画像認識システムの開発費用相場！安く抑える方法や妥当性の評価基準

近年、AI技術の発展により画像認識システムやアプリの導入が様々な産業で進んでいます。商品の仕分け、セキュリティ対策、植物や動物の識別など、その活用範囲は日々広がっています。しかし、「開発費用はどれくらいかかるのか」という疑問をお持ちの方も多いでしょう。

この記事では、画像認識システム・アプリの開発費用について、規模別・目的別・機能別・工程別に詳しく解説します。

なお、画像認識システム以外のAIの開発費用相場については、以下の記事でも解説しています。

あわせて読みたい

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…

【結論】画像認識システム・アプリの開発費用は50〜1,000万円

画像認識システム・アプリの開発費用は、その規模や実装する機能によって大きく異なります。

最低限の機能のみを実装する小規模なものであれば50〜150万円程度、基本的な機能を備えた中規模のものであれば150〜300万円程度、複雑な機能を含む大規模なものになると300〜1,000万円以上かかることもあります。

また、画像認識したいデータにも大きく影響を受けます。

• テキストを認識したい → 専用のツール（OCR）を使えば安く済む
• 物体を認識したい → 機械学習が必要なので高め

加えて、目指す認識精度にも費用が影響するということを認識しておきましょう。

（そもそも100%は不可能ですが）100%に近い精度を求めるのであればかなりの費用がかかります。一方、「90%で良い」「確率が高い候補を3つ提示すればOK」であれば比較的安価に済ませることが可能です。

【一覧表】画像認識システム・アプリの開発費用相場

画像認識システム・アプリの開発費用を、以下の軸で紹介してきます。

• 規模ごとの開発費用相場
• 目的ごとの開発費用相場
• 機能ごとの開発費用相場
• 開発工程ごとの費用相場

規模ごとの開発費用相場

画像認識システム・アプリの規模によって開発費用は大きく変わります。

小規模な開発では、既存のAIモデルやAPIを活用することで費用を抑えられます。一方、大規模な開発になると、独自のAIモデルの構築や複雑なシステム設計が必要となり、費用は高額になる傾向にあります。

目的ごとの開発費用相場

目的によって必要な精度や対応すべき環境が異なるため、開発費用も変わってきます。MVPを作成して市場検証を行う段階では比較的低コストで済みますが、一般公開アプリとなるとユーザーインターフェースの洗練やセキュリティ対策など、追加で対応すべき要素が増えます。

特に産業用途や研究開発目的の場合は、高い認識精度や特殊環境への対応が求められるため、独自AIモデルの開発やチューニングにコストがかかります。

まずは明確な目的を設定し、その目的に必要十分な範囲で開発を行うことが、コスト管理の鍵となります。

機能ごとの開発費用相場

画像認識システム・アプリに実装する機能によって、開発費用は大きく変動します。

基本的な画像認識機能だけであれば比較的安価ですが、リアルタイム処理やAI学習機能など、高度な機能を追加すると費用は跳ね上がります。

また、既存のAPIを活用できる機能であれば開発コストを抑えられますが、カスタマイズが必要な部分が増えると費用も増加します。機能を追加する際は、「本当に必要か」という観点から優先順位をつけ、フェーズを分けて開発することをおすすめします。

開発工程ごとの費用相場

画像認識システム・アプリの開発では、通常のシステム開発工程に加えて、「AI適応性検証」や「教師データ収集・作成」といった特有の工程があります。特に教師データ（AIの学習に使用するデータ）の収集・作成は、画像認識の精度を左右する重要な工程です。

開発費用の大部分は実装・開発工程で発生しますが、要件定義段階でしっかりと計画を立てておくことで、後工程での手戻りを防ぎ、全体のコストを抑えることができます。

画像認識開発の初期費用の他にかかる費用

画像認識システム・アプリの開発費用を考える際、初期開発費用だけでなく継続的にかかるコストも把握しておくことが重要です。基本的に開発費用は「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。

