音声認識システムの開発費用相場！内訳やできるだけ安く開発する方法
ビジネスシーンでの業務効率化や自動化を実現する手段として、音声認識システムへの注目が高まっています。ス
マートフォンの「Siri」や「Googleアシスタント」のように身近な存在となった音声認識技術ですが、自社向けに開発する場合、費用はどれくらいかかるのでしょうか？
この記事では、音声認識システムの開発費用相場や導入時のポイントを詳しく解説します。
なお、音声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。
【結論】音声認識システムの開発費用は100万円〜1000万円
音声認識システムの開発費用は、規模や機能によって大きく変動します。
簡易的な音声認識機能のみの小規模システムであれば100万円程度から開発可能。
一方、高度なAI機能を搭載した大規模なシステムになると1000万円以上の費用がかかることも。
また、既存のAPIサービスを活用する場合は初期費用を抑えられますが、利用量に応じた月額費用が発生する点に注意が必要です。
【一覧表】音声認識システムの開発費用相場
音声認識システムの開発費用は、さまざまな要素によって変動します。ここでは規模別、目的別、機能別、開発工程別に分けて費用相場を解説します。
ご自身のプロジェクトにどの程度の予算が必要かを把握する参考になるでしょう。
規模ごとの開発費用相場
| 規模 | 費用 |
|---|---|
| 最低限の規模（簡易的な音声認識機能のみ） | 100万円〜300万円 |
| 社内だけで使える規模（特定業務向け） | 300万円〜700万円 |
| 一般公開する規模（高度なAI機能搭載） | 700万円〜1000万円以上 |
音声認識システムの開発費用は、その規模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場合でも、音声認識エンジンの選定や基本的なデータ処理機能の開発が必要なため、一定のコストがかかります。
社内利用向けのシステムでは、特定業務に特化した機能や既存システムとの連携が求められるため、費用は中程度に。
一般公開を目的とした大規模システムでは、多様な話者や環境に対応できる高い認識精度や、セキュリティ対策、サーバー負荷対策などが必要となり、開発費用が高額になる傾向があります。
プロジェクトの目的に合わせた適切な規模設定が重要です。
目的ごとの開発費用相場
| 目的 | 費用 |
|---|---|
| MVP開発（プロトタイプ） | 80万円〜200万円 |
| 社内使用のみ（業務効率化） | 300万円〜600万円 |
| コールセンター向け | 500万円〜800万円 |
| 一般公開（サービス提供） | 800万円〜1500万円 |
MVPとは「Minimum Viable Product（実用最小限の製品）」の略で、最低限の機能を持つプロトタイプのこと。音声認識システムのコンセプト検証や基本機能の確認を行うための開発であれば、比較的低コストで実現可能です。
社内向けのシステムは、特定の業務や環境に特化させることで開発範囲を限定できるため、費用を抑えることができます。一方、コールセンター向けのシステムでは、通話の録音・文字起こし・感情分析といった機能が求められ、開発費用は中程度に。
一般公開して広くサービス提供する場合は、様々な利用環境や話者に対応するための高度な認識精度、多言語対応、大量のアクセスに耐えるサーバー構築など、多くの要素が必要となり開発費用が高くなります。目的に応じた予算設定が大切です。
機能ごとの開発費用相場
| 機能名 | 費用 |
|---|---|
| 基本的な音声認識機能 | 100万円〜300万円 |
| 特定分野向け語彙強化 | 50万円〜150万円 |
| リアルタイム処理 | 100万円〜200万円 |
| 話者識別・分離 | 150万円〜300万円 |
| 感情分析 | 200万円〜400万円 |
| 多言語対応 | 150万円〜300万円/言語 |
| データ分析・レポート機能 | 100万円〜250万円 |
音声認識システムの中核となる基本的な音声認識機能の実装には、100万円〜300万円程度が必要です。医療や法律など特定分野の専門用語に対応させるための語彙強化機能を追加する場合は、50万円〜150万円ほどの追加費用が発生します。
リアルタイムでの音声認識処理を実現するには、処理速度の最適化や即時フィードバック機能の開発が必要となり、100万円〜200万円の費用がかかります。
複数の話者を識別したり、重なった音声を分離する機能は高度な技術が必要で、150万円〜300万円ほど。
音声から話者の感情を分析する機能は最も高度なAI技術を要するため、200万円〜400万円の費用が見込まれます。
