大規模な人工知能プロジェクトに飛び込むのは、コンピューティングパワーの請求書を受け取るまではエキサイティングなものです。強力なツールを使ってAIを構築・実行する企業が増えるにつれ、コストの把握は必須となっています。この分野で有名な企業の一つが、人気のオープンソースフレームワークRayを開発したAnyscaleです。
Anyscaleは分散コンピューティングのための強力なプラットフォームを提供していますが、その価格設定は一見すると少し複雑に見えるかもしれません。AIワークロードの予算を立てようとするなら、どのように請求され、何が最終的な請求額に影響するのかを明確に理解する必要があります。このガイドでは、Anyscaleの価格体系を完全に解説し、予期しないかもしれない隠れたコストを指摘し、あなたのチームにとって適切な選択肢かどうかを判断する手助けをします。
Anyscaleとは？
Anyscaleは、開発者がAIやPythonアプリケーションをスケールアップするのを助けるオープンソースフレームワークRayを基盤に構築されたマネージドプラットフォームです。平たく言えば、RayはノートPCで実行するプログラムを、クラウド上の数百、数千ものマシンに分散させることを容易にします。これは、大規模言語モデルのトレーニングや、巨大なデータセットの処理、複雑なAIアプリケーションの提供といった負荷の高いタスクにとって非常に重要です。
Rayを開発した人々がAnyscaleを設立し、エンタープライズ向けのプラットフォームを提供しています。Anyscaleは複雑なインフラストラクチャの作業をすべて引き受けてくれるので、チームはサーバーと格闘する代わりにAIアプリの構築に集中できます。Anyscaleは、企業が「AIの複雑性の壁」を避ける手助けをすることを目指しています。これは、複雑なインフラ、GPUやCPUのような異なる種類のハードウェア、そして山積みのフレームワークが、コストの急増や進捗の遅れにつながる状況を指します。彼らは、データ準備からモデルのトレーニング、デプロイメントまで、AIライフサイクル全体を管理するための単一のプラットフォームを提供します。
Anyscaleの価格モデルを徹底解説
Anyscaleの価格設定は柔軟ですが、これは往々にして少し複雑になることがある、ということを意味します。モデルは主に利用量ベースで、実際に使用したコンピューティングリソースに対して支払います。主要な要素を分解してみましょう。
従量課金制 vs コミットメント契約
Anyscaleには主に2つの契約方法があります。
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従量課金制（Pay as you go）： これが最も簡単なオプションです。使用したコンピューティング時間に対してのみ、都度請求されます。プラットフォームを試し始めたばかりのチームや、実験段階、あるいは予測不可能なワークロードを扱うチームにとっては良い出発点です。通常、大きな初期投資なしで試せるように、無料クレジットが提供されます。
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コミットメント契約： より予測可能で大量のニーズを持つ大企業向けに、Anyscaleはコミットメント利用契約を提供しています。これらの契約では、一定レベルの利用を約束することで割引が適用されます。事前にリソース需要をある程度把握できる本番レベルの作業には、こちらの方がはるかに理にかなっています。
ホスト型 vs BYOC（Bring Your Own Cloud）
プラットフォームのデプロイ方法も選択でき、この選択は請求額とデータの管理方法に直接影響します。
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ホスト型： Anyscaleがすべてのインフラを管理します。ユーザー側でのセットアップが不要なため、最も迅速に利用を開始する方法です。Anyscaleがホストするコンピュートリソースを使用し、毎月クレジットカードに直接請求されます。素早く動いて新しいアイデアを試すのに最適です。
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BYOC（Bring Your Own Cloud）： このオプションでは、Anyscaleを自身のクラウド環境（AWSやGCP、Azureなど）や、自社のサーバーにデプロイします。すべてが自社のネットワーク内で実行されるため、データの保存場所やセキュリティをより細かく制御できます。また、クラウドプロバイダーとの既存のGPU予約を利用することも可能です。この場合、請求は通常、クラウドのマーケットプレイスを通じて行われます。
コアコスト：時間単位での支払い
Anyscaleの価格設定の中心は、コンピュートインスタンスに対する時間単位の料金です。コストはインスタンス内のハードウェアによって大きく変わります。Anyscaleは単純な統一価格表を公開していませんが、公式の価格ページを見れば、その構造をかなりよく理解できます。
ホスト型サービスを基にした参考として、簡単な表を以下に示します。ただし、これらの価格は変動する可能性があり、地域やクラウドプロバイダーによって異なることを覚えておいてください。
| インスタンスの構成 | 1時間あたりのコスト（最安値） |
|---|---|
| CPUのみ | $0.0112 /時間 |
