生成AIシステムの導入・開発費用！タイプ別の相場や開発会社の選び方

企業のDX化が進む現在、生成AIを活用したシステムの導入を検討する企業が増えています。ChatGPTの登場によって生成AIへの注目が高まり、ビジネス活用の場も広がっています。しかし、実際に導入を検討する際、気になるのは「どのくらいの費用がかかるのか」ではないでしょうか。

この記事では、生成AIシステムの導入費用について、ChatGPTの日本向け開発プロジェクトにも参画する合同会社ニューラルオプトが詳しく解説します。規模や目的、機能、開発工程ごとの費用相場を明確にし、予算計画の参考になる情報をお届けします。

なお、AIに関連したその他のシステムも含めたAI開発費用については、下記の記事もご覧ください。

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【結論】生成AIシステムの導入費用は100万円〜3,000万円以上

Chat GPTなどの生成AIを活用したシステムの導入費用は、最小規模で約100万円から、大規模なものだと3,000万円以上かかることもあります。この費用は、以下の要素によって大きく変動します。

導入費用が高額になる理由として、アジャイル開発による試行錯誤の繰り返し、高度な技術を持つエンジニアの人件費、AIの種類や機能の複雑さなどが挙げられます。

ただし、既存のSaaSを活用したり、補助金を利用したりすることで、コストを抑える方法もあります。

【一覧表】生成AIシステムの導入費用相場

それでは、生成AIを活用したシステムの導入・開発費用について解説していきます。ここでは以下の軸ごとに取り上げていきましょう。

開発物ごとの導入・開発費用相場

Chat GPTなどの生成AIを活用したシステムごとの開発費用相場は以下のとおりです。前提としてケースバイケースにはなりますが、参考にしてみてください。

規模ごとの導入費用相場

最小限の規模の開発では、基本的な機能のみを実装し、データ処理や学習機能を限定的にすることで費用を抑えられます。この規模は概念実証（PoC）やMVP開発に適しており、本格導入前の検証に役立ちます。

社内利用向けの中規模システムでは、特定の業務に特化した機能と、自社データの活用が可能になります。

データの前処理やシステム連携などの費用が加わり、導入費用は増加。しかし、業務効率化による人件費削減など、ROIの見込みは高まります。

一般公開向けの大規模システムになると、セキュリティ強化やスケーラビリティの確保、多様なユーザーに対応するためのUIUX設計など、より高度な開発要素が求められます。そのため、導入費用は大幅に増加します。

機能ごとの導入費用相場

なおRAG（検索拡張生成）は、「ざっくりとした質問を文章でAIに投げかけると、事前に特定分野について学習したAIがそれに対する回答を返してくれる」というシステム。

例えば社内規定など外部に公開されていない情報を学習させておき、「弊社の夏季休暇はいつから取得できる？」といったネットに答えが載っていないような質問に答えるようにするのがRAGです。

開発工程ごとの費用相場

例えば要件定義・構想の段階では、課題の明確化や必要な機能の洗い出し、実現可能性の検討などを行います。

多くの場合、ヒアリングは無料で提供されますが、本格的なコンサルティングには40万円〜200万円程度の費用がかかります。この段階で方向性を誤ると後工程での手戻りが発生するため、十分な検討が重要です。

導入を成功させるためには、明確な目的設定と予算計画、そして現場と開発会社との密なコミュニケーションが不可欠。

生成AIシステムの導入で業務効率化や顧客満足度向上を実現し、競争力を高めていきましょう。

生成AIシステムの初期費用の他にかかる費用

生成AIシステムの導入において、初期開発費用だけでなく継続的にかかる費用も考慮する必要があります。

基本的に費用は「人月単価（作業単価）×時間 + 固定費（サーバー代など）」で決まりますが、初期開発後も以下のような費用が発生します。

運用保守に月額60万円〜200万円

生成AIシステムは導入後も継続的な運用保守が必要です。これには以下のような作業が含まれます。

運用保守費用は、システムの規模や複雑さによって大きく変動しますが、一般的に月額60万円〜200万円程度が相場です。24時間365日の監視が必要な場合や、迅速な障害対応を求める場合はさらに高額になります。

インフラ費用に月額20万円〜100万円

生成AIシステムは大量のデータ処理や計算リソースを必要とするため、クラウドインフラの費用も無視できません。主に以下のような費用が発生します。

例えばChat GPTを活用したシステムでは、利用するごとに「API」というものでChatGPTとシステムを接続して質問を投げかける→回答をもらうというフローが発生します。その一回ごとにお金が発生する、ということです。

特に大規模言語モデル（LLM）を利用する場合、処理能力の高いGPUが必要となり、費用は月額20万円〜100万円以上になることもあります。ユーザー数や利用頻度が増えれば、それに比例して費用も増加します。

新機能・修正の開発費用

生成AIシステムは継続的な改善が必要です。ユーザーフィードバックに基づく機能追加や、AIモデルのアップデートなどの費用が発生します。

これらの費用は、変更の規模や複雑さによって大きく変動します。アジャイル開発を採用している場合は、定期的なスプリントごとに予算を設定するケースが多いです。

AIモデルの再学習・チューニング費用に50万円〜500万円

生成AIシステム特有の費用として、AIモデルの再学習やチューニングにかかる費用があります。新しいデータが蓄積されたり、AIの精度を向上させたりする際に必要となります。

