AI・人工知能の開発費用！制作物別の相場、安く抑える方法を解説

近年、ビジネスシーンでAI・人工知能の活用が急速に広がっています。業務効率化やコスト削減、顧客満足度向上など、様々な目的でAI導入を検討する企業が増えていますが、「実際にどれくらいの費用がかかるのか」という点で悩む担当者も多いのではないでしょうか。

本記事では、Open AIが展開するChat GPTの日本向け開発にも携わっている合同会社ニューラルオプトの知見をもとに、AI・人工知能の開発費用について制作物別の相場から費用を抑えるポイントまで詳しく解説します。

これからAI導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

AI・人工知能の開発費用一覧表

AI・人工知能の開発費用は、開発する製品やシステムの種類・規模・機能によって大きく異なります。まずは全体像を把握するために、代表的なAI開発物の費用相場を表にまとめました。

なお、これらの費用は初期開発費用のみであり、実際には運用保守費用や追加開発費用なども別途発生します。また、プロジェクトの規模や複雑さによって費用は大きく変動するため、具体的な見積もりは専門の開発会社に相談することをおすすめします。

【開発物別】AIの開発費用相場と目安

AI開発の費用は、種類によって大きく異なります。ここからは、代表的なAI開発物ごとに詳しい費用相場と、費用が高くなるケース、費用を抑えるコツについて解説します。

チャットボットは約50~500万円

チャットボットは、AIを活用したシステムの中でも比較的導入しやすく、多くの企業で活用されています。顧客サポートの自動化や社内FAQの効率化など、様々な用途に対応可能です。

チャットボットは初期開発費用だけでなく、運用保守費用も考慮が必要です。特にAI型チャットボットでは、継続的な学習データの更新やチューニングが欠かせません。運用保守費用は月額5〜50万円程度を見込んでおくと良いでしょう。

詳しくは以下もご覧ください。

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生成AIシステムは約100〜500万円

Chat GPTなどの生成AIを組み込んだシステムは、文章生成やコンテンツ作成の自動化など、幅広い用途で注目されています。独自データを活用したカスタマイズも可能です。

生成AIシステムは開発工程ごとにも費用が異なります。特にデータの前処理（約200〜3,000万円）やPoC検証（約300〜500万円）に大きなコストがかかる傾向があります。また、APIの利用量に応じた従量課金が発生するため、運用コストも考慮しましょう。

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画像認識システムの約50~1000万円

画像認識システムは、写真や動画から特定の物体や特徴を検出・分類するAIシステムです。小売、製造、セキュリティなど様々な業界で活用されています。

画像認識システムは、教師データの収集・作成費用（50〜300万円）やAIモデルのチューニング費用（年間50〜300万円）など、継続的なコストも発生します。また、画像データの保存や処理にはクラウドサーバーやストレージの費用も考慮する必要があります。

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音声認識システムは約100~1000万円

音声認識システムは、人間の声をテキストに変換するAI技術で、コールセンター業務の効率化やハンズフリー操作など様々な場面で活用されています。

音声認識システムは初期開発費用だけでなく、運用保守費用（月額10〜50万円）やインフラ費用（月額5〜30万円）、AIモデルの再学習・更新費用（年間50〜200万円程度）など、継続的なコストも発生します。特に音声データは容量が大きいため、データ保存のためのストレージコストも考慮が必要です。

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Webスクレーパーは約20~200万円

Webスクレーピングシステムは、自動的にWebサイトからデータを抽出・収集するプログラムです。市場調査や価格比較、コンテンツ収集など様々な用途で活用されています。

Webスクレーパーも継続的なコストが発生します。主なランニングコストには、運用保守費用（月額5〜30万円）、インフラ費用（月額1〜10万円）、データ保管・分析費用（月額5〜50万円）などがあります。また、対象Webサイトの構造変更に伴う修正コストも考慮する必要があります。

