費用を棚卸しし、本番化や全社展開後の費用を見積もります。
- AIエージェント・AIモデル・部門・環境別の費用の見える化
- 12か月先までの利用量と月額の見通し
- 試行から本番へ移した場合の費用のシミュレーション
支援 2：AIの使い方と仕組みの最適化
回答の質を測りながら、AIモデルの選び方と仕組みの構成を見直します。
- AIモデルの使い分けと、料金の契約方法の比較
- AIモデル・ルール・人の処理の分担の設計
- サーバー、データベース、記録、通信の構成の見直し
支援 3：費用と利用の見える化・統制
AIの利用量・回答の質・費用を一つの画面で確かめ、予算と利用の上限で管理します。
- AIの利用の入口（AI Gateway）による部門別の上限と振り分け
- AIモデル別の利用量・回答の質・応答の速さのレポート
- AIモデル、開発を支援するAI、データ基盤の費用の統合レポート
支援 4：業務単位の経済性評価
AIエージェントの費用を、業務の成果と結びつけて評価します。
- 1処理・1判断・1業務完了あたりのAIの費用
- 人とAIエージェントの分担の割合と処理できる量
- AIへの投資を回収するまでの期間の継続的な測定
AI FinOpsの仕組みの構成
利用する人・業務業務部門Microsoft 365 Copilot業務アプリ
↓
AIの利用の入口利用上限振り分け利用量の集計AI Gateway
↓
AIモデル・AIエージェントMicrosoft FoundryCopilot StudioOpenAIAnthropicSLM
↓
データ・記録Microsoft FabricDatabricks利用の記録
費用と成果の見える化全ての層から利用量・費用・回答の質を集め、部門・AIエージェント別にレポート予算成果1件あたりの費用
お客様の環境に合わせて構成
組み合わせるサービス：AIの利用の入口をまとめるAzure API Management（AI Gateway）、AIエージェントの基盤となるMicrosoft Foundry、Microsoft 365 Copilotで使うAIエージェントを作るCopilot Studio、データ基盤のMicrosoft Fabric・Databricks、開発を支援するAIのGitHub。お客様の環境に合わせて構成します。
06/特長
特長 1/5
導入前に毎月の費用を出す、AI活用の事前試算
本番・検証・試行の環境の数、社内向けか社外向けか、文章の作成・要約・文書検索などの用途、利用人数、資料の量、会話の履歴を残す期間、セキュリティの要件から、毎月の費用を固定の費用と使った分の費用に分けて見積もります。用途と利用人数からAIが処理する文字量を積み上げ、開発・確認・本番の環境ごとに見積もる手法を整えています。
特長 2/5
AIモデルの利用料だけでなく、仕組み全体の費用設計
試行から本番へ移ると、利用人数や記録の量が増え、毎月の費用が一桁変わることがあります。当社は、費用を5つの内訳に分け、内訳ごとの抑え方を最初の設計に組み込みます。例えばAzureであれば、アプリを動かすサーバーの常時稼働の要否、データベースの処理量の設計、記録を取る割合、閉じた通信経路の構成まで見直し、本番化後の費用の膨らみを防ぎます。
特長 3/5
AIモデル・ルール・人の分担まで踏み込むAI利用料の最適化
高性能なAIモデル、小さく費用の低いAIモデル、判断に特化したAIモデル、ルール、人を、どの処理にどう割り当てるかを設計し、AIの利用料だけでなく、確認・承認の手間、処理時間、回答の質を含めた全体の費用を抑えます。使った分だけ払う料金と処理能力を確保する料金の比較、混雑時の待ち方の設計も含めて、料金の契約方法を選びます。
特長 4/5
AIの利用の入口をまとめる、費用の見える化と使いすぎの防止
業務アプリとAIモデルの間に、AIの利用をまとめて管理する入口（AI Gateway）を置き、部門・アプリごとの利用上限、AIモデル別の利用量・応答の速さ・失敗の割合の集計、費用の高いAIモデルの利用制限、障害時の切り替えを設けます。複数のAIモデル提供元を一つの入口に集めることで、提供元をまたいで利用量を比べられます。開発を支援するAIやデータ基盤の費用も、利用者や部門別に見える化します。
