トークンを浪費せずにAIワークフローを本番投入する
本記事では、AI（LLM）を本番環境に導入する際にトークンコストを抑え、費用対効果をプラスにする方法を探ります。経費承認の事例を通じて、AIと決定論的ルールを組み合わせることで、トークン消費を大幅に削減しつつ柔軟性と一貫性を維持する方法を示します。
AI（LLMの能力）を本番環境に導入することは、今日のエンジニアの多くにとって中心的な指標または目標です。本記事では、トークンコストを管理しながらAIを本番環境に導入する最良の方法を探り、コスト対効果の方程式を利益側に傾け、ビジネスに価値を付加することを目指します。
エージェンティックにしよう
市場のトレンドはエージェンティックフロー（Agentic flows）の採用です。エージェンティックとは、モデルがリクエストやフローの処理方法を決定し、そのパースや文脈理解の能力を活用して最良の結果を期待するアプローチです。モデルが成熟し「知的」になるにつれて、結果の質は向上し、人間がコーディングした固定アルゴリズムを凌ぐと考えられます。しかし、モデル呼び出しに完全に依存するユースケースを本番環境に投入すると、高トラフィック時にはトークンコストが予想外に高くなる可能性があります。さらに、一貫性、レイテンシ、セキュリティ、ガバナンスの問題も無視できません。
本番環境でのAI
すべてにAIを使いたいという直感は間違っていませんが、常に合理的とは限りません。チームは、どのステップに本当に「知能」が必要で、どのステップが単なるルールやロジックで十分かを問い始めています。これにより、トークン支出だけでなく、レイテンシや一貫性も改善できます。経費承認を例に取ると、従来は人手またはルールベースのHRシステムで処理されていました。純粋なAIエージェントがポリシーを読み取ってすべての承認を行うと、柔軟ですがトークンコストが高くなる可能性があります。
AIの最適化
より良い方法は、AIと決定論的ルールを組み合わせることです。ポリシーが更新されるたびに、AIがルールを抽出し、テストシナリオを作成し、人間が検証した後にルールを本番展開します。経費リクエストに対しては、ユーザーが構造化データを入力できるようにし（モデル呼び出しを削減）、ルールで大部分を処理し、ルールでカバーできない場合のみモデルを呼び出します。これにより、トークンコストを80～90%削減しつつ、柔軟性と一貫性を維持できます。
判断 vs ロジック
各ワークフローステップで、「このステップは文脈理解、言語生成、微妙な判断を必要とするか、それとも単にルールに従うだけか」を自問します。ほとんどのステップは、正直に評価すると当初よりもミステリアスではないことがわかります。判断が必要なタスク（曖昧な入力の分類、文書の要約など）とロジックが必要なタスク（既知のフィールド値に基づくルーティング、閾値に対する数値検証など）を区別します。
Unmeshedプラットフォームについて
Unmeshedは、チームがモデル呼び出し、決定論的ルール、API統合、人間による承認、可観測性を1つのワークフローに組み合わせることを支援します。エンジニアリングチームは、ワークフローの各ステップを可視化し、コストを特定のワークフローに帰属させ、予算とスコープを設定し、繰り返し発生する判断を決定論的ロジックに移行できます。決定表（ルールエンジン）を使用すると、AIでルールを作成し、人間が検証した後、個別のモデル呼び出しに比べてほぼ無料で実行できます。
あなたのチームがビジネスプロセスにAIを追加し、コスト、レイテンシ、結果の原因を問い始めているなら、Unmeshedはワークフローの設計、実行、観測、最適化のための統合プラットフォームを提供します。