AI導入の費用は「何を頼むか」で決まる
「AIを導入するには、いくらかかるのか」。これは、とても多い質問です。ただ、答えは一つではありません。何を、どこまで頼むかによって、費用は大きく変わります。
たとえば、次の二つはどちらも「AI導入」と呼ばれます。
- 社長が毎月の報告資料づくりにAIを使えるよう、使い方を相談する。
- 全店舗の予約システムと会計ソフトをつなぐ、専用のシステムを作る。
一つめは、AIの道具の利用料と、相談の費用くらいで始められることがあります。二つめは、設計や開発、試験が必要になり、費用も期間も大きくなります。同じ「AI導入」でも、中身がまったく違うのです。
この記事では、AI導入にかかる費用を4つに分けて整理し、それぞれの一般的な目安と、費用を抑える考え方を紹介します。紹介する金額は、あくまで一般的な目安です。頼む相手や内容によって幅があることを前提に読んでください。
先に結論を言うと、AI導入でいちばん避けたいのは「何に使うか決まらないまま、大きなお金をかけること」です。高い道具を契約したのに社員が使わない、立派なシステムを作ったのに現場の手順と合わない。こうした失敗は、費用の大小よりも、始め方で防げることが多いです。
AI導入にかかる費用の4つの種類
AI導入の費用は、大きく次の4つに分けられます。
| 費用の種類 | 主な内容 | 一般的な目安 | 向いている場面 |
|---|---|---|---|
| 相談(顧問) | 使い方の助言、進め方の提案、軽い仕組みづくり | 相談のみで月5万〜10万円ほど、実装まで請け負う形で月10万〜35万円ほど | 何から始めればいいか分からない、続けて相談したい |
| 研修 | 社員にAIの使い方を教える | 人数や回数、内容によって幅がある | 社員全員の基礎をそろえたい |
| システム開発 | 専用のシステムを作る、既存のシステムとつなぐ | 規模によって幅が大きい | 扱うデータが多い、仕組みを長く使い続けたい |
| 道具の利用料 | AIの道具やクラウドの月額料金 | 道具やプランによって違い、変わることもある | どの方法でも、多くの場合かかる |
多くの会社では、これらを組み合わせて使います。たとえば、道具の利用料をはらいながら顧問に相談し、必要になったときだけシステム開発を頼む、といった形です。
費用を考えるときは、「最初にかかる費用」と「毎月かかる費用」を分けて見ると分かりやすくなります。システム開発は最初に大きな費用がかかりやすく、顧問や道具の利用料は毎月かかる費用です。
たとえば、最初に大きな開発費をかけた場合、思ったように使われなければ取り返しがつきにくくなります。毎月の費用であれば、効果を見ながら続けるか見直すかを判断しやすいという面があります。どちらが良いかは会社の状況によりますが、初めてAIを導入する段階では、毎月の費用で小さく試すほうが失敗の痛みを小さくしやすいと言えます。
相談(顧問)の費用
AIの相談を続けて受けられる顧問の費用は、一般的な目安として、相談のみの形で月5万〜10万円ほど、実装まで請け負う形で月10万〜35万円ほどです。ただし、決まった相場があるわけではなく、顧問によって幅があります。
同じ月額でも、中身は顧問ごとに違います。比べるときは、次の点を確認しましょう。
- 相談の方法(チャット、面談、メールなど)と、返事の早さ
- 月額の中で作ってもらえるものの範囲
- 相談できる人数
- 初期費用の有無
- 道具の利用料が別にかかるかどうか
たとえば、「月1回の面談で助言を受ける」顧問と、「チャットでいつでも聞けて、軽い表の整理や自動化は作ってもらえる」顧問では、同じ金額でも得られるものが違います。自社に手を動かせる人がいなければ、作ってもらえる範囲が広いほうが、結果的に進みやすくなります。
顧問の費用は、社員を一人採用して育てる場合と比べて考える会社もあります。AIに詳しい人を社内で育てるには、時間も費用もかかります。また、その人が辞めてしまうと、作った仕組みが分からなくなることもあります。外部の顧問に相談する形なら、社内に詳しい人がいなくても、必要なときに必要な分だけ知恵を借りられます。
顧問の種類や選び方は、AI顧問とは?でくわしく紹介しています。
研修の費用
AI研修の費用は、参加する人数、回数、内容によって幅があります。会場で行うか、オンラインで行うかでも変わります。
研修の良いところは、社員がまとめてAIの使い方を学べることです。たとえば、営業担当者10人に「提案書の下書きをAIで作る方法」を教える、といった使い方です。全員が同じやり方を覚えれば、社内で教え合うこともできます。
一方で、研修には「学んだあと」の費用も考えておく必要があります。研修で学んだことを業務に当てはめるには、社員が時間を使って試すことになります。忙しい時期には、試す時間が取れず、学んだことが使われないまま終わることもあります。
