AI開発の費用相場を種類・フェーズ別に解説。開発費用の抑え方と企業選びの注意点

そもそもAI開発とは

AI開発とは、人間が行っている「判断」や「学習」「予測」といった知的な作業を、コンピューターにできるようにする仕組みを作ることを指します。

たとえば、

• 画像を見て物体を認識
• 過去のデータから将来の売上を予測する

といった機能をAIが担うことで、業務の効率化や自動化が実現します。

開発の過程では、まず目的に応じてデータを集め、AIモデルを構築・学習させ、最終的にシステムとして組み込む流れが一般的です。

AI開発については以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

参照記事：AI開発とは？必要なスキルや知識から開発の手順まで解説

【種類別】AIの開発における費用相場

まずは以下4種類別におけるAIの開発の費用相場を解説します。

• チャットボットAI
• 画像認識AI
• 音声認識AI
• 需要予測AI

チャットボットAI

チャットボットAIは、AIの中でも導入ハードルが低く、業務効率化やカスタマーサポートの自動化を目的に多くの企業で活用が進んでいます。

チャットボットAIは手軽に導入できるAIの一つで、チャットボットは大きく3つに分類できます。

項目	初期費用	月額費用
ルールベース型	5〜10万円前後	–
自然言語処理を活用したAI型	20〜100万円	10〜30万円
ナレッジ連携・システム統合型	200万円〜	システムに応じて変動

最近ではChatGPTやClaudeなどの生成AIを活用したチャットボットも登場しており、これまで専門的な開発が必要だったAI応答を、月額数千円〜数万円程度で手軽に導入できるようになりました。

画像認識AI

画像認識AIは、カメラや画像データを分析して対象物を識別・分類する技術で、製造業の外観検査や小売業の商品分類、医療画像診断などの分野で活用されています。

AIが目視検査を代替することで、品質管理の精度向上や人手不足解消に貢献。導入コストはシステムの規模と精度要件によって異なります。

項目	初期費用	月額費用
簡易検査ソフト	20〜80万円	–
高精度AI検査システム	500〜1,500万円	50〜200万円
大規模統合システム	2,000万円以上	システムに応じて変動

ノーコードツールやクラウドAIを活用すれば、初期費用50〜150万円程度で導入可能なケースもあります。運用コストには、モデルの定期チューニングや再学習費用も含まれる点に注意が必要です。

音声認識AI

音声認識AIは、人間の話す言葉をテキストに変換したり、音声データを分析して感情や意図を理解する技術です。コールセンターの自動応対や議事録作成、スマートスピーカーなど幅広い用途で利用されています。必要な精度や対応言語数によって費用が変動します。

項目	初期費用	月額費用
基本機能（単言語）	100〜300万円	数万円〜
業務用途（高精度モデル）	300〜500万円	20〜50万円
多言語・専門用語対応型	800〜1,000万円以上	システムに応じて変動

基本的な文字起こし機能であれば、Google Speech-to-TextやAmazon TranscribeなどのクラウドAPIを使うことで、月額数千円〜数万円で利用可能です。

一方、銀行や医療機関など専門用語が多い業種では、AIに独自ノウハウを学習させる必要があり、数百万円単位の開発費が発生します。

需要予測AI

需要予測AIは、過去の販売実績や季節要因、外部データなどをもとに、将来の需要や売上を高精度に予測するAIシステムです。特に在庫管理・仕入れ計画・生産量調整など、コスト最適化に直結する領域で注目されています。扱うデータの量や精度要件により費用が大きく変動します。

項目	初期費用	月額費用
簡易予測ツール（ノーコード）	数十万〜数百万円	〜10万円
本格型（複数商品の需要予測）	300〜600万円	50〜100万円
大規模サプライチェーン最適化	1,000万円以上	システムに応じて変動

