AIの開発費用は100万円から！コスト削減のコツも解説【2024年最新版】

AIの導入・開発にかかる費用相場は、AIの種類や導入方法によって決まります。AIチャットボットの開発であれば200万円～、画像・音声認識AIの場合は100万～数百万円、需要予測や最適化のAIは300万円～、SaaSを利用して導入をする場合は月額5万～100万円を見込んだ方がよいでしょう。

SaaSを利用してAIを導入する場合とAIを1から開発する場合で費用が大きく変動します。そこで本記事では、種類別・制作工程別の費用相場にくわえ、気になるコスト削減方法、費用対効果まで徹底解説していきます。

AI導入・開発の費用は、AIの種類や用途によって異なります。以下では代表的なAIの種類と費用についてまとめました。

AIの導入費用は、導入するAIの種類や目的によって大きく異なります。各種AI技術には、それぞれ異なる特徴や適用分野があり、それに応じた開発・運用コストが発生します。

本章では、代表的なAIの種類ごとの導入費用や具体的な事例を紹介し、状況ごとに最適なAIの種類を解説。これにより、自社のニーズに合ったAI導入計画を立てやすくなるでしょう。

AIチャットボットは、自然言語処理技術を活用してユーザーの質問に対応するシステムです。まるで人間と会話しているような対応ができるため、カスタマーサポートや受付対応や会話データを収集して顧客のニーズ把握、マーケティングへの活用が期待できます。

みずほ銀行では、顧客サポートを強化するためにチャットボットを導入。このチャットボットは、顧客が抱えるさまざまな質問や問題に24時間対応し、FAQやサービス情報の提供を自動化しています。

画像認識AIとは、コンピュータが画像から特徴やパターンを抽出し、正確に判断する技術のことです。企業での主な利用目的は、イベント等での本人認証や製造業における外観検査が挙などが目立ちます。

Amazonの無人店舗「Amazon Go」では、画像認識AIが導入されています。店内にはカメラが多数設置されており、顧客が商品を手に取る様子をリアルタイムで追跡。レジでの会計を必要とせず、顧客が商品を持ってそのまま店を出ることが可能です。顧客がどの商品を購入したかは画像認識とAIによって自動で認識され、アプリに請求されます。

音声認識AIとは、人間の話す言葉を聞き取り、文字データに変換する技術を持った人工知能のことです。顧客対応や議事録作成など業務効率化や省力化に役立つとして注目されています。 音声認識AIを自社で開発する場合、業界用語などを学習させる必要があるため費用が膨らむ傾向があります。そのため、規模によって変動が大きく100万～数百万円が相場となります。

一方、既存のSaaS製品を導入する場合も費用に幅があるため、相場を把握したい場合は各会社に問い合わせをする必要がありますが、月額利用料金や年間ライセンス契約といった形で利用でき、開発に比べると初期投資を抑えることが可能です。

東北電力株式会社は、AI音声合成と音声認識技術を活用したコールセンターの自動応答システムを導入しました。これにより、顧客の音声入力をテキスト化して自動処理し、オペレーターの負担を軽減するとともに、顧客の利便性を向上させています。特に、繁忙期における対応の迅速化や、業務効率化に大きな成果を挙げています。

需要予測・最適化AIとは、データ分析を用いて未来の需要を予測し、最適な資源配分や在庫管理を行うための技術です。例えば、スーパーマーケットの発注管理や在庫管理をサポートしてくれるため業務の効率化に繋がります。

セブンイレブンは、店舗ごとの需要予測をAIを使って精緻に行い、商品の廃棄削減と売上向上を実現。弁当やおにぎりなどの食品の販売量は、天候、曜日、時間帯、地域の消費者動向など多くの要素に影響を受けるため、これらのデータをAIでリアルタイムに解析。AIが店舗ごとの需要を正確に予測することで、各店舗がどの商品をどれだけ仕入れるべきかを自動で判断できるシステムを構築しています。

