2025.03.25

AIツール

AI導入にかかる開発費用は？費用対効果を上げる方法を解説

近年、多くの企業が業務効率化や事業拡大のためにAIの導入を検討しています。しかし、AIの開発には多くの工程があり、適切な戦略を立てなければ、費用やリソースが無駄になってしまうリスクもあります。

本記事では、AIで実際に業務効率化に成功した弊社がAI開発の全体像をわかりやすく解説し、自社開発の必要性やコスト感についても具体的に掘り下げます。さらに、最適な開発パートナーを選ぶための重要なポイントやAI開発を成功させる手順についても詳しく紹介します。企業の担当者の皆様がAIの導入を適切に判断し、成功させる一助となれば幸いです。

AI開発の全体像

AIの開発には、開発準備から運用まで多くの工程が伴います。本章では、AI開発の主要なプロセスをわかりやすく解説するとともに、それぞれの役割や、一般的なコスト感・スケジュール感についても詳しく紹介します。AI導入の全体像を把握し、最適なプロセスを立てるための参考にしてください。

AI開発の主要な工程とそれぞれの役割

AI開発は、以下の主要なステップで構成されます。

要件定義（Requirement Definition）
- ◦ 目的の明確化とビジネス課題の整理を行う。
- ◦ 必要なデータやAI技術の選定を行う。
- ◦ 開発範囲や期待される成果を決定する。
データ収集・前処理（Data Collection & Preprocessing）
- ◦ AIモデルの学習に必要なデータを収集する。
- ◦ データのクリーニングや整形を行い、分析しやすい形にする。
モデル設計・開発（Model Design & Development）
- ◦ 適切なアルゴリズムを選定し、モデルを構築する。
- ◦ AIモデルのトレーニングと評価を実施する。
PoC（Proof of Concept）実施
- ◦ 試験開発を行い、AIの有用性を検証する。
- ◦ 必要に応じてモデルの改善を実施する。
本開発（Full-Scale Development）
- ◦ PoCの結果をもとに、AIシステムを本格的に構築する。
- ◦ システム統合やインフラ構築を行う。
運用・保守（Operation & Maintenance）
- ◦ AIモデルの精度維持や継続的な改善を行う。
- ◦ モデルの再学習やデータの更新を実施する。

各工程の一般的な費用相場と期間

AI開発の費用と期間は、プロジェクトの規模や内容によって異なりますが、大規模なAI開発を行うとなると、相場は以下のようになります。

開発工程	費用相場	期間
要件定義	50万〜300万円	1～2ヶ月
データ収集・前処理	100万～500万円	1～3ヶ月
モデル設計・開発	200万～1000万円	2～6ヶ月
PoC実施	100万～500万円	1～3ヶ月
本開発	500万～3000万円以上	3～12ヶ月
運用・保守	月額10万～100万円	継続

しかし、簡単な画像認識機能を持つアプリ、基本的なチャットボットの開発などであれば、全体の予算は、300〜500万円で、開発期間も2〜4ヶ月ほどで完了します。また、それより少し高度な自然言語処理を用いた顧客サポートアプリや予測分析機能を持つビジネスインテリジェンスツールを開発するといった場合には、全体予算は500万円〜2000万円ほどで、期間は、4〜8ヶ月で行うことができます。

参照：https://pentagon.tokyo/app/6456/#toc_id_3_2

このように、AI開発は工程ごとに費用が発生し、期間も長期にわたることが多いです。そのため、開発を進める前に、どの段階でどれくらいのコストがかかるのかをしっかりと把握し、計画を立てることが重要です。

次のセクションでは、各工程における具体的な作業内容や費用が発生する理由について、さらに詳しく掘り下げていきます。

AI開発にかかる費用の内訳

AI開発の各工程における費用相場とその費用がかかる理由について理解し、適切な予算計画を立てる際の参考にしましょう。

費用が発生する箇所とその理由

AI開発には、以下のような費用が発生します。

1.要件定義(50万〜300万円) 　
– ビジネス課題の整理や仕様策定のために、コンサルティング費用がかかる。　
– 開発会社に依頼する場合、プロジェクトマネージャーやAI専門家の時間単価がかかる。

