【2026】AI開発にかかる費用相場は？費用を抑える3つの方法も解説

「AI開発をしたいが費用にかかる相場は？」「費用をおさえてAI開発をする方法はある？」と悩む方も多いでしょう。AIを活用したシステム開発やソフトウェア導入を検討する企業が増える中、多くの担当者が直面するのが開発費の課題です。

AI開発にかかるコストは、プロジェクトの規模や目的によって数十万円から数千万円以上と価格帯が大きく変動するため、予算策定が難しいのが実情です。

そこで本記事では、

• AI開発の費用相場をフェーズ別・種類別に解説
• コストを抑えるための具体的な方法

について解説します。

AI開発の費用は、プロジェクトの規模や複雑さによって数十万円から数千万円以上と変動します。自社で検討しているAI開発がどの程度のコスト感になるか、大枠の価格を掴むための参考にしてください。

あくまでも一般的な相場になりますので、開発するAIや開発規模によって料金は変動します。主な費用相場については、次の章で解説しているフェーズ別を参考にしてください。

AI開発は、一度に完成するものではなく、複数のフェーズを経て進行します。具体的には「ヒアリング」から始まり、「構想」「PoC検証」「実装」「運用」といった段階を踏むのが一般的です。

プロジェクト全体の予算を正確に把握するためには、これらのフェーズごとにどの程度の費用がかかるのかを理解しておくことが重要です。

ヒアリングは、AI開発の初期段階で行われる重要なプロセスであり、開発会社がクライアントの課題や要望を具体的に把握することを目的とします。

このフェーズでは、どのような業務を効率化したいのか、どのような目的でAIを導入したいのかといった内容を詳細に確認します。 多くの開発会社では、このヒアリングや初回相談を無料で行っていますが、より専門的なコンサルティングや課題解決の提案を求める場合は、有料となるケースもあります。

構想のフェーズにおける費用相場は40万円〜200万円で、ヒアリングで明確になった課題や目的に対し、どのようなAIを開発するかの具体的な計画を立てます。

どのようなデータを活用し、どのような技術を用いてAIモデルを構築するのか、そして最終的にどのようなシステムとして提供するのかといった全体像を設計する段階です。

ここで作成される企画や要件定義の質が、プロジェクト全体の成否や最終的な開発費に影響を与えるため、重要な工程となります。

PoC（Proof of Concept）検証フェーズの費用相場は100万円〜300万円で、本格的な開発に着手する前に、小規模な環境でAIモデルの実現可能性や期待される効果を検証するフェーズです。

この検証を行うことで、技術的な課題や導入後の効果を事前に把握し、本格開発へ移行する際のリスクを低減できます。

この段階で期待通りの精度や成果が得られないと判断されれば、計画の見直しや中止も可能であり、結果的に無駄な開発費の発生を防ぐ重要な役割を担います。

実装フェーズの費用相場は、80万円〜200万円ほどです。PoC検証で得られた結果を基に本格的なAIシステムの開発を行うフェーズでありプロジェクト全体で最も開発費がかかる部分です。

この段階ではデータの収集・加工、AIモデルの設計・学習、そして業務システムへの組み込みといった一連の作業が行われます。

費用はAIエンジニアやデータサイエンティストといった専門人材の人月単価と開発期間によって算出されることが多く数百万円から数千万円以上とプロジェクトの規模や複雑さによって変動します。

運用フェーズでは、50万円〜200万円で月額料金がかかります。AIシステムは開発が完了した後も継続的な運用と保守が必要です。サーバーやクラウドの利用料金といったインフラコストに加え、システムの安定稼働を監視する保守費用が発生します。

また、市場環境の変化やデータの傾向が変わることでAIの予測精度が低下する「モデルの劣化」に対応するため、定期的なデータの追加学習やモデルのアップデートが不可欠です。

