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AIエージェント、収益型アーキテクチャ設計法

API費用ばかりがかさんでいた生成型AI LLMエージェントを、モデルルーティング・キャスケード・キャッシュ・ループガードレールによってコストを制御し、実際に利益を生む構造へと変える5モジュール18レッスンの講義です。コスト爆発の実際の事例分析から損益シミュレーション、アーキテクチャ設計プロジェクトまで直接作成します。API費用の負担を感じているAI開発者・メーカー、エージェントベースのサービスを運営・企画しようとしている方におすすめです。

2名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Python
Python
AI
AI
AI Agent
AI Agent
Service Planning
Service Planning
LLM
LLM
Python
Python
AI
AI
AI Agent
AI Agent
Service Planning
Service Planning
LLM
LLM

受講後に得られること

  • 呼び出し単位のメタデータロギングと、呼び出し/リクエスト/ステップの3段階の可視性、そしてFinOpsの3原則を適用することで、自身のエージェントがどこでコストを消費しているかを診断できます。

  • 作業の難易度に応じて低価格/高価格モデルに分けて呼び出すモデルルーティングロジックを、コードで直接実装できます。

  • 低価格モデルでまず処理し、失敗した場合に上位モデルへ移行するモデルキャスケード構造を構築し、適用前後のコストを比較できます。

  • プロンプトキャッシングとセマンティックキャッシングを適用することで、重複・類似リクエストの再呼び出しを減らし、応答速度とコストの変化を確認できます。

  • 最大反復回数とトークン予算を設定するループガードレールを実装することで、エージェントの無限ループや過剰消費を防ぐことができます。

  • モデル別のトークン単価、呼び出し頻度の分布、予想売上、使用量上限適用後の実効コストを入力して、損益シミュレーションを直接作成することができます。

  • ルーティング・キャッシング・ガードレールを一つに統合したアーキテクチャ図と実装計画を設計し、コスト構造の診断レポートを作成することができます。


1円でも稼ぐLLMエージェント、収益型アーキテクチャ設計法

講義の要約

LLMエージェントのコスト爆発の原因(無限ループ、不要なモデル呼び出し、キャッシングの欠如)を診断し、モデルルーティング・キャスケード・キャッシング・ガードレールを適用して利益を生み出す収益型アーキテクチャを設計する5つのモジュール、18のレッスンで構成された講義です。

費用爆発の実際の事例分析から損益シミュレーション、アーキテクチャ設計プロジェクトまで直接作成します。API費用の負担を感じているAI開発者・メイカー、エージェントベースのサービスを運営・企画しようとしている方におすすめです。

このような方におすすめです

サービス開発者、メーカー

APIコストの負担を感じているAI開発者・メーカー:LLMエージェントを運用中だが、コストが制御不能なほど増大しており、原因の把握と解決策を必要としている方

サービス運営、企画、PO、PM

エージェントベースのサービスを運営・企画しようとしている方:広告単価や売上環境の変化により、既存のコスト構造では収益が出ない状況を診断し、損益シミュレーションを作成してみたい方

実務担当者、就職準備生

LLM APIの使用経験と基本的なプログラミング知識があり、モデルルーティング・キャッシングなどのコスト削減手法をコードで直接実装してみたい実務家、および面接でビジネスロジックをアピールしたい就活生

受講後は?

  • API費用がどこで、なぜ漏れているのかを直接計算して診断できるようになります。


  • モデルルーティング・キャスケード・キャッシュ・ガードレールをコードで実装し、コストを制御できるようになります。


  • 自分のサービスの損益シミュレーションとコスト構造の診断レポート、そして統合アーキテクチャ設計案を成果物として得ることができます。

講義のプレビュー

Frame 4

実例を通じた例

具体的な管理方法

なぜ今、この設計法を知っておくべきなのでしょうか?

