AI受託開発の進め方と活用事例 | 受注のためのポイントをわかりやすく解説

AI技術を取り入れて業務を効率化したい、または新しいサービスを作りたい――そんなニーズが高まる今、多くの企業が「AIの受託開発」という選択肢に注目しています。自社でイチからAIを開発するには多くの時間やコストがかかりますが、外部の専門家と連携することで、最新のAI技術をスムーズに導入しやすくなります。本記事では、AI受託開発の基本から、自社開発との違い、実際の活用事例や開発の流れ、費用や期間の目安まで、わかりやすく紹介します。AI受託開発案件の獲得や提案に役立てたい方は、ぜひ参考にしてください。

 

目次

 

 

AIの受託開発の基本

AI技術への需要が拡大している今、受託開発としてAIシステムを提案できる場面も増えています。ここでは、AI受託開発の基本や、自社開発との違いを、受注者の視点でわかりやすく整理します。

 

●AIの受託開発とは？

AI受託開発とは、AIを使ったシステムやサービスを自社だけで作るのではなく、専門的な技術を持つ外部の企業や開発チームに依頼して開発するスタイルを指します。例えば、AIエンジニアやデータサイエンティストが社内にいない場合でも、受託開発を選ぶことでスムーズにAI技術を事業に導入できるようになります。

この方法の強みは、企業の課題や要望に合わせて柔軟な設計や開発ができる点にあります。既存のパッケージソフトでは対応できない業務にも、オーダーメイドでシステムを作ることが可能です。また、受託開発では契約に基づいた納期や品質管理が行われるため、一定のスケジュールや品質を担保しやすいのも魅力です。

依頼側はAI開発の細かな知識を持っていなくても大丈夫です。外部の専門家が最新の技術やフレームワークを活用し、プロジェクトごとに適切な方法で進めてくれます。その結果、自社のコア業務に集中できる環境が整い、業務全体の効率も高まるでしょう。

 

●自社開発との違い

AIの受託開発と自社開発は、目的は同じでも進め方やメリットに違いがあります。

自社開発の場合、自前の人材や設備を使って開発を進めることになります。AIの専門知識を持つ人材の採用や育成、必要な設備の投資が求められ、場合によってはかなりの時間とコストがかかるでしょう。一方、受託開発であれば、外部の専門チームがプロジェクトの初期設計から保守・運用までをサポートします。

これにより、AIシステムの立ち上げや運用にかかる負担を大きく減らせるだけでなく、外部パートナーの豊富な知見を活かすことで試行錯誤の時間も短縮できます。また、契約内容によってはコストや進行管理が明確になりやすく、予算面での計画も立てやすくなります。

下記のテーブルでは、主な比較ポイントをまとめました。

比較観点	自社開発	受託開発
初期コスト	人材採用・設備投資に費用がかかる	外部委託費用が発生
ランニングコスト	継続雇用・設備維持コストが必要	プロジェクト単位で固定費抑制しやすい
開発期間	長期化することも多い	専門チームにより短縮可能
必要な社内リソース	AI専門家の採用・育成が必須	外部専門家を活用しやすい
ノウハウ蓄積	社内に直接蓄積	間接的な知見取得が中心
カスタマイズ性	完全に自社要望に合わせやすい	契約範囲内でオーダーメイド可能
セキュリティリスク	社内管理でリスク低い	外部共有で情報漏洩リスクに注意
ベンダー依存リスク	なし	特定ベンダー依存のリスクあり
保守・運用責任	全て自社責任	契約内容で範囲や責任を明確化する必要

クライアントによっては社内リソースやAI導入の目的が異なりますが、短期間での実装や専門的ノウハウの活用を希望するケースでは、受託開発としてご提案できる場面が増えています。

 

AIの受託開発が選ばれる理由

AI技術が多くの分野で導入されるようになった今、受託開発が選ばれる背景にはいくつかの理由があります。主に人材の不足と開発スピードへのニーズ、そして多様化するAIの活用方法への対応力が挙げられます。

 

