AI・人工知能の導入費用相場は？実装から運用の流れとコスト

最終更新日:2024/06/24

第三次AIブームと呼ばれる昨今、さまざまな分野の企業が積極的にAI（人工知能）を活用し始めています。その流れを汲み、新たにAIの導入・活用を検討している企業も決して少なくないでしょう。しかし、AI（人工知能）の導入を進めていく上で、あらかじめ「どれくらいの導入費用が必要になるのか」という点を把握しておかなければ、自社の予算規模に合う最適なAIを検討することも難しくなってしまいます。

そこで今回は、AI（人工知能）の導入にかかる費用の相場や、導入までの流れなどを詳しくご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

AI導入について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AIの導入を阻害する要因とは？導入判断の注意ポイントも紹介

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AI・人工知能の導入費用

まずは、一般的なAI導入にかかる費用の目安を見てみましょう。以下の費用の目安を踏まえてから、導入の流れをイメージしていくことをおすすめします。

AI開発の流れと費用（目安）

1.構想	ヒアリング：0円、コンサルティング：約40万円〜200万円
2.PoC検証	PoC作成：約100万円〜数百万円
3.実装	本開発：月額80万円〜250万円×人月
4.運用	運用費：月額60万円〜200万円前後×人月

導入費用の内訳（目安）

人件費	コンサルティング：40万円〜80万円 PoC（モックアップ開発）：200万円〜 AIモデルの本開発：月額50万円〜600万円
データの収集と加工アノテーション	画像のセグメンテーション：約100円〜動画の短形：約10円〜テキスト：約30円〜（140文字程度）ドキュメント：約0.4円〜2円音声の文字起こし：約250円（1分あたり）
ソフトウェアやハードウェア	システム開発費用の5〜15%

種類別の料金相場（目安）

AIチャットボット	初期契約費用：5万円〜10万円運用費用：月額10万円～100万円
画像認識・外観検査	AI外観検査ソフトウェア：20万円〜80万円大規模な外観検査システム：初期費用で約2000万円、要件定義～導入支援、教育の開発費用で1000万円、ライセンス費用として200～300万円
需要予測	300〜600万円
音声認識・議事録作成	100万円〜（大規模なシステムであれば1000万円以上）

AI開発の流れと費用

AI開発はどのような流れで進んでいくのでしょうか。また、開発にかかる費用はどれくらいなのでしょうか。AI開発の流れ・費用について詳しく見ていきましょう。

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1.構想

AI開発における1つ目のステップとして挙げられるのが、「構想」です。現状の課題を明確にし、「その課題を解決するためにはどのようなAIを開発すべきなのか」という点を構想していきます。

AIは、どのような課題にも柔軟に対応できるものではありません。決して万能な技術ではなく、「ある特定の問題を解決することに長けた技術」と考えるべきなので、「課題を解決するために搭載させるべき機能は何か」といった点を議論しながら、その構想が実現可能かどうかを検討していきます。

そのため、多くのAI開発企業では、まずヒアリング・コンサルティングを行った上で、実際の開発作業に進んでいくというケースが一般的です。ヒアリングの費用は一般的に0円のケースが多いですが、コンサルティングには約40万円〜200万円が必要になると考えられます。

2.PoC検証

次のステップで行われるのは、「PoC検証」です。PoCとは「Proof of Concept」を略した言葉であり、日本語では「コンセプト（構想）の証明」を意味します。構想段階で検討されたAIが技術的にも実現可能なのか、実際に検証を行って確認します。

そのため「PoC検証」のステップでは、モックアップと呼ばれるAIの仮モデルの開発を行わなければなりません。機械学習・深層学習（ディープラーニング）を正しく活用していく上で必要となるデータの質・量が確保できているかどうかを検証します。

さらに、データを蓄積したAIが高い精度を出せるか、費用対効果に見合う処理スピードを実現できているか、出力に誤りがあった場合にオペレーションが正しく対応できるか、といった要素の検証も行われます。

