GenAI Intelligence
製品やワークフロー全体で Generative AI（GenAI）サービスの採用が進むと、API の非効率な利用、長時間のモデル学習、不要なファインチューニング、未使用データの大量保持などにより、AI コストが大きく増加する可能性があります。
DoiT は複数のプロバイダーから AI のコストと利用状況データを集約し、AI 支出を詳細に可視化するとともに、プロジェクトやチーム単位へのコストアロケーションを可能にします。
利点と機能
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統合されたコスト構造: 他のクラウドコストと並べて AI 支出を表示し、インフラ全体の支出を把握することで、より適切な財務判断ができるようになります。AI データを DoiT プラットフォームにインポートすると、Cloud Analytics や、Budgets、Allocations、Forecasting、Anomaly Detection などの DoiT の各種機能を使って、AI コストと利用状況を分析・監視できるようになります。
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GenAI Intelligence ダッシュボード: 各 AI プロバイダーを DoiT に接続すると、事前設定された GenAI Intelligence ダッシュボードにより、単一の画面から AI コストと利用状況を特定・追跡できます。データを共通のディメンションに正規化することで、複数の AI プロバイダーをまたいだ利用状況をグルーピングおよびレポートし、プロジェクトや組織を横断してデータを追跡できるようにします。
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AI ワークロード全体の可視性: すべての GenAI 関連 SKU にわたってデータを追跡できるため、推論、学習、ファインチューニング、埋め込み、RAG（Retrieval-Augmented Generation）など、ユースケース別に支出を分解できます。これにより、どのユースケースがコストを牽引しているかを特定し、どこを最適化すべきかについてデータに基づいた判断を行うことができます。詳細は Work with AI data を参照してください。
対応している GenAI プロバイダー
DoiT は、以下の GenAI プロバイダーとのインテグレーションをサポートしています。
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クラウドプラットフォーム: すでに クラウドプロバイダー（AWS・GCP・Azure）をオンボーディング している場合、DoiT はクラウドの請求データを利用して、以下に記載する各 AI プロダクトに関連する AI ワークロードの SKU を分解します。追加の設定は不要です。
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AWS（Amazon Bedrock）
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Google Cloud（Vertex AI）
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Microsoft Azure（Azure Machine Learning）
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Anthropic:
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Claude Console (
platform.claude.com): Connect Anthropic。DoiT は Usage and Cost Admin API を通じて、組織の利用状況およびコストデータにアクセスします。 -
Claude Enterprise (
claude.ai): Connect Anthropic (Analytics API)。DoiT は Claude Enterprise Analytics API を通じて、Claude Enterprise 組織の利用状況およびコストデータにアクセスします。
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Cursor: Connect Cursor。
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Databricks: Connect Databricks。DoiT は請求データから利用状況およびコストデータを抽出します。
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OpenAI: Connect OpenAI。DoiT は OpenAI Platform API（organization/costs および organization/usage）を通じて、利用状況およびコストデータにアクセスします。