特に大規模な学習データを扱う場合や、高精度な結果を求める場合は、高いコンピューティングリソースと専門的な知識を持ったエンジニアが必要となるため、費用は高額になります。

生成AIシステムの導入・開発費用に影響する主な要素

生成AIシステムの開発費用は、具体的には以下のような項目に影響されます。

1. AIモデルの種類・規模

生成AIシステムの中核となるAIモデルの種類や規模によって、開発費用は大きく変動します。

特に、独自モデルの場合は大量の学習データと計算リソースが必要となり、開発期間も長くなるため、費用は大幅に増加します。

ただChat GPTやClaude、deepseekなど優秀な生成AIモデルがあるなかで全くの独自モデルを使うことはなかなかありません。

また、テキスト生成、画像生成、音声生成など、扱うデータの種類によっても難易度や必要なリソースが異なり、費用に影響します。

2. 機能がどれだけ複雑か

機能が複雑で専門的になるほど、開発に携わる人に求められるスキルレベルが高くなります。そのため、エンジニアの人月単価も高くなり、開発費用が高額になる傾向があります。

また、高度なセキュリティ対策やコンプライアンス要件が求められる場合も、専門性の高いエンジニアが必要となり、費用は増加します。

3. 学習データの準備がどれだけ大変か

生成AIシステムの性能は、学習データの量と質に大きく依存します。そのため、データ関連の作業が開発費用に大きく影響します。

特に専門分野（医療、法律、工学など）のデータを扱う場合、専門知識を持つアノテーターが必要となり、一般的なデータ処理と比べて2〜5倍のコストがかかることもあります。

4. 開発要件の明確になっているかどうか

開発を開始した時点での要件が明確でないと、後で思っていたよりも開発費用が高くなります。また、発注者側の事情で機能に変更があると、その修正が必要になるので費用は高くなります。

生成AIシステムは特に、導入目的や期待する成果が曖昧になりがちなため、事前の要件定義や目標設定が重要です。アジャイル開発を採用する場合でも、大枠の方向性は明確にしておくことが費用管理につながります。

5. 既存システムとの連携がどれだけ複雑か

生成AIシステムを既存の業務システムやデータベースと連携する場合、その複雑さが開発費用に大きく影響します。

既存システムのドキュメントが不十分だったり、APIが整備されていなかったりする場合、連携のための追加開発や調査に多くの工数が必要となり、費用が増加します。また、複数のシステムと連携する場合は、それぞれの連携部分で費用が発生することを考慮する必要があります。

生成AIシステムの導入費用を安く抑える４つのコツ

生成AIシステムの導入費用を安く抑える５つのコツは以下のとおりです。

1. 開発したいもののイメージを固めておく

生成AIシステム開発において、導入目的や要件を明確にすることは費用削減の基本です。イメージが固まっていれば、見積もり時点で開発会社にクリアに伝えることができ、あとから変更が生じる可能性が少なくなります。

具体的には以下のポイントを事前に整理しておきましょう。

要件が曖昧なまま開発を始めると、途中での仕様変更や認識のズレによる手戻りが発生し、結果的に費用増加につながります。

2. 不必要な機能は入れ込まない

生成AIの可能性に魅了されて、必要以上の機能を盛り込みがちですが、機能が増えるほど開発工数も増加します。まずは最小限の機能（MVP：Minimum Viable Product）から始め、段階的に機能を追加していく方法が費用効率に優れています。

例えば、以下のような機能の優先順位付けを行いましょう。

ユーザーからのフィードバックを得てから機能追加を判断することで、無駄な開発を避けられます。

3. 実績・スキルがある会社に依頼する

一見すると費用が高く感じるかもしれませんが、生成AI開発の実績とスキルがある会社に依頼することで、長期的には費用を抑えられることが多いです。

実績がある会社は見積もりが正確で開発スピードも早いため、あとから「思っていたよりも高くなる」というリスクを減らせます。

選定の際は以下を確認しましょう。

安さだけで選ぶと、品質や納期に問題が生じる可能性があります。費用対効果の視点で選定することが重要です。

4. 費用が安い生成AIを活用する

基本的に生成AIを活用したシステムでは、OpenAI、Google、Microsoft、Anthropicなどが提供するAPIを使います。それぞれで料金・得意分野が違うので、適切でありつつも安いものを選びましょう。