また、多言語対応は言語ごとに追加費用が発生し、認識した音声データを分析してレポート化する機能も別途費用がかかります。必要な機能を見極めることでコスト削減が可能です。
開発工程ごとの費用相場
| 開発工程 | 費用 |
|---|---|
| 要件定義 | 総額の10%〜15%（30万円〜150万円） |
| 設計 | 総額の15%〜20%（45万円〜200万円） |
| 実装 | 総額の40%〜50%（120万円〜500万円） |
| テスト | 総額の15%〜20%（45万円〜200万円） |
| 運用保守 | 月額10万円〜50万円 |
| データ収集・学習 | 総額の10%〜15%（30万円〜150万円） |
音声認識システム開発の最初のステップである要件定義では、クライアントのニーズや目標を明確化し、プロジェクトの範囲を決定します。この工程は全体の10%〜15%の費用がかかるものの、後工程での手戻りを防ぐ重要な投資と言えるでしょう。
設計段階では、システムアーキテクチャやユーザーインターフェースなどの詳細設計を行います。全体の15%〜20%の費用を占め、実装の基盤となる重要な工程です。実装工程は最も工数がかかり、総額の40%〜50%を占めるのが一般的。
テスト工程では、システムの品質を確保するための様々なテストを実施します。音声認識の精度検証など、特有のテストも必要となるため、全体の15%〜20%の費用がかかります。
開発完了後も、システムの安定稼働や性能向上のための運用保守費用が月額で発生する点も忘れずに。
音声認識システム特有の工程として、データ収集・学習があります。高精度な認識を実現するためには、多様なサンプル音声の収集とAIの学習が不可欠。この工程には、全体の10%〜15%の費用がかかります。各工程のバランスを考慮した予算配分が重要です。
音声認識システム開発の初期費用の他にかかる費用
音声認識システム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）」で決まりますが、システムをリリースした後も様々な費用が発生します。ここでは、長期的な視点で考慮すべき追加コストについて解説します。
運用保守に月額10万円〜50万円
音声認識システムを安定して稼働させるためには、定期的なメンテナンスや障害対応が必要です。
運用保守費用は、システムの規模や複雑さによって異なりますが、一般的に月額10万円〜50万円程度がかかります。小規模なシステムであれば月額10万円程度から、大規模で複雑なシステムになると月額50万円以上になることも。
運用保守には、サーバーの監視、システムの動作確認、セキュリティアップデート、バグ修正などが含まれます。
特に音声認識の精度を維持・向上させるためには、定期的な学習データの更新や認識エンジンのチューニングも必要となるため、一般的なシステムより高めの保守費用がかかる傾向にあります。
インフラ費用に月額5万円〜30万円
音声認識システムを動かすためのサーバーやストレージなどのインフラ費用も継続的に発生します。特に音声データは容量が大きいため、保存するデータ量に比例してストレージコストが増加します。
処理するデータ量や利用者数によりますが、小規模なシステムで月額5万円程度、中〜大規模なシステムでは月額10万円〜30万円程度が目安です。
クラウドサービス（AWS、Google Cloud、Azureなど）を利用する場合は、利用量に応じた従量課金となることが多く、トラフィックの増加に伴って費用が上昇する可能性があります。
また、リアルタイム処理を行う音声認識では、高性能なCPUやGPUリソースが必要となるケースもあり、その場合はさらにコストが高くなることがあります。
新機能・修正の開発費用
システムのリリース後にも、ユーザーからのフィードバックや市場の変化に応じて新機能の追加や既存機能の改修が必要になることがあります。
これらの追加開発費用は、機能の複雑さによって大きく異なりますが、小規模な修正で数十万円、大規模な機能追加では数百万円かかることもあります。
音声認識技術は日進月歩で進歩しているため、最新の技術を取り入れるためのアップデートも定期的に必要になる可能性があります。
特にAIベースの音声認識システムでは、認識精度を向上させるためのアルゴリズム改善やモデル更新のコストも考慮しておくべきでしょう。
AIモデルの再学習・更新費用
音声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モデルの再学習や更新が必要です。業界特有の用語が増えた場合や、認識精度が低下した場合などに実施します。
データ収集から学習、テストまで含めると、1回あたり50万円〜200万円程度の費用がかかることがあります。
特に専門分野の音声認識（医療、法律、金融など）では、新しい用語や表現に対応するための定期的な辞書更新やモデル調整が重要となります。再学習の頻度は用途によって異なりますが、年に1〜2回程度を見込んでおくと良いでしょう。
