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AIシステム開発にかかる費用相場とは?AIの活用事例なども解説

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人間の代わりに思考・処理をしてくれるAI(人工知能)は、今や人にとってなくてはならない存在になりつつあります。一般消費者の間でもスマートフォンシステムやアプリといった形で、すでにAIが普及している状況です。そんなAIを活用したシステム開発を外注する場合は、費用やその他のポイントをよく整理した上で依頼をかける必要がある点に注意してみてください。またAIがどんなことに使えるのか理解しておくのも重要です。
今回はAI導入へ失敗したくない方向けに、AIシステム外注の相場や業者選定のポイント、そしてAIの活用事例などをご紹介していきます。

 

目次

 

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プロセスごとに解説!AIを用いたシステム開発にかかる費用とは

まずはAIを用いたシステム開発に、どれだけ費用がかかるのか相場を解説していきます。

 

●コンサルティング

もしAIシステムを開発したい目的や現状の課題といった基本的な点を整理できていない場合は、コンサルティングを業者へ依頼することになります。コンサルティングでは「現状発生している課題の発見・整理」や「要件定義書の作成」といったプロセスをサポートしてくれるので、安心してAI導入前の土台を準備できるのがポイントです。相場としては「40万円〜200万円」といった範囲が一例となります。

 

●AI化できるかの検証

AIというのは汎用性が高い分、実際に活用できるのか事前に検証を行う必要があります。そのため「自社データの保有数」や「データの種類」、「必要なAI精度」といった点を確認して総合的にAI化が実現できるのか判断を行っていく必要があります。

相場としては「40万円〜100万円」が一例です。ただし「教師データ」と呼ばれる機械学習に必要なデータの整備ができていない場合は、収集工程などでさらに費用が上がってしまう危険があるので注意しておきましょう。

 

●検証用プロトタイプの作成

AI化の実現性は実際にプロトタイプを開発した上で行われる、処理テストでも判断する必要があります。検証を省いた実用化はもし失敗した場合被害が大きくなるので危険です。「企画通りに処理ができるか」や「精度は基準をクリアできるか」といった点を、実際にプロトタイプAIを操作しながら確認していくのがポイントになります。

「100万円や数百万」といった開発費用がプロトタイプにはかかります。ただしAIテンプレートを基にカスタマイズができるのであればコストが抑えやすくなる点もポイントです。

 

●AIモデルの開発

プロトタイプで検証が成功したら、次は実際の製品モデルを開発していきます。検証で発見できた問題もフィードバックしながら開発が進められます。

「80万円~250万円×人月」というのが相場の一例です。人月とは「開発に必要なリソースに開発期間をかけて算出される単位」のことであり、AIモデルに必要な開発リソースが増えたり、開発期間が延びたりすると費用増加になるのがポイントです。

 

●連携させるシステムの開発

AIモデルを開発できたら、次はそのAIを活用するシステムを開発していきます。データ表示用のUI開発などが工程に含まれます。ちなみに別途AI精度改善のための保守・運用費用が発生するケースもあるので注意しましょう。開発規模や施策内容などで費用は変動します。

 

契約前に見積書の作成を依頼しよう

上記ではAI開発のプロセスとそれにかかる費用相場を解説してきました。

ただし最近では相場通りに進むケースが少なくなっているのも忘れてはいけません。

  • 教師データを前もって準備できているかいないか

  • AIはフルスクラッチなのか、構築済みのものを活用するのか

  • どのような規模感で開発したいのか

上記のような点でも費用は変動していきます。そのため気になる業者へは必ず要件を伝えた上で見積書の作成を依頼してみてください。複数の業者から見積もりをもらい検討を行いましょう。また曖昧にではなく、詳細にシステム要件などを伝えることで精度の高い見積もりが返ってきます。スムーズにプロジェクトを進めるためにも事前準備は必要です。

 

AI開発会社を選ぶ時のポイント

AI開発会社を選ぶ際は次のポイントを押さえておきましょう。

 

