は請求対象です。AIによる再推論にどれだけコストを浪費していますか？多くのLLMオーケストレーション型ワークフローには欠点があります。すべてのステップが即興で生成され、そのコストはユーザー負担のまま、大規模に、しかも保証なしで実行されます。Pegaは設計段階でロジックを確定させることで、わずかなコストで確実な成果を保証します。リスクを算出 仕組みを見る 再推論に伴う隠れたコスト LLMワークフローは、単にエージェントを呼び出すだけではありません。毎回、すべてを再考しています。コストの複合化を理解するために、ここでは現在のエージェント型ワークフローの一般的な運用実態と、不足している点について説明します。5-20× LLMによるワークフローの実行コストは、Pegaのターゲット実行に比べて1回あたり5～20倍高くなります。また、コンテキストウィンドウが拡大し、トークンの消費が加速すると、ワークフローステップが増えるたびにギャップが拡大します。自律型エージェント コストが積み上がる領域 ほとんどのAIオーケストレーションは、ランタイムでワークフローを管理するLLMに依存しています。ロジックが変更されていない場合でも、各ステップでコンテキストを解釈し、次の展開を決定するための推論が必要です。ワークフローの規模が拡大するにつれ、推論を繰り返すことでトークンの使用とコストが上昇します。Pegaの予測可能なアプローチ トークン単位ではなく、ケース単位で課金 Pega Platformでは、決定論的オーケストレーションがワークフローを実行し、任意のプラットフォームのAIエージェントを呼び出して、ドキュメントの処理、リサーチ、コンテンツ生成などのタスクを確実に実行します。ケース単位の定額料金制です。Pega管理モデルでは、トークンが含まれているため、ケースが5ステップでも50ステップでも価格は同じです。
Pega Blueprintでワークフローを再構築しましょう。今すぐ試す AIコストの実態調査現在の支出は いくらですか？
ワークフローシナリオを以下で設定してすばやく見積もるか、詳細に切り替えてトークンや価格設定を細かく管理しましょう。シンプルな見積もり 高度なオプション エキスパート シナリオから始める — または、以下で独自のシナリオを設定してください ワークフローを1か月ごとに設定 ワークフロー ワークフロごとの合計ステップ ステップ AIエージェントのステップエージェントステップ 年間の節約額を表示 節約額を再計算 ワークフローの設定 AIエージェントのステップ 合計ワークフローのステップ 毎月のボリューム（ケース） エージェントコールごと — Pegaターゲットステップ 入力トークン（Pegaステップ） 出力トークン（Pegaステップ） ステップごと — LLMオーケストレーション コンテキストの増加量 / ステップ 出力トークン / ステップ トークン単価（100万トークンあたり円価格） 入力トークン単価 出力トークン単価 Pegaエージェント型AI価格 ケース単価（円） 測定された見積もりにプロンプトキャッシュを適用する： モデルプロンプトキャッシュをオンにします。この場合、繰り返されるコンテキストは約10%（キャッシュされた入力に対して約90%の割引）で請求されます。これがトークンベースの価格設定に最も適した仮定です。その場合も、Pegaの優位性は変わりません。Pegaは成果ベースのケース単位定額課金を採用しており、ワークフローの複雑さや使用トークン数に関係なく、料金が一定だからです。節約額を計算 再計算 お見積もり Pegaがもたらす節約額は、
次のとおりです。Pegaを使用しない場合 — 年間支出 すべてのステップをClaude Sonneに送信（100万トークンあたり480円/2400円）Pegaを使用した場合 — 年間支出 ケースあたりの定額 {platformCost} - トークンを含む - 3年契約・年間100万ケースを想定 Pega Platformのコストを年間100万ケースで0円と仮定する — トークンコストのみ 年間推定節約額 月間 {volume} ワークフロー - {totalSteps} 合計ステップ数 - {agentSteps} エージェントのステップ数 %節約 コストを上回る：予測可能な成果 コスト予測可能性とは、議論の出発点にすぎず、提供価値はそれだけにとどまりません。