AI開発の費用相場を解説！費用を抑えるコツやおすすめの開発企業も紹介

AI開発費用は種類や規模によって大きく異なり、小規模なチャットボットなら50万円程度から始められる一方、高度な生成AIシステムでは3,000万円を超えることもあります。

本記事では、AIチャットボット・画像認識・音声認識・生成AI・需要予測の5種類のAIシステム別に費用相場を解説。さらに要件定義から運用保守までの各工程の費用内訳も詳細に紹介します。

コスト削減策やAI開発会社の選び方、おすすめの開発会社も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

【種類別】AI開発の費用相場

AI開発を検討する際、最初に気になるのが「どれくらいの予算が必要なのか」という点です。実際のところ、AI開発の費用は種類やシステムの規模によって異なります。

小規模なチャットボットなら数十万円から始められる一方、高度な画像認識や生成AIシステムでは数千万円に達することも珍しくありません。

ここでは、主要なAI開発の種類別に費用相場を解説します。

AIチャットボット

AIチャットボット開発費用は、機能の複雑さと連携範囲で大きく変動します。

【費用変動要因】

• 単純なFAQか機械学習型か
• 連携する外部システムの数
• 回答精度向上のための学習データ量
• 多言語対応の有無

基本的なQ&A型であれば50万円程度から導入可能です。一方、機械学習を活用して回答精度を向上させる本格的なAIチャットボットでは、一般的に100万円から200万円程度の費用がかかります。

さらに、CRMやERP等の社内システムと連携させたり、高度な会話機能を実装したりする場合は、300万円から500万円に達することも珍しくありません。

画像認識システム

画像認識システムは認識対象の複雑さと求められる精度によって、費用が大幅に変動します。

【費用変動要因】

• 認識対象の種類と複雑さ
• 必要な精度と処理速度
• 導入環境（クラウド/オンプレミス）
• データ収集・前処理の難易度

基本的な物体検出機能を持つ小規模システムであれば、50万円程度から開発可能です。一般的な画像分類や単純な異常検知なら300万円程度が目安となります。

特に製造業の外観検査システムなど高精度が求められる業務用途では1,000万円以上の費用が発生することもあります。認識対象が複雑になるほど、学習データの準備や精度向上のためのチューニングに費用がかかる点に注意が必要です。

音声認識システム

音声認識システムの費用は、対応言語や用途、求める認識制度の高さによって変わります。

【費用変動要因】

• 認識言語の数と種類
• 特定分野の専門用語対応
• 周囲のノイズ環境への対応力
• リアルタイム処理の必要性

基本的な音声認識機能であれば100万円程度から開発できます。一般的な業務用途では300万円から500万円程度が相場です。多言語対応や専門用語の辞書登録、騒がしい環境での高精度認識などの要件が加わると、800万円前後まで費用が上昇します。

特に音声データの大量処理や高度な精度が求められるコールセンター向けシステムなどでは、1,000万円以上になるケースもあります。既存のAPIを活用することで初期費用を抑えられる可能性もあるでしょう。

生成AI（LLMベース）

生成AIシステムは開発費用の幅が非常に広く、目的や規模によって大きく変動します。

【費用変動要因】

• 利用するLLMの種類（ChatGPT等）
• カスタマイズの度合いと方法
• 学習・推論に必要な計算リソース
• セキュリティ要件の厳しさ

検証用の小規模プロトタイプであれば100万円から500万円程度で開発可能です。一方、社内業務向けの実用的な中規模システムでは500万円から1,500万円程度が目安となります。

一般公開を想定した大規模システムや、独自データでチューニングした高度なモデルを実装する場合は1,500万円から3,000万円以上の費用がかかることもあります。

需要予測システム

需要予測システムは取り扱うデータ量と予測精度要件によって費用が決まります。

【費用変動要因】

• 分析するデータ量と種類
• 必要な予測精度と期間
• 外部データとの連携有無
• 在庫最適化などの追加機能

基本的な需要予測機能なら300万円程度から開発可能です。過去の売上や在庫データをAIが学習して需要を予測する一般的なシステムでは、300万円から600万円程度が相場となっています。

複数の店舗や商品カテゴリを対象としたり、気象データなどの外部要因も考慮した高度な予測を行ったりする場合は、1,000万円から1,500万円程度の費用がかかることもあります。

AI開発の主な工程と費用内訳

AI開発を成功させるには、各工程の内容と費用を事前に把握しておくことが重要です。要件定義から運用保守まで、一連の流れには専門性の高い作業が連続し、それぞれに異なるコストが発生します。

