【2025年10月最新】AI開発コンサルのおすすめ3選！企業の選び方や依頼のメリットとデメリット、気になる費用相場まで徹底解説

現代のビジネスにおいて、ChatGPTを代表とする生成AIの活用は必須となりつつあります。AIは一部の先進企業だけでなく、あらゆる業界で活用されており、導入はすでに実践段階へと移行しています。

しかし、自社でAIシステムを開発するためのコンサルタントや導入支援会社の選定に迷う企業も少なくありません。それぞれの違いが分からず選定がうまくいかないという課題を抱えている企業も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、おすすめのAI開発コンサルタント企業や選び方、依頼の流れや費用感などを紹介します。自社に最適なAI開発コンサル会社をお探しの方は、ぜひ最後までお読みください。

おすすめのAI開発コンサル会社3選

おすすめのAI開発コンサル会社を3社ご紹介します。

おすすめのAI開発コンサル会社	特徴
株式会社NTTデータ	官公庁から大手まで幅広い業界での導入実績あり
日本電気株式会社（NEC）	自社のAI基盤をもとにスマートシティ・社会インフラ領域に強み
野村総合研究所	経営コンサルから技術提供まで総合で支援が可能

それぞれの会社の料金プランや強み、実績などを見ていきましょう。

株式会社NTTデータ

初期費用・料金	AIコンサルの初期費用は約40万円～200万円が目安 開発規模・内容で変動。詳細な料金は個別見積もりが必要
依頼できる業務	ビジネス戦略の策定 AI／データ活用の仕組み構築 業務プロセスの改善支援 システム開発～運用、DX推進 AI関連人材育成など
これまでの実績	りそなホールディングス（AIガバナンス構築） 株式会社IHI（データ戦略） 西日本シティ銀行（営業DXによる顧客理解）など
強み	2,700名超の専門コンサル陣 戦略～実装・運用まで一気通貫でサポート グローバル知見やエンドツーエンド体制
運営会社	株式会社NTTデータ
会社所在地	〒135-8671 東京都江東区豊洲3-3-3 豊洲センタービル

NTTデータは、システムインテグレーションの豊富な実績を基盤に、AI・クラウド・IoTを活用したデジタル変革を支援するグローバルIT企業です。

公共機関から大企業まで幅広い業種に対応し、戦略策定からシステム開発・運用までを一貫してサポートしています。

最先端技術と専門性に加え、国内外の知見とネットワークを活かし、持続的な成長を実現できる点が強みです。

また、社会課題の解決やサステナビリティにも注力し、安定性と革新性を兼ね備えたITコンサルティングパートナーとして、高い信頼を得ています。

日本電気株式会社（NEC）

初期費用・料金	AIコンサルサービス「AIディスカバリープログラム＋」 2～4カ月で800万円（税別）〜 内容・期間により変動
依頼できる業務	生成AIを活用した業務改革 AI戦略立案 ガバナンス・システム設計 企業DX推進 産業向けAI技術の研究・開発・導入など
これまでの実績	大東建託 東京電力パワーグリッド 白石矯正歯科など
強み	自社開発AI「cotomi」を用いた高度な生成AI戦略 安全・公平・信頼性に注力 多様な業界・官公庁に幅広い実績あり
運営会社	日本電気株式会社（NEC）
会社所在地	〒108-8001 東京都港区芝五丁目7番1号

日本電気（NEC）は、先端AI技術と長年の実績を基盤に社会課題を解決するコンサルティング型ソリューションを提供している企業です。

同社のAI技術は顔認証や映像分析において世界トップクラスの精度を持ち、空港や公共施設からスマートシティ、防災まで幅広く活用されています。

また、自社開発の生成AI「cotomi」をはじめとした先端技術を活用し、導入企画から実装・運用、AIガバナンス構築までを一貫して支援します。

公共機関や企業が抱える複雑な課題を、確かな技術力と戦略的思考で解決に導くパートナーです。

野村総合研究所

初期費用・料金	要問い合わせ企業ニーズ・規模や内容に応じて個別見積もり
依頼できる業務	AI戦略立案 業務・ビジネスモデル変革支援 システムインテグレーション データ分析 ITを活用した事業改革政策提言など
これまでの実績	行政機関向けRAG導入 マニュアル参照や問い合わせ対応業務に生成AIを活用した実証実験 製造業の完全受注生産型ビジネス 生成AIによる製品デザイン自動化の研究 具体的な企業名は非公開
強み	シンクタンク由来の分析力 多産業で培った実践力 フルラインサービスで戦略から運用まで伴走
運営会社	株式会社野村総合研究所
会社所在地	〒100-0004 東京都千代田区大手町1-9-2大手町 フィナンシャルシティ グランキューブ

