「生成AIを業務に取り入れたいけれど、どの開発会社に頼めばいいのか分からない」
ChatGPTの登場以降、「生成AI開発をやります」という会社は一気に増えました。
ただ、AIの研究開発が得意な会社、大規模なシステム構築が得意な会社、業務システムの受託開発にAIを組み込む会社では、得意なことも費用感もまったく違います。
会社の種類を見分けずに比較すると、見積もりの金額だけで選んでしまい、失敗しやすくなります。
この記事では、生成AIの受託開発を検討している企業の方に向けて、次の順に整理します。
- 生成AIの受託開発で何を依頼できるか
- 依頼先になる会社の4つのタイプと、それぞれの向き・不向き
- 費用と期間の目安、依頼から運用までの流れ
- 開発会社を選ぶ5つのポイントと、商談で使えるチェックリスト
書いているのは、生成AIを組み込んだ業務システムを実際に受託開発している立場です。
生成AIの受託開発では何を依頼できる？
生成AIの受託開発とは、ChatGPTやClaudeなどの生成AIを使った仕組みを、開発会社に依頼して自社向けに作ってもらうことです。
依頼内容は、大きく次の4つに分かれます。
| 開発の種類 | できること | 向いている課題 |
|---|---|---|
| AIチャットボット開発 | 社内問い合わせやカスタマーサポートへの回答を自動化 | 同じ質問への対応に時間を取られている |
| RAG（社内データ検索AI）構築 | マニュアル・規程・過去資料をもとに、根拠付きで回答 | 資料はあるのに探せない、ベテランに質問が集中する |
| 既存システムへのAI組み込み | 書類の読み取り、文章の要約・下書きなど、業務システムにAI機能を追加 | 転記や報告書作成など、毎日くり返す作業が重い |
| AIエージェント開発 | 複数の作業をAIが判断しながら順番に実行する | 手順は決まっているが、件数が多く人手が足りない |
ここで押さえておきたいのは、生成AIの開発が「AI単体」で完結することはほとんどないという点です。
実際の業務で使うには、社員が操作する画面、データを保存するデータベース、誰が何を見られるかの権限管理、AIの結果を人が確認する仕組みが必要です。
AIの部分は全体の一部で、費用や期間の多くは周辺の業務機能で決まります。
この違いが、次に説明する「会社のタイプ」の選び方に直結します。
業務システムへの組み込み方は生成AIを業務システムに組み込むには？｜3つの型と発注前の6項目を開発事例で解説で詳しく解説しています。
生成AIの受託開発を依頼できる会社は4タイプ
「AI受託開発会社」とひとくくりにされがちですが、実態は大きく4つのタイプに分かれます。
比較するときは、まず候補の会社がどのタイプかを確認してください。
| タイプ | 得意なこと | 向いているケース | 注意点 |
|---|---|---|---|
| AI専業・研究開発型 | 独自モデルの開発、画像解析や需要予測など高度なAI | AIの精度そのものが事業の競争力になる | 業務画面や既存システム連携は別の会社が必要になることがある |
| 大手SIer | 大規模・全社的なシステム構築、厳格な管理体制 | 数千万円規模の全社導入、基幹システムと一体で進める | 中小規模の案件では費用と期間が合わないことがある |
| 業務システムの受託開発会社 | 画面・データベース・既存システム連携まで含めた開発 | 特定の業務にAIを組み込み、現場で毎日使う仕組みにしたい | 独自モデルの研究開発のような高度なAIは対象外のことが多い |
| フリーランス・小規模チーム | 小さな試作、特定機能の実装 | まず動くものを低予算で試したい | 運用・保守を長期で任せられる体制か確認が必要 |
中小企業のご相談で多いのは、「請求書の読み取りを自動化したい」「社内の資料をAIで探せるようにしたい」といった目的です。
この場合に必要なのは、高度なAI技術よりも業務に合わせた画面と運用の設計です。
業務システムの受託開発会社が、候補の中心になります。
一方で、「自社データで独自のAIモデルを作り、精度で他社と差をつけたい」という目的なら、AI専業の会社が向いています。
どのタイプが優れているかではなく、目的に合うタイプを選ぶことが比較の出発点です。
パッケージ・スクラッチ・ノーコードといった開発方式の違いはAI開発会社の選び方｜パッケージ・スクラッチ・ノーコード比較で整理しています。
生成AI受託開発の費用と期間の目安
生成AIを組み込んだ業務システムの費用は、AIの部分よりも「どこまでの業務機能を作るか」で大きく変わります。
当社が受託開発でご提示している一般的な目安は次のとおりです。
| 構成 | 内容の例 | 初期費用の目安 | 期間の目安 |
|---|---|---|---|
| スモールスタート | 既存システムにAI機能を1つ追加（要約・下書きなど） | 数十万〜200万円程度 | 1〜2か月 |
