SelectHubは、専門AI研究ラボ「DataGrout」の立ち上げを発表しました。同ラボは、企業向けにLLM推論最適化プラットフォームとAIガバナンスソリューションを提供します。DataGroutの使命は、エージェント型ワークフローやチャットボット、AIツールにおけるトークン削減を推進すると同時に、ITおよびFinOpsのリーダー層に対して、ポリシー駆動型で監査可能なLLMペイロード・コスト監視システムを提供し、全社的なAI利用状況を追跡できるようにすることです。
企業ユーザーが、コンテキストを多用するチャットセッションやClaude Code、Cursor、Replitといったコーディングツールを通じてLLMの利用を拡大するにつれ、制御されないトークンの浪費や見えにくいAPIコストが企業の予算を大きく圧迫するようになっています。組織がカスタマーサービスや営業アウトリーチなど多様なユースケースでエージェント型ワークフローの展開を拡大し始めている今、この影響は特に大きくなっています。
DataGroutは、この課題に対応するため、動的なコンテキスト削減機能を組み込んだ統合接続レイヤーを提供します。これによりエージェントは企業内のあらゆるアプリケーションに安全にアクセスできるようになります。さらに、基盤となるLLMへの呼び出しを削減するシンボリック推論レイヤーも備えています。初期テストでは有望な結果が示されており、ERPやCRM統合を伴うデータ集約型タスクにおいて、作業精度を損なうことなく平均60%のトークン削減を達成しています。
「企業はAI時代に手探りのまま突き進んでいます」と、SelectHubのCEOであるVenkat Devraj氏は述べています。「DataGroutを通じて、ITおよび財務チームは、LLM呼び出し単位で正確なトークン追跡とLLM消費パターン・ペイロードの可視性を得られるようになります。これにより経営陣は、AI投資がもたらす価値を明確に測定しながら、体系的に無駄を排除できるようになります。決定論的なワークロードは、ユーザーや開発者が手動でワークロードを振り分けてルーティングすることなく、完全にLLMから切り離されます。損益への好影響は即座に現れます」
ITおよびFinOps/AIトークノミクスチームがトークンの無駄を監査し排除するためのツールに対する切実な市場ニーズは、企業経営層の間でも共通の声として広がっています。
グローバルな輸送管理・貨物監査企業であるAFS LogisticsのChief Information Officerを務めるDeepak Dodani氏は、次のように指摘しています。「AIを導入する企業にとって、トークンの経済性とガバナンスは表裏一体の課題です。現状、ほとんどの企業は、自社のLLMリソースがどの程度ビジネス価値を生み出しているのか、逆にどの程度が不要または無許可の副次的プロジェクトによって浪費されているのかを、正確に把握できていません。トークンの無駄を削減しつつLLM利用の可視性を高めるというDataGroutの構想は、まさに時宜を得たものです」
シンシナティ大学のChief Digital OfficerであるBharath Prabhakaran氏も、企業におけるLLM利用状況の追跡とエージェントガバナンスの必要性を強調しています。「野放しになっているLLMのトークン利用は、多くのCIOやCFOにとって懸念材料です。AI関連の費目は、事業運営コストの中で最も急速に増加する項目の一つになりかねません。どのチーム・ユースケースが最もトークンを消費しているかを示す、LLM利用状況やトークン消費指標の可視性がなければ、ROIの予測はほぼ不可能です。DataGroutは、トークン使用量を削減すると同時に、無駄の削減と乱用の防止に必要な透明性を高めることを目指しています」
DataGroutはMCPゲートウェイおよびコントロールプレーンとして機能し、エージェントはConduit SDK、またはMCPやJSON-RPCを介して接続します。DataGroutでは、サードパーティ製のMCPサーバーであればどれでも同プラットフォーム経由でアクセスできるほか、Salesforce、HubSpot、Oracle ERP、SAP、ServiceNow、Snowflake、QuickBooksといった主要なSaaSアプリケーション向けに独自のMCPサーバーも提供しています。DataGroutは、企業が自前のキーを持ち込んでLLMに直接接続することも、Amazon BedrockやKongといった主要なAIゲートウェイ経由で接続することも可能です。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/08/13/selecthub-datagrout-llm-inference-optimization/