2.データ収集・前処理(100万〜500万円) 　
– 外部データを購入する場合、高額になることもある。　
– データの整理や前処理には専門知識が必要で、エンジニアの人件費がかかる。

3.モデル開発・トレーニング(200〜1000万円) 　
– 高性能な計算リソース（GPUなど）が必要になる。　
– 研究開発費用としてデータサイエンティストやエンジニアの人件費がかかる。

4.PoC（試験開発）(100万円〜500万円) 　
– 試験開発においても、AIモデルの開発や評価には費用が発生する。　
– PoCの結果を分析し、本開発に向けた最適化作業が必要になる。

5.システム開発・統合(500万円〜3000万円以上) 　
– 企業向けのシステム開発にはインフラ構築やAPI連携などの追加コストが発生する。　
– UI/UX開発を行う場合、デザイナーやフロントエンド開発のコストもかかる可能性あり。

6.運用・保守(月額10万〜100万円) 　
– モデルの精度を維持するため、継続的な監視と調整が必要。　
– クラウド環境での運用コスト（AWS、Google Cloudなど）が発生する。

AI開発は単なるシステム導入ではなく、継続的な運用を見据えた予算計画が重要です。次のセクションでは、コストを抑える方法について解説します。

AIの開発費用を抑える3つの方法

AI開発では一般的に多大なコストがかかりますが、開発方法やリソースの選定を工夫することで、コストを大幅に削減できます。ここでは、費用を抑えて、開発を行うための具体的な方法について紹介します。

小規模で試験的に開発を行う

AI開発は、一度に大規模に進めるのではなく、小規模で試験的に開発を進めることで、コストを最小限に抑えながらプロジェクトを進めることができます。実際、この方法には、以下のようなメリットがあります。

初期投資を抑えつつ、実用性を検証できる
失敗リスクを最小限にできる
短期間でのリリースが可能
途中で仕様変更が発生しても柔軟に対応できる
フィードバックを取り入れながら改善できる

自社開発をしない

開発コストを抑えるために、国内ではなく海外の企業に委託をして開発をする方法や、ゼロから開発するのではなくSaaS（Software as a Service）を導入する選択肢もあります。

・海外企業に委託するメリット
- ◦ 人件費の安い国で開発を進めることでコストを削減
- ◦ エンジニアリソースの確保がしやすい
- ◦ 24時間体制で開発が進行可能

・SaaS導入のメリット
- ◦ 自社開発せずに既存のAIサービスを利用できる
- ◦ 導入・運用コストが低い
- ◦ 短期間での運用開始が可能

例えば、AIチャットボットを導入したい場合、自社で開発するよりも、既存のSaaS型のAIチャットボットを活用したほうが低コストかつ短期間での運用が可能になります。

補助金や助成金を活用する

日本国内では、AI開発を支援するための補助金や助成金制度が用意されている場合があります。これらを活用することで、開発費用の一部を抑えることができます。

◎活用できる補助金・助成金の例
- ・IT導入補助金
- ・ものづくり補助金
- ・AI・IoT導入支援補助金
- ・各自治体の産業支援助成金

補助金や助成金の申請には一定の条件や審査がありますが、適用できるものがあれば積極的に活用するとよいでしょう。費用を抑えつつ、AI開発を成功させるためには、適切な手法や外部リソースを活用しながら、計画的に進めていくことが重要です。次のセクションでは、開発会社を選ぶ前に考えるべきポイントについて解説します。

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開発会社を選ぶ前に考えるべきこと

AI開発を進める前に自社開発の必要性を再度検討することがとても大切です。自社開発には多くのメリットがありますが、場合によっては既存のAIを活用したほうがコストや開発期間を抑えられることもあります。