●人材不足とスピード重視の開発ニーズ

AI人材は常に高い需要があり、社内でゼロから育てようとすると多くの時間とコストがかかります。経済産業省の調査では、2030年にはAI人材が12万人以上不足すると言われており、専門的なスキルを持つ人材の獲得競争が激化しています。

そのため、新しい技術をできるだけ早く導入し、成果を出したい企業にとって、外部のリソースを活用することは大きなメリットとなっています。自社にAIのノウハウがなくても、受託開発パートナーのサポートを受けることで、最新技術の導入が実現できるでしょう。

また、プロジェクトを迅速に立ち上げたい場合も受託開発が有効です。外部専門チームが既に多様な開発経験やノウハウを持っているため、短期間でプロジェクトを進めることが可能です。

 

●生成AIや画像認識などの多様なユースケース

AI技術の進化とともに、画像認識や文章生成、チャットボット、予測分析など、さまざまな業務や課題に応じた活用法が広がっています。企業ごとに抱える課題やニーズは異なるため、どのAI技術をどう選ぶか、そしてどう組み合わせるかが重要です。

この判断には専門家の知見が不可欠です。受託開発企業は、業種や目的ごとに最適な技術を選び、課題解決に直結するAIシステムを提案できます。例えば、生成AIを使えば、商品説明文やレポート、問い合わせ対応を自動化し、作業負担を減らすことができます。画像認識AIなら、不良品の検知や監視カメラの映像分析に活用でき、店舗や工場の運営を効率化できます。

これらの技術を自社だけで揃えるのは困難ですが、受託開発なら必要な技術を専門家がワンストップで提供してくれます。

 

受託開発で実現できるAI開発

AI受託開発は、業種や業務の目的に合わせて多様な課題解決を可能にします。ここでは、どのような分野でどのようなAI開発が行われているか、具体的な事例を紹介します。

 

●業界別ユースケース

• 製造業、小売業、金融業、医療業界などで活用

• 業界特有の課題に合わせてAIをカスタマイズ

• 効率化や品質向上に役立つ

それぞれの業界で、AI受託開発がどのように役立っているか、代表例は以下の通りです。

業界	主な活用例	期待される効果
製造業	ライン監視、部品の不具合検出	品質管理、コスト削減
小売業	顧客行動の分析、在庫予測	商品配置の最適化、廃棄ロス削減
金融業	不正検出、与信管理	リスク軽減、審査業務の効率化
医療業界	画像診断補助、記録要約	診断精度向上、業務負担軽減

このように、業界ごとに最適なAI活用法があり、受託開発によってそれぞれの課題を的確に解決できます。

 

●用途別ユースケース

AI受託開発は特定の業界だけでなく、幅広い用途で活用されています。たとえば「画像認識」では、人物や物体を写真や映像から正確に識別し、工場や倉庫での商品管理や、不審者の検出などに利用できます。

「自然言語処理」は、メールやレポート、問い合わせ内容を自動で分類・要約し、業務の効率化をサポートします。AIチャットボットはカスタマーサポートを自動化し、ユーザー体験を向上させています。

また、「需要予測AI」では、過去の販売データや外部情報をもとに、商品の発注数や在庫数を高精度で予測することができ、経営判断をサポートします。「レコメンドAI」はユーザーの行動に合わせて最適な商品やサービスを提示し、売上アップや顧客満足度の向上に貢献します。

 

AIの受託開発の進め方とプロセス

AIの受託開発を成功させるためには、計画的な進め方と、各ステップでのポイントを押さえることが大切です。ここでは、開発プロジェクトの主な流れと、期間・費用の目安について説明します。

 

●AI開発プロジェクトの主な流れ

AI受託開発のプロジェクトは、次のような流れで進みます。

 

1. 要件定義

まず、解決したい課題やプロジェクトのゴールを明確にします。どのような成果を目指すか、開発会社と共有しながら進めます。

 

2. データ準備

必要なデータを集め、AIモデルが学習しやすいように整えます。データの質がAIの精度を左右するため、丁寧な前処理が欠かせません。

 

