AIシステム開発会社を選ぶポイントとは？開発の流れや費用にかかわる要素も解説

こんにちは。Sun Asterisk AI開発チームです。

近年は業務のデジタル化が進む一方、データを十分に活用できない、定型業務に工数がかかるといった課題を抱える企業もあります。こうした課題の解決策として注目されているのがAIシステムです。

需要予測や画像認識、問い合わせ対応などにAIを活用することで、業務効率化や判断精度の向上が期待できます。そのためには、自社の業務や目的に合ったAIシステムを開発でき、導入後まで支援を受けられる開発会社を選ぶことが重要です。

この記事では、AIシステム開発会社を選ぶポイントや依頼するメリット、開発の流れ、費用にかかわる要素を解説します。

AIシステム開発は専門会社への依頼がおすすめ

AIシステムの導入には、自社開発のほか、既存のAIツールを利用する方法や外部へ開発を依頼する方法があります。なかでも、自社独自の業務フローや既存システムに合わせてAIを導入したい場合は、専門会社への依頼がおすすめです。

導入方法	向いているケース	注意点
既存のAIツールを利用	汎用的な業務を早く効率化したい	自社固有の業務フローや既存システムに合わせにくい
内製	AI人材と開発体制が社内にある	人材の採用・育成から始めると時間がかかる
専門会社へ依頼	自社の業務や既存システムに合わせて導入したい	委託費用がかかり、ノウハウを社内に残す工夫が必要

AIシステムでは、最初から「どのAIを使うか」を決めるのではなく、解決したい課題を整理し、AIを使うべき範囲や必要なデータ、既存ツールで代替できる部分まで見極める必要があります。ここが曖昧なまま開発を始めると、PoC（本格開発の前に実現性や効果を検証する工程）までは進んでも実際の業務で十分に活用できません。

専門会社へ相談すれば、AIを導入すること自体を目的にせず、自社の課題に合わせて必要な開発範囲を整理できます。導入方法や開発方針が固まっていない段階であれば、まずは専門会社への相談から始めましょう。

AIシステム開発を専門会社に依頼するメリット

専門会社に依頼すれば、自社に合ったAIシステムを開発できるだけでなく、技術面や人材、導入後の運用などでもメリットがあります。ここでは、おもなメリットを解説します。

併せて読みたい：システム開発の外注 vs 内製を徹底比較｜メリット・デメリット、費用感と契約（請負/準委任）、成功手順まで解説

目的に合うAI技術を比較して選定しやすい

AIには生成AIや画像認識、自然言語処理、需要予測など多様な技術があり、同じ課題でも複数の実現方法があります。

専門会社へ依頼すれば、特定の技術や自社内の知見だけに縛られず、精度や処理速度、コストなどを比較しながら適した技術を選定できます。既存モデルの活用や独自モデルの開発なども含め、目的に応じた構成を検討しやすい点がメリットです。

人材を確保するより早く開発を進められる

AIシステムを内製する場合、必要な人材の採用や育成、開発体制の構築から始める必要があります。専門会社へ依頼すれば、すでに整った人材や開発環境を活用できるため、準備期間を短縮しやすくなります。

社内にAI人材が不足していても、人材確保を待たずに要件整理やPoCなどの具体的な開発工程へ進められるため、導入までの停滞や現場の負担を抑えられます。

一般的な開発会社よりAI特有の課題に対応しやすい

AI開発では、必要なデータがそろっているか、求める精度を実現できるかなど、開発途中での検証が欠かせません。AI専門会社であれば、データの状態を確認しながらPoCで実現性や精度を検証できます。

現場側も最初から細かな仕様を決め切る必要がなく、検証結果を踏まえて専門家と相談しながら開発内容や導入範囲を調整できるため、手戻りも抑えられます。

開発後も専門的な運用や改善支援を受けられる

AIシステムは、導入後もデータや業務環境の変化に応じて精度を確認し、必要に応じて改善することが重要です。運用支援に対応した専門会社であれば、モデルの精度確認やデータの見直し、再学習なども相談できます。

社内だけで状態を判断して対応する負担を抑えつつ、不具合や精度低下にも対応しながら継続的にAIを活用しやすく、現場で定着させやすくなります。

AIシステム開発会社を選ぶ際のポイント

AIシステム開発会社は、得意な技術や対応できる範囲が異なるため、自社の目的に合う会社を選ぶことが重要です。ここでは、自社に合う会社を選ぶために、比較時に確認したい5つのポイントを解説します。

併せて読みたい：ソフトウェア開発事例から学ぶ！成功する開発プロセスと外注先の選び方

自社が導入したいAI領域で開発実績があるか

実績を見る際は、開発件数だけでなく、自社と近い業界・用途・データを扱った事例があるか確認しましょう。事例ページや商談では、導入前の課題、使用したAI技術、PoC後に本番導入まで進んだか、どの指標で成果を評価したかまで確認します。

さらに、その会社がどの工程を担当したかも確認し、似た条件での開発実績や成果が具体的に示されていれば、自社の開発条件と照らし合わせて検討しやすくなります。

自社の業界や業務への理解があるか

業界理解は「実績があります」という説明だけで判断せず、初回相談でどこまで業務を掘り下げて質問してくるかを見ます。現行フローや利用者、判断基準、例外処理、既存データの所在まで確認し、その内容を提案へ反映できるかがポイントです。