野村総合研究所は、戦略立案からシステム開発・運用までを一貫して支援するシンクタンク兼ITソリューション企業です。

金融、流通、製造など多様な産業に向けて、豊富なコンサルティング実績と高度なIT実装力を融合させたサービスを提供しています。

特に、マクロ経済や産業構造の分析に基づいた戦略コンサルティングと、先進的なIT基盤を組み合わせる点が特徴です。

独自の調査・研究力と、金融システム開発における長年の信頼性を活かし、企業や社会全体の持続的成長を支援します。

AI開発コンサル選びのポイント

AI開発を成功させるためには、適切なコンサルティング会社を選ぶことが重要です。自社のニーズに合った専門性や実績、信頼できるサポート体制を備えたパートナーを見つけることで、効果的なAI導入が実現できます。

AI開発コンサル選びで重要なのは以下の7点です。

ポイントを押さえて、最適なAI開発コンサル会社を選択しましょう。

AIについて自社のニーズにあった知見を持っているか

AI開発コンサル会社を選ぶ際は、自社のニーズに合った知見を持っているかを確認することが重要です。

AI技術がカバーする分野は多岐にわたり、コンサル会社によって専門領域が大きく異なります。自社の課題に近い事例や実績を持っているかどうかを確認することが、最初の見極めポイントになります。

AIやシステムに関する専門的な質問に即答できるかは、見極めに役立つポイントです。担当者の理解度は、相談時の対応などで判断できます。

専門用語を多用せず分かりやすく説明でき、自社の業界特有の課題についても具体的な提案ができる担当者であれば信頼できるでしょう。

自社が求めるサービスに対応しているか

AI開発コンサルタント会社の提供するサービスが、自社の課題解決に対応していることも選定時の重要なポイントです。

コンサル会社によってサービス内容は大きく違い、生成AI特化や業界特化型など、各社の強みや対応範囲は様々です。また、コンサルティングのみを行う会社と、開発・実装まで手がける会社ではアプローチが大きく異なります。

AI導入を検討している段階なのか、実際に開発しているのか、あるいは運用後の改善を考えているのかによっても必要なサービスは異なります。

自社の現状と目標を明確にした上で、対応できるサービスを提供している会社を選択しましょう。

自社業界における実績は十分か

依頼を検討しているAI開発コンサル会社が、自社の業界における実績を持っているかも確認すべきポイントです。

業界によってAI活用の課題や手法は大きく異なります。同じ業界での導入実績を持つコンサル会社に依頼することで、業界特有の規制や業務プロセスに適したサポートが受けられる可能性が高まります。

また、同業種での実績が豊富なコンサルティング会社を選ぶことも重要です。単発の成功事例だけでなく、複数の実績を持つ会社は業界への深い理解とノウハウを持っていると考えられるため、より安心して依頼できます。

実績の詳細についても可能な限り確認し、自社の課題と類似したケースがあるかチェックします。同業他社での複数の成功事例を持つコンサル会社であれば、より効果的な提案が期待できるでしょう。

費用に見合った効果が期待できるか

コンサル費用に見合った効果が期待できるかどうかも検討すべきポイントです。AI開発コンサル会社を選ぶ際には、価格だけでなく、コンサルによって得られるであろう価値とのバランスを見ながら総合的に判断することが不可欠です。

多くのコンサル会社では、プロジェクトの規模や期待効果に基づいてROI（投資対効果）の試算を提供しています。導入により削減できるコストや売上の増加などを具体的な数値で示してもらい、投資判断の材料にしましょう。

当初予算から大きく乖離した提案は、追加費用の発生リスクも高まります。段階的な導入によるリスク分散や、予算に応じた最適なプランを提案してくれる会社を選択することが重要です。

担当者とスムーズにコミュニケーションが取れるか

AI開発は複雑で長期にわたるプロジェクトになることが多いため、担当者とスムーズなコミュニケーションが取れるかは重要です。

窓口となる担当者がビジネスパートナーとして自社の課題や要望に真摯に向き合ってくれる相手か、面談やメールのやりとりを通して確認します。

また、窓口担当者だけでなく、実際に開発を担う技術者チームとの関わり方も重要です。ビジネス上の要求を正確に理解し、一緒に解決策を考えてくれる信頼できる相手かどうか、事前に見極めておきましょう。特に要件定義や設計などの重要なフェーズでは、技術者と直接議論する機会が必要になる場面もあります。

