組み込み分析におけるAIトークンコスト：CIOが抱える問題になりつつある理由

SaaSリーダーの半数以上（57％） は、2026年の最大の懸念事項は、AIを開発ワークフローに統合することであると述べています。このプレッシャーは、エンジニアリングチームをはるかに超えて広がっています。それは、CFOのオフィス、CTOのロードマップ、そして今ではCIOの予算にまで及んでいます。

AIトークンコストは、エンジニアリング上の課題として始まったかもしれませんが、組み込み分析を備えたSaaS製品では、現在、経営幹部の予算にまで影響を及ぼしています。

製品の分析レイヤーは、多くの負担が生じる場所です。SaaS製品分析は、社内チームと外部顧客の両方をサポートします。AIを活用することで 組み込み分析, 顧客はダッシュボードやインサイトを自分で探索し、アプリケーション内で直接自然言語の質問をすることができます。

各インタラクションは、モデル処理をトリガーします。質問、生成されたダッシュボード、および自動化されたインサイトは、バックグラウンドでLLMトークンの使用量を生成します。

小規模な規模では、影響はわずかに見えます。SaaS規模では、その影響は無視できなくなります。

AI分析の隠れたコスト

ほとんどのAIインタラクションは、ユーザーにとっては単純に見えます。ユーザーは質問をして、明確な回答を期待します。システムは数秒でインサイトを返します。その単純さの背後には、はるかに複雑なプロセスがあり、すべてのステップでトークンコストが発生します。

しかし、AIトークンコストとは何でしょうか？簡単に言うと、AIトークンコストは、大規模言語モデルがリクエストを処理する際に生成されるコンピューティング使用量を表します。各プロンプト、応答、または中間ステップは、プロバイダーが課金するトークンを消費します。組み込み分析ワークフローでは、これらのトークンは、モデルがデータを解釈し、クエリを生成し、インサイトを生成するにつれて、急速に蓄積されます。

最新の AI分析 システムは、回答を生成する前に、構造を解釈する必要があります。モデルは、多くの場合、複数の データソースにわたるスキーマ、関係、およびメタデータを分析します。

その準備作業は、隠れたワークロードを追加します。すべてのステップでモデル処理が必要です。その結果、多くのチームが予想するよりもLLMトークンの使用量が増加します。

典型的なSaaS分析リクエストを考えてみましょう。ユーザーは、収益の傾向や解約の兆候について尋ねるかもしれません。一部のプラットフォームでは、単純な質問から完全な AI生成ダッシュボード を作成することさえできます。プラットフォームは、結果を表示する前に、いくつかのタスクを実行する必要があります。これらのタスクは、ダッシュボードが表示されるずっと前に、トークンを消費します。

これらのステップはすべてトークンを消費します。

• スキーマの解釈

• メトリックの識別

• クエリの生成

• 視覚化の選択

• インサイトの要約

これらも追加のモデル処理が必要です。使用量が増加するにつれて、1つのインタラクションあたりのAI使用コストも増加します。時間が経つにつれて、パターンは明らかになります。分析の質問は、多くの場合、いくつかのモデル呼び出しをトリガーします。数千人のユーザーが毎日ダッシュボードとインタラクションする場合、AIトークンコストは急速に増加し始めます。

組み込み分析におけるAIトークンの使用量の増加

組み込み分析環境は、AIシステムにとって独自のスケーリング上の課題をもたらします。内部分析ツールとは異なり、組み込み分析は、複数のテナント、ユーザー、およびワークフローで同時に動作します。

各ユーザーのインタラクション（質問、ダッシュボードの生成、インサイトの探索など）は、全体的なモデルアクティビティに貢献します。採用が増加するにつれて、トークンの消費量は、次の要素で増大します。

• テナント

• ユーザー

• ダッシュボード

• 自動化されたワークフロー

これにより、AI使用コストが予想よりも速く増加する乗数効果が生じます。

SaaSプラットフォームの場合、AIトークンコストは、1つのリクエストごとの懸念事項にすぎません。それは、製品の使用量と成長に直接関連するアーキテクチャ上の考慮事項になります。

CIOが関与する理由

アプリ内組み込み分析が急増しました。最新化をためらっていたSaaSプラットフォームは、分析レイヤーが苦戦していることに気づきました。この 遅いBI の問題は、製品への信頼を損ない、AIを活用した分析エクスペリエンスへの移行を促しました。

AIを活用した組み込み型分析は、すぐに人気が高まりました。 アプリケーションのモダナイゼーション 戦略です。自然言語によるクエリと自動化されたインサイトにより、質問と回答の間の時間差が短縮されます。

