生成AIを導入する際のコスト内訳とは？押さえておくポイントも解説

生成AIは、多くの企業にとって非常に魅力的な技術です。導入することによって、業務の自動化や効率化が図られ、これまで人手を用意していた作業を大幅に削減できます。また、新たなビジネスチャンスや価値創出の可能性が広がり、競争力の向上にもつながります。

しかし、生成AIを導入するにあたっては、コストをしっかり理解しなければいけません。正確な数字を見積もり、効率的に運用するための計画を立てることで、導入後のトラブルを未然に防げます。その結果、投資に対するリターンを最大化できるようになります。

本記事では、生成AI導入に関する具体的なコストの内訳やコスト削減の方法、導入プロセスなどについて詳しく解説します。これから生成AIの導入を検討しているのであれば、ぜひ最後までお読みになってください。

生成AIを導入する際の費用相場

生成AIを導入する工程は、主に4つに分けられます。費用とともに表にまとめてみたので、参考にしてみてください。

工程	内容と料金
構想	コンサルティングを受ける場合：40万～200万円
PoC検証	約100万～数百万円
実装	本開発：月額80万～250万円×人月
運用	運用費：月額60万～200万円×人月

また、生成AIにもさまざまな種類があり、導入にかかる費用の規模は異なります。主なところを次にまとめてみたので、参考にしてみてください。

AIの種類	内容と料金
AIチャットボット	初期契約費用：5万～10万円 運用費用：月額10万～100万円
画像認識・外観検査	1,000万～2,000万円
需要予測	300万～600万円
音声認識	100万～1,000万円

生成AIを導入する際のコスト内訳

生成AIを導入するにあたっては、さまざまな形でコストが発生します。具体的には次のようなものです。

人件費

生成AIを導入する際の大きなコストの1つが、人件費です。生成AIの実装には、データサイエンティストやAIエンジニア、プロジェクトマネージャーなど専門的なスキルを持つ人材が必要になります。専門家は高度な知識と技術を持っているため、給与も高額になる傾向があり、資金を圧迫しかねません。

また、生成AIのシステムを運用・保守するための人員も必要となります。運用段階では、システム管理者が日常的な監視やトラブルシューティングを行い、サポートスタッフがユーザーからの問い合わせに対応します。これらのスタッフの人件費も導入コストとして計算しなければいけません。

さらに生成AIの導入初期には、スタッフに対するトレーニングも必要です。新しい技術を理解し、適切に運用するための研修やワークショップを開催することも、追加のコストとして計上する必要があるでしょう。

ツール・ソフトウェア費

生成AIを導入する際には、ツールやソフトウェアのコストについても考えることが重要です。

まず、生成AIの開発や実行に必要なソフトウェアライセンス費用が発生します。例えば、AIモデルの構築に使用するプログラミング言語やフレームワーク、データ分析ツールなどが含まれます。これらのソフトウェアは高度な機能を提供するため、ライセンス費用が高額になるのが一般的です。

また、生成AIの運用にはクラウドサービスの利用が不可欠となる場合も多々あります。しかし、クラウドサービスの利用には、使用量に応じた課金がつきものです。計算リソースの使用時間やストレージの容量などを元に、正確な費用を見つめることが重要となります。

さらに、生成AIの性能を最大限に引き出すために、専用のソフトウェアを必要とする場合もあります。例えばAIモデルのトレーニングや評価を行うためのツール、データ前処理や可視化のためのツールといったものです。

ハードウェア費

ハードウェアの費用についても考えなければいけません。生成AIのトレーニングや実行には、大量のデータを処理するための高性能な計算リソースが不可欠です。特に、ディープラーニングモデルのトレーニングにはGPUを搭載したサーバーが欠かせません。

また、生成AIの運用環境として、データセンターやクラウドインフラの利用が考えられます。データセンターを自社で設置する場合には、高性能なサーバーやストレージ、ネットワーク機器などの初期投資が必要です。

さらにデータセンターの運用にあたっては、電力供給や冷却システムの維持管理、セキュリティ対策なども考えなければいけません。

データ準備費

生成AIの性能は、どれだけ質の高いデータを用いるかに大きく依存します。したがってデータを準備するコストについてもしっかり考えなければいけません。

まずデータ収集の段階では、対象とする業務やプロジェクトに必要なデータを集める必要があります。社内の既存データベースからのデータ抽出や、外部からのデータ購入などが含まれます。外部データの購入は特にコストがかかる場合があり、内容や規模に応じて費用が大きく変動するため注意が必要です。

次に、収集したデータを適切にクレンジングする必要があります。データクレンジングとは、不完全であったり関連性が低かったりするデータを修正・削除し、データセットの品質を向上させるプロセスのこと。業務に活用できる形になっていなければ、データとして不完全であるといえます。

