AI開発費用はいくらかかる？工程別・規模別の内訳や費用の抑え方まで解説

AI開発の費用は、対象とする業務の範囲や開発する仕組みの内容によって幅があり、相場の金額だけでは、提示された見積もりが妥当かどうかを判断できません。本記事では、企画と要件定義からPoC、本開発、運用保守までの工程別の費用相場と、規模別の費用相場を示します。そのうえで、費用の内訳、費用が予算を超える要因、開発費用を抑える方法を解説します。

工程別のAI開発費用相場

AI開発の費用は、大きく「企画・要件定義〜PoC」の初期検証フェーズと、「本開発〜運用保守」の実装・運用フェーズに分かれます。なお、本記事で示す金額は一般的な目安であり、開発する内容や体制によって異なります。

企画と要件定義からPoCまでの費用の目安

企画と要件定義の費用は数十万円から200万円程度、PoCの費用は100万円から500万円程度が目安です。企画・要件定義では、解決したい業務課題を整理し、どの数値をどの水準まで改善できれば成功とみなすのか、成功基準となる評価指標を設定します。続くPoCとは、実際の業務データを用いて「想定どおりの精度が出るか」「既存の業務に組み込めるか」を、プロトタイプなどを用いて検証する工程です。

この2つの工程で、本開発へ投資を進めるべきかを判断します。初期費用を抑えようとしてこの工程を省略すると、本開発に入ってから精度の不足や仕様の認識の相違が判明し、結果として大きな手戻りや費用の増大を招く可能性があります。

本開発から運用保守までの費用の目安

本開発の費用は300万円から3,000万円程度で、規模によってはそれ以上になります。運用保守の費用は月額5万円から200万円程度が目安です。本開発では、AIモデルを用意するだけでなく、業務で使えるシステムとして画面や処理を実装し、既存システムと連携させる作業が発生します。実装と連携の範囲の広さが、本開発の費用を左右します。

運用保守の費用は、システム稼働後も継続して発生します。稼働監視や障害対応に加えて、AIを組み込んだ場合は、出力内容の確認や設定の見直しも必要です。初期費用だけで予算を組むと稼働後の費用が予算から漏れるため、本開発と運用保守を合わせた総額で検討することが重要です。

規模別のAI開発費用相場

AI開発の費用は、その規模によっても幅があります。ここでは3つの区分で目安を紹介しますが、いずれも案件全体の金額であり、工程別の金額を単純に合計したものではありません。

たとえば同じチャットボットでも、システムの仕組みや連携範囲によって開発の規模や費用は大きく変わります。外部のAIサービスのAPIを利用して社内の問い合わせに答えるものと、社内システムのデータを参照しながら社外の顧客向けに公開するものとで、必要な開発範囲は異なります。自社の案件がどの区分に当たるかは、システムの名称ではなく、連携する範囲や扱うデータなどで判断してください。

AI開発費用の内訳

提示された見積もりの妥当性を判断するには、総額だけでなく内訳の確認が欠かせません。ここでは、社内での予算申請時にも説明が求められる、費用の主な内訳について解説します。

専門人材の人件費

AI開発の費用は、人件費が大半を占めます。人件費は、人月単価、人数、期間の掛け算で算出されます。人月単価は職種によって差があり、システムエンジニアやプロジェクトマネージャーに加え、機械学習エンジニアやデータサイエンティストなど、担当する役割ごとに水準が異なります。

工数が増えるほど、人件費も比例して増えます。見積書を受け取った際は、提示された合計金額だけでなく「どの職種が何人月分計上されているか」「その工数の根拠となる作業内容に妥当性があるか」まで確認することが重要です。

学習データの収集と整備にかかる費用

自社のデータでAIモデルを学習させる場合は、データの収集、前処理、ラベル付け（アノテーション）にも費用が発生します。社内でデータが整理されていない場合は、収集と前処理、ラベル付けの作業量が総額を増大させます。

画像や音声などの非構造化データを扱う場合は、1件ずつ内容を確認してラベルを付ける作業が必要になるケースもあり、作業量はさらに大きくなります。

発注前に、必要なデータがどこにあるか、量はどの程度か、欠損や表記のゆれがないか、ラベルが付いているかを確認しておくと、より正確な見積もりとなります。

インフラと生成AIの利用料

クラウドやGPUなどの計算資源の費用と、生成AIの利用料は、開発時と運用時の双方で発生します。開発時はAIモデルの学習や検証のために計算資源を消費し、運用時は処理を実行するたびに費用がかかります。これらは利用量に応じて変わる変動費であるため、利用者数や処理量が増えるほど費用も膨らみます。

こうしたAI関連の費用の増加は、企業のIT予算全体にも影響しています。一般社団法人日本情報システム・ユーザー協会（JUAS）の「企業IT動向調査2026」では、IT予算の増加理由が調査されています。IT予算が増加する企業に増加理由を尋ねた設問で、「AI関連の投資・利用料増加」を挙げた企業の割合は、2025年度計画の36.3%から、2026年度予測では43.7%へと上昇しています。

初期の見積もりでは、導入当初に想定している最小限の利用者数をもとに月額を算出する場合があります。社内で運用が広がり利用者が増えた場合に、費用がどの程度まで上振れする可能性があるかまで事前に確認しておく必要があります。