APIライセンス料
独自の音声認識エンジンを開発せず、Google Cloud Speech-to-TextやAmazon Transcribeなどの外部APIを利用する場合は、利用量に応じたライセンス料が発生します。一般的に、処理する音声の時間に応じた従量課金となり、数十円/時間〜数百円/時間の料金体系がほとんどです。
月間の処理量によって大きく変わりますが、小規模な利用であれば月額数万円程度、大規模な利用では月額数十万円以上になることもあります。
外部APIを利用する場合は、予想される使用量をもとに長期的なコスト試算を行い、自社開発と比較検討することをおすすめします。
音声認識システムの開発費用に影響する主な要素
音声認識システム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。つまり、高度な技術を持つエンジニアが長時間かかる開発を行うほど費用は高くなります。
ここでは、音声認識システム開発の費用に影響する主な要素を解説します。
1. 認識精度の要求レベル
音声認識システムにおいて最も重要な要素の一つが認識精度です。90%程度の精度で十分な場合と、99%以上の高精度が求められる場合では開発費用に大きな差が生じます。
高精度な認識を実現するには、より複雑なAIモデルの構築や大量の学習データ収集が必要となり、開発時間とコストが増加します。
特に医療や法律などの専門分野では、誤認識が大きな問題につながるため、高い精度が求められることが多いでしょう。
2. 機能の複雑さ・専門性
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っていきます。
音声認識に加えて感情分析や話者識別など高度な機能を実装する場合、AIや自然言語処理の専門知識を持つエンジニアが必要になります。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ります。
一般的な音声認識エンジニアの単価は80〜150万円/月程度ですが、AIの専門家となると200万円/月以上になることもあります。
3. 対応する言語・方言・環境の数
音声認識システムが対応する言語や方言、騒音環境の数によっても開発費用は大きく変わります。多言語対応や方言対応が必要な場合、それぞれの言語や方言ごとに学習データの収集や認識エンジンのチューニングが必要になります。
また、雑音の多い環境（工場、屋外、複数人が同時に話す環境など）での認識精度を上げるには、ノイズキャンセリング技術や話者分離技術など追加の開発が必要となり、コストが増加します。
言語や環境が増えるごとに30%〜50%程度の追加費用を見込んでおくと良いでしょう。
4. 開発要件の明確さ・変更回数
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。音声認識システムは一度構築したAIモデルの修正が難しいため、途中で大きな要件変更があると、場合によってはモデルを一から作り直す必要が生じることも。
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。要件定義の段階で時間をかけて詳細を詰めておくことで、後の大幅な修正を防ぎ、コストを抑えることができます。
5. データ収集・学習の規模
音声認識の精度を高めるには、大量の音声データと学習が必要です。
特に特定の業界用語や専門用語に対応する場合、その分野の音声データを新たに収集する必要があります。
データ収集は時間とコストがかかる作業であり、高品質な音声データを数百時間〜数千時間収集するには、基本的には数百万円以上の高額な費用が必要になります。
また、収集したデータを前処理し、AIモデルの学習に使用するためのアノテーション（ラベル付け）作業も多大な労力を要します。データ収集と学習の規模は、音声認識システムの開発費用を左右する重要な要素と言えるでしょう。
音声認識システムの開発費用を安く抑える５つのコツ
費用対効果の高い音声認識システムを開発するためには、コストを適切にコントロールすることが重要です。ここでは、音声認識システムの開発費用を抑えるための5つのコツを紹介します。
1. 開発したいもののイメージを固めておく
音声認識システム開発において、最初にしっかりとイメージを固めておくことは非常に重要です。イメージが固まっている→見積もり時点で開発会社にクリアに伝えておける→あとから変更が生じる可能性が少ない、というメリットがあります。
特に音声認識システムは、認識対象となる言葉や環境、利用シーンなどを事前に明確にしておくことで、効率的な開発が可能になります。
開発前に、「どんな話者の声を認識するのか」「どのような環境で使用するのか」「認識した結果をどう活用するのか」などを具体的に検討し、文書化しておきましょう。これにより、不要な機能開発を防ぎ、開発会社とのミスコミュニケーションを減らすことができます。