特長 5/5
AIエージェントの運用と一体で、回答の質と費用を同時に管理
AIエージェントの運用（AgentOps）の中で、利用の記録、応答の速さ、費用、利用者の評価を集めます。費用を下げた結果、回答の質が落ちてやり直しや人の確認が増えていないかを同じ指標で確かめ、1処理・1判断・1業務完了あたりの費用で評価します。企画・設計から運用の引き継ぎまでを一貫して担える点が、当社のAI FinOpsの特長です。
07/取り組み事例
AIモデルの選び方・開発工数・運用の型に関わる当社の取り組み
AI FinOpsの土台になる、業務に合うAIモデルの選択、開発の効率化、AIエージェントの運用に関わる当社の公開事例です。
小規模言語モデル
日本航空様 機内で使う客室乗務員向け生成AI
富士通と共同で、ネットワークにつながらない機内でも動くMicrosoftの小規模言語モデル「Phi-4 mini」を使い、タブレット上で対話しながらレポートを作成できる生成AIソリューションを開発しました。富士通のお客様事例で紹介されています。
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AI駆動開発
JR東日本：新規事業「HirakeBA」の開発支援
公共空間利活用プラットフォームの開発に、AI駆動開発を全工程で適用しました。同一スコープ・同等品質での当社試算において、開発工数約92％削減、開発期間約47％短縮を実現しました。
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AgentOps
Azure AI Foundry Agent Service ハンズオン型AgentOpsラボ
AIエージェントを「作って終わり」ではなく「運用して育てる」ために、開発・運用・監視・評価・改善を一元的に扱うAgentOpsを、ハンズオンで体験・検証できるサービスを提供しています。
お知らせを見る →
08/顧客価値
AI投資の説明責任と、費用対効果の見える化
導入前の試算で投資の判断を早め、運用中は部門・AIエージェント・AIモデル別の費用と成果を同じ指標で把握できます。費用の増減を業務の成果と結びつけて説明できるため、展開の範囲と予算を根拠を持って決められます。
変わること
これまで
取り組んだ後
投資の判断
本番の毎月の費用が分からず、展開の判断が遅れる
導入前に月額を見積もり、早い段階で判断できる
費用の把握
請求はまとめて届き、部門・AIエージェント・AIモデル別の内訳が分からない
利用量と費用を、部門・AIエージェント・AIモデル別に確かめられる
下げ方
安いAIモデルへの切り替えが中心で、回答の質が落ちる
使い分け、振り分け、再利用、仕組みの見直しを組み合わせて下げる
統制
費用の高いAIモデルの利用や予算超過に、後から気づく
予算と利用の上限で管理し、想定外の利用に早く気づく
効果の説明
AIの費用と成果の関係を説明できない
業務成果1件あたりの費用で、投資の回収を測れる
経営・事業責任者
AIへの投資の総額と成果を同じ指標で把握し、展開と予算の判断に使える
AI・DX推進
試行の本番化と全社展開を、費用の見通しを持って進められる
財務・経営企画
部門・用途別のAIの費用を見える化し、予算の策定と配分の根拠にできる
IT運用・情報システム
AIの利用量、上限、想定外の利用を、これまでのクラウド運用の延長で管理できる
開発・エンジニア
AIモデルと構成の費用を設計の段階で比べ、回答の質との釣り合いを判断できる
業務部門
必要な処理に必要なAIモデルを使い、質を保ったまま利用を広げられる
09/ユースケース
試行からの本番化、全社展開、開発AI、データ基盤のコスト管理
利用が広がる直前と、複数のAIが並行して動き始めた時点で、特に効果が出やすくなります。
01
AIエージェントの試行から本番化に向けた費用の試算
試行の構成をもとに、本番・検証環境の毎月の費用を固定の費用と使った分の費用に分けて見積もり、構成の見直しと投資の判断に使います。
02
生成AIの利用料の最適化
処理ごとのAIモデルの選び方、料金の契約方法、結果の再利用、読み込ませる量の調整を組み合わせ、回答の質を測りながら利用料を見直します。