さらにAIの種類や特徴について詳しく知りたい場合は、以下の記事も参考にしてください。

AIの導入や開発には多額の費用がかかることもあり、コスト面での課題を抱えている企業も少なくないでしょう。本章では、コスト面でお困りの方向けにAI導入・開発費用のコストを抑える方法について解説いたします。どのような手法があるのか、そしてその効果とはどの程度かを具体的にご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

アジャイル開発は、柔軟性と効率性を重視したプロジェクト管理手法です。大きな計画を立てずに小さな単位でプロジェクトを進めるいわゆるスモールスタートを行うことで、失敗リスクや手戻りの低減が期待できます。途中で変更があっても柔軟に対応できるアジャイル開発は、コスト面でも効果的な方法と言えるでしょう。

AI導入・開発費用のコストを抑える方法として、既存のAIエンジンの利用も有効です。Google Cloud AIやIBM Watson、Microsoft Azure AIなど、有名企業が提供しているエンジンであれば、実績もあり信頼性が高いです。エンジンはアップデートが定期的に行われていますので、最新技術や機能を追求することが可能です。これにより、多くの時間と手間を節約し、結果として費用を抑えることができます。

AI導入や開発において費用を抑える方法の一つとして、SaaSの導入があります。SaaSとは、インターネットを通じてソフトウェアの機能を提供するサービスのことで、この手法により初期投資を抑えることが可能です。必要な機能を自由に選んで利用できるため、無駄な費用をかけずに済むのも魅力です。さらに、システムの保守やアップデートも提供元が負担してくれるため、運用コストも削減できます。

月額制開発は、一定の月額料金を支払うことで、開発業務を依頼できるサービスです。初期費用が抑えられ、導入・開発費用のコスト削減が期待できます。また、長期的にサポートを受けられる点も魅力のひとつです。これにより、AI導入におけるリスクを軽減し、効率的な運用が可能となります。

コストを抑える方法の一つとして、補助金制度を活用する方法があります。これは、国や地方自治体が企業の経営助成や技術開発を支援するための制度で、一定の条件を満たすことで、AI導入・開発にかかる費用の一部が補助されるため、大幅なコスト削減が期待できます。

AIモデルの設計・開発は専門のシステム開発会社への外注が必須ですが、一部分の工程では社内のリソースを活用して内製化で対応することで、コスト削減につなげることも可能です。データ収集や前処理作業は多くの場合内製化でき、導入後の運用や軽微な改善も社内対応が有効です。これにより、外部依存を減らし長期的なコスト削減が期待できます。初期段階から自社で対応可能な部分を見極め、段階的に内製化を進めることが重要です。

AI導入や開発を検討している方に向けて、本章では工程別に見るAI導入・開発の費用相場をご紹介いたします。各工程における費用相場や、それぞれの段階で知っておきたい情報をわかりやすく解説。どのような費用がかかり得るのか事前に把握できるように、ぜひ参考にしてください。

AI導入前には、ヒアリングを通して課題の整理、現状のシステムやデータの確認を行います。その後に、コンサルティングを通して企業の現状分析やニーズ把握・目標設定を行い、最適なAI技術の選定やプロジェクト管理プロセスの設計を実施します。 費用相場については、コンサルティングは一般的には無料の場合が多め。コンサルティングは専門性や期間によって大きな幅がありますが、一般的な目安として40万～200万円程度でしょう。

プロトタイプ作成とは、AI導入の初期段階で行われる実際の製品に近い試作品を作成することを指します。この工程は、試作開発に入る前の検証であるPoC検証とまとめて呼ばれる場合もあります。

プロトタイプ作成に関わるデータ収集や分析、アルゴリズムの選定や調整、実装や評価、最適化などの手間も考慮する必要があり、専門性や難易度が高いほど開発者の技術力が求められます。そのため、コストも高くなる傾向にあり、一般的な目安として100万～数百万円の費用がかかります。

AIモデル開発では、プロトタイプ作成で見つかったAIモデルの問題点の修正を行い、AIの精度を高めて十分な性能を発揮できるようにデータの調整が行われます。開発規模やエンジニアのレベルにもよりますが、80万〜250万円/人月の費用がかかるのが一般的です。

