A不正解
予期しない追加の費用に備えて、開発コストに一定の割合を上乗せした予備費を初年度に計上する。
構築の費用に一定の割合で上乗せする予備費は、構築の作業量の見積もりに不確かさが残るときの備えです。
この予備費は初年度の構築に対する備えで、運用を始めた後に毎年続く品質の監視や改善・保守の費用は見積もりに入りません。運用を始めた後も毎年続く作業の費用を含めるという要件を満たしません。構築の作業量の見積もりが不確かな段階なら、予備費が妥当な備えになります。
QUESTION
ある企業は、マネージド型のクラウドサービスで提供される基盤モデル (FM) を従量課金で使用して、生成 AI (GenAI) アシスタントを導入する予定です。しかし、3 年間の予算の見積もりには、開発コストと毎月のモデル利用料しか含まれていません。経営陣は、運用開始後も毎年続く作業のコストを見積もりに含める必要があります。 運用開始後も毎年続く作業のコストとして、見積もりに追加すべき項目はどれですか。
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正解D
解説
マネージドサービスの FM を使う生成 AI アシスタントの 3 年間の予算で、運用を始めた後に必要になる費用を選ぶ
- 1「マネージド型のクラウドサービスで提供される基盤モデル (FM)」モデルを動かすインフラはサービス側が管理する。サーバーを自社で用意する費用は要らない
- 2「開発コストと毎月のモデル利用料しか含まれていません」見積もりにあるのは構築の費用と、使った分だけかかる利用料だけで、運用を続けるための品質の監視や改善・保守の費用が入っていない
- 3「運用開始後も毎年続く作業のコスト」運用中に毎年続く作業の費用を、項目として最初から見積もる。初年度だけの費用や、マネージドサービスで要らない費用は当てはまらない
B不正解
アシスタントの使用方法に関する従業員トレーニングのコストを、初年度に計上する。
導入時の研修の費用は、新しいツールを従業員に使ってもらうために導入の時期にかかる費用です。
この費用は初年度に一度かかるもので、運用を始めた後に毎年続く回答の品質の監視や改善・保守の費用は見積もりに入りません。研修を加えても、運用を始めた後も毎年続く作業の費用は抜けたままです。従業員が使い方に慣れず、利用が広がらないことが課題の場面なら、研修の費用を加えます。
C不正解
モデルを実行するサーバーを購入し、設置して運用するコストを毎年計上する。
サーバーの購入と運用の費用は、モデルを自社の設備で動かすときに見積もる費用です。この企業のアシスタントは、マネージドサービスで提供される FM を利用量に応じた料金で使います。例えば Amazon Bedrock はサーバーレスで、利用者がインフラを管理する必要はなく、オンデマンドの料金は処理したトークン数などに応じた利用料です。抜けているのはサーバーの費用ではなく、回答の品質を保つための人の作業の費用です。
D正解
回答品質のモニタリングと、プロンプトや参照データの調整にかかるコストを毎年計上する。
生成 AI の出力は確率的で、同じ質問にも毎回同じ回答が返るとは限りません。さらに、使われ方が変わったり、基盤モデル (FM) の提供終了で新しいバージョンへ移行したりすると、回答の品質が変わりえます。そのため運用を始めた後も、品質の監視と、プロンプトや参照データの調整などの改善・保守が続きます。こうした人の作業の継続費用も AI の総コストの一部です。3 年間の毎年の費用として項目ごとに見積もれば入ります。
ポイント
AI の予算の問題は、構築して終わりではないことを押さえて解きます。AI の出力の品質は運用中にも変わりうるので、運用を始めた後も監視・改善・保守が続き、その費用は総コストの一部です。
・複数年の予算 → 構築費用 ＋ 利用料 ＋ 毎年の監視・改善・保守の費用
・構築の費用への予備費 → 構築の見積もりの不確かさへの備えで、毎年続く継続費用の代わりにはならない
・導入時の研修の費用 → 初年度にかかる費用で、運用中の費用ではない
・サーバーの購入費用 → モデルを自社の設備で動かすときの費用 (マネージドサービスの FM では不要)
構築費用と利用料だけの見積もりでは、運用を始めた後に毎年かかる監視・改善・保守の費用が抜け、総コストを少なく見積もることになります。