03
全社共通のAI利用基盤の上限と振り分けの設計
全社共通の入口でAIの利用を集約し、部門別の利用上限、費用の高いAIモデルの利用制限、AIモデルの振り分けを設定して、費用を配分・管理します。
04
開発を支援するAIの利用量の管理
GitHub Copilotなど、開発を支援するAIの利用者別の消費量を集めて偏りを分析し、予算の根拠にします。開発の成果の指標と組み合わせ、1件の完了あたりの費用へ広げます。
05
データ基盤の処理能力の見える化と部門別の配分
Microsoft FabricやDatabricksなどの処理能力の消費を、部門や作業の単位で見える化し、配分のルールづくりと、増強か処理の見直しかの判断に使います。
06
AIエージェントの業務単位の経済性評価
1処理・1判断・1業務完了あたりのAIの費用を測り、人とAIエージェントの分担を見直して、投資の回収期間を継続的に測ります。
AI FinOpsが合うお客様・合いにくいお客様
合うお客様- 生成AI・AIエージェントの試行を、本番や全社へ広げる計画がある
- AIの利用料や基盤の費用が、毎月増え始めている
- 複数の部門・AIモデル・クラウドが並行し、費用の内訳が見えにくい
- 開発を支援するAIやデータ基盤の費用を、部門や利用者別に把握したい
- AI投資の効果を、経営会議で数字で説明する必要がある
合いにくいお客様- AIの利用が小規模な試行のみで、広げる予定がない
- AI以外のクラウド契約の価格交渉だけを目的としている
- 利用の記録や請求のデータを、分析のために参照できない
- 回答の質を問わず、利用料の削減率だけを目標にしている
10/想定ROI
月額500万円のAI関連費用を想定したROI試算
AIの費用を月額500万円（AIモデルの利用料300万円、AIを動かす仕組み・記録などの費用200万円）、AIが担う業務を月2万件、人の確認を1件3分とした場合の試算です。
効果の項目
前提
月あたりの効果
AIモデルの使い分け・結果の再利用
AIモデルの利用料300万円の15〜30%
45万〜90万円
仕組み・記録の構成の見直し
AIを動かす仕組み・記録などの費用200万円の10〜20%
20万〜40万円
費用の集計・配分の作業
月40時間の手作業を8時間に（32時間×3,000円）
約10万円
人の確認の手間
月2万件×3分＝1,000時間のうち、やり直し・再確認の10%を削減（100時間×3,000円）
約30万円
合計
年間に換算すると約1,260万〜2,040万円
約105万〜170万円
人件費は1時間あたり3,000円で換算。削減の幅は、AIモデルの構成、処理の種類、現在の仕組みによって変わります。
実際の効果は、お客様の現在の利用量と業務の数字によって決まります。当社は、対象を絞った検証（PoV）で、現在の費用の内訳、1件あたりの費用、人の確認時間を測り、上の試算を実測値に置き換えてから、展開の範囲をご判断いただきます。
11/他の手段との違い
クラウドのコスト管理機能・FinOpsコンサルティング・AIの可視化製品との違い
当社のAI FinOpsは、請求の分析だけでなく、AIの使い方と仕組みを設計・実装する立場から費用を管理します。各クラウドの標準のコスト管理機能は置き換えず、その上で活用します。
手段
主にできること
当社のAI FinOpsとの関係
クラウド各社のコスト管理機能（Microsoft Cost Management、AWS Cost Explorerなど）
請求の集計、予算の通知、タグ別の費用分析
置き換えずに活用。その上で、AIが処理した文字量、AIモデル、AIエージェント単位の分析と、仕組みの見直しまで担う
クラウドのFinOpsツール・コンサルティング
クラウド全体の費用分析、契約・割引の見直し、FinOpsの組織づくり
AIの費用に絞り、AIモデルの選び方、処理の分担、AIアプリの構成まで、設計・実装で踏み込む
AIの利用状況の可視化製品
利用の記録、AIが処理した文字量、費用の見える化
見える化に加え、試算、仕組みの見直し、利用上限の管理、業務成果での評価までを一つの流れで実装する
自社での集計・仕組みづくり
自社の要件に合わせた柔軟な対応
