外注で実現！生成AI開発の最適な選択肢と費用・期間を徹底解説
生成AIの活用が企業の競争力強化に直結する時代になりました。しかし、自社でゼロから開発体制を整えるには専門知識、リソース、コスト、時間の壁が立ちはだかります。そこで注目されているのが、生成AI開発の外注です。
この記事では、なぜ多くの企業が外部のプロフェッショナルと協力してAIを開発するのか、その背景や具体的な理由を解説します。また、外注を成功させるための考え方やメリット・デメリットについても詳しく紹介していきます。最後まで読むことで、自社のAI活用戦略における次の一手が明確になるでしょう。
生成AI開発は外注すべき？その理由と背景
生成AIの開発は、社内だけで完結するにはハードルが高く、外部リソースの活用が現実的な選択肢となっています。ここでは、外注すべき背景を5つの視点から解説します。
生成AIの専門人材が社内に不足している企業が多い
現時点で、生成AIに関する専門的な知識とスキルを持った人材は市場でも限られており、自社で採用するのは簡単ではありません。AIエンジニアやデータサイエンティスト、機械学習の研究者などは特に競争が激しく、採用コストも高くなる傾向にあります。
このような人材不足のなかで、自社だけでAI開発を内製化しようとすると、成果が出るまでに時間がかかってしまいます。そのため、外部の専門家と連携することで、即戦力となる人材の知見を活用できるでしょう。
技術の進化が早く、自社だけではキャッチアップが困難
生成AIの分野は日々進化しており、主要な言語モデルやアルゴリズムも数ヶ月単位で更新されています。そのスピードに自社のチームが常に追従し続けるには、相当なリソースと学習時間が必要です。
特にLLM（大規模言語モデル）やマルチモーダルAIなど、専門性の高い領域では、知識の更新と実装力の両立が求められます。技術に精通した外部パートナーを活用することで、最新の手法を適切に導入し、競争力のあるAIソリューションを早期に実現できるでしょう。
外注により開発スピードと品質を確保できる
生成AIを活用したソリューションは、スピード感を持って開発しなければ、市場の変化に遅れてしまう可能性があります。外注することで、既に開発経験のあるエンジニアチームによってプロジェクトを迅速に立ち上げることができ、開発初期から一定の品質を担保しやすくなります。
また、設計・実装・検証まで一貫したプロセスを持つ開発会社であれば、想定外の手戻りや仕様のズレを最小限に抑えることも可能です。開発効率と成果の両方を重視したい企業にとって、外注は現実的な手段と言えるでしょう。
初期投資やリスクを抑えてスタートできる
AI開発を社内でゼロから始める場合、ツールの整備や人材の採用・育成、学習環境の構築といった初期投資が避けられません。そのうえ、開発したシステムが業務に本当に適応するかどうかも、やってみなければ分からないのが実情です。
一方で、外注先と共にプロトタイプやPoC（概念実証）からスタートすれば、限られた範囲で実用性を検証しながら進めることが可能です。結果として、投資リスクを抑えつつ、実現性のあるアイデアを形にすることができるため、初期段階での外注は合理的な判断となるケースが多いです。
外部から調達してキャッチアップする方が定石的
AI領域では、自社の人材だけでキャッチアップを試みるよりも、既に実績を持つ外部パートナーから専門性を調達するほうが、戦略的に安定します。これは、ERP導入やクラウド移行と同様、スピードと確実性が重視される場面では、一般的な手法とされています。
また、外注によって得た知見を、後に社内へと展開していくことで、徐々に内製化にシフトするというハイブリッドなアプローチも有効です。こうした段階的な取り組みによって、外部と連携しながらも自社の成長を促す道筋をつくれるでしょう。
生成AI開発の外注にかかる費用・期間相場
生成AIの開発を外注する際、費用と納期の目安を理解することは、プロジェクトの成功に直結します。開発内容やスケールによって費用帯や開発期間には大きな差が生まれますが、おおまかな相場感を把握しておくことで、パートナー選定やスケジューリングがスムーズになります。
ここでは、目的別に分けて、費用・期間の目安を詳しく解説します。
チャットボット・テキスト生成
生成AI開発の中でも、チャットボットやテキスト生成は比較的導入しやすい領域です。費用の目安は100万円〜300万円、開発期間は1カ月〜2カ月程度が一般的です。
この費用には、APIの活用、会話ロジックの設計、プロンプトエンジニアリング、UIとの接続実装が含まれることが多く、要件に応じて追加のチューニングが行われることもあります。
例えば、顧客対応用のFAQボットを開発する場合には、過去の問い合わせ履歴を活用して、特定の質問に対する自然な回答を生成するよう調整が求められます。これにより、カスタマーサポートの工数削減と応答品質の平準化が期待できます。
