その LLM は働きすぎ。そして、コストもかけすぎです
月半ばでトークンが尽きてしまう状況から抜け出しましょう。CData Connect AI なら、AI 予算をより長く持たせながら、ユースケースの幅も広げられます。
クエリあたりのトークン削減
レスポンス精度の向上
ワークフローの高速化
コストカーブ
LLM のコストは上がり続け、止まる気配がありません
トークンのオーバーヘッドは、ツール定義、スキーマ検出の繰り返し、複数のデータソースへのラウンドトリップなど、あらゆるレイヤーで積み重なります。利用するチームが増えるほど、請求額は急速に膨らんでいきます。
Goldman Sachs が予測するエージェントのトークン消費 24 倍成長を、1 社の規模に当てはめた試算
たった 1 つの質問が、CRM、データウェアハウス、ITSM ツールにまで及びます。参照するデータソースが 1 つ増えるたびに、 スキーマも、ラウンドトリップも、コンテキストも、その分だけ積み上がっていきます。
デフォルトの Salesforce Account ツールは 70 以上のフィールドを公開します。しかし、ほとんどのクエリで必要なのはごく一部です。 使われないフィールドも、呼び出しごとにトークンを消費し続けます。
チーム、エージェント、プロンプトが増えるほど、コストの高いスキーマ検出がその分だけ繰り返されます。 オーバーヘッドは利用の拡大とともに薄まるどころか、掛け算式に膨らんでいきます。
適切なアーキテクチャなら、AI 予算を抑えながら、ユーザーはより多くのことを実現できます
同じクエリでも、たどる道筋は 2 つあります。一方は複数のデータソースの生データをそのままコンテキストウィンドウに流し込みます。もう一方は、Claude が目にする前にデータを仮想統合し、フィルタリングし、事前に分析します。
トークン効率を高める Connect AI の機能
それぞれの機能が、リクエストが Claude に届く前に特定のオーバーヘッドを取り除きます。一度設定すれば、あらゆるワークフローで再利用できます。
コンテキスト処理にかかるトークンコストを、導入前後で試算してみましょう
複数のデータソースに対するリアルタイムクエリにおけるコンテキスト処理の平均 93% 削減にもとづく試算です。以下の入力値を、自社の状況に合わせて調整してみてください。
この試算では、各モデルプロバイダーが公開している 100 万トークンあたりの入力／出力価格（本ツール開発時点）を使用しています。実際の削減額は、ワークフローの形、利用するモデル、デプロイする Connect AI の機能によって変わります。
コストは「把握」から「削減」へ
多くのツールが教えてくれるのは、使ったあとの金額だけ。Connect AI は、リクエストがモデルに届く前にトークンそのものを削ります。
観測して管理する
よくあるアプローチ：事後に可視化するだけ。
- 利用状況ダッシュボードは、すでに消費された分を報告するだけ
- 予算アラートが鳴るのは、コストが発生したあと
- レート制限は総量を抑えるだけで、1 回の呼び出しに潜む無駄は減らせない
- 裏側で動くクエリは、相変わらずスキーマ全体と生の行データを送り続ける
能動的に削減する
Connect AI のアプローチ：発生源からコストを減らす。
- スコープ限定のツールが、ワークフローで読み取るフィールドだけを公開
- Derived Views が事前にデータソースを結合するため、オーケストレーション自体が不要に
- キャッシュが繰り返しのクエリに応答し、都度のラウンドトリップが不要に
- モデルが扱うデータが減るため、コストは下がり、精度は上がる
業務データを、ついに AI-ready に
ガバナンスの効いた MCP エンドポイントを 1 つ。数百のコネクタ。トークン効率化の設定は一度だけで、あらゆる Claude ワークフローで再利用できます。