●目的や課題を明確にして依頼内容を固める

先ほどもお伝えしましたが、目的や課題といった事前準備をしっかりすることでミスマッチを防げます。

AIはRPAといった他ツールと同じく、導入すれば課題が絶対に解決するものではありません。事前に目的や課題を洗い出し、どう活用できるのか把握、それに応じたシステムを作り出すことで本当に利活用できるツールとなるのです。そのため革新的なシステムとしてとりあえずAIを導入したい、といった曖昧な目的などで導入を始めるのは失敗の原因になります。また目的や課題を明確にしておかないと、依頼内容も決められません。依頼内容が詳細に決まって初めて、開発会社の選定に動けるのだと理解しておくことも重要です。

ちなみにAI開発が本当に目的達成・課題解決の一番の近道なのかもよく考えましょう。根本的なプロセスフロー改善や他ツール導入などによって、目的達成や課題解決などが促進される可能性もあるからです。

 

●予算をあらかじめ決めておく

どんなAIをどうやって開発すれば良いのかは、予算に応じて変わってきます。

例えば、オリジナリティの高いAIを開発する必要性がある場合は、フルスクラッチの工程なども加味して多めの予算を確保しておくと安心です。また部分的に開発を行うと目的のAIシステムを導入できる場合は、構築済みのAIモデルを利用して開発できる業者へ依頼すれば予算は少なくて済みます。

予算が多いとそれだけ大規模で使える多機能なAIシステムを作りやすいです。ただしすべての企業がそのようなリッチなAIシステムを必要としているわけではありません。規模感や機能性を絞ることで、予算を押さえながらも適切なAIシステムを開発することは十分に可能です。

 

●開発会社ごとの得意分野・開発言語を調査・把握しておく

開発会社ごとに得意とする分野、また開発言語などを調査・把握しておくのも重要です。開発会社が培ってきたノウハウや抱えているリソースなどは、会社ごとに違いがあるからです。

例えば、AIの開発言語には、以下のような種類があります。

  • 仮想通貨分野でも活用されているPython

  • 歴史が長いC++

  • 他言語との互換性が高く高処理性があるJulia

自社の求めているAIシステムによって使うべき言語が変わる可能性があるので、業者が扱える言語まで含めて選定ができるとより適したAIシステムが完成するでしょう。

開発会社がなかなか絞れないという方向けに、おすすめの開発会社を以下のリンクでご紹介しています。AIシステム開発依頼をどの業者へ投げれば良いか分からない方は、ぜひ「AIを使ったシステム開発でおすすめの開発会社20社【最新版】」を確認して活用してみてください。

 

AIの特徴

AIとはそもそも「人工的に人間の脳に近い思考・処理を再現する取組や技術」を指します。コンピューターシステムやソフトウェアといった形でモデルが作成され、提供が行われているのがポイントです。

AI自体は昔からある概念ですが、ビジネスで実用的、そして汎用的に使えるような段階になったのは比較的最近のことです。AIがビジネスで広く使われるようになったのは「効率的な機械学習技術が確立された」、「ビッグデータの登場によって基礎データの学習がスムーズになった」、「AI開発を行い競争する企業が増えてきた」という点が関係しているでしょう。

機械学習とはAIにデータを学ばせて、処理に活用させるための技術です。今までは人間の手でデータに加工を行い、都度AIに読み込ませる手間がかかっていたので学習に時間がかかっていました。しかし機械学習に「ディープラーニング」という画期的な学習技術が登場したことによって流れは変わっています。ディープラーニングではコンピューターへ判断を任せることで、効率的にデータを取り込ませて学習へ活用できるのがメリットです。

またビッグデータの登場も欠かせません。ディープラーニングには膨大なデータが必要ですが、最近ではWebメディアの多様化といった影響で多種多様なデータが自然と蓄積されていきます。ストレージへ保管して活用できる状態にしておくことで、スムーズに学習へ必要な基礎データを用意できる時代になっています。

