AI活用が進むほど膨らむコスト──固定費で導入できる Infragistics UIライブラリの真価

こんにちは、Infragisticsソリューションコンサルタントの田上です。

本記事では、近年急速に広がるAIサービスの活用について“ランニングコスト増加”という大きな課題について解説します。

今、多くの企業がAIを業務効率化の切り札として導入していますが、実際の現場では「AIは優秀だが壁打ちに掛かるコストが大きい」「電力コストやクラウド費用が膨らむ」といった課題が顕在化しています。また、AIにフロントエンドのコーディングを任せることは容易ではなく、デザイン性やレスポンシブ対応など、人の手による品質管理が欠かせません。

このような背景の中、“AIのランニングコスト地獄”に依存しない固定費型の開発基盤として注目されているのが、Infragistics の「Ignite UI（高品質なUIライブラリ）」と、ローコード開発ツール「App Builder（AIプロンプトによるUIデザイン設計）」です。

本記事では、AI時代における開発コストの本質と、固定費で導入できる Infragistics の真価を詳しく解説します。

1. AIブームの光と影
2. AIサービスによる肥大化するランニングコスト
3. AIの電力依存性が生んだ新たな環境問題
4. AIでの「フロントエンドコーディング」はなぜ難しいのか？
5. Ignite UIが解決する「品質の高さ」と「固定費」の両立
- Webアプリケーション向けUIライブラリ
- デスクトップアプリケーション向けUIライブラリ
6. App Builderで「AI×UIデザイン」の最短経路を実現しよう
- 例：App Builder AI の入力プロンプトで「複雑なタブUI画面」を生成する
7. AIの"ランニングコスト地獄”から脱するために
8. 「AIスクラッチ開発」より「安定した品質のUIライブラリ」
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1. AIブームの光と影

AIの登場は、企業の業務効率を劇的に変化させました。 ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot──いまやAIはビジネスのあらゆる場面に溶け込み、文章作成からプログラミング、デザイン生成まで、私たちの仕事を支える存在になっています。

しかし、冷静に考えてみると、AIを活用すればするほどコストが増加していく現実に気づきます。それは単に利用料金だけでなく、「AIが使う電力」「リクエスト試行の回数」「出力のやり直し」「再学習・再生成」など、あらゆる面に潜むランニングコストです。

AIと試行するリクエスト回数の増加
AI出力のやり直し回数の増加
再学習・再生成に掛かるランニングコストの増加
AIが使用する電力量の増加

AIを賢く活用することは、今や「技術力」だけでなく「コスト設計力」も求められる時代に突入したと言えるでしょう。

2. AIサービスによる肥大化するランニングコスト

AIは確かに便利です。しかし「AIが回答してくれる」裏では、膨大な計算資源が動いています。例えば、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、1回の応答に数千〜数万回の演算を行い、そのたびに電力とクラウドサーバーの使用料が発生しています。

ユーザー側も同様です。企業がAI APIを導入すると、利用回数・トークン数・生成文字数などに応じて課金される従量課金制が一般的です。しかも、「1回のリクエストで満足いく結果を得られる」ことはほとんどありません。

「画面上部に検索用のテキスト部品、画面中央にチャート、画面下部にツリーグリッド」「さらに各UI部品に対する詳細な指示プロンプトが必要」「グリッドにはソート、フィルタ、エクスポート、単一と複数選択、列のピン固定やページングも必要」

・・・どこまでもAI指示は続いていきます。

こうした修正指示を繰り返すたびに、AIリクエストはカウントアップされ、コストが積み上がっていくのです。

AIの壁打ちは、見えないランニングコストを生む行為でもあります。

3. AIの電力依存性が生んだ新たな環境問題

AIが動くためには、膨大な電力が必要です。生成AIを支えるデータセンターでは、GPUによる並列演算が行われており、世界中でAIが増えるたびに消費電力も増大しています。

国際エネルギー機関（IEA）の試算では、AIによる電力消費は2030年までに世界全体の約8％に達すると予測されています。つまり、AIの進化そのものが、地球規模のエネルギー問題に直結しているのです。