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アルゴリズム（レコメンドなど）は約100~5000万円

レコメンドエンジンなどのアルゴリズム開発は、初期費用に加えて月額費用（4,500〜270万円程度）がかかります。また、アルゴリズムの精度向上のための定期的なチューニングや、データ量の増加に伴うインフラ拡張などのコストも考慮する必要があります。投資額に見合うROIを得られるかどうかの検証も重要です。

レコメンデーションやその他のアルゴリズム開発は、ユーザーの行動データを分析して最適な商品やコンテンツを推薦するシステムです。ECサイトやコンテンツプラットフォームなどで広く活用されています。

需要予測システムは約300~800万円

需要予測システムは、過去のデータをもとに将来の需要を予測するAIシステムです。小売、製造業、サプライチェーン管理などで活用され、在庫最適化や生産計画の効率化に貢献します。

需要予測システムは初期開発費用だけでなく、継続的に運用保守費用（月額20〜50万円）、インフラ費用（月額10〜30万円）、AIモデルのチューニング費用（月額10〜30万円）などが発生します。特に予測精度を維持するためには定期的なモデルの再学習が必要であり、この点も考慮した予算計画が重要です。

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RAG（検索拡張生成）は約500~3000万円

RAG（検索拡張生成）は、大規模言語モデル（LLM）と検索技術を組み合わせたAIシステムで、社内文書や特定分野の情報を活用した高精度な回答生成が可能です。社内ナレッジベースの活用や専門分野でのAI活用に適しています。

RAGシステムの運用には、初期開発費用に加えて運用保守費用（年間200〜360万円程度）、インフラ費用（月額20〜100万円）、AIモデル利用料（月額10〜100万円）、データ更新費用なども継続的に発生します。特にデータの鮮度がRAGの精度に直結するため、データメンテナンスの費用も考慮する必要があります。

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上記以外のAIの場合

AI・人工知能の開発は多岐にわたり、上記で紹介した以外にも様々な種類があります。

それぞれの用途や規模によって費用は大きく変動し、100万円程度の小規模なものから1000万円を超える大規模プロジェクトまで幅広く存在します。

AIプロジェクトを成功させるためには、明確な目標設定と段階的な開発アプローチが重要です。まずは小規模なプロトタイプ（PoC/MVP）から始め、効果を確認しながら段階的に機能を拡張していくことで、投資リスクを抑えつつ効果的なAIシステムを構築することができます。

AI開発費用の主な内訳・項目

AI開発プロジェクトの費用は、いくつかの主要な項目に分けられます。ここでは、各項目の概要と一般的な費用感について解説します。

モデル設計費用

AIシステムの中核となるモデルの設計には、専門的な知識と経験を持ったデータサイエンティストやAIエンジニアが必要です。この工程では、どのようなアルゴリズムやアーキテクチャを使用するかを決定します。

モデル設計に含まれる作業には、問題分析と解決アプローチの検討、適切なアルゴリズムの選定、モデルアーキテクチャの設計、ハイパーパラメータの初期設定などがあります。

モデル設計費用は、プロジェクトの専門性と複雑さによって大きく変動します。例えば、単純な分類問題では既存のアルゴリズムを適用するだけで済むこともありますが、複雑な自然言語処理や画像認識では独自のアーキテクチャ設計が必要になる場合があります。

データ準備（アノテーション）費用

AIの精度を左右する最も重要な要素の一つがデータです。高品質な学習データの収集、クレンジング、アノテーション（ラベル付け）には多大な労力がかかります。

データ準備に含まれる作業には、データの収集と選別、データクレンジング、データ変換・正規化、アノテーション、データ拡張などがあります。

特に画像認識や音声認識のようなプロジェクトでは、人手によるアノテーション作業が膨大になるため、費用が高額になりがちです。例えば、医療画像のアノテーションでは、専門知識を持つ医師の協力が必要になるケースもあります。