特に画像認識システムの場合、通常のアプリ開発と比べて追加で考慮すべきコストが存在します。

以下では、画像認識システム・アプリの運用において継続的に発生する主な費用について解説します。

運用保守に月額10〜100万円〜

画像認識システム・アプリは、リリース後も継続的なメンテナンスが必要です。運用保守費用には以下のような項目が含まれます。

特に画像認識システムでは、認識精度の維持・向上のための調整作業も運用保守の一環として行われます。

小規模なシステムであれば月額10万円程度から、大規模なシステムや高い可用性が求められる場合は月額100万円以上かかることもあります。

運用保守費用は初期開発費の15〜20%程度を年間で見込んでおくと良いでしょう。例えば、300万円の開発費であれば、年間45〜60万円（月額4〜5万円）程度の運用保守費用を予算に組み込んでおくことをおすすめします。

インフラ費用に月額5〜50万円〜

画像認識システムを稼働させるためのインフラ費用も継続的に発生します。主な項目は以下のとおりです。

画像認識システムは通常のシステムと比べて、大量の画像データを扱うため、ストレージコストが高くなる傾向があります。また、AIによる画像認識処理は計算リソースを多く消費するため、サーバーのスペックも高めに設定する必要があるでしょう。

ユーザー数や処理量に応じてインフラ費用は変動しますが、小規模なシステムであれば月額5万円程度から、大規模なシステムでは月額50万円以上かかることもあります。将来的なスケーリングも考慮した設計が重要です。

新機能・修正の開発費用

リリース後、ユーザーからのフィードバックや市場動向に応じて新機能の追加や大幅な修正が必要になることがあります。これらは通常の運用保守とは別に、追加の開発費用として計上されます。

画像認識技術は日進月歩で進化しているため、1〜2年ごとに認識エンジンのアップデートや新しいアルゴリズムの導入を検討する必要があるでしょう。こうした技術的アップデートにも相応のコストがかかります。

計画的な機能拡張のためには、年間の開発予算として初期開発費の30〜50%程度を確保しておくと安心です。

外部APIやサービス利用料に月額1〜20万円〜

画像認識システムでは、すべての機能を自社開発するよりも、外部のAPIやサービスを利用するケースが増えています。主な外部サービスとその費用は以下のとおりです。

これらのサービスは通常、処理した画像数や利用回数に応じた従量課金制を採用しています。例えば、Google Cloud Visionの場合、月間1,000枚までは無料ですが、それ以降は1,000枚あたり1.5〜2.5ドル程度の費用がかかります。

ユーザー数が増えるにつれて、API利用料も比例して増加するため、スケールしても収益構造が成り立つビジネスモデルを設計することが重要です。

小規模なシステムであれば月額1〜5万円程度、大規模なシステムや高精度な認識が必要な場合は月額20万円以上かかることもあります。

AIモデルのチューニング・再学習費用に年間50〜300万円〜

画像認識システムの精度を維持・向上させるためには、定期的なAIモデルのチューニングや再学習が必要です。特に以下のようなケースでは再学習が求められます。

モデルの再学習には、データサイエンティストやAIエンジニアの工数が必要となり、高度な専門知識を要するため人件費が高額になりがちです。また、大規模なモデルの学習には高性能なGPUサーバーなども必要となります。

AIモデルのチューニング頻度は、システムの用途や求められる精度によって異なりますが、年に1〜4回程度の実施が一般的です。

費用としては、小規模なチューニングで年間50万円程度から、大規模な再学習では年間300万円以上かかることもあります。

教師データの収集・作成費用に50〜300万円〜

画像認識AIの性能を高めるためには、質の高い教師データ（学習用データセット）が不可欠です。初期開発時に用意した教師データだけでなく、運用フェーズでも継続的にデータを収集・作成する必要があるケースが多いです。

特にアノテーション作業は人手による作業が中心となるため、大量のデータを扱う場合はコストが高くなります。

例えば、1枚あたり50〜200円程度のアノテーションコストがかかると、1,000枚で5〜20万円、10,000枚で50〜200万円の費用となります。

画像認識の開発費用に影響する主な要素

画像認識システム・アプリの開発費用は、基本的に「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。しかし、実際の開発プロジェクトでは様々な要素が費用に影響します。以下では、開発費用を左右する主な要素について解説します。