たとえば、研修で「議事録をAIで作る方法」を学んだとします。ところが、会議の録音の仕方が決まっていなかったり、議事録の形式が人によってばらばらだったりすると、学んだやり方をそのまま使えません。研修の前に、社内で使う場面と手順を決めておくと、学んだことが生きやすくなります。
研修を選ぶときは、研修のあとに質問できる窓口があるか、自社の業務に合わせた内容にしてもらえるかを確認すると、費用をむだにしにくくなります。研修と相談顧問の違いは、AI研修と相談顧問、どちらを選ぶ?で比べています。
システム開発の費用
専用のシステムを作る場合や、すでに使っているシステム同士をつなぐ場合は、システム開発の費用がかかります。開発の費用は、規模や内容によって幅が大きいのが特徴です。
開発の費用には、次のようなものが含まれることが多いです。
- どんな仕組みにするかを決める、要件の整理と設計
- 実際に作る、開発
- 正しく動くかを確かめる、試験
- 作ったあとに直したり守ったりする、保守
たとえば、「受注の記録から請求書を作り、会計ソフトに自動で登録する」仕組みを考えます。それぞれの道具がデータの受け渡しの仕組み(APIと呼ばれる、システム同士をつなぐ入り口)を用意していれば、比較的つなぎやすくなります。用意していなければ、別の方法を考える必要があり、費用が変わります。
開発を頼むときは、見積書の中で「最初にかかる費用」と「作ったあとに毎月かかる費用」を分けて書いてもらうと、比べやすくなります。また、作ったものの使い方を説明した資料を残してもらえるかも確認しておきましょう。担当者が変わったときに、だれも中身が分からなくなる事態を防げます。
最近は、AIがブラウザで管理画面を人と同じように操作する方法もあります。APIがない道具でも、画面の操作をAIに任せることで、大がかりな開発をせずに作業を自動にできる場合があります。くわしくはAIのブラウザ操作とは?をご覧ください。
見落としやすい費用
AI導入の費用を考えるとき、見積書に書かれていない費用を見落としがちです。
- 道具の利用料。AIの道具やクラウドの料金は、顧問料や開発費とは別にかかるのが一般的です。料金やプランは変わることがあるので、契約前に最新の内容を確認しましょう。
- 社内の時間。打ち合わせ、試す時間、確認の時間など、社員の時間も費用の一部です。
- 保守や手直し。作った仕組みは、使い方が変わったり、道具の画面が変わったりすると、直す必要が出てきます。
- 機器の購入。古いパソコンでは動きにくい道具もあり、買い替えが必要になることがあります。
たとえば、外部への支払いが安くても、社員が毎月10時間かけて設定や調整をしているなら、その時間も含めて考える必要があります。社員の時給をもとに計算すると、思ったより大きな金額になることがあります。反対に、外部への支払いが少し高くても、社員の手が空くなら、全体では負担が小さくなることもあります。
費用を比べるときは、「外部にはらうお金」と「社内で使う時間」の両方を書き出してみてください。
AI導入の費用を抑える考え方
費用を抑えながらAIを導入するには、次の考え方が役立ちます。
- 小さく始める。最初から大きなシステムを作らず、一つの作業から試します。たとえば、問い合わせ返信の下書きだけをAIに任せてみる、といった始め方です。
- 今ある道具を使う。表計算ソフトやメール、すでに契約している道具の中に、AIの機能が入っていることがあります。新しく買う前に、今あるもので代わりにならないかを確認します。
- 効果の大きい作業から選ぶ。毎日くり返す作業や、時間の長い作業を優先すると、かけた費用に対する効果を感じやすくなります。
- 作るかどうかを相談してから決める。開発の前に、作らずにすむ方法がないかを相談すると、むだな費用を避けやすくなります。
- 補助金を確認する。IT導入に使える補助金が用意されている場合があります。条件は時期によって変わるため、公的な窓口で最新の情報を確認しましょう。
たとえば、ある飲食店で「毎朝の売上集計を自動にしたい」という相談があったとします。いきなり専用のシステムを作るのではなく、まずはレジの管理画面から数字を取り出して表にまとめるところから始める。うまく回ったら、予報や仕入れの計画に広げる。このように段階を踏むと、一度にかかる費用を小さくできます。
もう一つ大切なのは、効果を測る方法を先に決めておくことです。たとえば「月末の請求書づくりにかかる時間が、何時間から何時間に減ったか」を記録しておけば、続ける価値があるかを数字で判断できます。効果がはっきりすれば、次にどこへ費用をかけるかも決めやすくなります。
自動化しやすい作業の例は、AIで自動化できる事務作業の例で30例を紹介しています。
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