| NVIDIA T4 GPU | $0.1264 /時間 |
| NVIDIA L4 GPU | $0.1966 /時間 |
| NVIDIA A10G GPU | $0.3545 /時間 |
| NVIDIA A100 GPU | $0.6388 /時間 |
| NVIDIA H100 GPU | $1.8603 /時間 |
Anyscaleの最終的な請求額に影響を与える要因は？
インスタンスの価格は単なる出発点に過ぎません。最終的な請求額を大きく左右する要因が他にもいくつかあります。これらの変数を把握することが、予算を管理する鍵となります。
コンピュートの選択：GPU、CPU、TPU
コストの最大の要因は、選択するハードウェアです。表で見たように、ハイエンドのH100 GPUを1時間使用するコストは、CPUのみのインスタンスを1時間使用するコストの160倍以上です。
強力なGPUはトレーニングや推論を高速化できますが、常に必要というわけではありません。RayとAnyscaleは混合クラスターを扱えるように設計されているため、異なるインスタンスタイプを組み合わせることができます。例えば、データの前処理には安価なCPUノードを使用し、実際のモデルトレーニングには高価なGPUノードに切り替える、といったことをすべて同じジョブ内で行えます。適切な組み合わせを見つけることが、コスト削減の大きな部分を占めます。
ワークロードの規模と期間
2つ目の主要な要因は非常にシンプルです。プラットフォームをどれだけの量、どれだけの時間使用するかです。
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ノード数： 100台のマシンで実行されるトレーニングジョブは、単一のマシンで同じジョブを実行する場合の100倍のコストが1時間あたりにかかります。
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ジョブの期間： トレーニングに丸1日かかるモデルは、1時間で完了するモデルよりも当然高価になります。
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アイドル時間： Anyscaleには、クラスターを自動で一時停止する機能があり、アイドル状態のリソースに料金を支払うのを避けるのに役立ちますが、それでも管理は必要です。ある顧客はGoogle Cloudのブログ投稿で、Anyscaleがクラスターを非常に迅速に起動・停止できるおかげで、月に18,000 GPU時間以上を節約していると述べています。
隠れたコスト：複雑さと開発者の時間
さて、請求書には現れないコスト、それはチームの時間です。Anyscaleのような強力なプラットフォームには学習曲線があり、特にチームがRayや分散コンピューティングに慣れていない場合はなおさらです。
AWSマーケットプレイスのページにあるレビューの一つは、それを率直に指摘しています。「このプラットフォームには顕著な学習曲線があり、特にRayのコンセプトに不慣れなチームにとってはそうです。」これは、エンジニアが実際の製品を構築する代わりに、デバッグやワークロードの調整、設定の変更に多くの時間を費やす可能性があることを意味します。Anyscaleはこれを容易にするツールを提供していますが、完全にプラグアンドプレイのソリューションというわけではありません。一部のチームにとっては、システムを管理するために専門のエンジニアを雇うコストが、それがもたらす利益を上回ることもあります。
利用量ベースの価格設定は常にAIにとって最適なモデルか？
使った分だけ支払うというのは素晴らしい響きですし、研究開発のような用途では、しばしばその通りです。しかし、そのモデルを他のAIアプリケーション、特に顧客向けのアプリケーションに適用すると、事態が複雑になることがあります。
予測不能なコストの問題
あなたがeコマースストアを運営し、カスタマーサポートを処理するためにAIエージェントを使用していると想像してみてください。サポートチケットの量は年間を通じてほとんど安定しているかもしれませんが、ホリデーシーズンには3倍になります。コンピューティングパワーに連動した利用量ベースの価格モデルでは、サポート自動化の請求額は、売上がピークに達するまさにその時に急増するでしょう。
このような予測不能性は、予算編成を本当に頭の痛い問題にします。必要以上のリソースに支払い（そしてお金を無駄にし）、あるいは最も余裕のない時にパフォーマンスの低下をリスクにさらすかの選択を迫られます。コストは、AIが提供している価値（解決したチケット数など）ではなく、純粋なサーバーの使用時間に結びついています。
サポート自動化のためのシンプルな道：予測可能で価値に基づいた価格設定
カスタマーサービスや社内ITヘルプのようなビジネス機能には、別のアプローチがはるかに理にかなっている場合があります。基盤となるコンピューティングに基づいて請求するのではなく、一部の最新AIプラットフォームは、ビジネス目標に連動した価値ベースの価格設定へと移行しています。
例えば、eesel AIはサポート自動化専用に構築されたプラットフォームです。既存のヘルプデスク（ZendeskやFreshdeskなど）やナレッジソースに数分で接続できます。GPU時間ごとに課金する代わりに、eesel AIは月ごとのAIインタラクション数に基づいた、明確で予測可能なプランを提供しています。
