フェーズごとのAI導入費用はどれくらい？開発コスト・導入の流れ・開発会社選定ポイント・用途も解説

AIを導入する場合、導入するAI種類やフェーズにより導入費用が異なります。

イメージとして「システム開発は数百万からという多額の費用が掛かるのだから、手が出せるような値段ではないかも…」と戦々恐々としながら、このページをご覧いただいている方もいらっしゃるのではないでしょうか？

そこで、ここではAIの種類別の導入費用と、導入にあたっての4つのフェーズごとにどのくらいの費用が掛かるかを順を追って解説します。あわせてAIの導入で黒字にするにはどういった計算が必要かも解説。

最後までご覧いただければ、自社に必要なAI導入費用を把握し、正しい判断のもと、適切な資金計画も立てていただけるはずです。

種類別にみるAI導入費用相場

導入しようとするAI種類によっても大まかな相場が異なるため、まずは代表的なものの種類別導入費用の相場をチェックしていきましょう。

AIの導入の流れとフェーズごとの導入費用目安

AIの導入は以下4つのフェーズに分かれており、以下の流れで進めていきます。

1. 構想フェーズ：ヒアリングやコンサルティングを行う
2. PoC検証フェーズ：実装可能かどうかを確かめる
3. 実装フェーズ：AI開発を行う
4. 運用フェーズ：導入後の管理・運用

それぞれのフェーズでかかる費用の相場をチェックしていきましょう。

構想フェーズ

構想フェーズでは、ヒアリングには費用がかからないことが多いですが、コンサルティングからは有料となり、相場はおよそ40万円から200万円です。

PoC検証フェーズ

PoC検証フェーズでは、検証用のプロトタイプの有無で費用相場は以下のように異なります。

• プロトタイプなし：50万円～100万円
• プロトタイプあり：100万円～数百万円

実装フェーズ

実装フェーズの費用は、開発するAIの内容・種類・機能性により、50万円から300万円程度（人月）、と大幅に変わります。一般的なAIシステム開発期間の相場は3～6ヶ月程度、開発に携わるエンジニアの人数は規模・機能性・納期により異なりますが、3人程度を見越した場合で450万円から、ということに。

ただし300万円（人月）という高額が設定されるケースはごく稀でしょう。一般的には上級エンジニアでも、120～200万円（人月）の範疇で収まることが大半でしょう。短納期・少人数で開発を余儀なくされる場合などにこのような高額設定になるケースが多いです。

運用フェーズ

AI導入後の運用フェーズも同様に月額制となっていて、毎月費用を支払わなければなりません。運用費はAIによって大きな差があり、50万円で済む場合もあれば、300万円以上かかることもあります。

AIプロジェクトで利益を出すための計算方法

AIプロジェクトで利益を出すためには、下記のような計算が大切です。

AIプロジェクトで計算の基本となるROI

高額なAIを導入するプロジェクトを立ち上げる場合、多額の投資が原因で赤字になりやすいです。黒字にするには、念入りにROI（Return On Investment：”投資収益率”の略）計算する必要があります。

ROIは投資に対していくらの利益を出すことができるかを表すため、「利益÷投資額×100」で算出できます。黒字の判断はROIが100％以上であることを基準としましょう。100%に満たない場合は以下のように考えるとよいでしょう。

• ROIが0％～100％未満：複数年をかけて投資分を回収し黒字化が目指せる
• ROIが0%未満：圧倒的な赤字で投資分の回収が難しいケースが多い

ROIを向上させるには「AIプロジェクト導入費用を減らす」ことが必須ですが、あわせて「運用開始後にどうやって利益を増やすかも重要です。

何を利益とするかは以下のようなポイントを基準として、現実的な利益率となるよう、冷静かつ合理的な判断が必要であることも併せてお伝えさせていただきます。

• AI導入で削減できる人件費
• AI導入で高まった労働生産性
• AI導入で回避できる損失

AI導入で削減できる人件費

AIが人に取って代われば、当然人件費が削減できます。削減できた人件費は「給与×人数」で算出可能です。正社員雇用の従業員負担軽減になるAI導入であれば、社会保険料・福利厚生費も加えて利益判定できるでしょう。

AI導入で高まった労働生産性

素早い計算や動作で短時間化可能なAIを導入した場合は、企業としての労働生産性が大きく向上します。必要な労働が減少するため人手の作業スピード向上にもつながるでしょう。こうして、発生した時間に新しい作業を追加することで、より多くの生産が可能です。AI導入で生産性が高まり得た利益も、ROIの計算に加えられます。

AI導入前の利益と、導入後の利益をそれぞれROIの計算に加え、比較するとどの程度の利益になったかわかります。AIの導入で生産性のみ改善できるのであれば、ROIを使用せずに計算するという方法もあります。生産性は、「生産量または付加価値÷労働投入量」で計算可能です。労働投入量の部分に、AI導入前のコストと導入後のコストをそれぞれ加えて計算し、比較すると良いでしょう。

AI導入で回避できる損失

AIは、人よりも正確な作業を行うことが可能で、人為的ミスの減少につながるケースも少なくありません。製品の不良やトラブルが原因の損失を回避できたら、あったかもしれない損失分は実質的な利益と捉えられます。

どの程度の損失を回避することができたかは、過去のデータを参考に、いくらの損失が生まれているのかを把握すればわかります。その損失を、AIの導入によって確実にカバーできるのであれば、ROIの計算に加えることができます。製造業などであれば、不良品が出る割合が数字で表されていることも多いはずです。その場合は、「総生産額×不良品の割合」という計算で、明確な数字を出せるでしょう。