データの質と量はAIの性能に直結するため、この工程を疎かにすると後工程でのやり直しが発生し、結果的に総コストが増加する可能性があります。

余談ですが、「ゴミを入れればゴミがでる」（garbage in, garbage out）ということわざもあります。それくらい、データは重要ということです。

機械学習費用

データセットとモデル設計が準備できたら、実際に機械学習（モデルのトレーニング）を行います。この工程では、コンピュータリソースを使用してモデルを学習させ、最適化します。

機械学習に含まれる作業には、モデルのトレーニング、バリデーション、ハイパーパラメータのチューニング、モデルの評価と改善、クロスバリデーションなどがあります。

機械学習の費用は、使用するコンピュータリソース（特にGPU）のコストと、専門家の人件費で構成されます。深層学習モデルなど計算負荷の高いモデルの場合、学習に数週間から数か月かかることもあり、その間の計算リソースコストが大きくなります。

クラウドプラットフォーム（AWS、Google Cloud、Azureなど）の高性能GPUインスタンスを利用する場合、1時間あたり数千円から数万円のコストがかかり、長期間の学習では大きな金額になることもあります。

制作したモデルの実装費用

学習が完了したAIモデルは、実際のシステムやアプリケーションに組み込む必要があります。AIの本体は学習されたモデルそのものですが、それを実用的なシステムとして機能させるための実装作業が必要です。

モデル実装に含まれる作業には、モデルの最適化、APIやサービスとしての実装、フロントエンド・バックエンドとの連携、デプロイメント、本番環境でのテストと調整などがあります。

実装費用は、モデルを組み込むシステムの複雑さや求められるパフォーマンス（応答速度、処理能力など）によって変動します。例えば、エッジデバイスでの動作が求められる場合は、モデルの軽量化や最適化が必要になり、追加のコストがかかります。

また、既存システムとの統合が複雑な場合や、リアルタイム処理が必要な場合は、高度な技術と最適化が求められるため、費用が高くなる傾向があります。

AI開発の費用に影響する要素

AIプロジェクトの費用は様々な要素によって左右されます。主要な影響要素を理解することで、より現実的な予算計画を立てることができます。

開発したいものの種類が何か

AIシステムの種類によって、必要な技術スタックやリソースが大きく異なります。

例えば画像認識系は大量の画像データが必要で、GPU計算リソースを多く消費します。アノテーションコストが高額になりがちで、物体検出、顔認識、医療画像診断などが例として挙げられます。

種類によって必要なデータの性質や量、専門知識、計算リソースが異なるため、費用にも大きな差が生じます。画像や音声を扱うAIは一般的にコストが高い傾向にあります。

求める精度がどの程度か

AIモデルの精度は、学習データの量と質、モデルの複雑さ、学習時間に直接関係します。精度を高めるほど、これらのリソース投入が必要になり、コストが上昇します。

重要なのは、100%の精度を追求することは実質的に不可能であるという点。

実際のビジネスでは、コストと精度のバランスを考慮し、「十分な精度」を定義することが重要です。

そもそも100%の精度を持つモデルは学習データのみに適応した「過学習」という状態にあり、新しいデータには対応できない（≒意味がない）汎用性の低いモデルとなってしまいます。

モデルがどれだけ複雑か

AIモデルの複雑さは、処理できるタスクの難易度や精度に直結しますが、同時に開発コストや運用コストにも大きな影響を与えます。

シンプルなモデルの例としては単純な分類問題（スパムメール検出など）が挙げられます。

一方複雑なモデルの例としては深層学習（CNN、RNN、Transformer）、大規模言語モデルがあります。長期間のトレーニングが必要で、専門的な知識と経験が求められます。解

モデルの複雑さを選ぶ際の重要なポイントは、「解決したい問題に対して適切な複雑さ」を選ぶことです。

また、最近のトレンドとして、事前学習済みモデル（GPT、BERTなど）を活用したファインチューニングアプローチがあります。限られたデータでも高性能なモデルを構築できるようになり、開発コストを抑えることが可能になっています。