| 標準構成 | AI読み取り・社内検索＋確認画面・データ登録までを新規開発 | 200万〜600万円程度 | 2〜4か月 |
| 連携型 | 複数業務のAI化＋会計・銀行・基幹システムとの連携 | 500万円〜 | 4か月〜 |
※金額・期間はあくまで目安です。
対象業務の範囲、既存データの状態、連携先の数によって変わります。
初期費用とは別に、AIの利用料（API費用）が毎月かかります。
処理する件数や、AIに渡す資料の量で変わるため、見積もりの段階で「月に何件処理するか」を伝えておくと、ランニング費用まで試算してもらえます。
チャットボットの費用はAIチャットボット開発の費用相場｜タイプ別の内訳と見積もりの見方を開発会社が解説で解説しています。
システム開発全体の相場はシステム開発の費用相場をご覧ください。
依頼から運用までの流れ
生成AIの受託開発は、通常のシステム開発と比べて「作ってみないと精度が分からない」部分があります。
いきなり本開発に入らず、小さく試してから広げる流れが一般的です。
| 段階 | やること | 発注側が用意するもの |
|---|---|---|
| ① 相談・課題整理 | 対象業務、件数、今のやり方を聞き取り、AIに向くかを判断する | 今使っているExcelや書類の実物 |
| ② 検証（PoC） | 実際の書類や資料で、AIがどこまで正しく処理できるかを試す | 検証に使うサンプルデータ |
| ③ 要件定義 | AIに任せる範囲と人が確認する範囲、画面、連携先を決める | 業務の担当者の時間 |
| ④ 開発・テスト | 画面・データベース・AI機能を作り、実データで確認する | テストに協力する担当者 |
| ⑤ 試験運用 | 一部の部署や業務で使い、使いにくい点を直す | 現場からのフィードバック |
| ⑥ 本番運用・改善 | 全体に広げ、AIの利用料や精度を見ながら改善を続ける | 運用ルールの決定 |
②の検証と③の要件定義は、作るものがまだ決まっていない段階なので、準委任契約で進めることが多い工程です。
契約形態の違いは準委任契約と請負契約の違いで解説しています。
生成AI受託開発会社の選び方【5つのポイント】
会社のタイプを絞り込んだら、次の5つのポイントで比較します。
| ポイント | 確認すること |
|---|---|
| ① 業務システムごと開発できるか | AI単体ではなく、画面・データベース・権限管理・既存システム連携まで作れるか |
| ② 開発実績を公開しているか | どんな課題をどう解決したか、期間や規模が確認できるか |
| ③ 小さく始める提案をしてくれるか | いきなり大規模開発ではなく、検証や段階的な導入を提案してくれるか |
| ④ 運用・保守まで考えているか | AI利用料の試算や、モデル更新への対応方針があるか |
| ⑤ 見積もりと開発範囲が明確か | 「何にいくらかかるか」と、AIにできないことを説明してくれるか |
① 業務システムごと開発できる会社か
生成AIを業務で使うには、AIと業務システムの両方の開発力が必要です。
AIの部分だけを作れる会社に頼むと、「AIは動くが、現場の画面や既存のExcelとつながらない」という状態になりがちです。
商談では「AIの結果を人が確認する画面はどう作りますか」「今のExcelや会計ソフトとはどうつなぎますか」と聞いてみてください。
具体的な答えが返ってくる会社は、業務システムまで含めて考えています。
② 開発実績・事例を公開しているか
事例を見るときは、技術の紹介よりも次の点に注目してください。
- どんな業務課題を、どう解決したのか
- AIが間違えたときの扱いをどう設計したのか
- 開発期間や規模が書かれているか
- 自社と近い規模・業種の実績があるか
「最新のAIモデルを使いました」という説明より、「何が良くなったのか」が書かれている事例のほうが、自社で頼んだときの姿を想像しやすくなります。
③ 小さく始める提案をしてくれるか
生成AIは、実際の書類やデータで試すまで精度が分かりません。
効果の出やすい業務を1つ選んで検証し、うまくいったら広げるほうが、費用も失敗のリスクも抑えられます。
ヒアリングの段階で「まずはこの範囲から始めましょう」と提案してくれる会社は、発注側の予算とリスクを考えてくれています。
最初から全社導入の大規模な開発を勧めてくる場合は、少し立ち止まって検討したほうがよいでしょう。
④ 運用・保守までセットで考えてくれるか
生成AIのシステムは、リリース後も次のような対応が続きます。
- AI利用料の管理（使いすぎを防ぐ上限設定など）
- AIモデルの更新・提供終了への対応
- 精度が落ちたときの調整や、検索対象の資料の追加
- 通常のシステム保守（サーバー・セキュリティ対応）
見積もりの段階で、月々の運用コストまで試算してくれるかは必ず確認しておきたいポイントです。
⑤ 見積もりと開発範囲が明確か
生成AI開発は新しい分野のため、見積もりの妥当性を判断しにくいのが正直なところです。
だからこそ、「どの機能に、どれくらいの工数がかかるのか」を分解して説明してくれる会社を選びましょう。