参照元：JUAS（一般社団法人日本情報システム・ユーザー協会）「『企業IT動向調査2026』プレスリリース第1弾」

予算超過を招く3つの要因

当初の見積もりを超えて追加費用が発生する場面には、よくあるパターンがあります。予算超過を防ぐために押さえておきたい要因です。

要件と評価基準の曖昧さによる手戻り

開発の目的と評価基準が曖昧なまま着手すると、仕様変更や再開発が繰り返され、工数と費用が膨らみます。特にAIは入力に対する出力が常に一定とは限らないため、実務で使える水準（合格ライン）の解釈が発注側と開発側でズレていると、完成の判断ができなくなる場合があります。

PoCについても同様です。「どの指標がどの水準に達すれば本開発に進むのか」を事前に決めていない場合、検証結果の良し悪しを判断できません。その結果、判断が下せないまま検証を繰り返して費用と時間を浪費したり、プロジェクト自体が頓挫したりするおそれがあります。着手前に、業務要件と評価指標を文書で確定させましょう。

運用と再学習にかかる費用の計上漏れ

初期費用だけで予算を組むと、稼働後に発生する費用が予算から漏れます。扱うデータや業務のやり方が導入時から変わると、AIの出力精度が下がる場合があります。この場合は、新しいデータでモデルを再学習させる作業や、出力結果を定期的に点検し評価する作業が必要になり、その費用が発生します。

また、AIの利用ルールやガバナンスの整備費用、稼働後に対象範囲を広げる際の追加連携費などは、初期の開発見積もりに含まれない場合があります。これらが「初期費用に含まれるのか」「別契約になるのか」を、事前に確認しておきましょう。

為替変動とベンダー価格の改定による上振れ

自社や開発会社ではコントロールできない、外部環境の変化によって費用が上振れする場合もあります。生成AIやクラウドのように利用料が外貨建てのサービスでは、円安が進むと、利用量が変わらなくても円建ての支払額が増えます。また、開発会社の人月単価やベンダー製品の価格も、フェーズ切り替え時や契約更新のタイミングで値上げされる場合があります。

JUASの同調査では、2025年度計画のIT予算の増加理由として「円安・人件費高騰・ベンダー提供価格の値上げ等の影響」を挙げた企業の割合が46.6%となっています。これは同じ2025年度計画における「AI関連の投資・利用料増加」（36.3%）を上回り、増加理由のなかでは2番目に多い項目です。

こうした為替変動の影響を抑えるには、利用料を円建てで支払えるサービスを選ぶか、日本円での支払代行に対応したベンダーを経由する選択肢があります。

参照元：JUAS（一般社団法人日本情報システム・ユーザー協会）「『企業IT動向調査2026』プレスリリース第1弾」

開発費用を抑える2つの方法

予算超過を回避する方法は、開発に着手する前の範囲の絞り込みと開発工程の効率化の2つに整理できます。

対象業務を絞って小さく始める

対象とする業務を1つに絞り、その業務で効果を確認してから適用範囲を広げていく方法があります。最初から複数の業務やシステムまで対象を広げると、要件調整や実装の負担が増え、初期費用が膨らみます。

また、開発工程をフェーズごとに区切り、PoCの結果を見て本開発に進むかを判断するのも同じ考え方です。期待する精度に届かなかった段階で撤退や方針変更ができるため、成果が見込めないプロジェクトに費用を投じ続ける事態を避けられます。

さらに、最初から過度な精度を追求せず、実務上必要な水準を目標に設定して設計を進めると、検証や調整にかかる工数を抑えられます。

AI駆動開発による工数削減を検討する

費用を抑えるもう1つの選択肢として、開発手法そのものを見直す方法があります。それが、要件定義から設計、実装、テストまでの各工程にAIを活用する「AI駆動開発」です。

要件整理や設計書の作成、コーディング、テストをAIで支援することで、開発に必要な工数そのものを削減します。作業工数を減らすことで、人件費の抑制にもつながります。

ただし、削減の効果は適用する工程や対象システムによって異なります。どの作業に適用するかといった導入範囲や、AIが生成した成果物の品質確認方法を決めずに導入すると、かえってレビューや修正の工数が増え、削減した工数が相殺されることもあります。

自社だけで適用範囲や品質基準を見極めるのが難しい場合は、AI駆動開発の知見を持つ外部の事業者の支援を受けながら進める方法もあります。

AI開発費用は内訳と総額で判断する

AI開発の費用は、総額だけで判断せず、人件費、学習データの整備、インフラと生成AIの利用料といった内訳を確認し、どの作業を誰がどの範囲まで担う前提で見積もりが作られているかを把握することが重要です。そのうえで、初期費用だけでなく、再学習を含む運用保守の費用と為替やベンダー価格の改定といった外部要因も併せて検討しましょう。費用を抑えるには、予算を一度に確定させず、対象業務を絞って段階的に判断することや、開発工数の削減に取り組むことが挙げられます。

KDDIアイレットが提供するAI統合ソリューション群「gaipack」は、AI駆動開発を用いたシステム開発から、導入前の計画策定、稼働後の運用までを一連のサービスとして提供しています。自社の案件がどの規模や区分に当たるか、まずはお気軽にご相談ください。