プロジェクトを成功させるには対応の迅速さや、定期的な進捗確認のための相談の場が欠かせません。レスポンスの早さや対応の質を契約前に確認しておくことが重要です。

十分なセキュリティ対策が取られているか

AI開発では機密性の高いデータを扱うことが多いため、セキュリティ対策の確認は必須です。データ漏洩や不正アクセスのリスクを最小限に抑える体制が整っているかを厳格にチェックしましょう。

特にデータの暗号化やアクセス制御、ネットワークセキュリティなど、包括的なセキュリティ対策に対応しているか確認します。加えて、ISO27001などの国際的なセキュリティ認証を取得している企業であれば、より信頼性が高いと判断できるでしょう。

万が一セキュリティに関する重要な問題が発生した場合の対応手順や責任範囲、復旧方法などについて明確な説明があることも重要です。事前のリスク管理と事後対応の両方について、具体的な計画をコンサル会社が持っていることを確認します。

アフターサポートは充実しているか

AI開発コンサル会社を選ぶ際は、アフターサポートの充実度合いも重要なポイントです。AIシステムは導入時だけでなく、運用や保守のサポートが不可欠です。コンサル会社からの継続的なサポートがあることで、円滑なシステム運用が長期間維持できます。

システムの不具合対応や性能改善、バージョンアップなどのサポートがサービスに含まれているか、また費用体系についても明確にしておきます。長期的な運用を見据えたサポート計画があることが理想です。

また、導入後に社内のみでシステムを運用したい場合は、教育プログラムやマニュアルの展開をしてくれる企業を選びます。将来的な内製化を目指している場合は、操作研修、技術移転、詳細なマニュアル提供などの教育支援サービスがあるかを確認します。

AI開発とは

AI開発とは、人工知能（AI）を活用したシステムやサービスを設計・構築するプロセス全体を指します。

具体的には、大量のデータをもとに機械学習や深層学習のアルゴリズムを使ってモデルを作り、業務やサービスに応用できる形で特定のシステムに実装していくことです。

従来のITシステムが数値計算やデータ処理のみを行うのに対し、AIシステムは機械学習やディープラーニング技術を活用します。

ディープラーニング技術により、予測分析や画像認識、自然言語処理などの高度な処理ができるようになりました。株価予測や顧客行動予測といった複雑な分析も可能です。

企業が自社のサービスにAIを組み込むことで、業務効率化や意思決定の精度向上や人的リソースの最適化、新しいビジネス価値の創出など様々なメリットを享受できます。

AI開発コンサルとは

AI開発コンサルとは、企業のAI技術導入を効果的に支援し、ビジネス課題の解決や新たな価値創造を実現するための専門的なコンサルティングサービスです。

企業特有のビジネスモデルと課題を深く理解したコンサルタントが、最適なAI戦略策定からシステム開発・導入から運用、効果測定までの開発工程を支援します。

AI開発コンサルタントは、単なる技術提供者ではなく、経営戦略の視点からAI活用を提案し、企業の持続的な競争優位性を確立するためのパートナーとして機能します。

AI開発コンサルが求められる背景

AI開発コンサルティングが多くの企業に求められるようになった背景には、ディープラーニングによるAI技術の進化があります。

技術革新によって画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野でAI活用の可能性が広がりました。結果的に、多くの企業が業務効率化や新サービス創出の機会を見出し、AI導入を検討するようになっています。

一方で、AI技術の複雑化も進んでおり、適切な技術の選定や実装には高度な専門知識が必要です。多くの企業では、自社内にAIに関する十分な知見を持つ人材が不足しているため、専門的なコンサルタントの支援を求めるニーズが急速に高まっています。

AI開発コンサルに依頼すべき企業の特徴

AI開発コンサルの導入を検討すべき企業には以下の特徴があります。

人手不足や業務効率化を求める企業では、定型的な業務の自動化や判断業務のAI支援により、限られた人的リソースをより戦略的な業務に集中できます。

大量のデータを保有しているものの十分に活用しきれていない企業や、データ分析の精度を向上させたい企業も、AI開発コンサルへの依頼を検討すべきです。AI技術の活用によって隠れたビジネス価値を発見し、データドリブンな意思決定を実現できます。