これらの運用・保守にかかるコストは月額数万円から数百万円程度が目安となり、開発予算とは別にランニングコストとして計画に含めておく必要があります。

AI開発の費用は、目的や種類によって必要とされる技術やデータの種類、開発の難易度が異なります。

ここでは、ビジネスで活用される以下のような代表的なAIの種類それぞれの開発にかかるコストの目安を解説します。

• チャットボット
• 画像認識AI
• ボイスボット
• 需要/予測分析

チャットボットの導入コストは機能の複雑さによって異なりますが、数百万円から1,000万円以上の開発コストが一般的です。

あらかじめ設定されたシナリオに沿って回答する単純なルールベースのものであれば、既存のツールを利用することで月額数万円程度から導入が可能です。

連携する外部システムの数や、独自の学習データが必要かどうかも費用を左右する重要な要素となります。

画像認識AIの開発費は、認識対象の複雑さや求められる精度によって100万円から数千万円以上と幅広くなります。

特定の製品の数を数えたり、決められた物体を検出したりするような比較的単純な用途であれば、100万円から500万円程度がひとつの目安です。

画像認識AIは、監視カメラ映像から不審者を検知したり、製造業における製品の欠陥検査を自動化したりする用途が考えられます。そのため、開発費はシステムの要件によって大きく変動します。

ボイスボットとは、音声認識技術と対話AIを組み合わせ、電話応対などを自動化するシステムで、100万円〜1,000万円以上かかるケースもあります。

既存のクラウドサービスを活用し、限定的な応答のみを行うシンプルなものであれば、初期費用数十万円、月額費用数万円から導入できる場合があります。

より自然な対話を実現するための独自の音声認識エンジンや対話シナリオを開発したり、CRMなどの基幹システムと複雑な連携を行ったりする場合は、2,000万円以上の開発費が必要になることもあります。

過去の販売実績や顧客データなどを基に、将来の需要や売上を予測するAIシステムの開発費は200万円〜可能です。比較的単純な時系列データから傾向を分析するようなモデルであれば100万円程度から開発もできます。

天候、経済指標、競合の動向といった複数の外部要因を組み込み、より高精度な予測を目指す場合は、データ収集や複雑なモデル構築のために1,000万円以上の開発費がかかることもあります。

質の高い予測を行うためには、データのクレンジングや分析に適した形式に加工する作業に多くの工数がかかるこが変数要素になっています。

AI開発の見積もりを取得した際に、その金額が想定よりも高くなることがあります。なぜ費用が高額になるのか、その背景にある要因を理解しておくことで、提示された見積もりの妥当性を判断し、適切な予算計画を立てることが可能です。

ここでは、AI開発の費用が高くなる要因を2つ紹介します。

• 開発するモデルの構造が複雑
• 学習データの量が膨大である

AI開発の価格は開発するモデルの構造の複雑さに左右されます。既存の技術を応用して解決できる一般的な課題であれば開発工数が少なく済むため価格は比較的抑えられます。

一方で複数のAI技術を組み合わせる必要があったり学術論文を参考にしながら新たなモデルを構築するような研究開発要素が強いAI開発では、開発費用が高くなります。

AI、特に機械学習モデルの性能は、学習に用いるデータの質と量に依存します。

高精度なAIを開発するためには、膨大な量の学習データが必要となるケースが多く、このデータの準備にかかるコストが価格を押し上げる要因になることも。

データの収集自体に費用がかかる場合もありますが、特に大きな負担となるのが、

• 収集したデータを使用可能な形式に整えるクレンジング作業
• 正解ラベルを付与するアノテーション作業

です。

これらの作業は人手による地道な作業が多く、データ量が膨大になるほど、その工数と人件費も増大します。

AI開発を自社で開発する場合には以下の方法で費用を抑えられます。

• ノーコードツールを使用する
• 既存モデルを再利用する
• 必要な部分だけオンプレ・ローカルで運用する

ノーコード・ローコード開発ツールは、プログラミングコードを記述することなく、グラフィカルなインターフェース上での操作によってアプリケーションやAIモデルを構築できるプラットフォームです。