本章では、AI開発の主要工程とそれぞれの費用相場を解説します。

• 要件定義
• PoC（概念実証）
• データ準備
•  AIモデル開発
• システム実装
• 運用保守

それぞれ詳しくみていきましょう。

要件定義

要件定義は解決すべき業務課題を整理し、どのようなAIシステムを開発すべきかを明確化する工程です。

自社内で要件をまとめることが難しい場合は、AI開発企業のコンサルタントと協力して現状課題の洗い出しや要件定義書の作成を行います​。

この段階でAIの導入目的や必要な機能を定め、プロジェクトの方向性を決めます。

要件定義にかかる費用の多くはコンサルティングに対する人件費です。一般的には 約40万円〜200万円 程度を見込むケースが多く、専門のコンサルタントに依頼することで課題整理や要件定義書作成の支援を受けられます​。

初期相談（ヒアリング）は無料で対応する企業もありますが、本格的な要件定義作業に入ると上記のような費用が発生します。

PoC（概念実証）

PoC（Proof of Concept）は、要件定義で検討したAIのアイデアが技術的に実現可能かどうかを検証する工程です。実際のデータを用いて簡易的なモデルやプロトタイプ（試作品）を開発し、想定した機能が期待どおり動作するか、必要なデータ量・精度が確保できるかなどをテストします​。

この工程を通じて、モデルの精度や処理速度、運用時の課題を確認し、本開発に進む価値があるか評価します。

PoCに要する費用はプロジェクト規模によって幅がありますが、約100万円〜400万円 程度が一般的な目安です​。

小規模な検証であれば数十万円台で済む場合もありますが、高度なAIモデルの試作や大量のデータを扱う場合は数百万円規模になることもあります。​

データ準備

データ準備は、AIモデルの学習に必要なデータを収集・加工する工程です。自社で保有するデータを整理し、不足している場合は新たに収集します。また、機械学習用の教師データを作成するためにデータのクレンジング（ノイズや誤りの除去）やラベリング作業（アノテーション）を行います​。

データ準備にかかる費用は、保有データの状況や必要なデータ量によって大きく変動します。すでに十分なデータが揃っている場合は0円（追加費用なし）で済むケースもありますが、データ収集や大規模なアノテーションが必要な場合はその作業コストが発生します。

一般的には 0円〜数百万円 程度まで幅広く、例えば画像データの大量アノテーションが必要なプロジェクトでは数百万円規模になる可能性があります​。

 AIモデル開発

PoCでの検証結果を踏まえて、実際に本番向けのAIモデルを構築する工程です。アルゴリズムの選定・設計から始まり、収集した学習データを使ってモデルを訓練し、目標とする精度を達成できるようチューニングを重ねます。

AIモデル開発の費用は人件費によって左右され、「月額80万円〜250万円 × 人月」 程度が一つの目安とされています​。

人月単価80〜250万円というのはエンジニア1人あたり1ヶ月作業した場合の費用であり、実際の総費用は開発に携わる人数と期間によって積算されます​。

例えば、2〜3名のチームで数ヶ月開発を行う場合、数百万円〜数千万円規模のコストとなるケースもあります。また、モデルが複雑になるほどテストや改良に要する工数も増えるため、要件次第で費用は大きく変動します​。

システム実装

開発したAIモデルを実際の業務で活用できるよう、システムへ組み込む工程です。具体的には、AIモデルの推論結果を表示・活用するためのユーザーインターフェースや、既存の業務システムとの連携機能の開発などが該当します​。

システム実装にかかる費用は、開発するシステムの規模・複雑さによって大きく異なります。​一般的な相場感としては、開発工数ベースで 「月額80万円〜200万円 × 人月」 程度です​。

例えば、システムエンジニア2～3名で2ヶ月かけて実装を行う場合、数百万円規模の費用になる計算です。

既存システムへの組み込みなど比較的小規模な実装であればこの範囲の下限に近づき、大規模なシステム新規開発を伴う場合には上限を超えて費用が発生することもあります。

運用保守

AIシステム導入後は、安定稼働の維持と継続的な改善を目的として運用・保守フェーズに入ります。稼働中のシステムが正常に動作し続けるよう監視し、不具合対応やユーザからのフィードバック対応を行うとともに、導入時に設定したKPI（目標）が達成できているか定期的に確認します​。

運用保守の費用は月々のランニングコストとして発生します。具体的にはクラウド利用料（サーバー費用）は小規模なもので数万円、大規模システムでは数百万円規模​、モデルのチューニングやシステム改修も内容次第で月数十万円〜数百万円の範囲になります​。