生成AIシステム導入費用の妥当性を評価するには？

生成AIシステム導入費用の妥当性を評価するには、以下のような対策を行いましょう。

あらかじめ相場を調べておく

生成AIシステムの費用が妥当かどうかを判断するには、まず市場相場を把握することが重要です。複数の開発会社から見積もりを取得し、費用感を比較しましょう。

ただし、単純な金額比較だけでなく、以下の点も考慮する必要があります。

極端に安い見積もりには、後から追加費用が発生するリスクや品質面での懸念があることも考慮しましょう。

使用する生成AIは適切か確認する

開発したいシステム・そもそもの開発する目的と、使用する生成AIモデルの組み合わせが適切かどうかも確認しましょう。

Open AIのChat GPTなのかAnthropicのClaudeなのか、使用する生成AIによって得意領域・料金ともに大きく異なります。

例えば中国のdeepseekはChat GPTと大きな性能の差が無いのにもかかわらず、使用料金（API料金）はChat GPTよりも数倍安くなっています。このような点など、開発会社に選定のロジックなども含めて確認しておきましょう。

ROI（投資対効果）の試算を行う

生成AIシステムの導入費用が妥当かどうかは、期待されるリターンとの比較で判断すべきです。以下のような視点でROIを試算してみましょう。

例えば、「年間1,000万円の人件費削減が見込めるシステムに2,000万円の投資」であれば、2年で投資回収できる計算になります。このようなROI分析により、費用の妥当性を客観的に評価できます。

開発工程・タスクの詳細確認

見積もりが妥当かどうかを判断するには、開発工程やタスクの詳細を確認することも重要です。以下の点をチェックしましょう。

曖昧な説明や不明瞭な項目が多い見積もりは、後から追加費用が発生するリスクが高いです。透明性の高い見積もりを提示する開発会社を選ぶことが重要です。

導入後のコストも含めた総所有コストで判断する

生成AIシステムの導入費用の妥当性を評価する際は、初期開発費用だけでなく、運用保守やインフラ費用などのランニングコストも含めた総所有コスト（TCO）で判断することが重要です。

例えば、初期費用は安くても運用コストが高いシステムは、長期的には高コストになる可能性があります。3〜5年程度の期間でTCOを計算し、判断材料にしましょう。

以上のポイントを踏まえて生成AIシステムの導入を検討することで、費用対効果の高いシステム開発が実現できます。技術の進化が早い分野なので、定期的な市場調査と計画の見直しも重要です。

失敗しない生成AIシステムの開発会社の選び方

生成AIシステムの開発を外部に委託する場合、適切な開発会社の選定が成功の鍵となります。以下のポイントを確認して、信頼できるパートナーを見つけましょう。

生成AIシステムの開発実績があるか

生成AIは比較的新しい技術であり、実績のある開発会社は限られています。以下の点を確認することで、信頼できる開発会社を見極められます。

特に重要なのは、単なるAI開発ではなく「生成AI」の開発経験です。従来の機械学習と生成AIでは必要なスキルセットが異なるため、生成AI特有の知見を持つ会社を選びましょう。可能であれば、過去の顧客に話を聞くことも有効です。

生成AIの専門知識と技術力が十分か

生成AIシステムの開発には、一般的なシステム開発とは異なる専門知識が必要です。開発会社の技術力を以下の観点から評価しましょう。

特に重要なのは、単にAPIを呼び出すだけでなく、AIモデルのチューニングやデータ前処理、評価指標の設定など、AIの性能向上に関する専門知識です。これらのスキルがあるかどうかで、システムの品質が大きく変わります。

セキュリティ・コンプライアンス対応が万全か

生成AIシステムでは、自社の機密データや個人情報を扱うことも多いため、セキュリティとコンプライアンスへの対応が極めて重要です。

特に生成AIは学習データに含まれる情報を出力する可能性があるため、データの扱いに関する明確なポリシーを持つ開発会社を選ぶことが重要です。

また、AIの利用に関する法規制は各国で整備が進んでいるため、最新動向に詳しい会社であることも重要な選定基準です。

コミュニケーションに違和感がないか

システム開発では、発注側と開発側のコミュニケーションが非常に重要です。

コミュニケーションに齟齬があると、こちらの要望が上手く伝わらず、思ったとおりのシステムができないリスクがあります。

特に生成AIは専門性が高く、技術的な説明が難しい分野です。専門知識がない発注側にも分かりやすく説明できる能力は、良い開発パートナーの条件の一つです。また、初期段階でのコミュニケーションの質は、開発全体を通じての関係性を予測する指標になります。

納品後の改善提案までできるか

生成AIシステムは導入して終わりではなく、継続的な改善が必要です。

発注者の要望に従うだけのシステム開発会社が多い中、利用データを分析して、目的を踏まえた改善提案を行ってくれる会社を選ぶと良いでしょう。特に利益創出の手段としてシステムを利用したい場合等は重要です。

生成AIは利用が進むにつれて収集されるデータも増えていくため、そのデータを活用した継続的な改善が性能向上の鍵となります。開発だけでなく、運用・改善フェーズまで一貫してサポートできる会社を選ぶことで、長期的な成功につながります。

適切な開発会社を選定することで、生成AIシステムの導入リスクを大幅に軽減できます。複数の候補から比較検討し、単に費用だけでなく、上記のポイントを総合的に評価することが重要です。

生成AIの導入・開発ならニューラルオプト

生成AIを活用した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。

弊社ニューラルオプトは、Open AIのChat GPT開発にも携わっているなど、生成AIについては深い知見を持っているのが強みです。

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