自社の取り組みと組み合わせ、当社の試算の手法と見える化の仕組みを取り入れていただける
12/ガバナンス
予算・利用上限・利用権限と、利用記録の取り扱い
費用の管理は、AIの利用の管理と同じ仕組みで行います。誰が、どのAIモデルを、どこまで使ってよいか、上限を超えたときにどう扱うか、利用の記録をどこまで残すかを、お客様の社内ルールに合わせて導入時に設計します。AIエージェントの登録・権限・監査は、Agent 365やAIガバナンス構築支援と組み合わせて整えられます。
予算・利用上限と利用の統制- 部門・アプリ・利用者ごとの予算と利用上限の設計
- 費用の高いAIモデルを使える利用者・用途の定義
- 上限を超えたときの制限・通知・承認の流れ
- 想定外の利用の検知と対応の手順
利用記録の取り扱い- AIへの指示と回答の記録を残す範囲と保存期間
- 個人情報の伏せ字化と、機密情報の取り扱い方針
- 費用データと利用記録を見られる人の範囲
- お客様が指定するクラウド環境への配置
支援の範囲についてクラウド契約の価格交渉や、会計上の予算配分のルールの決定を代行するものではありません。予算と配分の方針はお客様の財務・事業の責任のもとで決めていただき、当社はその判断に必要な試算、計測、見える化、仕組みの見直しを支えます。
13/当社について
Microsoft Azure の AI Platform/Agentic DevOps Specialization取得
ヘッドウォータースは「Microsoft Solutions Partner for Digital & App Innovation（Azure）」の認定に加え、上位資格である「AI Platform on Microsoft Azure」「Agentic DevOps with Microsoft Azure and GitHub」の2領域のSpecializationを取得しています。厳格な技術要件と導入実績を満たしたパートナーのみに付与される称号です。
Microsoft AI Innovation Partner of the Year 2024 受賞
「AI イノベーション パートナー オブ ザ イヤー アワード」は、マイクロソフト製品の活用によってAI分野で革新を起こしたパートナーに贈られるアワードとして2024年に新設され、ヘッドウォータースは初代受賞パートナーとなりました。
AIエージェントの企画・開発・運用までの支援
ヘッドウォータースは、生成AI・AIエージェントの企画、設計、開発、運用、定着までを支援しています。Microsoft Azure・Microsoft 365・GitHubを中心に、OpenAI、Anthropic（Claude）などの複数のAIモデルを組み合わせる構成にも取り組んでいます。
14/はじめ方
費用の棚卸しから運用の引き継ぎまでの5つのSTEPと、スタートプラン
STEP 1
費用の棚卸し
現在のAI・クラウドの費用と利用の記録を集め、内訳と課題を整理
成果物：費用の内訳、優先順位
STEP 2
見通しの試算
試行から本番・全社展開までの利用量と月額を、12か月先まで見積もる
成果物：利用量の見通し、月額の試算
STEP 3
対象を絞った見直し
対象のAIエージェントで、AIモデル、料金の契約方法、構成を見直し、前後を比べる
成果物：見直し後の構成、実測値
STEP 4
管理の仕組みの組み込み
AIの利用の入口、利用上限、予算、見える化のレポートを本番の環境に組み込む
成果物：管理の仕組み、運用レポート
STEP 5
運用の引き継ぎ
運用の手順、監視、権限、毎月の費用を整理し、お客様の担当者へ引き継ぐ
成果物：運用の手順書、見直しのサイクル
スタートプラン
HWS Agent Campで、対象業務とAIの費用の前提を一緒に整理
まず試してみたいお客様には、短期間でAIエージェントの対象業務を選び、試作と検証を行うHWS Agent Campをご用意しています。Microsoft 365 Copilot・Copilot Studioから始める場合はHWS Copilot Agent Campもお選びいただけます。検証の段階から、本番の費用の試算と費用の測り方を組み込みます。
15/関連ソリューション