上記の節約額は、Pegaの成果を予測可能にしているのと同じアーキテクチャによって実現されています。具体的には、決定論的なオーケストレーションとガバナンスが後付けではなく、プラットフォームにネイティブに組み込まれている点にあります。すべてのエージェントアクションは、設計上、ルールに制約され、ログに記録され、監査可能です。企業や規制のあるワークフロー全体にAIを拡張することで、企業、監査者、規制当局が信頼できる成果を生み出すことができます。セールスへのお問い合わせ データを見る Pegaコスト = ケース単位の定額料金（参考値デフォルトで1ケースあたり140円。契約期間3年、年間約100万ケースを想定。実際の契約条件に応じて変動します）。Pega管理モデルではトークン利用料が含まれているため、処理ステップ数に関係なく料金は一定です。AIネイティブコスト = Σ(ステップi)[2,000 + i × コンテキスト増加量]の入力トークン + 各ステップの出力トークンの合計。Claude Sonnet：100万トークンの入力につき480円 - 100万トークンの出力につき2400円。すべての前提条件はアドバンスモードで調整可能。推定値はあくまで参考値です。 再推論の累積 AIネイティブのオーケストレーションの
コストが急激に増加する理由。オーケストレーション思考のコストはあらゆる段階で増加し、コンテキストが成長するにつれて加速します。ワークフローの開発とオーケストレーションに対するPegaの決定論的アプローチには、このようなオーバーヘッドはなく、時間の経過とともに大幅なコスト削減が可能になります。ワークフロー実行ごとの累積コスト — ステップごと 従量課金制のAIコストは、各ステップを実行するたびに累積していきます（表示額はキャッシュによる割引が適用される前の金額です）。Pegaでは、ケース単位のコストは一定です。Pega：ケース単位で一定（トークンを含む） AIネイティブ（各ステップごとに再推論） ステップ Pega（ターゲットエージェント） LLMオーケストレーション 計算方法：前提条件と方法論 フルモデル — 前提条件、トークン計算、数式の方法論 すべての値は、現在の計算機の入力を反映しています。上記の設定を調整すると自動的に更新されます。CSVをダウンロード PDFを印刷・保存 入力前提条件 計算結果 実行ごとの比較。月次ボリュームに総費用を掛けます。計算式 上記の計算ツールに入力して、「年間節約額を表示」をクリックすると、見積もりが表示されます。 トークンの価格設定は、プロバイダーAPIのドキュメント（2026年4月時点）に基づいており、Pegaのモデルで回避される従量課金制のAIネイティブな側面が反映されています（Claude Sonnet 100万トークンの入力につき480円 - 100万トークンの出力につき2400円。)AIネイティブなオーケストレーションにおけるコストモデルでは、コンテキストの蓄積は等差数列としてモデル化され、ワークフローの長さに対して二次関数的になります。トークン単価は、プロンプトキャッシュまたはバッチ割引前のリストレートです（キャッシュにより、コンテキストの繰り返し入力コストが最大90%削減されます）。AIネイティブの数値は、ロートークン支出のみでクライアントが負担するであろうプラットフォーム、エンジニアリング、ガバナンス、運用のコストは除外されています。Pegaのコストは、Pega管理モデルにトークンが含まれる、定額のケース単位の定額料金（参考値：ケースあたり140円、契約期間3年、年間約100万ケースを想定）を反映しています。すべての前提条件は調整可能です。推定値はあくまで参考値で、Pegaの料金表ではありません。
このROI計算ツールは推定値のみを提供するもので、サンプル情報に基づいて潜在的な成果を調べるのに役立ちます。計算は、実際の経験と大幅に異なる可能性のある仮定と平均値に基づいています。本結果は専門的な分析の代替ではありません。またPegaは、出力の正確性・完全性・信頼性について、明示または黙示を問わず一切の保証を行いません。過去または将来のコストやパフォーマンスの予測は、信頼できる指標ではありません。 ワークフローとはなんでしょうか？
それは、カスタマーサービスケース、ローン申請、オンボーディングリクエスト、保険金請求の審査など、AIが処理するエンドツーエンドのプロセスです。