中小規模の小売業では、売上データを取り込んで自動で発注量を提案するツールが人気で、初期費用を抑えて導入可能です。一方で、大企業ではサプライチェーン全体をAIで最適化するシステムを採用し、在庫コストの削減や欠品防止、需要変動への迅速対応を実現しています。

【フェーズ別】AIの開発における費用相場

1.ヒアリング

ヒアリングは、企業が抱えている課題やAIで実現したいこと、予算の範囲などを開発会社とすり合わせる段階です。

たとえば、

• 問い合わせ対応を自動化したい
• 在庫管理を最適化したい

といった要望を具体的に伝えることで、ベンダーはどのAI技術を使えば最も効果的かを提案できるようになります。

AI開発企業は、この段階を「初回相談」として無料で行うことが多く、複数社に相談して比較することも可能です。費用は基本的に無料（0円）で、初期の見積もりや技術提案まで無償で対応してくれるケースがほとんどです。

2.要件定義

要件定義は、ヒアリングで得た情報をもとに、「どんなAIをどう使うか」を明確に設計する工程です。ここでは、

• 解決したい業務の流れ
• 必要なデータの種類・量
• 求める精度
• 運用後の管理体制

などを具体的に文書化します。この段階を丁寧に行うことで、後の開発フェーズで「想定と違うAIができてしまう」といったトラブルを防ぐことができます。

費用相場は40〜200万円程度で、プロジェクトの規模や要件の複雑さによって変動します。小規模なシステムであれば1〜2ヶ月ほどで完了しますが、大規模開発では専門コンサルタントが関わるため200万円を超えることもあります。

3.プロトタイプ作成

プロトタイプ作成、いわゆるPoCとは、実際に小規模なAIモデルを試作し、想定している課題を本当に解決できるかを検証する段階です。たとえば、製造業であれば数百枚の部品画像を学習データとして使い、不良品をどの程度の精度で検出できるかをテストします。

この段階では

• AIが期待どおりに動作するか
• ビジネスに活かせるレベルの精度が出るか

を確認することが目的です。

費用相場は100〜500万円程度で、検証の規模や技術的な難易度によって変動します。

シンプルな検証なら100万円前後で済みますが、複雑なデータ処理を伴う場合は300万円以上かかるケースもあります。PoCの結果が良ければ、本格的な開発へと進み、うまくいかなければ方針を修正します。

4.AIモデルの開発

AIモデルの開発は、PoCで得た結果を踏まえて、実際の業務で使える本格的なAIを構築する段階です。ここでは、より多くのデータを学習させて精度を高め、業務環境で安定して動作するようにチューニングを行います。

AIがさまざまな入力パターンに対応できるよう、エンジニアやデータサイエンティストが複数人でチームを組んで開発を進めます。費用の目安は月額80〜250万円×人月（1人×1ヶ月の作業単価）です。

たとえば、画像認識AIを本格開発する場合、エンジニア1〜2名で3〜6ヶ月かかるケースが多く、総額は約450〜1,200万円前後になることも。

自動運転のような高度なAIでは、複数年にわたる開発体制が必要となり、1億円以上の投資になることもあります。

5.開発したAIの保守・運用

AIは一度作って終わりではなく、導入後も継続的なメンテナンスと改善が必要です。運用フェーズでは、

• モデルの精度チェック
• 新しいデータの学習
• 障害対応
• クラウド環境の維持
• セキュリティ対策

などを行います。AIは学習し続けるシステムであるため、運用中に環境が変化した場合や新たなデータが増えた場合には、再トレーニングやアップデートが必要になります。

費用の目安は月額5〜200万円程度で、導入規模によって大きく異なります。小規模プロジェクトでは月5〜10万円ほどで済みますが、大規模なAIシステムでは月額100万円以上の運用コストが一般的です。