自社開発が必要かどうかの判断基準

情報漏洩のリスクを回避したい場合

機密情報を扱う場合、自社開発の方が安全です。外部のツールを利用すると、意図せず情報が流出するリスクもあります。一方、自社開発なら、独自のセキュリティ対策を施し、情報の流出リスクも最小限に抑えることができます。

自社用のプラットフォームを構築したい場合

企業独自のデータを統合したり、管理を行いたい場合、自社開発が必要になるケースがあります。特に、複数の異なるデータを統合し、独自の分析を行ったり、自社の業務プロセス等を反映させたい場合は、自社開発を行うことで、より効果的なツールを作成することができます。また、既存のツールでは対応しきれない細かな機能要件や将来的な拡張性を考慮すると、自由度の高い自社開発の方が、長期的なコスト削減や業務効率化につながる場合もあるため、このような場合は、自社開発をするのがおすすめです。

プロンプトの再現性やカスタマイズ性が求められる場合

AIの出力を統一したい場合やプロンプトに再現性を持たせたい場合、自社専用のAI（MY GPTなど）を開発するのがおすすめです。既存のAIサービスでは、外部環境の影響を受けることがあり、常に安定した出力を得るのはなかなか難しいです。しかし、自社開発なら、特定の業務や文脈に合ったAIモデルを構築できるので、より企業が求めるAIの出力が可能です。また、社内独自のデータを学習させることで、より精度の高い回答を提供できるほか、機密情報の取り扱いも安全です。そのため、業務に特化した出力を得たい場合や、長期的な運用を見据えると、自社開発が良いでしょう。

既存のAIソリューションと比較して選択する

自社開発を行う前に、以下の選択肢を検討しましょう。

既存のAIソリューション例

・クラウドAIサービスの活用　
　AWS AI、Google Cloud AI、Azure AI など
・SaaS型AIツールの導入　
　ChatGPT API、Midjourney、AIチャットボットなど
・エンタープライズ向けAIの導入　
　GPT-4 エンタープライズ、IBM Watson など
・オープンソースのAIフレームワークを活用　
　TensorFlow、PyTorch など

開発コストや運用コストを考慮し、自社開発が本当に必要かどうかを慎重に判断しましょう。chatgptについては、こちらの記事で詳しく解説をしています。GPTの活用法についてもわかりやすく記載されているので、こちらも併せてご覧ください。

【保存版】中小企業が今すぐ始められるChatGPT活用ガイド：導入から運用までのポイントを完全解説

次のセクションでは、開発会社を選ぶ際に押さえるべきポイントを解説します。

開発会社を選ぶ前に知っておくべきこと

AI開発を自社で行わない場合、適切な開発パートナーを選ぶことがとても重要です。開発会社の選び方を誤ると、期待した成果を得られないばかりか、後々のコスト増大につながる可能性もあります。ここでは、正しい開発会社選びを行うための重要なポイントについて解説します。

AIの開発会社選びで押さえるべきポイント

開発会社を選ぶ際には、以下のポイントを見て、選ぶようにしましょう。

技術力と実績の見極め方

AI開発を依頼する会社の技術力や実績を適切に見極めることが重要です。

・対応可能なAI技術の範囲　
　自然言語処理（NLP）、画像認識、機械学習モデルの開発など、必要な技術を提供できるか確認。
・過去の実績と成功事例
　類似業界や同様の課題を持つ企業への開発実績を持っているか。
・開発プロセスの透明性　
　要件定義、開発、テスト、運用までの各フェーズが明確であるか。

費用と対応範囲のチェックポイント

開発会社によって対応範囲が異なります。単なる開発だけでなく、運用・サポートまで対応してくれるかどうかを事前に確認しておくことが重要です。

◎開発のみではなく、コンサルやCS（カスタマーサポート）も提供しているか
- ・開発だけの会社に依頼すると、運用フェーズで別のサポート会社を探す必要があり、追加コストが発生する可能性がある。
- ・AIのパフォーマンスを継続的に向上させるため、チューニングやサポートの有無を確認。