2. 不必要な機能は入れ込まない
音声認識システムに盛り込める機能は多岐にわたりますが、すべてを詰め込むと開発費用は膨大になります。
本当に必要な機能に絞ることが、コスト削減の鍵となります。
例えば、リアルタイム認識が必要ない場合は録音データの処理だけにする、話者識別機能が不要であれば省くなど、必要最低限の機能に絞ることで大幅なコスト削減が可能です。
MVPアプローチ（最小限の機能を持つ製品を先に開発し、フィードバックを得ながら徐々に機能を追加していく方法）を採用するのも効果的です。まずは核となる音声認識機能だけを実装し、実際の使用状況を見ながら必要な機能を追加していくことで、無駄な開発コストを抑えられます。
3. 実績・スキルがある会社に依頼する
音声認識システムの開発は専門性が高いため、実績やスキルがある会社に依頼することが重要です。
実績がある→見積もりが正確・開発スピードが早い→あとから思っていたよりも高くなる、ということは起きにくいというメリットがあります。経験豊富な開発会社は、効率的な開発手法や最適なAIモデルの選定など、知見を活かしたコスト効率の良い開発が可能です。
比較検討する際は、過去の音声認識システム開発の実績や、使用している技術、チームの専門性などを確認しましょう。安さだけで選ぶと、品質や精度に問題が生じたり、後から追加費用が発生したりするリスクがあります。適正な価格で確かな技術を持つ会社を選ぶことが長期的なコスト削減につながります。
4. 既存のAPI・ライブラリを活用する
ゼロから音声認識エンジンを開発するのではなく、Google Cloud Speech-to-Text、Amazon Transcribe、Microsoft Azureの音声認識APIなど、既存のサービスを活用することで大幅なコスト削減が可能です。
これらのAPIは高い認識精度を持ち、従量課金制で利用できるため、初期開発コストを抑えられます。
特に小規模なプロジェクトや実証実験の段階では、既存APIの活用が費用対効果に優れています。
必要に応じて独自のカスタマイズを加えることで、自社の用途に最適化することも可能です。自社で全てを構築するか、既存サービスを活用するかを検討する際は、長期的なコストと要求される精度のバランスを考慮しましょう。
5. 段階的な開発・導入を計画する
音声認識システムの全機能を一度に開発するのではなく、段階的に開発・導入していくことでリスクとコストを分散できます。
最初のフェーズでは基本的な音声認識機能だけを実装し、実際の使用状況を見ながら精度向上や機能追加を行うアプローチです。
このアプローチの利点は、初期投資を抑えられるだけでなく、実際の利用データに基づいて最適化できる点にあります。特に音声認識はユーザーの声質や話し方、環境ノイズなど様々な要因で精度が変わるため、実環境でのデータ収集とフィードバックを基にした段階的な改善が効果的です。
各フェーズで明確な目標と評価基準を設定し、費用対効果を確認しながら進めることで、無駄のない開発が可能になります。
音声認識システム開発費用の妥当性を評価するには？
音声認識システムの開発を外部に依頼する際、見積もり金額が適正かどうかを判断するのは難しいものです。高すぎる費用を支払うことは避けたいですが、あまりに安価な開発では品質に問題が生じる可能性もあります。
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
- 認識精度の保証内容を確認する
- 開発プロセスの透明性と中間成果物
あらかじめ相場を調べておく
音声認識システム開発の費用相場を事前に把握しておくことが重要です。
小規模な音声認識システムであれば100万円〜300万円程度、中規模なシステムで300万円〜700万円程度、大規模なシステムで700万円〜1500万円以上が一般的な相場となります。
複数の開発会社から見積もりを取り、比較検討することも有効です。
ただし、単純に金額の安さだけで選ぶのではなく、開発内容や納期、サポート体制なども含めて総合的に判断しましょう。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、品質面での問題が隠れている可能性があります。
認識精度の保証内容を確認する
音声認識システムにおいて最も重要な要素の一つが認識精度です。開発会社に見積もりを依頼する際は、どの程度の認識精度を目標とするかを必ず確認しましょう。
一般的な会話で80%以上、特定の業務用途で90%以上、高精度が求められる用途で95%以上などの目安があります。
精度保証の条件（どのような環境・話者・発話内容を想定しているか）も重要なポイントです。理想的な環境でのみ高精度を発揮するシステムと、実際の使用環境を想定した現実的な精度保証では、価値が大きく異なります。