企業視点で見ても、AIを利用すればするほどクラウドの利用料や電気代が増え、結果的に運用コストが膨らみます。 AI活用が拡大することは同時に、ITインフラの“ランニング負担”を拡大させることを意味します。

この環境問題は、AI活用の節約や見直しを促進させ、企業活動にも影響がでることでしょう。

IEA公式サイト（英語）: Energy and AI – Executive Summary
PDF版（英語）: Energy and AI – 日本語版

4. AIでの「フロントエンドコーディング」はなぜ難しいのか？

AIにコードを書かせる──これはもはや特別なことではありません。AIを活用しようとするすべてのユーザーにとって身近なことになりつつあります。

例えば、バックエンドのロジックやSQLクエリ生成など、構造が明確な部分ではAIの支援は非常に有効です。しかし一方で、「フロントエンドのコーディング」をAI活用で開発しようとすると非常にコストが掛かります。

なぜなら、フロントエンドのUI開発は「正解が1つではない領域」だからです。

バックエンドはAIコーディングしやすい（正解が1つに収束しやすい）
フロントエンドはAIコーディングが難しい（正解が複数存在する）

どの位置にボタンを配置するか、テキストサイズや配色をどう調整するか──これらは単なるコードではなく、「デザインの美しさ」や「ユーザビリティ」といった感性に関わる領域です。AIが自動生成したHTMLやCSSは、論理的には動作しても、100％の成果物がAI生成によって得られるか？というと疑問が残ります。

マージンが微妙にズレている
PC版とスマホ版を切り替えるとレイアウトが崩れる
配色やフォントがブランドトーンに合わない

このような課題を残しがちです。

そのため、多くのエンジニアはAIにコードを生成させた後、結局「人間が手直しをする」ことになります。このプロセスでは「AIとの壁打ちコスト」や「生成後の人手コスト」が、AI導入の想定外コストとして現場を圧迫しているのです。

5. Ignite UIが解決する「品質の高さ」と「固定費」の両立

ここで注目されているのが、InfragisticsのUIライブラリ 「Ignite UI」 です。 Ignite UIは、AIによる自動生成の不安定さに頼らず、常に高品質なUIを短時間で構築できる製品です。

Webアプリケーション向けUIライブラリ

デスクトップアプリケーション向けUIライブラリ

最大の特徴は、すべてのUIコンポーネントが「品質保証済み」であること。ボタン、グリッド、チャート、フォームなど、あらゆる部品に必要な機能が「ビルトインされている」「実運用で崩れない」「アクセシビリティ対応済み」です。

さらに、Infragisticsのコードを学習させたAIコーディングとの連携も可能です。

たとえば、AIに「営業成績を月別に可視化したダッシュボードを作成して」と指示すれば、Ignite UIのチャートやグリッドをベースに、AIが正確な構造でコードを組み立てることができます。

大がかりな部品をAIでスクラッチ開発しようとすると多大なコストが掛かってしまいますが、固定費で導入することができるInfragisticsのコードと組み合わせることによって、誰がAIプロンプトで指示したとしても、同品質のUI部品を生成することができます。

これは、単に「AIがコードを書く」というレベルを超えた、AI×UI品質の最適解になります。

Ignite UIはサブスクリプション制の“固定費”モデルで利用できるため、AIのように従量課金のリクエスト単価で変動することはありません。どれだけ利用しても、どれだけプロジェクトを作っても、コストは一定。「AIの試行回数課金」に悩まされることはないのです。

6. App Builderで「AI×UIデザイン」の最短経路を実現しよう

さらに、Infragisticsのもうひとつの革新的ツールが 「App Builder」 です。 App Builderは、ノーコード／ローコードでWebアプリのUIを設計し、React・Blazor・Angular・Web Componentsなどの実コードを自動生成できるプラットフォームです。

ここで注目すべきは、AIプロンプトによるデザイン配置が可能になっている点です。たとえば、以下のように指示するだけで、AIが瞬時にUIを構築します。