簡単な見積もり：チームで1日約200件のケースを処理した場合、月約4,000件に相当します。エンドツーエンドの総ステップ数
データ検索、意思決定、ステータス更新、非同期待機、AIエージェントの呼び出しなど、ワークフローのすべてのアクションがカウントされます。AIネイティブのシステムでは、オーケストレーターはこれらすべてのステップで履歴全体を読み取ります。
一般的な範囲：シンプルなプロセス ≈ 10～20 - エンタープライズケース ≈ 30～60 AIの判断が必要なステップ
全ワークフローの中で、分類・文書分析・ドラフト作成・意思決定など、LLMを必要とするステップはいくつありますか？残りはPegaがほぼゼロのトークンコストで確定的に処理します。
クイックガイド：通常、全ステップの20～40%、40ステップのワークフローには10～15の真のAIエージェントステップがあるかもしれません。 AIエージェントステップとは何ですか？それは、LLMが実際に呼び出されるワークフロー内のステップ数（意思決定、分類、ドラフト作成）です。データベース検索やルールチェックなど、AIを使用しない処理は対象外です。
ヒント：40のワークフローステップのうち28がAIによる推論を伴う場合は、これを28に設定します。総ステップ数とエージェントステップ数の比較データ取得、ルール評価、システムコールなどのAI以外のステップも含めた、ワークフロー全体のエンドツーエンドの全工程。
例：保険金請求のワークフローでは、総ステップ数が40あるものの、そのうちLLMを呼び出すのは28ステップのみとなる。1か月あたりのケース数はどれくらいですか？すべてのユーザーまたは顧客に対してこのワークフローが1か月に実行される合計回数。
概算：200ケース/日 × 22営業日 ≒ 4,400/月。Pegaエージェント呼び出しあたりの入力トークン数対象となるPegaエージェントステップごとに モデルに送信されるトークンの数。Pegaは実行前にコンテキストをロックするため、通常はタスクプロンプトと関連データのみで、サイズは小さく固定されます。
一般的な範囲：1回のコールあたり500～3,000トークンです。Pegaエージェントの呼び出しごとの出力トークン対象となるエージェントのステップごとにモデルが返すトークンの数。Pegaの構造化された出力は、通常は分類結果、短い意思決定、JSON形式のデータなど、簡潔な内容を保ちます。
一般的な範囲：1コールあたり100～800トークンです。なぜコンテキストは増え続けるのでしょうか？LLMによるオーケストレーション型ワークフローでは、各ステップごとにモデルの会話履歴が蓄積されていきます。つまり、これまでのアクション、ツールの結果、応答がすべて逐次追加されていきます。これがコスト増の原因です。
例：各ステップで履歴が約2,000トークン追加された場合、ステップ20ではコンテキストに応じて40,000トークンが送信されます。LLMステップごとの出力トークン数LLMが各オーケストレーションステップで応答として生成するトークンの数。これはステップごとに比較的一定ですが、エージェントステップのみの出力コストが発生するPegaとは異なり、ステップごとに支払いが行われます。
一般的な範囲：200～1,500トークン/ステップです。入力トークン単価とは、何ですか？モデルに送信するトークン（プロンプト、コンテキスト、データ）100万トークンあたりの料金です。入力トークンは、出力トークンよりも常に安価です。
参考価格（2026年4月）：GPT-4o～400円 - Claude Sonnet～480円 - Claude Opus ~2,400円・Haiku ~40円 — すべて100万トークンあたり。出力トークン単価はいくらですか？モデルが応答として生成する100万トークンあたりの支払い額。出力トークンは入力トークンよりも3～5倍のコストがかかります。テキストの生成は計算処理が重いためです。
参考価格（2026年4月）：GPT-4o～1,600円 - Claude Sonnet～2,400円 - Claude Opus～12,000円・Haiku～200円 — すべてトークン100万件あたり。Pegaエージェント型AIのケース単位料金オーケストレーション、ルーティング、監査証跡、ガバナンス、GenAI機能を含む、ケース単位の定額一括料金です。Pega管理モデルにはトークン利用料も含まれています。ステップ数によって変わることはありません。