費用の妥当性を判断する際は、単なる数字だけでなく、実際の使用環境でどの程度の精度が期待できるかを確認することが重要です。
開発プロセスの透明性と中間成果物
開発費用の妥当性を評価する上で、開発プロセスの透明性も重要な要素です。特に音声認識システムのような専門性の高い開発では、ブラックボックス化しやすい傾向があります。
開発会社が各工程でどのような作業を行い、どのような中間成果物を提供するかを明確にしてもらいましょう。
要件定義書、設計書、テスト計画書、進捗報告書など、開発過程で確認できる成果物が明確に定義されていると、費用対効果を評価しやすくなります。
また、開発途中での認識精度の評価方法や基準についても事前に合意しておくことで、後々のトラブルを防ぐことができます。
開発プロセスの透明性が高く、適切な中間成果物が提供される開発会社は、費用に見合った価値を提供してくれる可能性が高いと言えるでしょう。
失敗しない音声認識システムの開発会社の選び方
音声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重要です。
費用だけでなく、技術力やサポート体制など様々な観点から開発会社を評価することで、満足度の高いシステム開発が実現します。ここでは、失敗しない音声認識システム開発会社の選び方について解説します。
- 音声認識システムの開発実績があるか
- 使用する音声認識エンジン・学習モデルの特徴
- データ収集と学習プロセスの品質
- 担当者とのやり取りに違和感がないか
- 開発後の分析・改善までできるか
音声認識システムの開発実績があるか
音声認識システムは高度な専門性を要する分野です。そのため、音声認識に特化した開発実績を持つ会社を選ぶことが重要です。一般的なシステム開発の実績だけでなく、具体的に音声認識システムの開発経験があるかを確認しましょう。
可能であれば、過去に開発した音声認識システムのデモや事例を見せてもらい、認識精度や機能性を直接確認することをおすすめします。
また、同じ業界の顧客向けに開発した実績があれば、業界特有の専門用語や話し方の特徴を把握しているため、より高精度なシステム開発が期待できます。参考事例や実績が豊富な開発会社は、ノウハウの蓄積があり、効率的な開発が可能です。
使用する音声認識エンジン・学習モデルの特徴
音声認識システムの性能は、使用するエンジンや学習モデルに大きく依存します。開発会社がどのような音声認識エンジンを使用しているのか、独自開発のものなのか、Google、Amazon、Microsoftなどの大手クラウドサービスを活用しているのかを確認しましょう。
それぞれのエンジンには特徴があり、一般的な会話に強いもの、特定分野の専門用語に強いもの、ノイズに強いものなど様々です。
自社の用途に最適なエンジンを選定できる開発会社を選ぶことが重要です。また、既存エンジンをカスタマイズする能力や、日本語特有の言い回しや方言への対応力なども重要な選定ポイントとなります。
データ収集と学習プロセスの品質
高精度な音声認識システムの開発には、良質なトレーニングデータが不可欠です。
開発会社がどのようにデータを収集し、前処理を行い、学習に活用するかというプロセスを確認しましょう。特に音声データは品質のばらつきが大きいため、適切なデータ収集と前処理のノウハウを持つ会社を選ぶことが重要です。
例えば、様々な年齢層や話し方、環境ノイズなどを考慮したデータ収集ができるか、業界特有の用語をどのように学習させるかなど、具体的な方法論を持っている会社は信頼性が高いと言えます。データの量だけでなく質を重視し、適切なアノテーション（ラベル付け）や前処理を行う能力があるかどうかを評価しましょう。
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、担当者とのコミュニケーションの質は極めて重要です。
コミュニケーションに齟齬がある→こちらの要望が上手く伝わらない→思ったとおりのシステムができないリスクがあります。特に音声認識システムのような専門性の高い開発では、技術的な内容をわかりやすく説明できる能力が求められます。
提案や見積もりの段階で、担当者が技術的な質問に明確に答えられるか、こちらの要望や懸念を理解しようとする姿勢があるかを確認しましょう。また、開発中のコミュニケーション方法や頻度、進捗報告の方法なども事前に確認しておくことで、開発プロセスをスムーズに進めることができます。お互いに信頼関係を築けるかどうかは、プロジェクト成功の重要な要素です。
開発後の分析・改善までできるか
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。音声認識システムは、運用を通じて継続的に学習・改善していくことで精度が向上していきます。