AI開発の費用を安く抑える方法

AI開発は高額になりがちですが、適切なアプローチで費用を抑えることが可能です。ここでは効果的にAI開発費用を抑える主な方法を紹介します。

過剰な精度は目指さない

AI開発において、精度を求めるほど費用は指数関数的に増加していきます。特に精度が90%を超えてくると、わずかな精度向上のために多大なコストがかかるようになります。

実際のビジネスにおいては、「完璧な精度」よりも「ビジネス要件を満たす十分な精度」を目指すことが重要です。例えば商品レコメンデーションであれば、完璧な推薦よりも、ユーザーにとって十分に価値のある提案ができる水準が適切です。

具体的には、ビジネス目標に基づいて「必要十分な精度」を事前に定義し、そこを目標とすることで、過剰な開発費用を抑えることができます。

まずは最小限で検証する

AI開発では、最初から完璧なシステムを目指すのではなく、MVP（Minimum Viable Product）の考え方を取り入れることが効果的です。MVPとは「最小限の機能を持つ製品」のことで、核となる機能だけを実装して早期に検証するアプローチです。

具体的なステップとしては次のようになります。

このアプローチにより、大規模な投資をする前に小さく始めて検証できるため、無駄な開発コストを削減できます。さらに、実際のユーザーフィードバックに基づいて開発方針を調整できるので、ビジネス価値の高いシステムになりやすいという利点もあります。

あらかじめ学習データを収集しておく

開発会社に依頼する前にある程度データを収集しておくのも有効です。言語に関するAIならテキストデータを、画像認識（物体検出）であれば検出したい物体の写真を可能な限り集めておく、という具合です。

開発会社に依頼する時点である程度学習データが豊富に揃っていれば、追加でかかる収集コストを抑えられるようになります。

AI開発においてデータは「燃料」のような役割を果たします。質の高い学習データをどれだけ確保できるかがAIの性能を大きく左右します。一方で、データの収集・整理（アノテーション）は多大なコストがかかります。

AI開発の見積もりの妥当性を検証する方法

AI開発の見積もりを評価する際は、相場を理解し、詳細な内訳を確認することが重要です。適切な費用感を持つことで、過剰な請求を避け、質の高い開発パートナーを選ぶことができます。

AI開発の見積もりを評価する際のポイントは以下の通りです。

見積もりの評価では、単に「安いか高いか」ではなく、「費用対効果が高いか」という観点で判断することが重要です。過度に安い見積もりは、品質や保守性に問題がある可能性もあるため注意が必要です。

失敗しないAI開発会社の選び方

AI開発の成功は、適切なパートナー選びから始まります。技術力だけでなく、ビジネス理解や相性なども含めた総合的な視点で開発会社を選ぶことが重要です。

AI・データに関する専門知識があるか

AI開発は一般的なシステム開発とは異なる専門性が求められます。

開発会社の選定では、類似プロジェクトの実績があるか、AIエンジニアやデータサイエンティストが在籍しているか、最新技術に対応できるかを確認しましょう。

何を開発すべきかまで相談できるか

優れたAI開発会社は、単に発注されたものを作るだけでなく、ビジネス課題を理解し最適な解決策を提案できます。

初回相談時に、表面的な要望だけでなく根本的な課題を掘り下げる質問ができる会社を選びましょう。

担当者との相性が良いか

AI開発は長期的な取り組みになることが多く、担当者との円滑なコミュニケーションが成功の鍵を握ります。

技術的な内容を非技術者にもわかりやすく説明できるか、フィードバックに柔軟に対応できるかを確認しましょう。

AI・人工知能システムの開発ならニューラルオプト

AIシステムの開発を検討する際は、専門知識と豊富な実績を持つ開発会社に相談することをおすすめします。

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