3. PoC開発（概念実証）

小規模な試作で、技術的に実現できるか検証します。ここで改善点を見つけておくと、後の工程がスムーズです。

 

4. 本開発

要件や検証結果を踏まえて本格的なAIモデルの構築やシステム開発を行います。必要に応じてアプリやUIも連携します。

 

5. 実装・運用

AIシステムを現場で稼働させ、実際の運用に適応させます。トラブル対応やマニュアル整備、ユーザートレーニングも重要です。

 

6. 継続的改善

ビジネスやデータの変化に合わせて、AIモデルの再学習やパラメータ調整を行い、精度と使いやすさを維持します。

 

●開発にかかる期間と費用の目安

AI受託開発にかかる期間や費用は、プロジェクトの規模や内容によって大きく変わります。
試験導入（PoC）の場合は、期間は2〜4ヶ月程度、費用は数十万円程から始められるケースが多いです。本格的な導入になると半年以上かかることもあり、費用も数百万円以上になることがあります。

開発工程	費用相場（目安）	期間（目安）	主な内容
要件定義・コンサル	40万円〜300万円	1〜2ヶ月	ゴール設計、プロジェクト計画
データ準備	0円〜500万円以上	1〜3ヶ月	データ収集・前処理・アノテーション
PoC開発	数十万円〜500万円以上	2〜4ヶ月	プロトタイプ開発・効果検証
本開発（AIモデル構築など）	数百万円〜数千万円以上	3〜12ヶ月以上	システム構築、アプリ連携、UI開発
運用・保守	月額10万円〜数百万円	継続	再学習・精度監視・障害対応・サポート

完成後もAIシステムを安定して使い続けるには、定期的な再学習やシステムの更新、使いやすさの調整など、運用・保守の費用もあらかじめ見込んでおくことが重要です。

 

開発依頼を獲得するための提案力とは

AI受託開発で競争に勝ち、クライアントから信頼を得るためには「提案力」が欠かせません。ただ技術があるだけでは選ばれません。クライアントの課題を正しく理解し、分かりやすく価値を伝える力が求められています。

 

●求められるのは技術より“文脈理解”

開発依頼を獲得するためには、クライアントが普段使っている業界の言葉や現場感覚を理解し、それをベースにAIの活用方法を説明できることが大切です。難しい専門用語や抽象的な説明ばかりだと、クライアントは不安を感じてしまうでしょう。

AI導入によってどんな成果が得られるのか、コスト削減や売上アップ、顧客満足度の向上など、具体的なメリットをクライアント目線で説明することで、信頼感を高めることができます。過去のプロジェクト事例や、同業他社の成功例を交えて説明するのも効果的です。

 

●小さく始めて信頼を築く

いきなり大規模な開発提案を出すのではなく、まずは試験的な導入からスタートし、クライアントとじっくり信頼関係を築くことが大切です。PoC開発のように小さな範囲で効果や使い勝手を検証し、その結果をもとに本格導入へとステップアップしていくのが理想的です。

この「スモールスタート」なら、クライアントの社内調整もしやすく、関係部署との連携もスムーズに進みます。AI導入は現場の運用や業務フローにも影響を与えるため、段階的に進めることで関係者の理解と納得も得やすくなります。

 

今こそ、戦略的に受託AI市場に参入するチャンス

AI受託開発市場は今後ますます成長が期待されます。この絶好の機会を活かすためのポイントは以下の通りです。

• 自社の強みとなる技術や業種を棚卸しする

• 実績や成功事例を分かりやすく資料化しておく

• 提案や保守を含めた体制を整えておく

• 見積もり・進行管理のテンプレートを用意する

• クライアントへの説明資料は分かりやすさ重視

今はAI受託開発市場に参入する絶好のタイミングです。自社がどのAI技術や業界に強いのかを明確にしておくとともに、過去の実績やPoCの成功例などを分かりやすく整理しておきましょう。また、単なる開発だけでなく、運用や保守を含めた長期的な支援体制を用意し、見積もりやプロジェクト進行管理の標準化も進めておくと、商談もスムーズになります。

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