また、競合他社との技術面での差別化を図りたい企業にとっては、AI導入は戦略的な投資です。AIに関する内部知見の蓄積を目指しつつも、短期間での成果を求める企業にとっても、外部の専門家との協働は不可欠です。

AI開発コンサルに依頼できること

AI開発コンサルタントに依頼できることは、以下のようなサポートです。

コンサル会社は蓄積された専門知識と豊富な経験によって、自社のニーズに最適化されたソリューションを提供してくれます。それぞれのサポート内容について詳しく紹介します。

経営課題の分析と改善策の立案アドバイス

AI開発コンサルタントの重要なサポートの1つが、自社の経営課題を体系的に分析し、改善策を立案することです。

現状の売上データや業務プロセスを詳細に調査・分析することで、自社だけでは見過ごしがちな課題や改善余地を特定できます。

業界動向や競合分析も踏まえた総合的な視点から課題の根本原因を解明します。課題の優先度が明確になることで、限られたリソースを効果的に配分でき、解決策の実行に向けた具体的なアクションプランを立てやすくなります。

必要なAIシステムの提案

特定された課題に対して、最適なAIソリューションを具体的に提案することは、AI開発コンサルタントの重要な役割です。

多様なAI技術の中から企業の課題解決に最も効果的な技術を選定し、実装可能性とコスト効率を考慮した提案を行います。例えば、顧客離反防止のための予測モデル、製造品質向上のための異常検知システム、営業効率化のためのリードスコアリングシステムなどです。

AI開発コンサルは、既存システムとの連携方法や必要なデータの種類と量、期待される効果と投資回収期間をわかりやすく整理し、AI導入の判断をサポートしてくれます。

AIシステムの開発と導入支援

AIシステムの実際の開発から導入まで、実装の全面的なサポートもAI開発コンサルタントのサービスに含まれます。システム開発の各段階において、専門的な知識と経験を活かしたサポートが受けられます。

導入初期のトラブル対応や質問対応もコンサルのサービスの一環です。開発したAIシステムを効果的に活用するための操作研修や、運用マニュアルの作成などのサポートがある場合もあります。

AIシステム導入後、すぐに実用的な効果を得られるように包括的なサポートをしてくれます。

AI導入後の課題分析と最適化

システム導入後の課題分析と最適化は、AI開発コンサルタントの重要な業務です。AIシステムを効果的に活用するには継続的な改善が欠かせません。

課題分析と最適化の具体的な業務としては、システム稼働状況やデータの定期的なモニタリング、KPIの達成度評価などがあります。

また、新たな課題の発見を行うことも、AI開発コンサルタントの役割です。ユーザーからのフィードバックや現場での運用状況を考慮し、より使いやすく効果的なシステムへの改良提案を継続的に実施します。

AI開発コンサルに依頼するメリット

AI開発コンサルに依頼することで受けられるメリットには、以下のようなものがあります。

専門知識を持つ第三者との協働により、企業の競争力強化と持続的な成長が加速できます。

AI開発に依頼するメリットについて、詳しく解説します。

社内のAI人材不足を補える

自社にAI人材がいなくてもシステム開発が可能なことは、AI開発コンサルに依頼する大きなメリットです。

AIシステムの開発には機械学習やデータサイエンス、統計学といった高度な専門知識と実践経験が不可欠ですが、高度なスキルを持つAI人材を確保できている企業はまだ少ないのが現状です。

そこで、AI人材が多数在籍するコンサル会社に依頼することで人材不足の課題を解決し、専門性の高いチームによる開発が可能になります。

経験豊富なコンサルタントが企業の業務プロセスなどを詳細に分析し、最適なAIソリューションを提案・実装することで、確実な業務改善を実現できます。

最新の技術と知識を用いた開発ができる

最先端の技術と知識を取り入れた開発ができることも、AI開発コンサルに依頼するメリットです。

AI開発コンサルタントは、急速に進化するAI技術の最新動向を常に把握しています。研究論文の分析や技術カンファレンスへの参加、実証実験などを通じて、最先端のAI知識を常に蓄積しているのがコンサルタントの大きな強みです。