AI導入を成功させるには、「作って終わり」ではなく、長期的に育てる意識と予算計画が重要です。

AIの開発費用を抑える3つの方法

ここまでを読んで「AIの開発費用が高い」と感じる方も多いでしょう。そこで、費用を抑える3つの方法を紹介します。

• 開発範囲を明確にして最小限の機能から始める
• 補助金を活用して費用を抑える
• 既存のAIツールやクラウドサービスを活用する

開発範囲を明確にして最小限の機能から始める

AI開発でありがちな失敗は、「最初からすべての機能を詰め込もうとすること」です。機能を増やすほど開発工数が膨らみ、コストも跳ね上がります。

そこでおすすめなのが、PoC（概念実証）やMVP（最小実用製品）という考え方です。まずは本当に必要な1〜2の機能に絞り込み、少ないデータやシンプルな仕組みで効果を検証します。

たとえば、問い合わせ対応AIなら「よくある質問だけに対応する」など、限られた範囲で運用して効果を確認してから機能を拡張するのが理想です。この方法なら、初期費用を数百万円単位で抑えられ、実際の業務で成果が出るかを確かめながら安全にスケールできます。

補助金を活用して費用を抑える

AI開発は高額になりがちですが、国や自治体の補助金制度を上手に活用することで費用を軽減できます。特に利用されるのが、

• IT導入補助金
• ものづくり補助金

といった制度です。

最大で数百万円規模の補助を受けられるケースもあり、初期費用を実質的に半額以下に抑えることも可能です。ただし、申請には事業計画書や導入目的の明確化が必要なため、AI開発企業や補助金サポート会社に相談して進めるのがおすすめです。

既存のAIツールやクラウドサービスを活用する

ゼロからAIを構築すると高額になりやすいため、既存のAIツールやノーコード開発サービスを活用するのも費用を抑える1つの方法です。

最近はプログラミング不要でAIを構築できるノーコードツールが増えており、その中でも注目されているのが「Dify」です。

出典：Dify

Difyは、ChatGPTなどの生成AIをベースにしたアプリを簡単に作れるプラットフォームで、ナレッジ検索やチャットボット開発などを数分で実装可能です。

リベルクラフトではDifyを活用し、自社業務に合わせたAIツール開発や運用支援も行っています。以下のリンクから無料相談できますので、お気軽にお問い合わせください。

⇨リベルクラフトへの無料相談はこちら

AI開発費用が安価な企業を選ぶ際の注意点

AI開発をする際、費用に着目しがちです。しかし、費用だけに焦点を当てるのは避けた方が良いでしょう。ここではAI開発費用が安価な企業を選ぶ3つの注意点について解説します。

• 安い＝コスパが良いとは限らない
• コミュニケーションと提案力を優先する
• 納品後のサポートがない

安い＝コスパが良いとは限らない

AI開発は「要件定義」「設計」「運用」など、複数の工程を経て成果が出るプロジェクトです。一見安く見える見積もりの中には、一部の工程しか含まれていないケースも少なくありません。

たとえば、モデル開発だけに費用をかけ、データ整備や運用サポートが別料金になっている場合、追加費用が発生することも。

そのため、単に「価格が安い＝お得」と判断するのではなく、その金額でどこまで対応してくれるのかを必ず確認することが重要です。見積書をもらった際は、

• データ整備や検証費用が含まれているか
• 運用・保守までサポートされるか
• 追加費用が発生する条件は何か

といった点をしっかりチェックしておきましょう。

コミュニケーションと提案力を優先する

安価な企業の中には、言われたことをそのまま形にする「受け身型」の開発会社もあります。このタイプは、顧客の業務課題や目的を深く理解せずに開発を進めてしまうため、完成しても実務で使えないAIになってしまうリスクがあります。

AI開発は「何を作るか」よりも「なぜ作るのか」「どのように運用するのか」を明確にすることが重要なのです。そのため、課題を引き出すヒアリング力や、最適な手法を提案してくれる姿勢は必ず確認しなければいけません。

