近年、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進に伴い、「AI開発 外注」への注目が急速に高まっています。AIによる業務効率化や新規事業の創出を目指す企業は多い一方で、「自社で開発するリソースが足りない」「外部に依頼したいが費用や手間が読めない」など、さまざまな課題を抱えているのが現状です。
本記事では、AI開発を外注するメリットやデメリット、費用相場、具体的な成功事例・ポイントなどをわかりやすくまとめました。オフショア開発も含めた外注先の選定に悩んでいる方は、ぜひ最後までご覧ください。
AI開発を外注する背景とトレンド
AI技術の進歩はめざましく、画像認識や自然言語処理、データ分析など、あらゆる産業での利活用が進んでいます。しかし、企業のニーズに応じてAIを活用できる専門人材の不足は深刻です。
そのため、外部リソースを有効活用する「AI開発 外注」が、開発スピードを落とさずに高度な技術を取り入れる手法として注目されています。
また、開発リソースを海外に求める「オフショア開発」も年々増加傾向です。特に、ベトナムやインドなど、人件費が比較的安価で若いIT人材が豊富な国々が人気となっています。最近は英語コミュニケーションだけでなく、日本語サポートに強い企業も増え、日本企業にとっても外注しやすい環境が整いつつあります。
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AI開発を外注するメリット
開発スピードの向上
自社でAI開発を行う場合、要件定義から学習データの準備、モデル構築、検証など、広範囲にわたる専門知識が必要です。外注なら、すでに専門チームやインフラが整った企業に任せられるため、開発開始から実装・運用までのスピードアップが期待できます。
コストの適正化
大規模プロジェクトを自社で賄おうとすると、エンジニアの採用コストや教育費、サーバーやGPUなどのハードウェア投資がかかります。一方、外注する場合は必要なときだけ専門リソースを調達できるため、トータルの支出を抑えやすいメリットがあります。
最新技術や知見の活用
AI分野は日進月歩の世界です。外注先の専門企業は、最新のフレームワークやアルゴリズムを常に研究・導入しているケースが多く、自社だけでは難しい技術アプローチを取り入れられる可能性が高まります。
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AI開発の外注費用相場と工程別の目安
AI開発の費用は、開発規模や要件、データ量などによって大きく変動します。以下はあくまで目安ですが、参考にしてください。
| 工程 | 費用相場 | 概要 |
|---|---|---|
| ヒアリング / コンサルティング | 月額60万～200万円（または無料〜） | 課題の明確化、費用対効果のシミュレーションなど |
| AI化の可能性チェック（PoC検証） | 40万～100万円以上 | まずは簡易版モデルを作成し、AIで解決が可能か・費用対効果などを検証 |
| プロトタイプ作成（PoC） | 100万円～数百万円 | 仮モデル（モックアップ）で機能や精度を検証 |
| AIモデル開発（本開発） | 80万～250万円 × 人月 | 必要データのアノテーション、モデル構築・学習、精度評価・チューニング |
| システム開発（本実装） | 50万～200万円 × 人月 | Webやアプリケーションへの組み込み、既存システムとの連携、UI/UX設計 |
| 運用・保守 | ケースバイケース | バグ修正や定期的なモデル再学習、アノテーションの追加など |
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外注とオフショアを組み合わせるハイブリッドな方法も
最近では、国内の外注先と海外のオフショア開発拠点をうまく組み合わせる企業も増えています。たとえば、上流工程（要件定義や基本設計）はコミュニケーションが取りやすい国内企業と進めつつ、大量のコーディングやテストをオフショアチームに担当してもらうスタイルです。これによって、要件のすれ違いや言語の障壁を減らしながら、開発コストを抑えるメリットを得られます。
AI開発では、データの前処理やテストなど、時間と手間がかかる作業が多く存在します。国内の専門家がプロジェクトの方向性や品質管理を行いつつ、オフショアチームが実装やデータの整理を進めることで、お互いの強みを最大限に引き出せるのです。
AI開発を外注する流れと成功のポイント
要件定義の明確化
- 解決したい課題は何か
- KPIはどこに設定するのか
- 必要なデータや導入スケジュール
これらを社内で共有・合意しておくことで、開発パートナーとの認識のズレを防ぎます。
相見積もりとパートナー選定
- 企業の過去事例や得意分野をチェック
- PoCや運用実績の有無を確認
- コミュニケーション体制（日本語対応の可否など）
最低でも2〜3社から相見積もりを取り、料金だけでなく技術力やサポート体制を比較しましょう。
プロトタイプ（PoC）から本開発へ
大規模なAI開発ほど、段階的にPoC→本開発へ進めることが重要です。PoCで課題を洗い出し、改善を重ねることで、最終的に精度や品質を高められます。
運用・保守での継続的な改善
AIモデルは、導入後の学習データ更新や精度向上がカギです。定期的な保守契約を結び、運用フェーズで出た課題をスピーディにフィードバックしていきましょう。
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オフショア開発でAIプロジェクトを進めるメリット
オフショア開発でAIプロジェクトを進めるメリットとしては、まずコスト削減が挙げられます。ベトナムやインドなど、エンジニアの人件費が比較的安価な国を拠点にすることで、トータルコストを抑えやすいのが特徴です。さらに、若年層を中心に最新技術を積極的に学ぶ豊富なIT人材が多いため、開発リソースの確保もしやすくなります。
また、タイムゾーンの違いを活かした24時間開発体制を構築できれば、国内のみで開発を進める場合に比べてスピードを大幅に向上させることも可能です。ただし、言語や文化の違いから日本語対応が限定的な場合もあるため、ブリッジSEや通訳などを介して円滑なコミュニケーション環境を整えることが成功のカギとなるでしょう。
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まとめ：AI開発の外注は「パートナー選び」が成功のカギ
AI開発を外注するにあたっては、まず要件定義とPoC（Proof of Concept）をしっかり行い、不要なコストを抑えることが大切です。また、開発実績の豊富さやコミュニケーション能力を重視して外注先を選ぶことで、プロジェクトの品質や進行速度を確保できます。さらに、オフショア開発も視野に入れると、開発コストとスピードのバランスを取りやすくなるでしょう。
最終的に、「どの企業と組むか」がAI開発の外注を成功させるカギとなります。自社の課題や予算、スケジュール感をしっかり見極めつつ、最適なパートナーを選定することが重要です。
参考・引用リンク
Q&A
Q1. AI開発を外注するとき、どのタイミングで依頼すればいいですか？
最適なタイミングは、社内で開発目的や必要とする成果（KPI）、導入後の運用方法などがある程度固まった段階です。ゴールや要件が不明瞭なまま依頼すると、仕様変更やスケジュールの遅延、コスト超過につながるリスクがあります。
Q2. オフショア開発でAIを導入する場合、英語力が必須ですか？
企業によって異なりますが、日本語が話せるエンジニアやブリッジSEを配置しているオフショア企業も多いです。英語が苦手でも問題ないケースは増えています。ただし、すべて日本語対応できるところばかりではないため、コミュニケーション体制を事前に確認することが大切です。
Q3. 外注すると社内にノウハウが残らないのでは？
確かに、すべてを外注に任せきりだとノウハウが社内に蓄積されづらい傾向があります。開発プロセスやソースコードの共有、技術的なレクチャーを受けるなど、情報共有の体制構築を外注先と協議するとよいでしょう。
失敗せず優秀なオフショア企業&エンジニアを見つけるには？
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正直、オフショア開発は難しいです。
ただ成功するか失敗するかは一緒にやるパートナー次第です。
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