生成AIや大規模言語モデルの最新手法など、企業が独自に習得するには時間とコストがかかる技術も、コンサルタントの知見を活用することで迅速に導入できます。

データや過去の事例に基づいた業務改善の提案を受けられる

データや過去の事例に基づいた業務改善の提案が受けられることも、AI開発コンサルタントに依頼するメリットです。

AIシステム開発では現状の業務課題を正確に分析し、データの質と量を評価した上で最適なシステムを設計することが不可欠です。

AIコンサルタントは豊富なプロジェクト経験から蓄積された業界知識とベストプラクティスを活用し、データを基にした客観的で実用的な改善提案を行います。

また、過去の類似案件での成功事例や失敗事例を参考にすることで、リスクを最小限に抑えながら最大の効果を得られる戦略策定が可能です。

データドリブンなアプローチにより、感覚的な判断ではなく客観的な根拠に基づいた業務改善をサポートしてくれます。

AIシステム導入までの期間を短縮できる

AI開発コンサルタントを活用すれば、AIシステム導入までの期間を大幅に短縮できます。AI技術の急速な進歩により、競合他社に先駆けてAIを活用することは競争優位性を確保するために非常に重要です。

しかし、自社でゼロからAI人材を育成し、試行錯誤を重ねてシステムを開発する場合、数年単位の時間が必要になる可能性があります。

そこで、豊富な開発経験と確立された方法論を持つ専門家の知見を取り入れることで、プロジェクト計画の策定からシステム導入までの期間が大幅に短縮できます。

AI開発コンサルの支援を受けることで、品質を保ちながらもスピーディーな開発が実現可能です。

継続的な運用サポートが受けられる

継続的な運用サポートが受けられることも、AI開発コンサルに依頼する大きなメリットです。企業の業務システムは継続的な改善によって真の価値を発揮するため、導入後の継続的なサポートは不可欠です。

多くのAIコンサル会社では、システム導入後も長期的なパートナーとして運用サポートを前提としています。システムの稼働監視やパフォーマンス分析、定期的なモデル再学習や機能追加や改修などを通して業務を継続的にサポートします。

技術的なトラブルが発生した際も、迅速に対応してくれるため、ビジネスへの影響を最小限に抑えることが可能です。

AIに関する知見が得られる

経験豊富な専門家との協働を通じて、企業内にAIの実践的な知識とノウハウが蓄積されることは、AI開発コンサルタントに依頼するメリットの1つです。

プロジェクトの各段階で、コンサルタントから技術的な説明や運用ノウハウの共有を受けることで社員のAIリテラシーが向上し、将来的な内製化の基盤を築くことができます。

実際のプロジェクトを通じて得られる実践的な知識は、今後のAI導入プロジェクトにも活用できます。自社にAIに関する知識と経験が蓄積することで、企業は外部依存の体質からの脱却が可能です。

自社主導でAI活用を推進できる体制の構築は、長期的な競争力強化につながる重要な資産となるでしょう。

AI開発コンサルに依頼するデメリット・注意点

AI開発コンサルの活用は多くのメリットがある一方で、検討すべきデメリットも存在します。具体的には以下の点です。

注意点を事前に理解し、適切な対策を講じることが重要です。

自社開発よりもコストが大きくなる

AI開発コンサルに依頼するデメリットの1つは、コスト負担が大きくなることです。自社で開発チームを立ち上げる場合と比べて、コンサルタントへの報酬や諸経費が発生するため、全体的な費用は高くなる傾向があります。

コストが想定を大きく上回るケースとして考えられるのは、高度な技術や専門的な知見を持つコンサルタントを起用する場合です。プロジェクトの規模や期間によっては、当初の予算を大幅に超過する可能性もあります。

予算超過のリスクを避けるためには、プロジェクト開始前に詳細な見積もりを取り、必要に応じて機能を絞り込むことで費用を抑える検討も重要です。

十分な効果が出ないこともある

AIシステムを導入しても、必ずしも想定した効果が得られるとは限らない点は理解しておく必要があります。

AI開発プロジェクトでは、コンサルタントが事前にROI（投資対効果）のシミュレーションや効果予測を行いますが、実際に導入した後に想定した効果が得られないケースもあります。

効果が想定を下回る原因として多いのは、データの質や量が予定と異なることや、業務プロセスの複雑さが予想以上である場合です。また、市場環境の変化により前提条件が変わる場合も、十分な効果が得られないことがあります。

リスクを最小限に抑えるためには、PoCフェーズで十分に検証し、本格導入前に効果を確認する段階的なアプローチを取ることが重要です。

社内での反発を招く可能性がある

社内で反対意見が出る可能性があることも、AIシステム導入における注意点です。AI導入によって既存の業務プロセスが大幅に変更されることに不安を感じた現場の従業員から、反発を招く可能性があります。