なお、一般的なPoC作成の費用は、約100万円〜400万円であるケースが多いです。開発するAIのタイプによっても大きく異なるため、事前に確認しておくことが大切になります。

3.実装

PoC検証によってAIの実現性を確認することができたら、次のステップとして「実装」を行います。モックアップの開発内容をもとにして、最終的なシステムとして完成させる段階のことです。

そのため、実際にAIを活用する環境下で必要な要件を定義し、その定義に沿ってシステム開発を進めていくことになります。AI完成後はテストを行い、問題なく稼働するかどうかの検証や、実務オペレーションの確認なども行っていきます。

実装ではAIモデルの「本開発」が行われることになり、その費用相場としては一般的に「月額80万円〜250万円×人月」となります。開発するAIの機能や規模によって費用は大きく変化することを把握しておきましょう。

4.運用

実装段階での確認作業を終えたら、開発したAIを適切に運用するための「運用」段階へと進んでいきます。システムが問題なく稼働するかどうかの保守や、構想段階で設定した目標を達成できているかの確認を定期的に行い、PDCAサイクルを回すことによって、適切なAI活用を実現できるようになるわけです。

こちらもAIの機能や規模によって費用は大きく異なりますが、一般的な費用相場としては「月額60万円〜200万円前後×人月」となります。

AI・人工知能の導入費用の内訳

AI・人工知能の導入を行う場合、その費用の内訳はどのようになっているのでしょうか。ここからは、AIの導入費用の内訳についてご紹介していきます。

人件費

AI・人工知能の開発・導入にかかる費用の内訳として、それぞれの工程で最も多くの割合を占めるのが人件費です。要件によって異なるため一概にはいえませんが、場合によっては人件費だけで合計1,000万円以上が発生するケースも考えられます。

初めに行われるコンサルティングでは、一般的に40万円〜80万円。PoC（モックアップ開発）では、一般的に200万円〜。AIモデルの本開発では、一般的に月額50万円〜数百万円。これらに加えて、AIの運用にも人件費が発生することになるため、最低でも100万円~300万円は発生するものと見積もるべきでしょう。

データの収集と加工（アノテーション）

精度の高いAIを開発するためには、より質の高いデータを大量に収集しなければなりません。この教師データを作成する作業のことをアノテーションと呼びます。アノテーションの費用は、画像・動画・テキスト・ドキュメント・音声といった種類に応じて変動します。

また、企業によっても費用は異なるケースが多いため、複数の企業を検討することも一つの手段といえるでしょう。一般的な費用相場としては、画像のセグメンテーションが「約100円〜」、動画の短形が「約10円〜」、テキストが1文章「約30円〜（140文字程度）」、ドキュメントが1文字「約0.4円〜2円」、音声の文字起こしが「約250円（1分あたり）」となっています。

ソフトウェアやハードウェア

開発するシステムの種類によっても費用相場は異なるため、正しく把握しておくことが大切になります。たとえばソフトウェアの場合、アプリケーション上のバグに対応する作業や、サーバートラブルによる通信障害などに対応していく必要があります。

ハードウェアの場合であれば、ワークステーション等ハードウェアの管理や故障への対応、データの保持やバックアップといった作業が必要になります。そのため開発するAIによって費用も大きく異なる傾向にありますが、一般的な費用相場としては「システム開発費用の5〜15％」と把握しておくと良いでしょう。

AI・人工知能の導入費用を安くする方法

ここまでの解説で、AI・人工知能の導入費用は決して安くはないことがお分かりいただけたでしょう。しかし、いくつかのポイントに注意すれば、導入費用を安く抑えることも可能になります。

ここからは、AI・人工知能の導入費用を安くする方法をご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

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アジャイル開発でスモールスタート

AI・人工知能の導入費用を安くする方法の一つとして、「アジャイル開発でスモールスタートする」という方法が挙げられます。アジャイル開発とは、プロジェクトを小さい単位で区切って開発作業を進めていく手法のことです。