◎費用構造が明確か
- ・初期開発費用だけでなく、運用費用、保守費用、追加開発費用が発生するかどうかを確認。
- ・費用に含まれる範囲を明確にし、後から追加費用が発生しないようにする。

開発会社を選ぶ際は、単にコストだけで判断せず、長期的な運用を見据えたサポート体制や技術力についても確認し、総合的に判断することが重要です。次のセクションでは、開発会社の選定プロセスについて詳しく解説します。

最適な開発会社を選定する具体的な手順

開発会社を選ぶ際には、以下の手順を踏むことで、より適切なパートナー選びをすることができます。

複数社の比較と見積もりの取り方

・最低3社以上の開発会社に見積もりを依頼する 　
　価格だけでなく、開発スケジュールや提供可能なサービスを比較する。
・見積もりの内訳を確認する 　
　どの工程にどれだけのコストがかかるのか詳細をチェックし、曖昧な点がないか確認。
・実績やレビューを参考にする 　
　これまでの開発実績やクライアントの評価を確認し、信頼できる会社かどうか判断する。

契約前に確認すべき重要項目

契約を行う前に、以下のポイントを押さえましょう。

◎契約内容の詳細を明確にする
- ・仕様変更が発生した際の追加費用の有無
- ・納期遅延が発生した場合の対応策。

◎運用・保守契約の有無
- ・AIシステムの継続的な運用・改善に対応できるか。
- ・追加開発のサポート体制があるか。

次のセクションでは、AI導入後の効果測定について詳しく解説します。

AI導入後の効果測定のやり方

AIを導入した後、その効果を適切に測定し、投資対効果（ROI）を評価することが重要です。ここでは、AI導入後の成果を測るための指標設定やROIの算出方法について詳しく解説します。

導入効果の指標設定と測定方法

AI導入の成功を判断するためには、明確な評価指標（KPI）を設定する必要があります。一般的な指標として、以下のようなものがあります。

業務効率化の指標

・作業時間の短縮率
・自動化されたタスクの割合
・エラー率の低減

コスト削減の指標

・ AI導入前後の運用コスト比較
・人件費の削減額
・廃棄・無駄コストの削減

売上向上の指標

・AIを活用した新規顧客獲得数
・クロスセル・アップセルの増加率
・顧客満足度（CSAT・NPS）の向上

ユーザーエクスペリエンス（UX）の改善指標

・ AIチャットボットの応答精度と解決率
・顧客の問い合わせ対応時間の短縮
・AIを活用したレコメンドシステムのコンバージョン率

これらの指標を定期的に測定し、AIの導入によってどのような効果があったのかを可視化することが重要です。

ROIの考え方と算出方法

AI導入の費用対効果（ROI：Return on Investment）を評価することで、AI開発における投資が適切であったかを判断できます。ROIは以下の公式で算出できます。

ROI（%） = 利益額 ÷ 投資額 × 100

具体的には、以下のステップで算出します。

投資額の算出

・AI開発費用（開発・運用・保守費）
・人材の教育・トレーニング費用
・インフラやシステム導入費用

利益（AI導入による経済効果）の測定

・コスト削減額（削減できた人件費・運用費用など）
・売上向上額（新規顧客獲得、LTV向上など）
・業務効率化による生産性向上の価値

ROIを計算し、改善策を検討

・計算結果がプラスであれば、AI導入が成功したと言える。
・マイナスであれば、課題を分析し、さらなる最適化や改善を行う。

例えば、AIに5000万円投資し、年間10億円を売り上げ、利益率10%を出した会社のROIは、

(利益額：1億円)÷(投資額：5000万円)×100=200

200%になり、この場合は、費用対効果があったということになります。このように、AIを導入した際には、投資額、それによる利益額、ROIの3つを明確にし、運用を行っていきましょう。

ROIを最大化するための施策

ROIを最大化させるために、以下の3つのポイントに気をつけましょう。

・適切なKPIを設定し、定期的に見直す
・導入後のデータ分析を活用し、継続的な改善を行う
・コスト削減だけでなく、新たな収益源の創出を検討する

AIの導入は開発して終わりではなく、継続的に運用・改善を重ねることで効果が最大化します。次のセクションでは、AI開発を成功させるための具体的な手順について解説します。