また、十分な事前説明や研修を行わずに、企業文化や現場の実情に合わないシステムを導入した場合も従業員の反発を招き、結果的に業務が円滑に進まなくなる可能性があります。

社内での摩擦や反発を防ぐには、導入計画の初期段階から現場の意見を積極的に取り入れて、従業員の理解と協力を得ながら段階的にシステムを浸透させることが重要です。

外部リソースに依存しすぎるおそれがある

外部リソースへに依存しすぎることも、外注時に考慮すべき注意点です。AI開発コンサルタントは専門知識や経験が豊富な頼もしい存在ですが、頼りきってしまうと自社の社員が成長できなくなる可能性があります。

外部リソースへの依存度が高すぎると、プロジェクトを成功させてもAI技術に関する知識やノウハウが社内に蓄積されません。結果的にシステムの改善や新たなAI活用の議論が困難になるリスクがあります。

過度な外部依存を避けるには、プロジェクトの進行と並行して社内人材のAI教育や技術移転を積極的に推進し、段階的に内製化を進めることが重要です。

AI活用には潜在的なリスクがある

AIの活用は大きなメリットがある反面、AI固有の潜在的なリスクも存在します。

例えば、予期せぬエラーや不正確な結果を出力するケースなどです。原因にはAIモデルの学習データに偏りがある場合や、アルゴリズムの限界などがあります。誤った判断や情報が生成される可能性は、AI開発コンサルタントに依頼しても完全には排除できません。

また、プライバシー保護やデータ管理に関するリスク、アルゴリズムの偏りによる差別的な判断などもAI活用のリスクです。

上記のような問題に対処するには、AI活用には潜在的なリスクがあることを理解した上で、担当者やコンサルタントと密に連携することが重要です。リスク評価や監視体制の構築、緊急時対応計画の策定などの対策について事前に十分に話し合うことでリスクを軽減できます。

AI開発コンサル依頼の流れ

AI開発コンサルへの依頼は、問い合わせから実際の導入まで、一般的に次のような流れで進行します。

それぞれの流れについて詳しく解説します。

①問い合わせ・初期検討

最初にAI開発コンサル会社に問い合わせをして、プロジェクトの概要や今後の進行イメージについて担当者と詳細を共有します。

初期段階では企業の抱える課題や目標、予算規模や期待する効果などを率直に伝えます。コンサルタント側からも対応可能な範囲や提供サービスの説明を受けることが重要です。

1社だけでなく複数のコンサル会社から話を聞くことで、各社の専門性やアプローチ方法、費用体系の違いを比較できます。

初回の相談では担当者の専門知識レベルやコミュニケーション能力、自社業界への理解度なども評価し、長期的なパートナーとして信頼できるかどうかを見極めることが重要です。

②データ分析・費用対効果の試算

依頼するAI開発コンサル会社が決まったら、本格的な検討に入ります。担当者を交えながら現状の業務プロセスや保有データの詳細な分析を行い、導入すべきAIシステムの具体的なイメージに落とし込んでいきます。

同時に開発費用や期待される効果の試算も行い、投資対効果（ROI）を定量的に評価することも欠かせません。

試算段階では複数のシナリオでの費用対効果を比較検討し、企業の予算や戦略に最も適合するプランを策定することが重要です。また、経営陣への提案資料も作成し、投資判断のための材料となる資料作成も行います。