1. 実装したい機能の数

実装する機能が多ければ多いほど、開発工数が増加し費用も高くなります。画像認識システムにおける主な機能としては以下のようなものがあります。

まずは必要最低限の機能から実装し、段階的に機能を追加していくアプローチが、コスト管理の観点からも効果的です。MVP（最小限の機能を持つ製品）を早期にリリースし、ユーザーフィードバックを基に機能追加を検討することで、無駄な開発を避けられます。

2. 機能の複雑さ・専門性

画像認識機能の複雑さや専門性が高まるほど、高度な技術力を持つエンジニアやデータサイエンティストが必要となります。専門性の高い人材の人月単価は必然的に高くなり、開発費用も上昇します。

特に、既存のAPIやライブラリでは対応できない特殊な認識要件がある場合、独自のディープラーニングモデル構築が必要となり、AIの専門家の関与が欠かせません。データサイエンティストやAIエンジニアの人月単価は一般的なWebエンジニアと比較して1.5〜2倍ほど高くなる傾向があります。

また、高精度を求めるほど、モデルの学習やチューニングに時間がかかり、それに伴って費用も増加します。必要な精度レベルを明確にし、費用対効果を考慮した開発計画を立てることが重要です。

3. 開発要件の明確さ・変更回数

開発開始時点で要件が明確でないと、途中での仕様変更や追加開発が発生し、結果的にコストが膨らむリスクがあります。特に画像認識システムでは、認識対象や精度に関する要件が曖昧だと、後から「思っていた精度が出ない」という問題が生じやすい点に注意が必要です。

また、開発中の仕様変更は工数の増加だけでなく、既に完成した部分の手戻りを発生させるため、変更管理のプロセスを明確にしておくことも重要です。変更が必要な場合は、その都度、費用と納期への影響を評価し、クライアント側と合意を形成することがトラブル防止につながります。

4. 納期の短さ

短い納期を設定すると、並行作業や追加リソースの投入が必要となり、開発費用が増加します。画像認識システムの場合、特にAIモデルの学習や精度チューニングには一定の時間が必要なため、過度に短い納期設定は費用増加だけでなく品質低下のリスクも伴います。

無理な納期設定を避け、十分な開発・検証期間を確保することで、品質を保ちながらコストを適正に保つことができます。また、段階的なリリース計画を立てることで、最初のリリースを早めつつ、継続的に機能を拡張していくアプローチも有効です。

5. テスト・ドキュメント作成の品質

画像認識システムの品質を担保するためには、十分なテストと適切なドキュメント作成が不可欠です。テスト工数や文書化の範囲によって、開発費用は大きく変動します。

特に画像認識システムでは、異なる条件下での精度検証が重要です。例えば、照明条件や背景、カメラの角度などによって認識精度が変わることがあるため、様々な環境でのテストが必要になります。

また、AIモデルの性能評価指標（適合率、再現率、F値など）の設定や測定も重要なテスト項目です。

6. 教師データの量と質

画像認識システムの精度を左右する重要な要素として、AIの学習に使用する教師データの量と質があります。高品質な教師データを大量に用意するほど、認識精度は向上しますが、それに比例してコストも増加します。

教師データの準備方法によっては、開発費用全体の20〜30%を占めることもあります。特に専門分野の画像認識（医療画像や産業用部品など）では、専門家による正確なアノテーションが必要となり、コストが高くなる傾向があります。

効率的な教師データ準備のためには、既存のオープンデータセットの活用や、データ拡張技術の活用、半自動アノテーションツールの利用などが有効です。また、初期段階では少ない教師データでスタートし、運用しながら徐々にデータを増やしていくアプローチも検討できます。

7. AIモデルの種類と複雑さ

画像認識システムで使用するAIモデルの種類や複雑さも、開発費用に大きく影響します。既存の汎用モデルを使用するか、独自のカスタムモデルを開発するかによって、費用は大きく異なります。

