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IT企業のAIコーディング活用を見直し、速度を保ちコスト削減

法務向けAIサービスを開発するIT企業が、AIコーディングツールのモデルを作業の難しさに応じて使い分け、部門ごとの利用上限を設けることで、開発速度を保ちながら利用コストを大きく下げた取り組み。

使用ツール:Codex、GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Luna

事例の要約

課題
開発部門ではコーディング支援ツールの高性能なモデルを制限なく使っており、そのままでは年間予算を超える見込みだった。一方で一律に利用を制限すると、開発の生産性を損なうおそれがあった。
取り組み
社内の推進チームがモデルを検証し、作業の難しさや開発段階に応じたモデル選択の指針を作る。
明確な要件の実装は軽量モデル、標準的な設計や分析は中位モデル、高度な設計や複数エージェントの統括は最上位モデルに任せる。
高速モードは原則として制限し、部門・チーム・個人ごとに利用上限を設けて、推進チームが使用量を監視する。
成果
モデルの使い分けや機能の制限、事業ごとの予算配分により、日々の推定コストが大幅に減った。
高速モードを制限した後も、作業の並列実行などの工夫で開発速度を維持した。
成熟した事業ではコスト効率を高めつつ、新規事業には予算を手厚く配分できるようになった。
出典 OpenAI openai.com/index/legalon-halves-codex-costs
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公開情報等を参考に、一般化・再構成したAI活用例です。特定企業の導入実績または当社の支援実績を示すものではありません。

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