こうしたチャットボット導入のメリットを享受するためにも、開発目的と業務要件を明確にした上で外注を検討することが重要です。
画像生成・音声合成・ファインチューニング
より高度なマルチモーダル生成AIを導入したい場合、画像生成や音声合成、既存モデルのファインチューニングといった開発が必要になります。これらはGPU計算資源の確保や専門的なノウハウを要するため、費用相場は300万円〜800万円、期間は2カ月〜4カ月が目安となります。
例えば、広告バナーを自動生成するシステムや、ブランド音声を合成するプロジェクトなどでは、出力品質に直結する学習データの質と量、そしてモデル選定が成功のカギを握ります。
また、ファインチューニングを行う場合、既存の大規模言語モデルや拡散モデルを基に、特定のトーンや業種・業務に最適化することが求められます。これにより、業務に直結する成果物を出力できる精度が高まります。
このように、高度な生成系AIの開発には専門的な知識が不可欠なため、豊富な実績を持つ開発パートナーの選定が非常に重要です。
独自モデル構築・複数機能統合型システム
独自の生成AIモデルを一から構築し、複数の機能を統合する場合は、開発の規模がさらに大きくなります。このタイプの開発では、費用が1,000万円以上、期間は6カ月以上かかるケースも珍しくありません。
具体的には、社内ドキュメントの自動要約・分類、画像検索、問い合わせ対応の複合機能を一つのシステムに統合する場合が該当します。各モジュール間のAPI連携、UI設計、セキュリティ設計、ログ管理など多岐にわたる設計と実装が必要になります。
例えば、大手企業のナレッジマネジメント向け生成AIプラットフォームでは、社内ドキュメントの分類精度と生成精度を両立させるために、独自トークナイザーや業種特化型のベクトルデータベースを採用する例もあります。
このような大規模システムの構築には、技術的信頼性とプロジェクトマネジメント能力の両方が求められるため、事前の実績確認と綿密な要件定義が不可欠です。
データ収集・アノテーション
生成AIの性能を最大限に引き出すためには、適切なデータの収集とアノテーションが必要です。これらはモデル学習前の前処理として極めて重要な工程です。費用相場は100万円〜500万円、期間は1カ月〜3カ月程度が一般的です。業種や用途によっては、数千〜数万件のデータを手作業でラベリングする必要があるため、コストが膨らむこともあります。
例えば、医療文書の自動要約モデルを開発する際には、専門用語の解釈に精通したアノテーターによる細かな分類・タグ付けが求められます。こうした作業の品質はそのままモデル精度に影響を与えるため、熟練度の高い人材をアサインすることが不可欠です。
データ整備工程は軽視されがちですが、プロジェクトの成功を左右する基盤部分であり、適切な外注先を選ぶことが求められます。
保守・運用・MLOps構築
生成AIの導入後も、モデルの保守・運用といったフェーズでの対応が求められます。特に、MLOps（機械学習運用の仕組み）を構築することによって、継続的に精度を維持し、セキュリティや法令遵守にも対応できる体制を整えることができます。
保守・MLOpsの構築費用は200万円〜600万円、初期構築期間は2カ月〜4カ月程度です。運用段階では、月額数十万円規模の保守契約を結ぶケースもあります。例えば、誤出力の監視、学習データの更新、生成物のフィルタリングルールの調整など、モデルのライフサイクル全体を見据えた継続的運用が必要です。
MLOpsの構築には、CI/CDパイプラインや自動評価システムの設計が含まれることもあり、開発段階とは異なる専門性が求められます。運用までを一括で請け負えるパートナーを選ぶことで、トラブル対応やアップデートにも迅速に対応できる体制を構築できます。
コンサルティング・要件定義支援
生成AI導入の初期段階では、実現可能性の検討や社内業務との整合性を確認するためのコンサルティングが重要です。要件定義の段階で適切な支援を受けることで、無駄な開発コストや仕様変更による遅延を回避できます。コンサルティング費用は50万円〜300万円程度、期間は2週間〜1カ月程度が目安です。プロジェクトのフェーズによって、調査設計やPoCの提案支援、実行計画の立案などが含まれます。
例えば、業務効率化を目的とした生成AI導入において、既存システムとの親和性やデータ構造の問題を事前に洗い出すことで、リスクの低減と要件の精緻化が可能になります。
この段階での検討が甘いと、後工程での仕様修正が頻発し、全体のスケジュールが後ろ倒しになる原因となります。導入の初期段階こそ、生成AIに精通した専門家の支援を受けることがプロジェクト成功のカギとなります。
生成AIの開発に成功した会社事例