加えて、外部のAIサービスを利用している場合はAPI利用料やライセンス費用、24時間監視が必要な場合の追加人件費なども考慮する必要があります​。

AI開発費用を抑える4つの方法

AIシステムの開発には多額の費用がかかりますが、工夫次第でコストを抑えることが可能です。以下では、AI開発費用を抑える4つの方法を解説します。

• アジャイル開発で小さく始める
• 既存のAIエンジンやクラウドサービスを活用する
• 補助金・助成金を利用する
• オフショア開発を取り入れる

①アジャイル開発で小さく始める

アジャイル開発とは、開発工程を短いサイクルで区切り、「企画→設計→実装→テスト」を繰り返す手法のことです​。

まず必要最低限の機能を実装して試行し、徐々に機能追加していくため、大掛かりに作り直すリスクを減らし、不具合発生時の手戻りによる時間・コストのロスを最小限に抑えることができます​。

少ない予算で素早く検証できるため、まずは小さく始めたい企業には大きなメリットがあります。

AI開発のコストを抑えたい場合は、大規模な開発に着手する前にアジャイル開発を検討してみてください。

②既存のAIエンジンやクラウドサービスを活用する

一から独自開発をするのではなく、すでに提供されているAIエンジンやクラウド上のAIサービス（SaaSなど）を活用することでコスト削減が図れます。

企業が提供するクラウド上のAIソフトウェアを利用すれば、自社でソフトウェア開発やサーバー管理を行う必要がないため導入コストが低く、ランニングコストも抑えることが可能です​。

例えば、画像認識や自然言語処理など確立された技術であれば、クラウドAIサービスを利用することで開発費用を大幅に削減できるケースがあります​。

ただし、こうしたサービスは既存の汎用モデルを使うことが前提のため、自社独自のAIモデル開発が必要な場合には適さないこともあります​。

③補助金・助成金を利用する

AI開発費用の負担を軽減できる補助金・助成金制度の利用もおすすめです。

自社のプロジェクト内容や規模に合った制度を探し、計画的に申請することが重要です。補助金は公募期間や予算に限りがあるため、情報収集と早めの準備を行いましょう。

④オフショア開発を取り入れる

開発工程の一部または全てを海外の開発会社に委託するオフショア開発も、コスト削減の有効策です。

例えばエンジニアの人件費が日本より低いベトナムなどに開発を委託すれば、エンジニア単価を日本国内の約1/3程度に抑えることも可能です​。

特に「ラボ型」と呼ばれる契約形態を使えば、必要なスキルを持つ海外エンジニアで自社専属チームを編成し、アジャイル開発と組み合わせて小規模からスピーディーに進めることができます​。

オフショア開発に精通したパートナーを選べば、コスト面で大きなメリットを享受できるでしょう。

AI開発企業の選び方

ここでは、AI開発企業の選び方のポイントをご紹介します。

• 実績・専門性のチェック
• コミュニケーション体制・サポート力
• データセキュリティとコンプライアンス

それぞれ詳しく解説します。

実績・専門性のチェック

まず重視すべきは、その企業の実績と技術的な専門性です。AI分野は画像認識・自然言語処理・予測分析など多岐にわたるため、幅広い分野で豊富な開発実績を持つAI開発会社を選ぶことが重要です​。

過去のプロジェクト事例を確認し、自社の業界や課題に近いAI導入実績があるかをチェックしましょう。

また、依頼するエンジニアの技術力も成功のカギとなります。高度な専門知識とスキルを持つ優秀なエンジニアが在籍しているか​を確認しましょう。

コミュニケーション体制・サポート力

AI開発には、開発パートナーとの円滑なコミュニケーション体制も欠かせません。プロジェクトの進捗報告が定期的に行われず、開発状況がブラックボックスになると、何が起きているか分からなくなりリスクが高まります​。

そうならないよう、進捗状況を定期報告する体制が整っているか、相談や問い合わせに迅速に対応してくれるかをチェックし、コミュニケーション面で信頼できる会社を選びましょう​。

打ち合わせ時の説明のわかりやすさや、こちらの要望に対する理解度などもチェックすべきポイントです。

また、納品後のサポート体制も重要です。導入したAIシステムの運用支援やトラブル対応、追加機能の相談に乗ってくれるなど、開発後まで含めたサポート力を持つ企業であれば、安心して長期的な付き合いができるでしょう。

