AI開発の費用はいくら？相場表と段階別の最適予算ガイド

はじめに

「AI開発の費用はいくら？」と検索する多くの方が直面するのは、相場が見えにくいという問題です。理由はシンプルで、ひとくちにAIといっても、目的（社内FAQ、議事録要約、カスタマー応対、RAGによる社内検索など）や、連携するシステム（CRM、ERP、ファイルサーバー）、セキュリティ要件（閉域網、監査ログ、権限管理）で、必要な作業と継続費が大きく変わるからです。
本記事で扱う「AI開発」は、ChatGPT/Gemini/Claudeなどの生成AIツールを活用した開発プロセスが前提。Python等でモデルをゼロから自作する話ではありません。つまり、“つくる”より“つなぐ・運用する・評価する”にお金がかかるのが特徴です。設計・プロンプト作成・RAG（社内データ検索）・UI/ワークフロー構築・監視/評価・改善サイクルの合計が、あなたの「費用」です。

そこで本記事では、まず費用の内訳を「初期費（構築）」「運用費（毎月）」「外部SaaS費」「セキュリティ/法務対応費」に分解して、フェーズ（PoC→MVP→本番→全社展開）ごとの相場感を提示。さらに、見積もりをブレさせない前提条件の揃え方や、内製/外注/併走の使い分けまで、実務で役立つ形に落とし込みます。
「とりあえず相見積もり」よりも、目的と前提を揃えた短距離ダッシュのほうが、費用も時間も最小化できます。ノーコード/ローコードを使えば、数十〜数百万円規模で検証→勝ち筋だけ拡張という段階的な投資も十分可能です。この記事を読み終える頃には、「自社はどの段階で、何にいくら必要か」「最初の一歩は何から始めるか」が、迷いなく言語化できるはずです。

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AI開発の費用相場と内訳：一目でわかる早見表

まずは生成AI活用の開発における代表的な内訳を、初期費と月次運用費で俯瞰します（金額は一般的なレンジ。要件・連携範囲で変動）。

区分	内容	目安費用（初期）	目安費用（月次）	失敗回避のポイント
要件定義/設計	課題特定、KPI設計、データ源・権限設計	30–150万円	–	PoCの成功条件（KPI）を数値で固定
プロンプト/評価設計	プロンプト、シナリオ、評価指標（正確性/安全性）	20–120万円	10–50万円	テンプレ＋ABテスト運用を前提化
RAG構築	ベクタDB、インデクシング、更新フロー	50–300万円	10–80万円	更新頻度・差分同期を設計時に定義
UI/ワークフロー	チャットUI、権限、ログ、承認動線	50–250万円	5–50万円	ノーコードで保守性/拡張性を確保
連携/統合	CRM/ERP/CTI/認証/ストレージ連携	30–200万円	5–50万円	スコープを段階化しリスク分割
セキュリティ/法務	監査ログ、PII対策、規程・ガイド整備	20–150万円	5–30万円	権限/監査要件は最初に決める
学習/教育	運用手順、編集ガイド、FAQ整備	10–80万円	3–20万円	トレーニング→定着まで面倒を見る
モデル/トークン費	LLM利用の従量課金	–	3–100万円	トラフィック上限/警告を仕込む
ベクタDB/監視	検索、埋め込み、監視・可観測性	–	3–50万円	性能×コストのしきい値を設定

ポイント：高額化の主因は「連携の多さ」「権限/監査の厳しさ」「更新頻度」。まずは「単機能×限定データ×限定権限」で効果検証に集中すると、費用効率が上がります。

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フェーズ別の費用レンジと期間：PoC→MVP→本番→展開

同じ“チャットボット”でも、段階で価格は別物です。目的は「最小コストで価値を確認し、勝ち筋にだけ資源を寄せる」こと。

1) PoC（仮説検証）

• 目的：KPI（一次解決率/応答時間/工数削減）の達成可能性を確認
  
• 範囲：限定データ、限定ユースケース（例：社内FAQのトップ30問）
  
• 費用感/期間：50–200万円 / 2–6週
  
• Go/No-Go基準：KPIを数値で事前定義（例：一次解決率＋20pt）
  

2) MVP（最小実用）

• 目的：実運用に足る品質・導線・ログを整備
  
• 範囲：権限、監査ログ、UI改善、RAG更新フロー
  
• 費用感/期間：150–600万円 / 1–3か月
  
• 鍵：運用者UI（改善に必要なログ/タグ/フィードバック）

現実的なモデルケース（CS部門の社内FAQ×RAG）

たとえば、CS部門100名が使う社内FAQボットを想定すると、PoCは「上位30問・限定データ・週次更新」で初期50〜150万円、2〜6週間で一次解決率＋15〜20ptを狙います。KPI達成後にMVPへ進む場合、権限管理・監査ログ・運用者UI（ログタグ付け/改善申請）・RAGの差分更新までを整備して150〜450万円/1〜3か月が目安。月次は、モデル/トークン費（1人あたり1日3往復×20日×100名で数万円〜）、ベクタDB/監視/評価運用を含めて5〜20万円に収まることが多いです。ここで大切なのは、“使われ方の上限”を前提にコストを設計すること。利用上限・アラート・ピーク時のスロットリングをMVP段階で仕込めば、予算超過リスクを抑えつつ本番移行できます。なお、CTI/CRMなど外部連携は価値が証明されてから段階追加に回すと、初期費を2〜4割圧縮できるケースが一般的です。