AI開発を成功させるための手順

AIの開発を成功させるためには、余裕を持ったスケジュールと適切な戦略が不可欠です。ここでは、今まで解説してきたAI開発の全体的なプロセスを踏まえ、AI導入をスムーズに進め、効果を最大化させるための具体的な手順について解説します。

1. AI導入の目的と課題を明確にする

AI開発を始める前に、まず「何のためにAIを導入するのか？」を明確にしましょう。

・どの業務の効率化を目指すのか？
・どのような課題を解決したいのか？
・期待する成果やKPI（重要業績評価指標）は何か？

これらを具体化することで、開発の方向性が明確になり、不要なコストを抑えつつ、目的に合ったAIを導入することに繋がります。

2. 要件定義と開発計画を立てる

目的が明確になったら、次に要件定義を行い、開発計画を策定します。

・必要なデータの種類と量の特定
・使用するAI技術（機械学習、自然言語処理、画像認識など）の選定
・システム要件（オンプレミスかクラウドか、API連携の有無など）
・予算とスケジュールの設定

要件定義がしっかりしていないと、開発途中で仕様変更が発生し、コストがかさんだり、スケジュールの遅れにつながります。

3. 適切な開発会社を選定する

AI開発を自社で行うのが難しい場合は、適切な開発会社を選定します。

・過去の実績と技術力を確認
・費用対効果を比較（開発費用＋運用費用）
・サポート体制や運用後の保守対応の有無を確認
・コンサルティングやカスタマーサポート（CS）の提供があるかを確認

開発会社の選定については、先述した「開発会社を選ぶ前に知っておくべきこと」を参考にしましょう。

4. PoC（試験開発）を実施する

PoC（Proof of Concept）は、AIの実用性を検証するための試験開発です。本開発に入る前に、PoCを実施することで、以下のメリットがあります。

・実際にAIが期待通りの効果を発揮するか確認できる
・課題や改善点を特定し、開発リスクを軽減できる
・投資対効果（ROI）の初期評価を行うことができる

PoCの結果をもとに、本開発へ進むか、別のアプローチを検討するかを判断します。

5. 本開発と運用開始

PoCで成功したら、本開発に進みます。

・AIモデルの本格的な開発・学習
・システム統合（既存システムとのAPI連携など）
・UI/UXの構築（ユーザーが利用しやすいインターフェース設計）
・セキュリティ対策の強化

開発が完了して、AIの導入は終わりではありません。運用を開始し、定期的なチューニングやデータの更新を行うことで、AIの精度を維持・向上させることが重要です。

まとめ

これまでAI開発の全体的なプロセスから費用・スケジュール感・成功させるためのポイントについて詳しく解説してきました。AI開発においてまず、行うべきことを以下にまとめました。

目的と課題を明確にする
何を解決したいのかを定め、それに適したAI技術を選定する。
適切な開発パートナーを選ぶ
技術力や実績を確認し、開発だけでなく運用・サポートまで対応できる会社を選定する。
PoC（試験開発）を活用する
いきなり大規模開発をせず、小規模なPoCで実用性を確認し、課題を洗い出す。
費用を抑える方法を活用する
スモールスタート、オフショア開発、SaaS導入、補助金活用などを検討する。
導入後の効果測定を実施する
ROIを算出し、継続的な改善を行うことで最大限の成果を引き出す。

AIの導入においては、単にAI技術を導入するだけでなく、企業の現状を踏まえ、AIの導入の必要性を再度検討した上で、適切な戦略を立て、実施していくことが重要です。本記事では、AI開発の全プロセスを解説し、費用の内訳やコストを抑える方法、開発会社の選定ポイント、効果測定の手法について詳しく説明しました。AI導入を検討している企業の皆さまにとって有益な情報となれば幸いです。