具体的には、「計画」→「設計」→「実装」→「テスト」という形でサイクルを分けて開発作業を進めていきます。万が一、開発中に不具合が生じてしまっても、戻る工程が少ないため時間やコストのロスを抑えることが可能です。そのため、できるだけ費用を抑えてスモールスタートしたい企業にとっては大きなメリットがある方法といえるでしょう。

補助金制度を活用する

最近では、AI導入を目的とした補助金も存在します。そのため、補助金制度を活用することで、導入費用を抑えることも可能です。たとえば中小企業庁の「ものづくり補助金」では、上限1,000万円の補助金が交付されます。補助率は中小企業が1/2、小規模は 2/3です。

また、総務省でも「ICTイノベーション創出チャレンジプログラム」という制度を設けており、AIを含むICT分野全般が補助対象となります。この「ICTイノベーション創出チャレンジプログラム」は、AIを活用した製品（サービス）の開発において必要となる資金を支援する精度であり、事業化を目指すベンチャー企業などに対して1億円以内（間接経費30％含む)の補助金が交付されます。補助率は2/3となっており、1件あたりの補助金交付額は年間5,000万円程度と想定されているそうです。

SaaSを導入する

予算が限られている場合には、SaaSを導入するのも一つの手段といえるでしょう。SaaSとは、「Software as a service」を略した言葉であり、企業が提供しているクラウドサーバー上のソフトウェアを、インターネットを介してユーザーが利用するサービスです。

ソフトウェアの開発を行う必要がなく、提供する企業がサーバーの管理を行うため、導入コストが安く、ランニングコストも抑えることができます。ただし、一から自社の目的に合わせてAIの開発を行なっていくわけではないため、できることの幅が狭まってしまう点はデメリットといえるでしょう。

AI導入費用の相場と事例

AIにもさまざまな種類が存在し、それぞれ導入にかかる費用も異なります。ここからは、種類別のAI導入費用の相場と、その事例を詳しく見ていきましょう。

チャットボット

AI搭載型チャットボットの導入費用の相場は、一般的に「初期契約費用5万円〜10万円」、運用費用が「月額30万円～100万円」となっています。ただし、シナリオ作成を依頼したり、オペレーターへの切り替え機能を付与したりすると、さらにカスタマイズ費用が必要です。

そんなチャットボットの代表的な導入事例としては、JR東日本が挙げられるでしょう。JR東日本では、グループが提供するサービスを徹底的に見直したいという課題が浮かび上がっていたそうです。そこでAIチャットボットを導入し、顧客からの問い合わせに対して、回答内容の候補や関連資料をすばやく表示できるようにしたところ、担当者の業務負担を軽減させることに成功しています。

画像認識・外観検査

画像認識・画像検索システムには、さまざまな機器を使用する必要があるため、導入費用は高額な傾向にあります。たとえば、AI外観検査ソフトウェアの場合、一般的な相場は「20万円〜80万円」ほど。そのほかにもレンズや照明といった機器が必要です。ただ、これらの機器にもグレードがあるため、目的や課題によって料金は大幅に変化すると考えたほうがよいでしょう。大規模な外観検査システムを導入する場合には、初期費用で約2,000万円、要件定義～導入支援、教育の開発費用で約1,000万円、ライセンス費用として数100万円が必要となるケースも考えられます。

そんな画像認識・外観検査の代表的な導入事例としては、カルビー株式会社が挙げられるでしょう。カルビー株式会社では、TooAI SUITEを使用して商品パッケージの校正作業の一部を自動化する独自のシステム「CAPS」を、ポテトチップスなどのピロー包装商品で導入開始しました。

パッケージには、原材料やアレルゲンなどの大切な商品情報が表示されており、食品の法令順守の観点からも、間違いがあってはいけません。カルビーでは、発売する全ての商品のパッケージ表示に対して幾重ものチェックがかけられています。しかし、校正業務のほとんどが人の目に依るものだったため、膨大な労力と時間を要しているのが課題となっていました。