この大きな改善には、トレードオフが伴います。より迅速なインサイトを得るには、多くの場合、バックグラウンドでいくつかのモデル操作が必要になります。

この変更により、新しい制約が発生します。ダッシュボードを待つ代わりに、組織はAIインフラストラクチャのコストを管理する必要があります。単一の組み込み分析リクエストは、複数のモデルタスクをトリガーする可能性があります。これらのタスクは、すべてのインタラクションで増加するLLMトークンの使用量を生成します。ユーザーの行動が、インフラストラクチャのコストに影響を与えるようになりました。ユーザーは、ダッシュボードや分析アシスタントを通じて無制限の質問をすることができます。各インタラクションでモデルのアクティビティが増加します。

テクノロジーリーダーの 77% うち、AIの利用を拡大する予定であることから、トークンの消費量は増加し続けるでしょう。これが、CIOが関与する理由です。AIを活用した組み込み型分析は、もはや単なるエンジニアリングの問題ではありません。予算の問題でもあります。

マルチテナントSaaSの課題

組み込まれると、AI分析は製品の一部となり、その使用量は急速に増加します。当初は、少数の顧客が機能を試用し、いくつかの質問をすることで、トークンの消費量は予算内に収まります。しかし、その段階は長くは続きません。

導入が広がるにつれて、テナントは分析を日々のワークフローに組み込みます。 ホワイトラベル分析は 製品にネイティブに表示され、ユーザーはそれをそのように扱い、常にインタラクションを行います。

AIアクティビティは、いくつかのレイヤーで同時にスケールし始めます。

• ダッシュボードとレポートを探索するテナント

• 自然言語で質問するユーザー

• AIが自動的にダッシュボードを生成する

• バックグラウンドで実行される自動化されたインサイト

これは、SaaS製品にとって理想的な状態です。ユーザーは深く関与し、インタラクションが増加し、価値が蓄積されます。そのため、チームは スケーラブルな分析 アーキテクチャを中心にインフラストラクチャを設計します。プラットフォームは、アプリケーションのパフォーマンスを低下させることなく、増加するワークロードをサポートする必要があります。

AIは、異なるスケーリングファクターを導入します。すべてのインタラクションは、モデル処理も生成します。単一テナントのデプロイとは異なり、マルチテナントの組み込み分析では、どのテナントでもユーザーアクティビティの急増が、共有LLMの使用コストに即座に影響します。その結果、テナント、ユーザー、ワークフロー全体でLLMトークンの消費量が急速に増加します。マルチテナントSaaS環境では、LLMの使用コストは線形的に増加しません。導入が広がるにつれて、指数関数的に増加します。

責任あるAI分析とはどのようなものか

分析にAIを組み込むチームは、AIトークンのコストが制御不能になるのを防ぐために、ガードレールを計画する必要があります。これらのガードレールは、ユーザー、テナント、ワークフローがAI機能とどのようにインタラクションするかを定義します。

チームが必要とする制御は次のとおりです。

• テナントごとのトークン制限

• ユーザーごとのリクエスト制限

• AIリクエストのスロットリング

• 分析インタラクションの監視

これらの制御は、導入の拡大に伴う長期的なAIトークンの最適化をサポートします。

制御されていないAI分析と、ガバナンスされたAI組み込み分析の違いは大きいです。

モデルの柔軟性も重要な役割を果たします。異なるモデルは、速度、精度、トークンの消費量に違いがあります。組織は、各モデルがトークンの消費にどのように影響するかを理解するために、モデルを評価する必要があります。

これらの機能は、SaaSプラットフォームにとって不可欠になりつつあります。チームは、使用状況を監視し、リクエストを制御し、AIの使用コストを予測可能に保つ組み込み分析アーキテクチャを必要とします。

Reveal AIがどのように問題を解決するか

ガバナンスされていないAI分析は、コストの問題を引き起こす可能性があります。 Reveal は、それを防ぐために構築されました。

RevealのAIを活用した組み込み分析は、後から追加するのではなく、最初からコストガバナンスを念頭に置いて設計されました。このプラットフォームにより、チームはAI機能が分析ワークフロー内でどのように動作するかを制御できます。これらの制御は、組織が導入の拡大に合わせて使用状況を管理するのに役立ちます。

Revealを使用すると、次の機能を利用できます。

• テナントとユーザー全体のトークンガードレール

• 分析ワークフロー全体のAIアクティビティの監視

• 構成可能なモデルの選択とデプロイ

• AIインタラクションに対する集中ガバナンス

これらの機能により、チームはSaaS製品全体でのAIの導入拡大に伴い、予測可能なAIトークンのコストを維持できます。

Revealは、AIインフラストラクチャを完全に制御することもできます。

• 強力な 分析セキュリティ 既存のアクセス許可モデルを尊重します

• 柔軟なデプロイオプション（ オンプレミス分析 環境を含む）

• モデル、プロンプト、使用ルールを含む、AI分析インフラストラクチャを完全に制御

• テナントとユーザー全体のAIアクティビティの組み込み可視化

このアーキテクチャにより、組織はAI分析をスケールアップしながら、コスト、インフラストラクチャ、ガバナンスを制御できます。AIがコア製品機能になると、AIトークンのコストを制御することが、持続可能なAI分析にとって不可欠になります。