既存モデルの活用やトランスファーラーニングであれば比較的低コストで開発可能ですが、一方で完全なカスタムモデルの開発は高度な専門知識と多くの試行錯誤が必要となり、費用は数倍に膨らむ可能性があります。

また、モデルの複雑さは推論処理の計算コストにも直結するため、システムの運用コストにも影響します。目的に応じた適切なモデル選択が、開発費と運用費の両面で重要になってきます。

画像認識の開発費用を安く抑える４つのコツ

画像認識システムの開発は、複雑な技術やAIモデルの構築が必要なため、費用が高額になりがちです。しかし、適切な計画と戦略によって、品質を損なうことなく開発費用を抑えることは可能です。

ここでは、画像認識システムの開発費用を安く抑えるための5つのコツをご紹介します。

1. 開発したいもののイメージを固めておく

画像認識システムの開発を始める前に、具体的な要件と目標を明確にすることが重要です。イメージが固まっていれば、見積もり時点で開発会社に明確に伝えることができ、後から変更が生じる可能性が少なくなります。

要件が明確であれば、開発会社は適切な技術選定と工数見積もりができるため、無駄な開発を避け、効率的に進めることが可能になります。また、途中での大幅な仕様変更による追加コストも避けられます。

2. 不必要な機能は入れ込まない

画像認識システムの開発では、「あったら便利かも」という機能を詰め込みすぎると、開発費用が膨らむだけでなく、システムの複雑性が増し、保守コストも高くなります。

特に初期段階では、コアとなる機能に集中し、MVP（最小限の機能を持つ製品）を目指すことが重要です。

必要最低限の機能からスタートし、ユーザーのフィードバックを得ながら段階的に機能を追加していくアプローチが、コスト効率の良い開発につながります。各機能の必要性を「Must（必須）」「Should（あるべき）」「Could（あれば良い）」「Won’t（今回はなし）」に分類する「MoSCoW法」なども有効です。

3. 実績・スキルがある会社に依頼する

画像認識システムの開発は専門性が高いため、実績とスキルのある開発会社に依頼することが重要です。

一見すると費用が高く見えても、実績ある会社の方が後から追加費用が発生するリスクが低く、最終的な総コストでは安くなることも多いです。

複数の会社から見積もりを取り、実績や提案内容を比較検討することが大切です。

4. 既存APIやクラウドサービスを活用する

ゼロから画像認識システムを構築するのではなく、Google Cloud VisionやAWS Rekognition、Microsoft Azure Computer Visionなどの既存のAI画像認識APIを活用することで、開発費用を大幅に削減できます。

特に標準的な画像認識タスク（物体検出、顔認識、OCRなど）であれば、これらのAPIで十分対応できることが多いです。カスタマイズが必要な部分のみ独自開発し、標準的な機能はAPIに任せるハイブリッドなアプローチも効果的です。

API利用料は処理量に応じて発生しますが、初期開発コストと比較すれば、特に小〜中規模のシステムでは大幅なコスト削減になるでしょう。

画像認識開発費用の妥当性を評価するには？

画像認識システムの開発を依頼する際、提示された見積もりが妥当かどうかを判断するのは難しいものです。特に初めて画像認識システムの開発を依頼する場合は、相場がわからず判断に迷うことも多いでしょう。

ここでは、開発費用の妥当性を評価するためのポイントを解説します。

あらかじめ相場を調べておく

画像認識システムの開発費用は幅広いため、事前に相場を把握しておくことが重要です。前述の通り、画像認識システムの規模や機能によって50万円から1,000万円以上まで大きく異なります。

また、大手クラウドプロバイダー（AWS、Google Cloud、Microsoft Azure）のAI・機械学習サービスの料金体系を確認することも、基準となる相場感を持つのに役立ちます。

見積もりの内訳・工数を確認する　

開発会社から提出された見積書は、単に総額だけでなく、詳細な内訳と工数を確認することが重要です。

特に画像認識システムでは、AIモデルの学習やチューニングに必要な工数が適切に見積もられているかがポイントです。また、教師データの量や品質によって費用が大きく変わるため、どのようなデータをどれだけ用意するのかを明確にしてもらいましょう。