もう1つ大切なのが、AIにできないことを正直に説明してくれるかです。
「AIなら何でもできます」という会社より、「この部分は人の確認が必要です」と言ってくれる会社のほうが、完成後に現場で使えるシステムになります。
生成AIの受託開発でよくある失敗
ご相談の中でよく聞く失敗は、次の3つです。
AIは完成したが、現場で使われない
AIの精度は高くても、結果を確認する画面が使いにくい、結局Excelに手で打ち直している、という状態では手間が減りません。
AIの結果がそのまま次の作業につながる設計になっているかを、発注前に確認してください。
検証（PoC）ばかりで、本番に進まない
検証を何度くり返しても、「どの精度なら本番に進むか」を決めていないと、いつまでも判断できません。
検証を始める前に、合格の基準と、その後の本開発の範囲をあわせて決めておくことが大切です。
運用が始まってから費用が膨らむ
生成AIは使った分だけ利用料がかかります。
AIに渡す資料の量を設計段階で絞っていないと、利用者が増えたときに月額が想定の数倍になることがあります。
利用料の上限設定と、月の処理件数からの試算を見積もりに含めてもらいましょう。
発注前に確認したいチェックリスト
問い合わせ・商談の際に確認したい項目をまとめました。
複数の会社に同じ質問をすると、対応の違いが見えてきます。
- 生成AIを組み込んだ業務システムの開発実績があるか
- 事例に課題・解決方法・期間が書かれているか
- 最初から大きすぎない範囲で、検証から始める提案をしてくれるか
- 検証の合格基準と、その後の進め方を一緒に決めてくれるか
- AIにできないことを正直に説明してくれるか
- AIが間違えたときに、人が気づいて直せる仕組みを提案してくれるか
- 月々の運用コスト（AI利用料・保守費）を試算してくれるか
- 社内の情報をAIに渡すときの取り扱いルールを説明してくれるか
- 見積もりの内訳と根拠を説明してくれるか
- 質問への回答が分かりやすいか（専門用語ばかりでないか）
当社の生成AI開発事例
当社（株式会社みんなシステムズ）は、業務システムの受託開発会社として、生成AIを組み込んだシステムを開発しています。
いずれも「AIを入れること」ではなく、「業務の流れの中でAIをどう使うか」から設計しました。
| 事例 | 内容 |
|---|---|
| 社内ナレッジのAIチャット検索（RAG） | 保存場所がばらばらだった過去資料を、AIに質問して探せるようにした。ベテラン社員への問い合わせが減った |
| 請求書のAI読み取りを組み込んだ支払業務システム | 紙・PDFの請求書の手転記を、画面での確認作業に変えた。既存のExcel運用を活かし、開発期間は1か月 |
| 建設業向けAI日報システム | スマートフォンに話すだけで日報が完成し、出面も自動で記録される |
| 動画から作業手順書を自動生成 | 作業動画をアップロードするだけで、AIが手順書を組み立てる |
よくある質問
Q. 要件が固まっていなくても相談できますか？
A. はい、問題ありません。
今お使いのExcelや書類、実際の作業の流れを拝見しながら、AIに向く部分と向かない部分を整理するところから始められます。
Q. 社内の情報をAIに渡しても大丈夫ですか？
A. 利用するAIサービスの契約形態や規約によって、入力データの扱いは異なります。
発注前に「AIに渡してよい情報・渡してはいけない情報」を決め、その方針に合うサービスと設定を選ぶことが大切です。
Q. 今使っている業務システムに、生成AIを後から組み込めますか？
A. 多くの場合は可能です。
既存システムの作りを確認したうえで、AI機能を追加する形と、周辺に新しい画面を作って連携する形のどちらが良いかを判断します。
Q. 自社で内製するのと、外注するのとではどちらが良いですか？
A. 社内にエンジニアがいて、継続的に改善していくなら内製も選択肢です。
一方、業務システムの設計や既存システムとの連携まで含めて短期間で形にしたい場合は、外注が向いています。
判断の考え方はAI開発の内製化はどこまでできる？で解説しています。
まとめ
- 生成AIの開発は「AI単体」で完結しない。画面・データ・既存システムとの連携まで含めて考える
- 依頼先は「AI専業」「大手SIer」「業務システムの受託開発会社」「フリーランス」の4タイプ。目的に合うタイプから選ぶ
- 費用の目安は、AI機能1つの追加で数十万〜200万円程度、新規開発で200万〜600万円程度。別途AIの利用料が毎月かかる
- 検証（PoC）から小さく始め、合格基準を先に決めてから本開発に進む
- 選ぶポイントは、業務システムごと作れるか・実績・小さく始める提案・運用まで考えているか・見積もりの明確さの5つ
生成AIの導入は、「AIに詳しいか」よりも「業務に落とし込めるか」で成否が決まります。
「自社の業務に生成AIを組み込めるか」「どのくらいの費用になるか」といった段階からのご相談も承っています。
