AI×経営戦略2026年9月30日読了約5分

TokenCast、LLM代理の消費量を実行中に予測

保存

LLMエージェントの実行中にトークン消費量を予測する手法TokenCastが提案された。追加のLLM呼び出しなしで予測を更新し、予算制御でトークンを21.3%削減。運用コストの管理手段として注目される。

研究の概要

東南大学などの研究チームは、大規模言語モデル（LLM）を用いたエージェントが同一タスクを実行する際のトークン消費量を、実行しながら予測する手法「TokenCast」を提案した。エージェントはツールからの応答や中間結果に応じて次の行動を決めるため、同じタスクでも実行ごとの消費量が10倍以上変動することがある。加えて、文脈が蓄積するにつれ後続の呼び出しごとに入力量が膨らむ。このため、総消費量を実行前に見積もることは難しく、実行の進行に合わせた修正も必要であった。

TokenCastは、実行を区切った各区間について、その区間自身の消費量と、それが文脈に加える増分を「合成可能なコスト表現」として学習する。隣接する区間を合成することで、過去の文脈が後続の呼び出しのたびに再読み込みされることによる追加の入力コストも含めた累積推定が得られる。実行が進んで新たな観測が得られるたびに予測は更新され、この処理に追加のLLM呼び出しは不要である。SWE-bench Verifiedでの実行1回あたりの累積予測時間は平均32.8ミリ秒にとどまる。

評価では、4種類のタスク群と6種類のエージェントモデルによる計96通りの組み合わせで、最も優れた比較手法に対する平均絶対誤差の削減率が平均14.5%であった。過去の実行記録を再生するオフライン検証では、実行完了率を同水準に保ったまま、固定予算方式より平均21.3%少ないトークンで済んだ。

しくみをやさしく

TokenCastの基本的な仕組みは、エージェントが実行するタスクの各段階におけるトークン消費を予測することである。具体的には、各実行区間の消費量を学習し、過去の文脈を考慮に入れることで、未来の消費量をより正確に推定する。これにより、エージェントは次の行動を決定する際に、必要なリソースを事前に把握することが可能となる。実行中に得られる新たな情報によって、予測は随時更新されるため、常に最適な判断が行えるようになる。

ビジネスへの示唆

エージェント型AIの本格導入が進む企業では、従量課金のAPI費用が予測しにくい点が課題となっている。TokenCastのような予測技術は、以下の部門と指標に影響を与える可能性がある。

情報システム・開発部門：ソフトウェア修正や保守を担うコーディングエージェントの1タスクあたりコスト、月次のAPI費用予算に対する乖離率
カスタマーサポート部門：問い合わせ自動対応の1件あたり処理コスト、自動解決率とコストの両立
経理・財務部門：AI関連費用の予算差異、費用見通しの精度
事業企画部門：AI機能の粗利率、価格設計の妥当性

特にAIエージェントを月額定額や成果報酬で顧客に提供するSaaS事業者にとって、実行前に費用の見込みを得られることは採算管理の要となる。消費量が急増しそうなタスクを早期に検知し、打ち切りや人手への引き継ぎ、軽量モデルへの切り替えを判断できれば、赤字案件の発生を抑えられる。固定予算方式に比べ同じ完了率で約2割少ないトークンで済んだ結果は、こうした運用でコスト削減につながる可能性を示す。

予測の追加負荷が小さい点も実務上の利点である。予測のために別途LLMを呼び出す方式では、監視のコストが本体の費用を押し上げかねない。ミリ秒単位で処理が完了するため、既存のエージェント基盤に組み込みやすい。

現場での導入イメージ

仮にTokenCastを導入支援に入るなら、以下のステップで進めることが考えられる。

棚卸し
現在の業務プロセスやエージェントの利用状況を把握し、トークン消費の実態を分析する。この段階では、どのタスクが最もリソースを消費しているかを特定することを目指す。
差し込み先の設計
TokenCastをどの業務フローに組み込むかを設計する。既存のツールや業務プロセスの中で、どこにTokenCastを適用するかを決定し、新たなツールを増やさない現実解を目指す。
小さく試す（PoC）
限定的な環境でTokenCastを試験導入し、実際のトークン消費の予測精度を評価する。この段階での目指す到達点は、実運用における効果を確認し、必要な調整を行うことである。
運用と横展開
成功したPoCの結果をもとに、TokenCastを全社的に展開する。この段階では、運用の安定性を確保しつつ、他の業務にも横展開することを目指す。