業界用語を知っているだけでなく、AIを活用する工程と人が担う工程、導入後の運用まで具体的に整理できる会社か確認しましょう。

PoCから本番導入まで一貫して対応できるか

PoC（本格開発の前に実現性や効果を検証する工程）への対応だけでなく、本番導入までの工程を具体的に説明できるか確認しましょう。比較時は、PoCの評価指標と合格基準、本番移行時に追加されるAPI連携や画面、監視機能、運用設計まで質問します。

さらに、本番で扱うデータ量や利用者数を想定した体制、移行後の保守や追加費用まで説明できるかも重要です。本番化までの工程や判断基準を具体的に説明できる会社か確認しましょう。

既存システムやセキュリティ要件に対応できるか

大企業では、AIの精度だけでなく既存システムとの接続方法やセキュリティ要件への対応も重要です。API連携の実績に加え、認証・権限管理、ログ取得、データ保存先、暗号化、閉域網やクラウド環境への対応範囲を確認します。

自社のセキュリティチェック項目や社内基準を提示し、設計段階から具体的な対応方法や責任範囲、必要な追加対策まで確認しましょう。

費用や開発体制、導入後のサポートが明確か

見積もりは総額だけでなく、要件整理、PoC、本番開発、保守など工程別の費用と前提条件まで確認します。あわせて、担当者の役割、変更要望が出た場合の追加費用、障害時の連絡先、精度低下時の再学習や改善対応も確認しましょう。

費用が増える条件や保守範囲、対応時間、追加改修の扱いまで書面で確認しておくと、複数社を同じ条件で比較しやすくなります。

AIシステム開発を依頼してから導入するまでの流れ

自社に合った開発会社を見つけた後は、全て任せればよいというわけではありません。業務に合ったAIシステムを開発するには、発注側でも目的やデータ、運用条件を整理する必要があります。ここでは、発注側が対応することを中心に、導入までの流れを解説します。

併せて読みたい：生成AIにおけるPoCとは？手順・注意点・外注先選びまで徹底解説

解決したい課題や導入目的を整理する

まずは、どの業務で何が課題になっており、AIによってどの状態まで改善したいのかを整理します。「問い合わせ対応を効率化したい」だけでなく、現在の対応件数や工数、削減したい時間、改善したい精度なども確認しておきましょう。

関係部署の意見もまとめておくと、開発会社と導入目的や優先順位をすり合わせやすくなります。

必要なデータや既存システムの状況を確認する

次に、AIで利用できそうなデータの種類や保存場所、量、更新頻度を確認します。あわせて、連携が必要な既存システムや使用環境も整理しておきましょう。発注側では、データを管理する部署や担当者を特定し、開発会社が確認できる体制を整えます。

個人情報や機密情報を扱う場合は、社内ルールや利用制限も事前に共有しておくことが重要です。

開発会社と要件を固めてPoCを実施する

集めた情報をもとに、開発会社と対象業務や必要な機能、利用者、評価方法などを具体化します。PoCでは、発注側も実際のデータや業務条件を提供し、どの水準を満たせば本番開発へ進むのかを事前に決めておきましょう。

検証結果は情報システム部門だけで判断せず、実際に利用する現場にも確認してもらい、業務で使える水準かを評価します。

本番開発を進めて運用・改善体制を整える

PoCで事前に設定した評価基準を満たせたら、本番開発へ進みます。発注側では、利用部門と連携しながら権限設定や業務フロー、既存システムとの連携条件などを詰めていきます。導入前には、操作方法や利用ルールを現場へ共有することも必要です。

稼働後に誰が精度や不具合を確認し、改善要望を開発会社へ伝えるのかまで決めておくと、運用を継続しやすくなります。

AIシステム開発の依頼費用にかかわる要素

AIシステム開発の費用は、開発する機能やAIモデルの複雑さ、PoCの範囲、利用するデータ量などによって異なります。そのため、単純な金額相場だけで判断するのではなく、どの工程や要件が費用に影響するのかを把握することが重要です。

おもな要素としては、学習データの収集・整備量、独自モデル開発の有無、既存システムとの連携数、利用者数、処理量、セキュリティ要件などが挙げられます。加えて、導入後の監視や再学習、機能改善まで依頼する場合は、運用費用も考慮する必要があります。

複数社を比較する際は総額だけでなく、PoC・本番開発・運用の各工程に何が含まれているか、追加費用が発生する条件まで確認しましょう。

併せて読みたい：生成AIの導入ステップと開発コスト相場｜構想から運用までの流れを解説

まとめ

AIシステム開発会社を選ぶ際は、技術力だけでなく、自社の業務や課題を理解し、PoCから本番導入、運用・改善まで対応できるかを確認することが重要です。実績や対応領域、既存システムとの連携、セキュリティ要件、開発体制などを比較し、自社の目的に合う会社を見極めましょう。

株式会社Sun Asteriskでは、生成AIをはじめとするAI技術を活用し、課題整理からPoC、本番開発、運用まで支援しています。CV・NLP・LLM・RAGなど複数の技術から、業務内容や保有データ、既存システムの状況に合わせて手法を組み合わせて提案できる点も特徴です。

AIを導入すべき業務がまだ明確でない段階でも、課題整理や実現性の検討から相談できます。AIを活用した業務改善やサービス開発を検討しているものの、どの業務から着手すべきか、どのようなシステムを構築すべきか迷っている場合は、「ビジネスインパクトを実現するAI開発」の詳細をご覧ください。