MENU

AI開発の費用はどれくらい?費用相場や内訳、コスト削減のポイントを解説

近年、AIの活用が様々な業界で進んでいますが、AI開発には多額の費用がかかるというイメージがあります。実際のところ、AI開発の費用はどれくらいなのでしょうか?本記事では、AI開発の費用相場や内訳、コスト削減のポイントなどを詳しく解説します。

目次

AI開発の費用相場を知ろう

AI開発の費用は、開発内容や規模によって大きく異なりますが、一般的な相場は以下の通りです。

  • 小規模なプロジェクト:数百万円から1,000万円程度
  • 中規模なプロジェクト:1,000万円から5,000万円程度
  • 大規模なプロジェクト:5,000万円から1億円以上

ただし、これはあくまで目安であり、プロジェクトの内容によっては数億円規模になることもあります。AI開発の費用は、求める機能や精度、データの量や質、開発期間などによって大きく変動するのが特徴です。

AI開発の費用相場に関する企業の声

「弊社では、数千万円規模のAI開発プロジェクトを複数手がけています。やはり費用は高額になりがちですが、AIの導入効果を考えれば決して高くはないと感じています。」
(大手システム開発会社のAIエンジニア)

「AIを活用したサービスを開発するために、1,000万円ほどの予算を投じました。専門性の高いエンジニアの確保に費用がかかりましたが、おかげでユーザーに好評のサービスを作ることができました。」
(AI系スタートアップ企業の代表取締役)

AI開発の費用内訳を理解しよう

AI開発の費用は主に以下の項目で構成されます。

  1. 人件費(エンジニアやデータサイエンティストの給与)
  2. ソフトウェア・ハードウェアの購入・ライセンス費用
  3. クラウドサービスの利用料
  4. データの収集・加工・管理にかかる費用
  5. 外部コンサルタントや専門家への報酬

このうち最も大きな割合を占めるのが人件費で、プロジェクト全体の50~80%を占めることもあります。AI開発には高度な専門知識が必要なため、優秀なエンジニアやデータサイエンティストの確保が不可欠です。そのため、人件費が高額になりやすいのが特徴です。

次に大きな割合を占めるのが、ソフトウェア・ハードウェアの費用とクラウドサービスの利用料です。AI開発には、高性能のコンピューターや専用のソフトウェアが必要になります。また、大量のデータを処理するためにクラウドサービスを利用することも多いです。これらの費用も、プロジェクトの規模によってはかなりの額になることがあります。

AI開発の費用内訳に関する専門家の声

「AI開発では、人件費が費用の大半を占めます。特にデータサイエンティストは需要が高く、報酬も高額になりがちです。優秀な人材の確保が、AI開発の成否を分けると言っても過言ではありません。」
(大手IT企業のAI部門責任者)

「クラウドサービスの利用料は、AI開発の費用を大きく左右します。初期投資を抑えられるメリットがある一方で、長期的に利用すると費用がかさむこともあるので、適切な利用プランを選ぶ必要があります。」
(AI系ベンチャー企業のCTO)

AI開発の各工程にかかる費用の目安

AI開発は一般的に以下のような工程で進められ、各段階で費用が発生します。

  1. ヒアリング・コンサルティング:40万円~200万円
  2. 要件定義・設計:60万円~200万円
  3. AI化可能性の検証(PoC):40万円~100万円
  4. プロトタイプ開発:100万円~数百万円
  5. AIモデル開発:80万円~300万円/月 ✕ 開発期間
  6. システム開発・実装:50万円~200万円/月 ✕ 開発期間

特にAIモデルの開発とシステム実装の工程は、専門性の高いエンジニアが長期間携わるため高額になりやすいです。また、これらの工程では試行錯誤が必要なため、当初の見積もりよりも費用が膨らむことも少なくありません。

AI開発の各工程の費用に関する事例

「当社のAI開発プロジェクトでは、AIモデルの開発に約6ヶ月、システム実装に約3ヶ月を要しました。この間の人件費だけで数千万円に上りましたが、おかげで高精度のAIシステムを構築することができました。」
(大手製造業のAI開発担当者)

「AI開発では、要件定義の段階で費用が膨らむことがよくあります。曖昧な要件では、後工程で手戻りが発生し、余計なコストがかかってしまいます。要件定義にしっかり時間とコストをかけることが、トータルコストの削減につながります。」
(AI開発コンサルタント)

AI開発の費用を抑えるポイント

AI開発の費用を抑えるためのポイントは以下の通りです。

  • 目的と要件を明確にし、不要な機能を削ぐ
  • アジャイル開発で小さく始め、段階的に機能を拡張する
  • オープンソースのツールやライブラリを活用する
  • クラウドサービスを利用し、初期投資を抑える
  • 自社で対応可能な作業は内製化する
  • 国や自治体の補助金制度を活用する