実際に生成AIの開発を外注し、業務効率化や付加価値の創出に成功した企業の事例からは、多くのヒントを得ることができます。業種や課題によって導入のアプローチは異なりますが、いずれも目的に合った技術活用とパートナー選定が成果につながっています。
ここでは、3社の具体的な事例を紹介します。
事例①株式会社TSIホールディングス｜EC向け画像生成AIツール「SugeKae」を導入
アパレル業界で知られるTSIホールディングスは、自社ECサイトの画像更新作業の効率化を目的として、生成AIを活用した画像生成ツール「SugeKae」を導入しました。これにより、商品の色替え画像や背景合成を自動で行えるようになり、作業時間と人的リソースの削減に成功しています。
このプロジェクトでは、業務上の課題であった撮影コストと更新頻度の高さに着目し、生成AIの画像処理能力をうまく取り入れることで業務の合理化を実現しました。特に、同じ商品で色や柄のバリエーションが多いアパレルでは、このような画像生成の自動化が極めて有効です。
この事例は、業界特有の課題を技術で解決する際のヒントになります。業務のどこに生成AIを組み込めば価値を生むかを見極めることが重要です。
参考：株式会社TSIホールディングス｜TSIがEC向け画像生成AIツール「SugeKae」を導入
事例②オリックス生命保険株式会社｜AIを活用し引受範囲を拡げる「新引受査定ルール」構築に着手
オリックス生命保険は、生成AIを含むAI技術を活用し、保険の引受査定における新しいルール構築を進めています。従来は一律で加入を制限していた健康状態に関する条件について、データを基に個別にリスク判断を行うことで、引受可能な範囲を広げる取り組みです。
この開発プロジェクトでは、過去の医療データと契約後の発症率の関係を解析し、一定の条件下ではリスクが低いと判断されるケースを抽出しました。それにより、新しい顧客層の獲得が期待されています。
AIによる引受査定の高度化は、保険業界における競争力を強化する手段として注目されています。この事例は、業務改善だけでなく、顧客接点の拡張という観点でも生成AIの活用が有効であることを示しています。
参考：オリックス生命保険株式会社｜AIを活用し引受範囲を拡げる「新引受査定ルール」構築に着手
事例③株式会社セブンイレブン・ジャパン｜発注数を提案するAI発注システムを導入
セブンイレブン・ジャパンは、全国の店舗において商品の発注業務を最適化するため、AI発注システムの導入を進めています。このシステムでは、過去の販売データ、天候、曜日、地域イベントなどの情報を基に、商品の適正な発注数をAIが提案します。
従来、店舗スタッフの経験や勘に頼っていた発注作業が、AIのデータ解析によって標準化されることで、欠品や廃棄の削減に貢献しています。また、スタッフの負担も軽減され、接客や売場づくりにより多くの時間を割けるようになりました。
この事例は、小売業界において生成AIとデータ活用がどのように業務を支援できるかを具体的に示しています。複数要素を加味した判断が必要な業務では、AIの導入効果が高まりやすくなります。
参考：株式会社セブンイレブン・ジャパン｜店内作業効率化の取り組み
生成AI開発の選択肢に迷ったら『numoment株式会社』へご相談ください
生成AIの導入を検討しているものの、自社にとって何が最適なのか分からず迷っている企業も少なくありません。目的や課題があいまいなままでは、外注先との意思疎通が不十分となり、期待した成果が得られないリスクもあります。
こうした課題に対し、『numoment株式会社』では、実現したい内容に応じて、PoC（概念実証）を通じたプロトタイプ開発を無償で確認できます。初期費用を抑えつつ、要件定義から技術選定、UI設計までサポートを受けられる点が特徴です。
外注に不安を感じる企業にとって、PoC段階でのフィードバックを受けながら進められる体制は心強いものです。
生成AIの導入で失敗しないためには、最初の一歩を正しく踏み出すことが欠かせません。豊富な開発実績を持ち、相談しやすい体制が整っている『numoment株式会社』は、導入成功のための良きパートナーになります。
まとめ｜AI開発外注の最適な選択肢を学んで費用・期間を短縮しよう
生成AIを活用することで、業務の効率化、新たな価値創出、顧客体験の向上など、さまざまな成果を得ることが可能になります。しかし、その導入には専門的な知識や技術、十分な準備が求められます。
外注という選択肢は、社内にノウハウがない企業にとって、品質とスピードの両立を図れる現実的なアプローチです。費用や期間の相場を理解し、自社に適した開発範囲と規模を見極めることが、スムーズな導入につながります。
生成AI開発の外注を成功させるためには、パートナー企業との信頼関係、明確な目的設定、段階的な導入計画が欠かせません。自社の課題に真摯に向き合い、最適な選択肢を取ることで、成果へとつなげていくことができます。
