自動車部品メーカー(従業員800名)｜ 2024年9月〜2024年11月（2ヶ月）
プロンプト最適化とキャッシュ戦略でトークンコスト40%削減、品質維持
2つのAIエージェントの応答品質を維持しながらトークン消費を最適化し、月間コストを40%削減
トークンコスト
40%
削減
月間削減額
26万
円
応答品質スコア
維持
（98.5%）
処理速度
25%
向上
プロジェクト開始前の課題
AIコストの急激な膨張
技術文書検索と品質検査レポート生成の2つのAIエージェントを導入した結果、月間のAPI利用料が65万円に到達。当初の見積もりの2倍を超え、経営層から「このままではAIを止める」という警告が出ていた。
コスト削減と品質維持のジレンマ
単純にプロンプトを短くするとコストは下がるが、応答品質も低下する。「品質を落とさずにコストを下げる」方法が見つからず、手詰まり状態だった。
コスト構造の不透明さ
どのエージェントのどの処理がコストを押し上げているのか、トークン消費の内訳が把握できていなかった。最適化の対象すら特定できない状況だった。
CIALTEのアプローチ
トークン消費分析
2つのAIエージェントの全リクエストを2週間計測し、トークン消費の内訳を可視化。エージェント別・処理別・時間帯別のコスト構造を明らかにした。
Why this approach
最適化の第一歩は「どこにコストがかかっているか」の可視化。分析の結果、全コストの70%が技術文書検索エージェントの「コンテキスト構築」フェーズに集中していることが判明。
プロンプト最適化・キャッシュ戦略策定
不要なコンテキスト情報の削減、プロンプトテンプレートの最適化（必要な情報だけをプロンプトに含める）、セマンティックキャッシュ戦略の3つの最適化軸を策定。各施策の期待効果とリスクを定量評価。
Why this approach
「プロンプトを短くする」のではなく「必要な情報だけを適切なタイミングで渡す」というプロンプト最適化のアプローチを採用。品質を維持しながらトークン消費を削減する方法。
最適化実装・効果測定
プロンプトテンプレートの最適化、セマンティックキャッシュの導入、不要コンテキストの削減を段階的に実施。各施策の前後で品質スコアとコストを比較測定。
Why this approach
一度にすべてを変更すると、品質劣化の原因特定が困難になる。段階的な実装と効果測定により、各施策の効果を個別に検証し、品質低下のリスクを最小化。
Technology Stack
プロジェクトの成果
| Metric | Before | After |
|---|---|---|
| 月間APIコスト | 65万円 | 39万円 |
| 平均トークン消費/リクエスト | 3,800トークン | 2,280トークン |
| 応答品質スコア | 97.8% | 98.5% |
| 平均応答時間 | 2.8秒 | 2.1秒 |
経営層の「AIを止める」という議論が「さらに活用を広げよう」に転換
コスト可視化ダッシュボードが月次経営報告の標準ツールに
最適化の知見が社内のAI開発ガイドラインとして文書化された
"CIALTEのプロンプト最適化は、単なるプロンプトの短縮ではなく、AIに渡す情報の質を上げるアプローチでした。コストが40%下がっただけでなく、品質も維持できたのが大きな成果です。経営層も「AIをさらに活用しよう」と前向きになりました。"
デジタル戦略部 課長
自動車部品メーカー