専門のAIエンジニアを確保する必要がなく、既存の人材で開発を進められるため、人件費を削減できます。ここではおすすめのノーコードツールを2つ紹介します。

(出典：dify.ai)

Difyは、ChatGPTなどの大規模言語モデルを活用したAIネイティブなアプリを手軽に開発できるプラットフォームです。

プロンプトの作成やデータ連携、ワークフローの管理などを視覚的なインターフェースで行えるため、専門的な知識がなくてもチャットボットやコンテンツ生成ツールといったAIソフトウェアを構築できます。

オープンソース版を自社のサーバー環境に構築すれば無料で利用を開始できるため、初期のシステム開発コストを抑制することができます。

(出典：n8n.io)

n8nは、様々なアプリケーションやサービスを連携させ、一連の業務プロセスを自動化するためのワークフロー自動化ツールです。AI開発に特化したツールではありませんが、OpenAIや各種クラウドAIサービスとの連携機能が豊富に用意されています。

セルフホスティングが可能で、既存の業務フローにAI機能を低コストで追加したい場合におすすめです。

AI開発の費用を抑える上で効果的な方法が、既存の学習済みモデルを再利用することです。OpenAIのGPTシリーズやGoogleのGeminiといった高性能なAIモデルは、APIを通じて手軽に利用できます。

自社で膨大な時間とコストをかけてモデルをスクラッチから開発する必要がなくなり、開発費と期間を短縮できます。

オープンソースとして公開されている学習済モデルを基に、自社固有のデータで追加学習を行うことで、低コストで自社の目的に特化したアプリを開発することも可能です。

AIシステムの運用コストを最適化するためには、処理内容に応じて実行環境を使い分けるアプローチが有効です。全ての処理をクラウド上のAIサービスで行うと、データの転送量やAPIのコール数に応じて費用がかさむ場合があります。

特に、機密性の高い情報を含むデータの処理や、大量の定型処理については、自社内に設置したオンプレミスサーバーやローカルPCで実行することで、セキュリティを確保しつつクラウド利用料を削減できます。

コアとなるAIの推論部分はクラウド、その前後のデータ処理はローカルといったように役割を分担することで、ソフトウェア全体の運用効率とコストパフォーマンスを高めることができます。

AI開発ツールの比較に関しましては、こちらの記事で解説しています。

外注でAI開発をする場合は、以下3つの方法で費用を抑えることが可能です。

• 補助金を利用する
• データ準備・アノテーションを自社側で行う
• すでにある自社クラウド・GPUを活用する

AI開発を進めるにあたり、国や地方自治体が提供する補助金や助成金を活用して費用を抑える方法があります。主な補助金には、

• 中小企業のDX推進や生産性向上を目的とした「IT導入補助金」
• 革新的な製品・サービス開発を支援する「ものづくり補助金」

などが代表的です。

これらの制度を利用することで、開発委託費用やツール導入費用の一部が補助され、実質的な支出を抑えることができます。

AIモデルの学習に不可欠な教師データの準備、特にデータに正解ラベルを付与するアノテーション作業は、手作業が多く発生するため人件費がかさみやすいです。

開発会社に全て委託するのではなく、自社のリソースで対応することで、外注費用を削減できます。自社の業務やデータを最も深く理解している従業員がアノテーションを行うことで、データの品質向上にもつながるというメリットもあります。

AIモデルの学習には、高性能なGPUサーバーなどの計算リソースが必須となります。 開発会社にインフラ環境の準備から依頼すると、その機材費やクラウド利用料が見積もりに上乗せされます。

自社で既に利用しているAWSやGoogleCloudPlatformなどのクラウドサービスのアカウントがあったり、研究開発用に高性能なサーバーを保有していたりする場合は、それらを開発環境として提供することで、インフラ関連の費用を削減することが可能です。

AI開発費用の中でも見落とされがちなのが、学習・推論に必要な計算リソース（GPU）のコストです。PoCでは小規模でも、本番運用やモデル改善を繰り返す段階になると、GPUの確保・運用・スケーリングがボトルネックになり、結果として開発期間や総コストに影響します。

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