データセキュリティとコンプライアンス

AI開発では自社の業務データや機密情報を外部に預ける場合も多いため、情報の取り扱いが適切であるかを必ず確認しましょう。

具体的には、機密保持契約（NDA）の徹底や、データ管理の安全対策、関連法規の順守状況などをチェックします。例えば依頼先の企業が情報セキュリティマネジメントの国際規格であるISO/IEC 27001の認証を取得している場合、セキュリティ対策に積極的で信頼できると判断できます​。

個人情報を扱うプロジェクトであれば、企業がプライバシーポリシーを明示しているか、国内の「個人情報保護法」や業界のガイドラインに沿ったコンプライアンス体制を整えているかも重要です。

これらの点で十分な取り組みを行っている会社であれば、安心してデータを預けて開発を任せることができるでしょう。

おすすめのAI開発会社3選

AI開発会社の選定は、プロジェクト成功の鍵を握る重要な意思決定です。最適なパートナーを見つけるには、技術力だけでなく、業界実績やコミュニケーション体制、コストパフォーマンスなど多角的な視点での評価が必要です。ここでは、AI関連の実績が豊富で日本企業との取引実績が豊富な開発会社3社を厳選してご紹介します。

• トッパジャパン株式会社
• 株式会社AVILEN
• 株式会社Ridge-i

自社に合った開発会社選びの参考にしてください。

トッパジャパン株式会社

出典：トッパジャパン株式会社

トッパジャパンは、ベトナムの優秀なエンジニアを活用したオフショア開発で、高品質と低コストを両立させる強みを持つAI開発会社です。

【特徴と強み】

• ベトナム人エンジニアの高い技術力で、最先端AIから業務システムまで幅広く対応
• 独立した品質検査チームによる厳格な品質管理体制
• 日本人SEとベトナム開発チームの連携による円滑なプロジェクト進行

特筆すべきは、ベトナム人開発者の高い技術力です。AI/ML開発からブロックチェーン、ビッグデータ分析まで、最新技術に精通したエンジニアが多数在籍しています。

日本人開発者との協働体制により、コミュニケーションの壁を感じさせない円滑な開発進行が可能です。

株式会社AVILEN

出典：株式会社AVILEN

AVILENは「先端技術を、手になじむツールに変える」をモットーに、実務で活用できるAIソリューションの開発に特化した企業です。

【特徴と強み】

• 業務プロセスの深い理解とAI技術の融合による実用的なソリューション提供
• 生成AI、異常検知、特殊紙面認識など多様なAI技術領域をカバー
• 幅広い業界（金融、製造、医療、アパレルなど）での導入実績

AVILENの強みは、徹底した実務理解に基づくAI技術の実装にあります。単なる技術開発ではなく、業界特有の課題に最適なAIソリューションを提案する能力が特徴です。

特にChatGPTなどの生成AIを活用した情報プラットフォーム構築や、独自の画像生成技術など、最新AI技術の業務活用において豊富な実績を持っています。

 株式会社Ridge-i

出典：株式会社Ridge-i

Ridge-i（リッジアイ）は、画像・センサー・点群など多様なデータに対応したAI開発と、生成AI活用コンサルティングに強みを持つ企業です。

【特徴と強み】

• DX戦略策定から技術開発、保守運用までの一気通貫サービス
• マルチモーダルAIなど複数種データを組み合わせた高度なAI開発力
• 製造業、宇宙・衛星、インフラなど幅広い産業での実績

Ridge-iの特徴は、技術とビジネスのバランスが取れた最適なソリューション提案力にあります。AI開発にとどまらず、お客様企業のDX戦略に合わせた技術選定や開発テーマの発掘、導入効果の検証まで包括的にサポートします。

特に画像認識分野に強みがあり、製造業における検品検査の効率化や「匠の技」の継承、人工衛星データを活用した環境モニタリングなど、高度な画像AI技術の実用化において豊富な実績を誇ります。

まとめ

AI開発の費用相場は、システムの種類や規模によって異なります。AIチャットボットは約50万円から始められる一方、画像認識や生成AIなどの高度なシステムでは数千万円に達することもあります。

限られた予算でプロジェクトを成功させるには、アジャイル開発による小規模スタート、既存AIサービスの活用、補助金・助成金の利用、オフショア開発の採用といったコスト削減策を検討しましょう。

特にベトナムなどの優秀なエンジニアを活用したオフショア開発は、日本国内の約1/3の費用で高品質な開発が可能となります。

開発会社選びでは、AI技術の実績と専門性、コミュニケーション体制とサポート力、データセキュリティとコンプライアンス対応の3点を重視することでプロジェクトの成功率が高まるでしょう。

自社の要件や予算に合った開発手法と信頼できるパートナー選びこそが、効果的なAI導入のポイントです。