デフォルトは、1ケースあたり140円で、契約期間3年、年間約100万ケースを想定しています。実際の取引を反映するように調整します。 部門運用 10,000ケース/月 - 複雑なケース管理 - 合計40ステップ - 28エージェントステップ エンタープライズ 100,000ケース/月 - マルチシステムオーケストレーション - 合計50ステップ - 30エージェントステップ 大規模運用 300,000ケース/月 - 大規模自動処理 - 合計60ステップ - 35エージェントステップ パラメーター バリュー ノート ワークフロー エージェント トークン単価 エージェント呼び出しごと（Pegaターゲットステップ) LLM オーケストレーション（AIネイティブごと) AIエージェントステップ 合計ワークフローステップ 月次ボリューム 入力トークン単価 出力トークン単価 PegaエージェントAIケース価格 入力トークン / コール出力トークン / コールコンテキスト増加量 / ステップ 出力トークン / ステップ LLMが実際に呼び出されるステップ（Pegaのみ） エンドツーエンド全ステップ。AIネイティブは各ステップで再推論を実行 両方のアーキテクチャに線形のコストがかかる Claude Sonnet～480円 - GPT-4o～400円 - Opus～2400円 通常は、入力価格の約5倍 プロンプトキャッシュ（AIネイティブ） オン オフ オンの場合、オーケストレーションコンテキスト請求は10%程度（キャッシュ読み取り）で繰り返されます。Pegaは影響を受けません。ケースごとに定額です。定額一括料金：オーケストレーション、ガバナンス、監査、GenAI ケースあたり140円、参考値（契約期間3年、年間約100万ケースを想定）、実際の契約条件に応じて変動 システムプロンプトとケースデータは、そのステップ内にのみスコープされる 構造化された結果、分類、または短い意思決定 重要な要因 — 履歴が追加されることでコストは二次的に増加します。控えめに見積もって、2,000：実際のフレームワークでは多くの場合、4,000～8,000が一般的 思考の連鎖 + 次のステップの意思決定をマスターエージェント1人当たりに行う 指標 PEGA
（(決定論的 + エージェント) AIネイティブ
（各ステップで再推論を行う） PEGAによる節約額 入力トークン/実行 出力トークン/実行 合計トークン/実行 トークン単価/実行 Pegaのケース単価（定額） オールインコスト/実行 月間コスト 年間コスト コスト乗数 コスト低減 Pegaの1実行あたりのコスト = Pegaエージェント型AIのケース単位（定額）
デフォルトは1ケース140円で、コストが一定。 Pegaはケース単位で課金されます。ワークフローの複雑さに関係なく、オーケストレーション、ケース管理、監査証跡、ガバナンス、コンプライアンス、GenAI機能が1つの定額料金で提供されます。Pegaの管理モデルでは、トークンが含まれているため、エージェントのステップ数が増えても価格は変わりません。（1ケースあたり140円。年間約100万ケースを想定。実際の契約条件に応じて変動。） 行ごとのAIネイティブオーケストレーション入力トークン = Σ (step i = 0 to N−1) [ 2,000 + i × ContextGrowthPerStep ]
= N × 2,000 + ContextGrowth × N × (N−1) / 2 これは等差数列です。N×(N − 1)/2項によって、コストはワークフローの長さに対し線形ではなく二次関数的に増加します。ワークフローの所要時間が2倍になると、オーケストレーションのコストは約4倍になります。ステップ20では、マスターエージェントはステップ1～19のすべてを読み返し、ステップ20の内容を決定します。AIネイティブな実行ごとの総費用 = (OrchestratorInputTokens / 1M × InputPrice)
+ (TotalSteps × OutputTokensPerStep / 1M × OutputPrice)
+ Pegaと同じターゲットエージェントのコスト エージェントのオーケストレーションレイヤーは、両方のアーキテクチャを共有と呼ぶ上に、純粋なオーバーヘッドです。ワークフローにステップを追加するたびに差が広がります。 ステップ トークン ケース ケース