3) 本番（安定稼働）

• 目的：SLA水準、可観測性、異常時の切替策を実装
  
• 範囲：監視・通知、フェイルセーフ、リリース手順
  
• 費用感/期間：300–2,000万円 / 2–6か月
  
• 鍵：費用上限アラートと性能しきい値の明確化
  

4) 全社展開（スケール）

• 目的：複数部門/多拠点/多言語へ横展開
  
• 範囲：テンプレ化、権限分割、教育プログラム
  
• 費用感/期間：500–3,000万円＋ / 3–12か月
  
• 鍵：テンプレ×再利用で“個別開発地獄”を避ける
  

現実的なプラン：最初の8週間でPoC→MVPまでを射程に。KPIを満たしたら投資継続、満たさなければピボット/撤退。この“二段ロケット”が最短で費用対効果を最大化します。

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失敗しない予算化ステップと見積もり依頼のコツ

「相場が割れない」最大の理由は、前提が揃っていないから。 下の順に整理すれば、ブレない見積もりが作れます。

A. 目的とKPIを一行で固定

• 例：「一次解決率を2か月で+20pt。対象は社内FAQ上位30問、部門はCSのみ」
  

B. データと更新頻度を明記

• 所在（SharePoint/Google Drive/社内NAS）、形式（PDF/Excel/HTML）、鮮度（毎日/毎週）、権限（誰が見られるか）
  
• RAGの費用は更新頻度×容量×権限の複雑さで跳ねます
  

C. ユーザーとトラフィックの仮置き

• 月間アクティブ、1人あたりの利用回数、ピーク時同時接続
  
• モデル費の上限とアラートを仕様に入れる
  

D. セキュリティ/法務の境界線

• 個人情報の扱い、監査ログ保管期間、アクセス経路（VPN/閉域/SSO）
  
• 最初は“守る対象”を限定し、段階的に拡張
  

E. 体制：内製/外注/併走の選択

• 内製：スピード/学習効果◎、スキルトランスファー必須
  
• 外注：要件が明快な時に効率的。仕様凍結でコスト安定
  
• 併走：PoCは外部主導＋社内巻き取りで、最短で自走化を狙う
  

見積もり依頼テンプレ（抜粋）

• 目的/KPI（数値）
  
• 対象ユースケース（例：社内FAQ、議事録要約、カスタマー応対）
  
• データ源・容量・更新頻度・権限
  
• 連携範囲（認証/CRM/ERP/CTI/ストレージ）
  
• セキュリティ/監査要件（ログ保全、閲覧範囲）
  
• 想定ユーザー数/トラフィック/スロットリング
  
• 段階（PoC or MVP or 本番）とスケジュール感
  
• 体制（内製/外注/併走）とドキュメント/教育の要否
  

コツ：“何を削れば費用が落ちるか”も一緒に聞きましょう（例：CTI連携は第2フェーズ、FAQは上位30問に圧縮、RAG更新は週次に限定）。段階化の提案力は良い開発パートナーの見分け方です。

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まとめ

生成AIを活用した「AI開発」の費用は、作る量より、つなぐ範囲と運用設計で決まります。迷ったら次の順序で進めるのが最短です。

1. KPIを一行で固定（例：一次解決率＋20pt/8週間）
   
2. 対象を絞る（トップ30問・1部門・限定データ）
   
3. PoC→MVPの二段構えで投資管理（50–200万円→150–600万円）
   
4. ログと評価の仕組みを先につくる（改善が回る設計）
   
5. 段階的に連携拡大（認証→CRM→CTIの順など）
   

当社（ノーコード×生成AIの受託開発）では、“成果KPIから逆算した段階化設計”を重視しています。まずはPoCスコープの圧縮と費用の見える化（内訳表）から一緒に作り、8週間でのKPI達成可否を判断材料に、MVP/本番への投資可否をご提案します。
強引な導入はおすすめしません。小さく始めて、勝ち筋だけを大きくする——そのための要件整理テンプレや概算見積の作成もお手伝いできます。
「自社の要件だと、どのフェーズでいくらか？」が気になる方は、データ源・対象部門・連携したいシステム名だけでも構いません。いただいた範囲で、最小コストの進め方をご提案します。負担の少ない一歩から、確実に成果へつなげましょう。