不明瞭な項目や「その他費用」などの曖昧な記載がある場合は、必ず詳細を確認することをおすすめします。

類似した事例の費用を確認する

自社の要件と似た画像認識システムの開発事例とその費用を確認することで、見積もりの妥当性を判断する材料になります。

実績のある開発会社であれば、守秘義務の範囲内で過去の類似案件について情報提供してくれるはずです。それらの情報と自社の要件を比較し、費用感の妥当性を判断しましょう。

同業他社や業界団体のネットワークを活用して、他社の事例についても情報収集できると理想的です。

失敗しない画像認識の開発会社の選び方

画像認識システムの開発を成功させるためには、適切な開発会社を選ぶことが極めて重要です。ここでは、信頼できるパートナーを見つけるためのポイントを解説します。

画像認識の開発実績があるか

画像認識システムの開発は専門性が高く、一般的なシステム開発とは異なる知識や経験が必要です。そのため、画像認識に特化した開発実績があるかどうかは重要な選定基準となります。

実績を示す具体的な資料やポートフォリオの提示を求め、可能であれば過去の顧客に対するレファレンスチェック（導入効果や満足度の確認）も行うと良いでしょう。

単に「AI開発の経験あり」という抽象的な説明ではなく、具体的な画像認識技術（物体検出、顔認識、OCRなど）の実績を確認することが重要です。

AIモデルの精度向上に関する知見があるか

画像認識システムの最も重要な評価基準は認識精度です。初期開発だけでなく、継続的に精度を向上させていく知見や方法論を持っているかどうかは、長期的な成功を左右する重要なポイントです。

開発会社が「一度開発して終わり」ではなく、システムを継続的に改善していく考え方を持っているかを確認しましょう。

特に画像認識システムは、実際の運用データを活用して徐々に精度を高めていくことが一般的であるため、その視点を持った開発パートナーを選ぶことが重要です。

教師データの収集・整備の方法論を持っているか

画像認識システムの性能は、学習に使用する教師データの質と量に大きく依存します。そのため、教師データの効率的な収集・整備方法に関する知見を持っているかどうかは、開発会社選定の重要な基準となります。

教師データ：AIの学習に「正しい答え」として利用するデータ（おおよそのイメージです）

限られた予算内で高品質な教師データを効率的に準備できる方法論を持った開発会社であれば、開発コストを抑えつつも高精度なシステムを構築できる可能性が高まります。

担当者とのやり取りに違和感がないか

システム開発において、発注側と開発側のコミュニケーションは非常に重要です。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高まります。

特に画像認識システムでは、技術的な専門用語が多く使われるため、それらを分かりやすく説明できるかどうかも重要なポイントです。

初回打ち合わせや見積もり段階でのコミュニケーションの質は、その後の開発プロセス全体を予測する重要な指標となります。違和感を感じた場合は、別の開発会社も検討することをおすすめします。

開発後の分析・改善までできるか

画像認識システムは、開発してリリースして終わりではなく、実際の利用データを基に継続的に改善していくことが重要です。

単に発注者の要望に従うだけのシステム開発会社ではなく、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ことが理想的です。

特に画像認識システムを収益創出や業務効率化の手段として活用したい場合、技術面だけでなくビジネス面での提案ができる開発パートナーが望ましいでしょう。

開発だけでなく、運用・改善フェーズまでを見据えたサポート体制があるかどうかを確認しましょう。

特に画像認識システムは、利用が進むにつれて多様なデータが蓄積され、それらを活用して精度向上や機能追加の余地が生まれます。そうした可能性を最大限に活かせる開発パートナーを選ぶことが、長期的な成功につながります。

画像認識システムの開発ならニューラルオプト

画像認識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、AI開発については深い知見を持っているのが強みです。

DXの重要性が高まる中、画像認識システムの導入を検討してみてはいかがでしょうか。合同会社ニューラルオプトは、お客様のビジネス成長に貢献するため、全力でサポートいたします。

無料で開発・DXの相談をする