このモデルには、いくつかの明確な利点があります。
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予算が予測可能に。 請求額がどうなるか正確にわかり、不快な驚きはありません。プランは解決量に基づいており、CPUがどれだけ稼働したかではありません。
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解決ごとの料金はなし。 他の多くのツールとは異なり、eesel AIのプランは全体的なキャパシティに関するもので、忙しい月だったからといってペナルティを受けることはありません。成功しているからといってコストが急増することはありません。
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数ヶ月ではなく数分で稼働開始。 Anyscaleが高度な技術的専門知識を必要とするのに対し、eesel AIはセルフサービスです。クリック一つでヘルプデスクを接続し、分散システムエンジニアのチームを必要とせずに迅速に本番稼働できます。
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自信を持って展開。 強力なシミュレーションモードにより、顧客向けに有効化する前に、過去の何千ものチケットでAIがどのように機能するかをテストできます。これにより、解決率と節約額の正確な予測が得られます。
Anyscaleは、カスタムで大規模なAIシステムをゼロから構築するための素晴らしいツールですが、eesel AIのようなプラットフォームは、サポートデスクの自動化といった特定のビジネス課題に対して、より迅速で、予測可能で、予算に優しいソリューションを提供します。
このRay Summitの動画では、Anyscaleの価格設定に関連するものを含む、さまざまな価格戦略がAI製品の成功をどのように決定づけるかを探っています。
Anyscaleの価格設定を理解する
Anyscaleは、業界標準のRayフレームワークを基盤に、負荷の高いAIワークロードをスケーリングするための強力で柔軟なプラットフォームを提供します。その価格モデルもこの柔軟性を反映しており、従量課金制とコミットメント利用のオプションにより、必要なコンピューティングリソースに対して正確に支払うことができます。
しかし、その力には複雑さが伴います。最終的な請求額は、ハードウェアの選択、ジョブの規模、そしてすべてを最適化するチームの能力に大きく依存します。時には、最大のコストは、プラットフォームをうまく管理するために必要なエンジニアリングの時間に隠されています。
複雑なインフラ管理の頭痛の種を抱えることなく、カスタマーサポートの自動化のような特定の問題を解決したい企業にとっては、他の選択肢を検討する価値があります。eesel AIのようなプラットフォームは、コストをビジネス価値に直接結びつける、よりシンプルで予測可能な価格モデルを提供し、迅速かつ経済的な自信を持って強力なAIを導入することができます。
よくある質問
最終的なAnyscaleの料金請求額は、主に選択するハードウェアの種類（GPU対CPU）、ワークロードの規模（ノード数）、およびジョブの期間によって影響を受けます。自動一時停止などの機能を通じてアイドル時間を管理することも、コスト管理において重要な役割を果たします。
ホスト型のデプロイメントでは、Anyscaleがすべてのインフラを管理し、コンピュート利用料を直接請求します。BYOCの場合、Anyscaleの価格設定は既存のクラウドプロバイダーのコスト（例：AWS、GCP）に上乗せされるプラットフォーム料金となり、データの管理がより柔軟になり、既存のクラウド予約を活用できます。
はい、Anyscaleは両方のオプションを提供しています。従量課金制は実験や予測不能なワークロードに最適ですが、コミットメント契約は安定的で大量のニーズを持つ企業向けに割引価格を提供し、事前の利用約束が必要です。
ハードウェアの選択は、Anyscaleの価格設定の主要な要因です。ハイエンドGPUは、CPUのみのインスタンスよりも時間あたりのコストが大幅に高くなります。AIワークフローの異なる段階に合わせて適切なハードウェアの組み合わせを使用するようにクラスターを最適化することで、大幅なコスト削減につながる可能性があります。
直接的なコンピュート料金以外に、Anyscaleの価格設定における重要な「隠れた」コストは、チームの時間です。プラットフォームには学習曲線があり、エンジニアがデバッグ、最適化、複雑な分散システムの管理に費やす時間は積み重なる可能性があります。
Anyscaleの価格を最適化するには、各タスクに適したコンピューティングリソースの組み合わせ（例：データ準備にはCPU、トレーニングにはGPU）を戦略的に選択します。また、クラスターの自動一時停止などの機能を活用してアイドル状態のリソースへの支払いを避け、予測可能な長期ワークロードにはコミットメント契約を検討してください。
Anyscaleの価格設定は、主に利用量ベースであるため、特に変動するワークロードに対しては予測が難しい場合があります。コミットメント契約はある程度の安定性を提供しますが、実際のコストはリアルタイムのリソース消費に大きく依存するため、変動の激しいAIタスクの正確な予算編成は困難です。
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