LLMエージェントを組み込んだサービスが増えるにつれ、リクエストのたびに高価なモデルを呼び出したり、同一のリクエストを繰り返し処理したりすることで、API費用が売上の増加スピードよりも速く膨らんでしまう事例が増えています。

広告単価(CPA・CTR)が不安定な時期には、コスト構造を変えなければ、売上が伸びても利益が残らない状況に陥る可能性があります。

この講義では、実際の運用事例を通じてこの問題を掘り下げ、コストを削減する技術的な措置を、収益を守る運用の意思決定へとつなげる方法を扱います。

学習内容の紹介

  • モジュール 1. 講義紹介および基本セッティング — エージェントのコスト問題の典型的なパターンを把握し、APIキーの発行・コストモニタリングツール・実習環境を構築した後、自身のエージェントのコスト構造を診断します。

  • モジュール 2. コスト爆発の原因と解決原理 — 実際の運用事例を通じてコスト爆発の状況を確認し、モデルルーティング・キャスケーディング・プロンプト/セマンティックキャッシュの原理を理論で学びます。

  • モジュール 3. 実習:コスト削減アーキテクチャの適用 — ルーティングロジックの実装、キャスケーディングフローの構成とコスト比較、キャッシュの適用、ループガードレールとトークンバジェットの設定まで、4つの実習を通じて直接適用します。

  • モジュール 4. 収益型構造への連結 — コスト最適化がそのまま収益戦略になる理由を整理し、広告/売上環境の変化に対応するコスト構造の再設計事例を扱った後、損益シミュレーションを作成します。

  • モジュール 5. 実践プロジェクト — 自社サービスのコスト構造診断レポートを作成し、ルーティング・キャッシング・ガードレールを組み合わせたアーキテクチャを設計し、運用時に追加で考慮すべきポイントを点検して締めくくります。

これらができるようになります。

  • API費用がどこで、なぜ漏れているのかを直接計算して診断できるようになります。


  • モデルルーティング・キャスケード・キャッシング・ガードレールをコードで実装し、コストを制御できるようになります。


  • 自分のサービスの損益シミュレーションとコスト構造の診断レポート、統合アーキテクチャ設計案を成果物として得ることができます。


この講座を作った人

  • スタートアップ出身で、現在は大企業で開発リードとして働いています。開発だけでなく、ビジネスリテラシーを強調するプロジェクトを進行しています。

  • サイドプロジェクトを通じてAI LLMモデルを使用する際に考慮すべき点を知ることになり、それを分かりやすく具体的に記録して数回のオフライン講義を行いました。オンライン講義への強い要望を受け、いくつかのAIシリーズを残してみようと思います。

受講前のご注意事項

FAQ

実習に有料APIの決済は必ず必要ですか?

- はい、OpenAI・Anthropicの両方で決済手段の登録が必要です。講義は両モデル社のキーをすべて発行して進めることを基準に案内します(モデルルーティング・キャスケーディングの実習で2つのモデルを比較する構成があるため、実習に必要な内容です)。

プログラミングをよく知らなくてもついていけますか?

- 基本的なPythonまたはNode環境の使用経験があれば、スムーズに進めることができます。実習は巨大なプロジェクトではなく、核心的なロジックを短く実装するレベルで設計されています。

学習資料

  • 各コード実装のための、ソースコード提供

事前知識 / 受講前のご案内

  • LLM API(OpenAI/Anthropicなど)の使用経験と、基本的なプログラミング知識(Python/Nodeなど)があれば、実習を進めやすいです。


  • 個人開発者や小規模チームでエージェントサービスを運営中、または運営を計画している方に適しています。


  • 実習のためにLLM APIキーの発行と費用追跡ダッシュボード、ローカル実習環境の構築が必要であり、1-3のレッスンで案内します。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • APIコストの負担を感じているAI開発者・メーカー:LLMエージェントを運用中だが、コストが制御不能なほど増大しており、原因の把握と解決策を必要としている方

  • エージェント型サービスを運営・企画しようとしている方:広告単価や売上環境の変化に伴い、従来のコスト構造では収益が出ない状況を診断し、損益シミュレーションを作成してみたい方

  • LLM APIの使用経験と基本的なプログラミング知識があり、モデルルーティング・キャッシングなどのコスト削減手法をコードで直接実装してみたい実務者

前提知識、
必要でしょうか?

  • LLM API(OpenAI/Anthropicなど)の使用経験と、基本的なプログラミング知識(Python/Nodeなど)があれば、実習を進めやすいです。

  • 個人開発者や小規模チームでエージェントサービスを運営中、または運営を計画している方に適しています。

  • 実習のためにLLM APIキーの発行と費用追跡ダッシュボード、ローカル実習環境の構築が必要であり、1-3のレッスンで案内します。

こんにちは
newnormalです。

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カリキュラム

全体

18件 ∙ (2時間 24分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
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