③AIシステム開発

承認された計画に基づき、実際にAIシステム開発がスタートします。要件定義、システム設計、プロトタイプ開発の順序で進行するのが一般的です。

技術的な開発作業は専門チームが担当し、機械学習モデルの構築やアルゴリズムの実装、データパイプラインの設計などを行います。

開発過程では定期的にミーティングを開催し、関係者の確認と承認を得ながら開発を進めることが重要です。ミーティングでは中間成果物の確認や仕様変更の検討も行います。

システム開発設計と並行して、セキュリティ対策やパフォーマンス最適化も実施し、本格運用に耐えうる品質を確保します。

④運用テスト

開発がある程度進行した段階で、実際の業務現場にシステムを導入してテスト運用を開始します。

限定的な範囲や特定の部署から運用を開始し、動作確認や処理速度の検証、予測精度の評価などを行います。

テスト段階では想定外の課題や改善点が見つかることが多く、柔軟な対応が欠かせません。テストで得られた知見は、次の改善に直結する重要な資料となります。

運用テストと並行して、従業員向けの操作研修やトラブルシューティングを実施し、本格導入に向けた準備を整えます。

⑤システム導入と改善

テスト運用の結果を踏まえて必要な改修を行った後、全社的な本格導入に移ります。

ただし、システムは一度に全面導入するのではなく、段階的に展開していきます。導入段階ではリスクを抑えながら、組織全体へ着実に浸透させることが重要です。

システムが安定稼働した後も継続的な改善を実施し、利用状況の分析や新たな機能の追加、性能向上などを定期的に検証します。

AI開発コンサルのサービスにアフターサポートが契約に含まれている場合は、運用フェーズでの改善提案やトラブル対応も受けられるため、安心してシステムを活用できます。

【工程別】AI開発コンサルの費用相場

AI開発コンサルの費用は、プロジェクトの進行段階によって相場が変動します。専門性やリスクの大きさに応じて、以下の工程ごとに費用が設定されるのが一般的です。

それぞれの段階における費用相場の目安について解説します。

導入コンサルティング

AI導入の初期段階のコンサルティング費用は40万〜200万円程度が相場です。現状分析や課題抽出、AI活用戦略の立案や要件定義などが中心で、競合や市場調査を含むケースもあります。

導入コンサルティングは、プロジェクトの成功確率を向上させるためにも重要です。導入前に十分に検討することで続く工程での無駄な出費を防ぎ、投資効率を高める効果があります。

AI導入可能性の検証

自社業務のAI化の可能性を判断する検証には、40万円〜100万円程度の費用がかかるのが一般的です。

検証段階ではデータの質や量を分析し、機械学習モデルの構築が可能かどうかを技術的に評価します。また、期待される効果と投資コストと費用対効果のバランスの見極めも行われます。

検証段階で不十分なデータがあると開発時に追加費用が発生するリスクがあるため、事前に十分な量のデータを揃えることは、開発総費用を抑えるために不可欠です。

プロトタイプの作成

プロトタイプ作成には100万円以上の費用が必要となり、規模によっては数百万円に達することもあります。

プロトタイプ作成は実用性を確かめるために行われ、基本的な学習処理やUI設計、既存システムとの連携検証が実施されます。企画された仕様通りの処理が実行できるか、設定した基準値以上の精度が達成できるかなどが検証の主目的です。

既存のAIテンプレートやフレームワークを活用できる場合は開発コストを抑制できますが、カスタマイズ性が高いシステムでは開発費用は増加します。

AIモデルの開発

本格的なAIモデルの開発費用は、「80万円〜250万円×人月」が相場です。人月とは、開発に必要な人的リソースと開発期間をかけ合わせた単位のことで、投入するエンジニア数や開発期間によって開発費用の総額が決定します。

規模が大きく複雑なシステムの開発ほど、より多くのエンジニアと期間が必要となるため、費用も比例して増加します。高品質なAIシステムを実現するためにはより多くの費用が必要です。

AI開発コンサルにかかる費用を抑えるコツ

AI開発コンサルの費用を抑えるコツとして、次のような方法があります。

上記の方法を実践することで、品質を維持しながら大幅なコスト削減が実現できます。それぞれ詳しく解説します。

開発の目的を明確にして機能を絞る

AIシステムの開発の目的を明確にすることは、コストを抑えるために重要です。開発の目的が曖昧だと、本来は不要な機能まで搭載してしまい、開発コストが無駄に膨らむリスクがあります。

たとえば、業務効率化という目的では抽象的過ぎるため、結果的に様々な追加機能が提案されがちです。一方で、「顧客問い合わせ対応時間を30%短縮する」という具体的な目的であれば、必要な機能を明確に特定できます。

開発前に解決すべき課題を詳細に洗い出し、優先順位をつけることで、必要最低限の機能に絞った開発ができます。必要な機能は後から追加することも可能なので、まずは必要な機能のみを明確にしましょう。