完成したAIモデルを使いやすくする周辺のシステム開発が必要となる場合もあります。具体的には、運用する際の管理画面や結果画面を表示するシステム、追加でデータを収集するシステムなどが挙げられます。この工程では、一般的に60万〜200万円/人月の費用がかかります。

AI導入後の運用工程に関しては、システムの維持管理やパフォーマンスの最適化、データ分析のアップデートを行いながらAIの精度を上げていきます。AI技術の進化や利用状況の変化に合わせて、システムの改善やアップデートを行うことが求められます。

そのため、通常のシステム開発の運用と異なりかかる費用が大きくなる傾向です。運用における費用相場は導入規模などで大きく異なりますが、一般的に60万〜200万円/人月前後が相場とされています。

AI導入・開発において費用が大きく変動する項目をいくつかご紹介します。開発プロセスやデータ収集、利用するソフトウェアやハードウェアなど費用要因を把握し、効率的なAI導入・開発を目指すための参考にしてみてください。

AI開発における人件費の決定には様々な要素が影響しています。ここでは主な要素をご紹介します。

これらの要素を考慮し、プロジェクトごとに人件費を見積もることが重要です。

より高精度なAI開発のためには、教師データと呼ばれるAIが機械学習するための元となるデータが大量に必要となります。この教師データは、目的やニーズに合わせて独自に作成します。プロジェクト総額では100万円〜500万円程度かかるでしょう。

さらに、収集したデータを学習用に加工する必要もあります。加工の費用は会社によって異なるため、依頼前にあらかじめ確認しておくと良いでしょう。

AIを開発しても、AIが出力したデータを確認する手段が無ければ意味がありません。そのため、AIを開発する際は連動したソフトウェアの作成する必要があります。また、作成したソフトウェアを動作せさるためのハードウェアも用意しなくてはいけません。AIを開発する際は、開発費用だけではなくこれらの費用がかかる場合もあるという点を留意しておくと良いでしょう。

AI導入・開発に関心を持つ企業や個人が増えてきましたが、成功への道は決して容易なものではありません。AI導入・開発で失敗しないためのポイントを押さえて、効果的な取り組みを行うことが重要です。本章では、失敗しないための具体的なポイントや注意点を解説していきます。ぜひ参考にし、AI導入・開発の成功を目指してください。

AI導入・開発において失敗しないためのポイントとして、自社が抱える課題や目的を明確にしておくことが重要です。これにより、発注先に対してスムーズに要望を伝えることができ、開発プロセスが円滑に進むでしょう。

そのうえで、開発会社に任せきりにするのは避け、定期的なコミュニケーションや進捗確認を行い、適切な指示やフィードバックを行うことでAI導入・開発の成功に繋がります。

AI導入で成功するには、スモールスタートで小規模なプロジェクトから始め、段階的に拡張することが重要です。

スモールスタートでは、必要最低限のリソースと予算でプロジェクトを開始できるため、初期投資を抑えつつ、AIシステムの実用性を検証できます。大規模なシステム開発にかかる高額な費用を一度に投入するのではなく、段階的に投資を増やすことで、プロジェクトが進行するにつれて確実に成果を得られるようになります。

AI導入・開発における失敗を回避するためのポイントの一つが、複数の開発会社から相見積もりを取ることです。相見積もりを取ることで、予算やスケジュールの適切な範囲を把握できるだけでなく、会社ごとに提案されるソリューションや技術力の違いも比較することができます。

AIを活用したシステムは、業務の効率化や自動化に大きく寄与しますが、初期投資や運用コストには注意が必要です。成功の鍵は、自社のニーズに合った開発会社を選定することです。複数の見積もりを比較し、適切なパートナーを見つけることで、コストパフォーマンスの高いAI開発・導入が可能です。

PRONIアイミツではAI開発・導入に関する相談を無料で承っています。「AIの導入や開発の費用についてもっと詳しく知りたい」、「予算に合う開発会社を教えてほしい」といった方は、アイミツのコンシェルジュまでお気軽にご連絡ください。