ただし、安易なコストカットはかえって手戻りを招き、総コストを押し上げる恐れがあるので注意が必要です。AI開発では、”コストをかけない”のではなく、”コストを最適化する”ことが重要だと言えるでしょう。

AI開発のコスト削減事例

「弊社では、AIシステムの開発にオープンソースのツールを積極的に活用しています。おかげで、ソフトウェアのライセンス費用を大幅に削減することができました。」
(AI開発ベンチャーの代表取締役)

「自治体の補助金を活用して、AI開発プロジェクトを進めています。補助金のおかげで、初期投資の負担を大幅に軽減することができました。補助金制度は、AI開発を検討する企業にとって心強い味方だと感じています。」
(中堅企業の経営企画部長)

AIの導入で人件費はどう変わる?

AIの導入は、人件費の削減につながるのでしょうか?結論から言えば、AIの導入によって人件費が大幅に削減されるケースはまだ少数派です。
むしろ、AIを活用することで業務の効率化や高度化が進み、人員を他の業務にシフトできるようになる、といったメリットの方が大きいようです。

ただし、将来的にはAIの発展によって単純作業が自動化され、人件費の削減につながる可能性はあります。AIを戦略的に活用し、業務の効率化と人材の最適配置を進めていくことが、企業の競争力強化に不可欠だと言えるでしょう。

AIの導入と人件費に関する企業の声

「AIの導入によって、単純作業から社員を解放することができました。おかげで、社員は より付加価値の高い業務に専念できるようになり、生産性が大幅に向上しました。」
(大手小売業のCIO)

「当社では、AIの導入によって人件費そのものは削減していません。むしろ、AIを活用して業務を効率化し、浮いた時間を社員の教育やスキルアップに投資しています。AIは人材育成の強力なツールだと考えています。」
(IT系企業の人事部長)

個人でもできる?生成AIの開発費用は

最近話題の生成AIは、個人でも開発が可能なのでしょうか?結論から言えば、生成AIの開発には高度な専門知識と大量の学習データが必要なため、個人で一から開発するのはかなりハードルが高いと言えます。

ただし、OpenAIが提供するAPI(GPT-3.5やDall-E)を利用すれば、比較的容易に生成AIを活用したアプリケーションを開発することができます。APIの利用料は、呼び出し回数や処理するトークン数に応じて課金されます。
例えば、GPT-3.5を利用する「ChatGPT API」の料金は以下の通りです。(2023年6月現在)

モデル料金(1Kトークンあたり)
gpt-3.5-turbo$0.002
gpt-3.5-turbo-16k$0.003
gpt-4 (8K context)$0.03
gpt-4 (32K context)$0.06

1トークンは約4文字に相当するため、例えば1万文字(2,500トークン)の文章を生成する場合、gpt-3.5-turboを使うと約5ドル(約650円)の費用がかかる計算です。

ただし、APIを利用する場合でも、利用料以外に開発コストや運用コストがかかることに注意が必要です。アプリケーションの機能や規模によっては、個人で全てをまかなうのは難しいかもしれません。

個人のAI開発に関する声

「ChatGPT APIを使って、個人で文章生成アプリを開発しました。APIの利用料はそれほど高くありませんが、サーバーの運用コストが意外とかかります。無料サービスとして提供するのは難しいですね。」
(個人開発者)

「Stable Diffusionをベースに、個人で画像生成AIの開発に挑戦しています。オープンソースのモデルとツールを活用することで、コストを抑えることができそうです。ただ、学習済みモデルをファインチューニングするには、GPUのコストが悩みの種です。」
(AI研究者)

まとめ:AI開発の費用対効果を見極めよう

AIの開発には、一般的に高額の費用がかかりますが、その費用対効果を適切に見極めることが重要です。AIの導入によって、業務の効率化や品質向上、新たな価値創出などのメリットが得られるなら、費用以上の効果が期待できるでしょう。

AI開発の費用を最適化するためには、目的と要件を明確にし、適切な開発手法を選択することが肝心です。また、オープンソースのツールやクラウドサービスを活用することで、コストを抑えることもできます。

ただし、安易なコストカットは避けるべきです。AIの精度や利便性を損なうようでは、本末転倒だと言えます。費用対効果を見極めつつ、”かしこく”AIに投資をすることが、企業の競争力強化につながるはずです。

個人でのAI開発は、APIなどを利用すれば比較的容易に実現できますが、運用コストなどに注意が必要です。個人の力でAIを”使いこなす”ことは、これからのデジタル社会で大きな強みになるでしょう。

AIは、ビジネスや社会に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。
その可能性を最大限に引き出すためにも、費用対効果を見極めつつ、戦略的にAIに投資をしていくことが求められます。
AIの力を”かしこく”活用し、新たな価値創出に挑んでいきたいものです。

よかったらシェアしてね!
  • URLをコピーしました!
  • URLをコピーしました!

この記事を書いた人

目次