本記事では、LLMを活用したアプリ開発において、費用と効果のバランスをどう考えるかという視点を紹介します。
LLM業界では技術の進歩が加速する中で、使うことで得られる価値とコストのつり合いが問われる場面が増えています。
そこで実際の開発動向を整理しながら、性能と効率をどう両立させるかという観点で見直していきます。
背景
現在、「エージェントの年」とまで言われるほどLLMを活用したエージェント（以下、LLMエージェント）への期待が集まっています。
LLMエージェントは、人が目的を設定すると柔軟に動いて、自律的に推論し、計画し、行動する存在として注目されています。
ただし、現時点でLLMエージェントが広く活用されているとはまだ言いがたい状況です。
技術単位で比較すると、既存の技術とLLMでは実用化の進み具合にまだ差があります。アプリケーションで比較しても、たとえば動画共有プラットフォームと比べるとOpenAIのChatGPTでさえ1%に満たないユーザー人口です。
この数字の差は、LLMエージェントが本格的に普及するにはまだ壁があることを示しています。
現在のLLMエージェントは、ソフトウェア開発や研究支援など、専門知識を持つユーザーを対象とした分野で偏って使われています。
そして、多少のミスが許容される環境だからこそ、今の仕様でも受け入れられています。
もっと多くの人が日常的に使うような場面では、専門知識の不足や扱いづらさが障壁となり、なかなか定着していません。
このような背景をふまえると、普及の妨げになっているのはモデルの性能そのものではなく、「使ったときに得られる価値」と「使うためにかかる手間やコスト」のバランスにあると考えられます。
要するに、LLMエージェントは賢さや正確さだけでなく、使いやすさや効率性も含めて総合的に評価されたときに「役立つ」と判断されることになりそうです。
そこで、費用対効果（または投資利益率）を冷静に分析する視点が重要になります。エージェントが提供する情報の価値を、実際に使う際の時間や費用と比較して評価するということです。
LLMを使ったアプリケーションを世に出そうとしている開発者にとって、あるいは使う価値のあるLLMアプリケーションを見極めたい消費者にとって有益になる考え方になると思われます。
以下で詳しく説明します。