価格だけでなく、初回打ち合わせや見積もり段階で次のようなポイントをチェックしましょう。

• 自社の課題に対して代替案や改善提案があるか
• 技術的な説明がわかりやすいか
• コミュニケーションがスムーズか

上記の提案がしっかりしている企業は、単に作るだけではなく、ビジネス成果につながるまでAI開発〜運用まで伴走支援してくれるケースが多いです。

納品後のサポートがない

AIは「開発して終わり」ではなく、「どう活用し続けるか」を考慮する必要があります。ところが、安価な企業の中には、納品して終わりの契約形態を取っている場合もあります。

こうしたケースでは、運用中にトラブルが起きてもサポートが受けられず、結果的にAIを使いこなせないまま放置されることも。

また、近年はAIを使いこなせる人材が社内に少ない企業も多く、導入後に「何をどう分析すればいいかわからない」といった課題が生まれがちです。

そのため、AI開発企業を選ぶ際には、運用サポート・改善提案・人材育成支援まで対応してくれるかを確認することが大切です。

おすすめのAI開発企業については以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

参照記事：おすすめのAI開発企業20選一覧。4つのタイプ別選び方も解説

また、リベルクラフトでは、上記3つの注意点をすべてクリアした上で、

• 要件定義から運用までワンストップ対応
• 課題整理から提案まで伴走型サポート
• 導入後のAI活用支援・人材教育にも対応

といった体制を整えています。「費用を抑えながらAI開発だけでなく成果を出したい」という方は以下のリンクからお気軽にご相談ください。

⇨リベルクラフトへのお問い合わせはこちら

AIは「開発」と「導入」どちらが費用対効果が高いのか

ここまでを読んで、結局「AIを1から開発する」のと「既存のAIシステムを導入する」のはどちらが良いのかわからない方もいるでしょう。ここではそれぞれおすすめの方法を解説します。

AIを「開発」する場合

AIを1から開発する魅力は、自社の課題や業務フローに完全に合わせたAIを作れるという点です。

既存サービスでは対応できない業務も柔軟に対応でき、運用後の改善や機能追加も自由自在。つまり、AIが自社の資産として長期的に価値を生むというメリットがあります。ただし、デメリットも明確です。

• 初期投資が大きい
• 開発期間が長い

すぐに効果は出にくいものの、中長期的にはリターンが大きい投資型の選択肢です。「AIを競争優位の武器にしたい」「独自データを活用したい」という企業には最適です。

AIを「導入」する場合

AIの導入とは、すでに完成しているAIツールやクラウドサービスを自社業務に取り入れる方法です。たとえば、ChatGPT・Google Cloud AI・Difyなどを活用し、社内の業務に組み合わせて使う形です。

この方法のメリットはスピードとコストパフォーマンスが非常に高いこと。初期費用は数万円〜数十万円程度で導入でき、業務に取り入れてすぐに効果を感じられるケースもあります。

特に、

• 問い合わせ対応の自動化
• データ分析の効率化
• レポート作成の自動化

など、短期で成果が見える分野に向いています。

ただし、カスタマイズ性には限界があります。既製ツールでは業務に完全フィットしない場合もあり、「機能が足りない」「外部サービス依存によるセキュリティリスク」などの課題もあります。

AI開発の委託はリベルクラフトへ

AI開発の費用は決して安くはありませんが、正しい手順と選択をすれば、投資は確実に成果として返ってきます。重要なのは「何にどれだけのコストをかけるのか」を見極めることです。

AIは業務効率を上げるだけでなく、企業の競争力を高める武器にもなります。最初からすべてを作り込もうとせず、まずは小さくPoCやMVPから始めることで、初期コストを抑えながら導入効果を確かめられます。

また、「AI開発をどの企業に委託すればいいかわからない」という方はリベルクラフトへご相談ください。

リベルクラフトでは、月額20万～30万円からの小規模な検証をスタートでき、支援期間も最短3ヶ月から2年以上と柔軟に対応。

小さな投資から段階的に展開することで、リスクを最小限に抑えられます。以下のリンクから無料相談できますので、お気軽にお問い合わせください。

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