さらにAIへ需要を感じて開発を進める企業が増えている点もポイント。GoogleやAppleといった大手企業が最新鋭のAI開発を進めている他、ベンチャーもコストを抑える、新しい視点で活用方法を考えるといった工夫で画期的なAIシステムを開発・提供しています。競争力が上がることで自然とAIの進化が促されています。

さらに詳細を知りたい方は以下でご紹介しているので、「人工知能(AI)とは?基礎知識からビジネスの利用方法まで詳しく紹介」を参考にしてみてください。

 

AIでできることとは?導入事例を紹介

ここからはAIでできることを、導入事例とともにご紹介していきます。

 

●事務業務

AIはまだ高度な判断ができる段階ではありません。人間のように思考・処理が完全にできるAIが完成するにはまだまだ時間がかかります。

しかし基本的な業務サポートには十分活用可能です。例えば、「見積書を自動で作成する」、「受注・売上を自動で分析する」、「経費精算作業をサポートする」といった事務業務はAIが得意とする分野になります。

企業としては直接利益を発生させない事務業務をAIで自動化することで、業務効率化やコスト削減といった効果へつなげられるのがポイントです。また人手不足解消にも一役買ってくれます。

事務業務のAI活用においては、某メガバンクの事例が参考になるでしょう。某メガバンクでは帳票業務といった業務処理へ時間がかかっており社員の負担になっていました。しかしAIの他にOCRやRPAを活用、連携させることで業務を自動化できるシステムを開発、実証実験で8割の人的作業削減といった効果を得られました。

 

●飲食・サービス業務

一見AIと関係なさそうにも見える飲食・サービス業務ですが、AIは活用場面を限定されません。そのため、「商品の価格設定を行う」、「食品を自動で製造する」、「商品在庫を管理・最適化する」といった取組でAIが活用されています。

例えば、某大手寿司チェーンでは、会計計算を自動化するAIシステムを開発・導入しています。皿のカウントといった従来人の手で行われていた作業を、画像認識といったAIに関係する技術で自動化することに成功しました。

 

●建設業務

建設業務では「建造物の点検自動化」、「老朽箇所の自動検知・アラート」といった場面でAIが活用されています。AI活用により現場の安全性が上がり、同時に建設の質も確保できるのがポイントです。某大手建築会社では、AI開発に強みを持つ企業と共同でAIの研究を始めました。具体的には自社で行うマンション設計などへAIの技術や知見をミックス、自動設計といった設計手法の実現が可能か、また設計を効率化できるかといった観点から研究を進めています。今後も他企業・団体と協力して大規模な改革を実行していく方針です。

 

AIを導入する際のポイント

AIを導入する際は目的や課題を明確にするのはもちろんのこと、導入をきっかけに業務や組織のデジタル化を推進できるようにしておくのもポイントです。

AI導入はデジタル化のきっかけに過ぎません。もしこれまでアナログなやり方に頼り、業務に無駄が生じるなど労働面で問題が出ている場合はデジタル化が急務になります。将来的に柔軟性の高い生産性のある企業を目指すためには、AI活用だけでは不十分です。

業務プロセスを見直して無駄がなくなるように改善を進める以外にも、以下のような点が挙げられます。

  • 社内資料などをペーパーレス化してデジタル保管できるようにする

  • バックオフィスなどへツールを使って定型作業を自動化する

  • デジタルベースで分析を行い施策へ活用できるようにする

上記に挙げた取組で業務改革を行い、将来的には組織がデジタルデータベースで動けるように土台を作っていけると良いでしょう。デジタル改革でよく使われている単語である「DX」を実現するには、業務だけではなく組織自体も改革していく必要があるからです。

 

AI開発のポイントを押さえて上手に委託先を探しましょう

今回はAIシステムにかかる費用相場や、AIの活用事例などをご紹介してきました。AIシステムを開発する際は、まずプロセスごとに料金がかかる点を押さえておきましょう。自社で実行できるプロセスは依頼をしないことでコスト削減につながります。また事前にAI導入の目的や解決したい課題などを洗い出し、依頼の事前準備を行うことも忘れないようにしてみてください。

 

 

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