株式会社エーアイ・アンドは、日本企業向け高性能AI推論プラットフォーム「ai& Inference」の提供を開始しました。
ai& Inferenceが解決を目指す国内エンタープライズAI市場の3つの課題
日本企業のAI活用は過去2年で大きく進展しました。一方で、エンタープライズ用途では依然として、複数の課題が残されています。
第1の課題は「AI利用コストの急増」です。1つのAIエージェントの業務処理では、計画や検索、ツール呼び出し、検証など多数のAI呼び出しが連鎖します。
チャットアプリケーションでは少額で済んでいた処理が、エージェント化によって1,000倍規模に膨れ上がるケースも珍しくありません。最先端モデルの単価でこれを積み重ねれば、AIコストは「事業遂行上の制約要因」へと変わります。
第2の課題は「レイテンシ」です。海外のAIサーバーへリクエストを送るたびに国境を越える通信遅延が発生します。AIエージェントが何度もモデルを呼び出すループ処理では、この遅延が積み重なり、業務体験に無視できない影響を与えます。
第3の課題は「データ主権」です。金融や医療、公共、法律といった規制業界では、海外プロバイダーのAIサービスが推論処理の過程で顧客データを海外管轄経由とするケースがあります。このため、エンタープライズに求められるデータプライバシー要件を満たせない場面が多く、世界最高水準のAIモデルを業務に組み込むことが難しい状況が続いてきました。
ai& Inferenceが実現する適材適所のAI運用
コスト増を抑える有効な手段として、注目されているのが各タスクを必要な知性レベルに合わせて異なるAIモデルへ振り分ける「適材適所」運用です。複雑な推論や戦略立案といった「考える（Thinking）」タスクには高性能モデルを、定型処理やツール呼び出しといった「実行する（Doing）」タスクには安価で高速なモデルを充てることで、ワークフロー全体のコストを大幅に下げられます。
ただし、日本企業にとってこの運用を実現する手段は限られていました。海外の主要なマルチモデル提供事業者は日本管轄外で運用されており、規制対応や低遅延が求められる日本のエンタープライズにとって採用しがたい選択肢でした。
「ai& Inference」は、この空白を埋めるべく構築された推論プラットフォームです。フロンティアレベルのオープンソースモデルから軽量モデルまで、複数のAIモデルを単一のAPIから提供します。エージェントワークフローの中で最適なモデルを最適なタスクへルーティングし、同社独自のポストトレーニング（事後学習）によって、日本企業向けの業務タスクに最適化されたモデル提供も行ってきました。
ClaudeやGPTのAPIをすでに利用している開発者にとって、「ai& Inference」への移行は最小限の変更で完了します。アプリケーションの接続先設定を1行、海外プロバイダーからai&のエンドポイントへ変更するだけで、既存のコードはそのまま動作する設計です。エンタープライズ用途で重要なワークロードにおいて、AIの出力品質は同水準を維持しつつ、コストは約80%低く抑えられます。
ai& Inferenceの概要
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| サービス名 | ai& Inference |
| 提供元 | 株式会社エーアイ・アンド |
| Co-Founder & CEO | デビット・ベネット氏 |
| Co-Founder & President | 原 信平氏 |
| 本社 | 神奈川県横浜市 |
| コスト削減率 | 最大80%（注） |
| 価格例（Claude Opus 4.8） | Input 800円 / Output 4,000円 |
| 価格例（ai& Nemtron） | input 80円 / Output 480円 |
| インフラ投資規模 | 約3,000億円 |
| インフラ運営方針 | サービス基盤はすべてai&自身が保有・運営するハードウェア上で稼働。レンタルのクラウドキャパシティは利用しない |
| データセンター計画 | 今後3年間で国内に複数の100MW級AIデータセンターを建設予定 |
| 無料クレジット | クーポンコード「sakugen」入力で10,000円相当付与 |
| 提供URL | console.aiand.com |
trends編集部の一言
「Claude Opus 4.8」のトークン単価がInput 800円・Output 4,000円であるのに対し、「ai& Nemtron」ではinput 80円・Output 480円という価格設定は、数字として見ると約80%の差です。業界全体としては、AIエージェントの本番投入においてコストが事業判断を左右する局面が増えており、価格競争は今後さらに加速するとみられます。
マーケティングの現場でも、AIを使った施策立案やレポート生成を複数ステップのエージェントワークフローで回す動きが2026年に入り広がってきました。業界全体としては、ループ処理コストの膨張が実装上のボトルネックとして認識されつつあります。国内インフラで完結しながらコストを抑えられる選択肢の登場は、データ主権を重視する企業向け市場の拡大を示す動きとして注目されるのではないでしょうか。
References
- ^ PR TIMES. 「ai&、日本企業向け高性能AI推論プラットフォーム「ai& Inference」を提供開始。米OpenAI・Anthropicに代わる選択肢としてAI利用コストを最大80%削減 | 株式会社エーアイ・アンドのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000016.000180050.html, (参照 26-06-25).