AIエージェントの基盤で、AIモデルを選んで運用
Microsoft Foundry AIエージェントの構築・運用の基盤の設計・導入を支援し、AIモデルの選び方と利用量の設計を構築と一体で行います。
データ基盤の処理能力を見える化
Microsoft Fabric Microsoft Fabricの導入・活用を支援し、処理能力の消費の見える化と配分の設計で、データ基盤の費用を管理します。
Copilotで使うAIエージェントを業務に
Copilot Studio Microsoft 365 Copilot・Copilot Studioで作るAIエージェントの企画・開発・定着を支援します。
開発を支援するAIの利用と成果を管理
GitHub GitHub Copilotなど開発を支援するAIの導入から、利用状況の管理、セキュリティまでを支援します。
対象業務と費用の前提を、現場に入って設計
X-Tech FDE お客様の業務と環境に入り込み、対象業務、データ、権限、費用の前提を設計し、導入から定着まで伴走します。
短期間の試作と、本番の費用の見積もり
HWS Agent Camp AIエージェントの対象業務の選定、試作、検証を短期間で行うスタートプランです。
16/よくあるご質問
Q. AI FinOps（FinOps for AI）とは何ですか。
A. 生成AIやAIエージェントにかかる費用を、技術・財務・事業の担当者が同じ数字で把握し、試算、見える化、見直し、成果との比較を繰り返して管理する取り組みです。AIのFinOps、AIコスト管理と呼ばれることもあります。
Q. クラウドのFinOpsと何が違いますか。
A. AIが処理した文字量、AIモデルの選び方、AIエージェントの動き方など、AI特有の費用の仕組みを対象にします。また、費用を下げた結果として回答の質や人の手間が悪化していないかを、同じ指標で確かめる点が異なります。
Q. 試行（PoC）の段階でも相談できますか。
A. はい。試行の構成や、想定する利用人数・用途・資料の量をもとに、本番・検証環境の毎月の費用を見積もり、構成の見直しや投資の判断にお使いいただけます。
Q. 安いAIモデルに切り替えるだけではないのですか。
A. AIモデルの切り替えは手段の一つです。処理の振り分け、読み込ませる量の調整、結果の再利用、まとめて処理、料金の契約方法の選択、仕組みの見直しを組み合わせ、回答の質を測りながら全体の費用を抑えます。
Q. Microsoft以外のクラウドやAIモデルにも対応できますか。
A. AI FinOpsの考え方は、クラウドやAIモデルの提供元を問いません。当社の実装の中心はMicrosoft Azure・Microsoft 365ですが、OpenAI、Anthropic（Claude）などの複数のAIモデルを組み合わせる構成にも対応します。対象とするサービスの範囲は、ご相談の内容に合わせて確認します。
Q. 部門別の費用の配分にも対応できますか。
A. 部門・AIエージェント・利用者別の費用の見える化と、予算や利用の上限の仕組みを構築します。配分のルールや会計上の扱いはお客様の財務の方針に合わせて決めていただき、当社はその判断に必要なデータと仕組みを提供します。
Q. Microsoft 365 CopilotやCopilot Studioの費用も対象になりますか。
A. Copilot Studioで作るAIエージェントの利用量や、Microsoft 365 Copilotの活用状況の把握も、ご相談の対象です。AIエージェントの登録・権限・監査は、Agent 365と組み合わせて整えられます。
Q. 効果はどのくらいですか。
A. AIの費用を月額500万円とした当社の試算では、月約105万〜170万円の効果を見込んでいます。実際の効果は利用量と業務の内容によって異なるため、対象を絞った検証で現在の数字を測り、試算を実測値に置き換えてからご判断いただきます。
AI FinOpsについてのご相談
本番化に向けた月額の試算から、AIモデルと仕組みの見直し、費用と成果の見える化、運用の引き継ぎまで、貴社の状況に合わせてご提案します。
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