導入するAIの開発会社選定で失敗しない3つのポイント

AI導入がゴールでなく、それにより利益を獲得し、事業成長につなげていくのが最終目的です。AI開発を請け負う会社選びに失敗すると、以下のようなリスクも考えられます。

• 想定以上にエラーが多くてユーザーからもクレームが来てしまう
• 使い勝手が悪くあまり活用できていない
• お金はかけたのに利用されないため利益につながっていない

このようなリスクを回避するため、導入するAIの開発を任せる会社選びの際は以下のポイントを確認していただくことをお勧めします。

1. 複数社で見積もりを取り費用と提案内容を吟味・比較する
2. 開発してほしいAIの開発実績があり得意としている企業を選ぶ
3. 導入したいAIにあった開発形態を得意としている企業かチェックする

複数社で見積もりを取り費用と提案内容を吟味・比較する

導入したいAIの開発を任せられるかどうかを判断するには、まず「見積書」を確認しましょう。

その際、1社だけでなく複数社ピックアップし見積書の比較をすることも必須です。1社だけ検討すると「親身に寄り添ってくれているかどうか」や、「自社で判断しかねているポイントに踏み込んだ提案をしてくれているか」の判断ができません。依頼内容に適切な費用をのせているかも判断が難しくなります。

適格な費用請求で、希望にあったAIを開発してくれる会社かを見極めるのに必要なポイントなので、忘れずにチェックしてください。

開発してほしいAIの開発実績があり得意としている企業を選ぶ

これまでの開発実績や、事業案内を吟味して、依頼しようとしているAI種類の開発に長けた企業なのかどうかチェックしましょう。あわせて開発に対する口コミも確認するとより安心です。

AI開発と一言にいっても、導入業種が異なれば、検討が必要なポイントも異なります。実績豊富で口コミ良好な開発企業であれば、かゆいところにも手が届くを実感できる、親身に寄り添った対応で利便性の高く安定稼働するAIシステム開発が実現しやすくなります。

導入したいAIにあった開発形態を得意としている企業かチェックする

シンプルな機能のAIや、汎用性の高いAIシステム（チャットボットなど）を開発するのではない場合には特に見ていただきたいのがこのポイントです。

「複雑な機能を持たせたい、革新的な機能を搭載してほしい」といった希望がある場合、フルスクラッチのように開発費用が高額になる開発手法を取らざるを得ないケースもあります。高額な費用をかけても、使い勝手が悪い、システム連携に漏れがあり業務に支障が出てしまう、といったことがあれば大きな損失に繋がります。

開発費用の回収は難しく、利益につなげていくのもより難しくなるでしょう。

AIを導入するメリットとデメリット

AIを導入する際のメリット・デメリットを見ていきましょう。

AI導入のメリット

AIは、人よりも素早く作業をすることが可能です。そのため、人の代わりになることで、生産スピードを高められます。そして、正確に作られたAIであれば、作業スピードを高めたとしても、ミスやトラブルがほとんど発生しません。人が作業をする場合、どうしてもミスは発生してしまいます。特に長時間の単純作業は、ミスの発生確率が高いです。そのような単純作業をAIに任せれば、トラブルのない安定した生産を実現できるでしょう。また、単純作業をAIに任せ、人は、人間にしかできない仕事に集中するということもできます。そうして、全体的な生産性を高められるのがメリットです。

AIは、稼働すると共に、データを収集することができます。そのデータを用いて、分析を行えるのもメリットです。分析によって、業務の傾向を把握したり、改善すべき点をピックアップしたりすることができます。分析結果を、マーケティングに活用できることも珍しくはありません。膨大なデータを用いたAIの分析は、精度が高いです。よって、効率的な業務改善や、顧客のニーズに合ったマーケティング戦略の策定ができるでしょう。それが、事業の健全化や顧客の満足度上昇に繋がり、大きな利益を生む可能性は高いです。

AI導入のデメリット

AIを開発するには、高度なスキルや豊富な知識が欠かせません。専門的なスキルを保有したエンジニアに開発を依頼しなければならないので、初期コストが大きくなりやすいです。そして、AIはすぐに費用に見合った成果がでるものとも限りません。時間をかけて学習した上で、少しずつ成果が出てくるものです。したがって、初期コストや運用コストを回収できるようになるまで、時間がかかるのがデメリットです。

AIは、インターネットに接続した状態で稼働するものが多いです。そして、大量の情報を取得しますが、その代わりに機密情報をインターネットに流してしまう恐れがあります。そのようなリスクに対して、迅速な対策ができないのもデメリットです。特に、専門家が常駐していない環境だと、AIがトラブルを起こした際に、打つ手立てがありません。専門家に連絡し、説明をする分時間がかかります。さらに、AIは自動で学習するという性質上、一部がブラックボックス化するため、専門家であっても、トラブルの原因を見つけるまでに時間がかかる可能性が高いです。そうして、トラブルにすぐ対処できないことが原因で、問題がより大きくなってしまうかもしれません。

利益を出すために事前の計算が大切

AIを導入する目的は、生産性の向上や正確な作業の実現など色々ありますが、そのほとんどが利益に繋がります。そして、最終的に、AI導入でかかった費用を利益が上回れば、黒字化成功、AI導入は成功と判断してよいでしょう。

ただしAIは決して安価に導入できるものではありません。本記事でお伝えしたように導入前に、期待できる利益を計算して、かかるであろう費用（見積もり金額）と照らし合わせて検討してください。

今回紹介した内容を参考にして、ぜひAIの導入を進めてみてください。

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