これらの作業の一部をシステムでチェックできるようにすることで、本来のクリエイティブな業務に時間を使うために、株式会社Tooと共同でソリューション開発に取り組み、独自のシステムの開発・導入に至っています。

需要予測

需要予測システムも他のAIシステムと同じように、導入に数百万円〜数千万円ほど必要となるのが一般的です。しかし、最近では低価格で需要予測システムを提供する企業も多くなってきており、その料金相場は少しずつ下がり始めています。たとえば、システム開発会社の株式会社KICONIA WORKSでは、これまで300〜600万円程で行っていたモデル構築のPoCを、150万円という新価格で提供し始めています。

そんな需要予測の代表的な導入事例として、スポーツ競技場の運営会社が挙げられます。スポーツ競技場の運営会社の中には「投資判断の基準を設けるためにも、次年度の売上予測制度が必要」という声が多く、その売上予測制度を実現するためのシステムが必要とされていました。

そこで、あるスポーツ競技場運営会社では、データの可視化を行ったり、1競技場での年間売上金額の予測を行ったりすることで、上記の課題を解決していくという対策を行ったそうです。そして、更なる詳細分析を行うべく、需要予測システムの導入に至ったといいます。

システムの導入にあたり、これまでに蓄積された競技場のデータやオープンデータを活用して日単位で売上を分析するとともに、機械学習を活用した高精度の予測モデルを作成していきました。

これにより、各競技における売上金額を高い精度で予測することが可能になり、予測対象を拡大したり、更なる精度改善施策を提案したりすることも可能になったそうです。そのため、運営コストの最適化につなげるきっかけにもなった事例といえるでしょう。

音声認識・議事録作成

音声認識・議事録作成システムも、他のシステムと同じく導入費用の相場は数百万円以上、大規模なシステムであれば1000万円以上とされています。ただ、アノテーションでは音声データが必要となるため、場合によっては画像認識システムよりも高額になるケースがあります。

そんな音声認識の代表的な活用事例としては、コールセンターのクレーム対応が挙げられるでしょう。音声から感情を分析するAIは、日本語や英語といった特定の言語に依存せず、「声の抑揚」や「声の大きさ」といった物理的特徴量の分析によって、感情を認識するという仕組みで成り立っています。

音声によって人間の感情を判定できるようになれば、声だけでコミュニケーションを図る必要があるコールセンターでも、ユーザーがどのような感情なのかを知ることができます。ユーザーの感情をいち早く察知することで、クレームに発展してしまう前の段階で対処することも可能になるのです。

また、ロボットやバーチャルアシスタントが声の感情認識AIを搭載すれば、人間同士のコミュニケーションのように円滑なやり取りを行えるようになるというメリットもあります。

AI開発で失敗しないためのポイント3つ

AIの開発で失敗を避けるためには、どのような点に注意すれば良いのでしょうか。ここからは、AI開発において失敗しないためのポイントをご紹介していきます。

課題や目的を明確にする

「AIさえ導入してしまえばすぐに課題を解決できる」といった曖昧な考えのもとでAIを導入してしまうと、AIによって課題を解決することができず、導入費用が損失に変わってしまう可能性もあります。

そのような事態を避けるためには、しっかりと自社の課題を洗い出した上で、「その課題を解決するために必要な機能」について議論しながら答えを導き出していくことが大切です。

コスト・予算を算定

どれだけ高精度のAIであっても、そのAIの開発費用が自社の予算に見合わないものでは意味がありません。費用対効果のバランスを考えながらAIを開発しなければ、開発費用以上の「成果」を得られずに損失を抱えてしまう可能性があるからです。

そのため、まずは自社の予算を算定し、その予算内で最大限成果を得られるAIの開発を行うことが大切になります。「この機能は絶対に欠かせない」「この機能は予算の関係でカットする必要がある」といった判断一つが企業の成長を大きく左右する可能性もあるため、社内や開発企業とのコミュニケーションを小まめに行いながら開発を進めていくことが重要です。