• 2 min read
AIワークフロー自動化の費用相場：KYC・契約・融資の用途別比較
KYC、契約書、融資引受におけるAIのワークフロー自動化の費用を、試験導入・部門・全社の規模ごとに整理し、確率的な構造と決定的な構造の費用の計算を率直にお示しします。
最新記事
• 1 min read
LLMコスト削減：規制業種の企業はどう取り組むか
2026年、企業のAI支出は前年比108％伸びました。確率的なエージェントがすべての業務を回しているなら、指示の圧縮では請求書は直りません。構造の問題だからです。
• 2 min read
OpenAI APIのコストを削減する方法：コンプライアンスを守りながら
ありふれたOpenAIの費用対策は規制下の企業では力尽きる。専用の運用、決定論的な業務、オンプレミス、統制された再利用という4つの構成の手で、費用を15〜60分の1にする道を示す。
• 2 min read
規制下の企業に向くエージェント型AI基盤5選
規制下の企業では、「そのエージェントの直近の判断を承認したのは誰か」とコンプライアンス部門に問われた瞬間に、エージェント型AIの実証実験が止まります。本記事では2026年時点で、Jinba、UiPath、IBM watsonx.governance、Salesforce Agentforce、Microsoft Copilot Studioの5つを、決定的な実行、監査証跡の深さ、真のオンプレミス展開、GRCとの適合という4つの観点で比較します。いずれも、エージェント型AI基盤がリスク委員会を通るかどうかを実際に左右する基準です。
• 2 min read
AIコストを下げたい銀行のためのAIワークフローツール5選
Jinba、UiPath、Power Automate、n8n、Workatoを、CFOの圧力にさらされる銀行の視点で評価。監査ログ、オンプレミス対応、月1万回実行時のコストで採点します。
• 1 min read
決定的ワークフローで銀行のAIコストを下げる
銀行業務の80%（KYC、AML、融資の一次審査）はルールベースです。そのすべてに確率的なLLMエージェントを使えばトークンを浪費し、監査にも通りません。アーキテクチャの見直し方を解説します。
• 1 min read
規制下の企業のためのトークン費用削減 7つの手立て
銀行と保険会社のためのAIトークン費用の削減策7つ。プロンプトの圧縮から、確率的なエージェントに比べ費用を15〜60分の1に抑える Jinba の決定的な構造まで。
• 1 min read
プロンプト最適化と決定論的ワークフロー：AIトークンコストを本当に下げるのはどちらか
プロンプト最適化でLLMコストは30〜50%削減できます。しかし企業規模で効く本当のレバーは、呼び出し自体をなくすことです。そのコスト構造を解説します。