既存製品の機能を利用する

ゼロからAIシステムを開発するよりも、既存製品の機能を活用したカスタマイズ開発ならコストを大幅に抑えることができます。

多くのAI開発会社では、過去に開発したシステムやフレームワークを保有しており、既存システムをベースにすることで開発期間と費用の削減が可能です。

過去の開発実績やパッケージプランを事前に確認し、自社の課題解決に活用できそうなものがあれば、カスタマイズでの対応を検討しましょう。

クラウド型のAIサービスやSaaS製品を組み合わせることで、初期投資を抑えながら高機能なAIシステムを構築することもできます。

アジャイル開発でシステムを作る

アジャイル開発とは、プロジェクト全体を小さな工程に分割し、計画・設計・実装・テストのサイクルを短期間で繰り返しながら開発を進める手法です。

従来の開発手法では要件定義の段階で全ての仕様を決定するため、途中での仕様変更が大きなコスト増加につながる可能性があります。

一方、アジャイル開発では各段階で成果物を確認し必要に応じて軌道修正ができるため、大幅な仕様変更や手戻りを避けやすくなります。

AI開発では実際にシステムを動かしてみないとわからない部分が多いため、段階的に検証しながら進められるアジャイル開発が有効です。

補助金や助成金を活用する

AI開発には多大な費用がかかりますが、補助金や助成金を活用することで、企業の負担を軽減できます。

AI活用による業務改善については、国や地方自治体が積極的に補助金制度を整備しています。制度を活用することで、コンサルティング費用やシステム開発費用の負担を大幅に軽減することが可能です。

AI開発に活用できる主な補助金は以下の通りです。

ものづくり補助金

製品開発やシステム導入のほか、AIを活用した業務改善プロジェクトに幅広く利用できる補助金です。AIを活用した革新的製品開発や業務改善を支援し、最大2,500万円の補助が可能です。

ものづくり補助金総合サイト

新事業進出補助金（中小企業新事業進出補助金）

AIなど先端技術を使って新市場へ進出する場合、最大9,000万円の補助が受けられる新しい制度です。

新事業進出補助金（中小企業新事業進出補助金）

中小企業省力化投資補助金

申請枠（カタログ型と一般型）があり、DX推進やAI導入に具体的な取り組みが推奨されています。カタログ型で最大1,500万円、一般型で最大1億円の補助金が利用可能です。

中小企業省力化投資補助金

AI開発コンサルに関するよくある質問

AI開発コンサルティングについて、よくある質問をまとめました。内容は以下の通りです。

AI開発コンサルの導入を検討する前に確認しておきましょう。

AIコンサルの大手はどこですか？

日本のAIコンサルティング業界をリードする大手企業としてはNTTデータ、日本電気株式会社（NEC）、野村総合研究所（NRI）などがあります。

大手企業は長年の大規模システム開発で培った豊富な経験と、最先端の技術力を活かし、多様な業界のAI導入を支援しています。

NTTデータは大規模システム、NECは独自技術、NRIは経営戦略に強みを持つ点が特徴です。

信頼できるAIコンサル会社を見分けるコツは？

信頼できるAIコンサル会社を見分けるには、面談時に以下のような具体的な質問をするのが効果的です。

質問に対して論理的かつ、わかりやすく回答できるかどうかも判断材料になります。形式的な説明に終始する会社ではなく、課題を理解し根拠を持って提案できる会社を選ぶと安心です。

AIコンサルタントに必要な資格は？

AIコンサルタントとして働く上で必須の資格はありません。しかし、専門知識を証明するための以下のような資格があります。

• IPAの基本情報技術者試験
• JDLAが認定する「G検定」「E資格」

上記の資格はAIやデータサイエンスに関する基礎知識を有していることの証明になります。資格を持つコンサルタントは高度な専門知識と学習意欲を示していると考えられるため、信頼性の1つの目安として有効です。

AIコンサルティングにかかる期間は？

AIコンサルティングにかかる期間は、プロジェクトの規模や内容によって大きく異なります。

小規模な業務改善を目的としたプロジェクトであれば、最短で1〜3ヶ月程度で完了する場合もあります。

一方、全社的なデジタル変革や複雑なAIシステムの開発を伴う大規模なプロジェクトの場合は、6ヶ月以上の期間を要することが一般的です。

具体的な期間は企業の課題や目標を明確にした上で、コンサルタントと相談して決定します。

【まとめ】AI開発コンサルに相談してスムーズなAI活用を目指そう

AI開発コンサルの選択は企業の将来を左右する重要な判断です。技術力だけでなく、業界理解や実装後のサポート体制も含めて総合的に評価することが成功の鍵となります。

適切なパートナーと組むことでAI導入の効果を最大化し、業務効率の向上や新たなビジネス価値の創出につながります。コンサルから長期的な運用支援を得ることで変化の激しい市場にも柔軟に対応でき、業界での競争力も強化されるでしょう。

本記事で紹介したポイントを参考に、自社の課題や予算に最適なパートナーを見つけてください。