他にも、大量のデータをラベル付けする作業など、適切なデータを揃えるには数々のプロセスを経る必要があります。社内で済ませる場合にも外部に委託する場合にも、費用が発生することは避けられないでしょう。

生成AIを導入する際にコスト削減する3つの方法

生成AIを導入する際にコストを削減する方法としては、主に次の3つが挙げられます。

それぞれ見ていきましょう。

補助金を活用する

政府や地方自治体は、先進的な技術を導入する企業を支援するために、さまざまな補助金や助成金を提供しています。これらを活用することで、初期投資の負担を大幅に軽減できるでしょう。

例えば日本政府や各自治体では、AI技術の研究開発や導入を支援するための特定のプログラムを設けています。これらのプログラムに応募し審査に合格すれば、一定額の補助金が支給されます。補助金の種類や条件はさまざまですが、多くの場合に評価基準となるのは、企業の規模・導入する技術の革新性・プロジェクトの具体的な内容などです。

補助金を効果的に活用するには、利用可能な補助金の情報を収集し、自社のプロジェクトに適したものを見つけることが重要です。次に、申請書類を性格かつ詳細に作成し、審査に通るための準備をしっかり行います。

補助金の申請には時間と労力がかかることも多いため、専任の担当者を置いたり、外部のコンサルタントに依頼したりといったことにも検討の価値があります。

自社で対応する部分を見極める

生成AIの導入にあたってコストを削減する有効な方法として、自社で対応できる部分を見極めることが挙げられます。すべての作業を外部に委託するのではなく、自社で対応可能な作業を特定し内部リソースを活用することで、コストを抑えられます。

まず生成AIの導入プロセスを詳細に分析し、自社の強みや既存のリソースを活用できる部分を特定しましょう。例えば、データの収集・クレンジング・基本的なモデルのトレーニングなどベーシックな部分は、自社内で行うことが可能です。これにより外部委託にかかる高額な費用を削減できます。

また、自社のIT部門やデータサイエンスチームを活用することで、生成AIの導入に必要な知識やスキルを社内で養うことが可能です。社員に対してトレーニングを実施し、AIに関する専門知識を持つ人材を育成することで、長期的なコスト削減と競争力の強化につながるでしょう。

例えば、オンラインコースやワークショップを提供し、最新の技術や手法を学ばせることなどが挙げられます。

ニーズに最適なAIを選定する

生成AIの導入コストを削減するには、自社のニーズに最適なAIツールやプラットフォームを選ぶことも重要です。

市場には多種多様なAIツールが存在し、それぞれのツールが異なる機能や特性を持っています。自社のビジネスニーズに最も適したものを選定することで、無駄なコストを省き、効率的にAIを活用できます。

まず、生成AIを導入する目的や目標を明確にすることが重要です。マーケティングの最適化・顧客サービスの向上・製品開発の効率化など、具体的な用途を定めましょう。次にそれぞれの用途に適したAIツールをリストアップし、各ツールの機能や特徴、導入事例などを詳細に調査します。

また、ツールのコストパフォーマンスを評価することも欠かせません。初期導入費用だけでなく、ライセンス費用やメンテナンス費用なども総合的に考慮する必要があるでしょう。サポート体制やコミュニティの充実度も重要な評価ポイントです。

生成AIを安く導入するための流れ

生成AIを安く導入する流れとしては、次のようなものが考えられます。

順番に解説します。

ニーズの明確化と目標の設定

生成AI導入にあたってコストパフォーマンスを良くするには、自社のニーズを明確にし、具体的な目標を設定することが重要です。生成AIが解決しようとしている課題や達成したい目標を明確にすることで、導入の方向性が定まり、無駄な投資を避けられます。

最初に自社の業務プロセスを詳細に分析し、生成AIがどの部分でどのように役立つかを特定しましょう。例えば、マーケティング活動の効率化・顧客サービスの向上・製品開発の迅速化など、具体的な用途を洗い出します。この段階で関係者全員の意見を取り入れ、共通の理解を持つことが重要です。

次に設定したニーズに基づいて、具体的な目標を設定します。例えば次のようなものです。

具体的かつ測定可能な目標を設定することが重要となります。

ビジネスニーズに適した生成AIの評価

生成AIを安く導入するためには、自社の特定のニーズに最も適したAIツールやプラットフォームを選定することが欠かせません。適切な選択をすることで、導入後の効果を最大化し、コストを最小限に抑えられます。

まず、自社のビジネスニーズを詳細に把握し、生成AIの候補をリストアップしましょう。生成AIにはさまざまな種類があり、それぞれ異なる特性や機能を持っています。自然言語処理・画像認識・データ解析など、必要とする機能が何かを明確にすることで、方針がしっかりしたものになります。

次にリストアップした生成AIの候補について、性能や機能を評価します。各ツールの技術的な特徴や過去の導入事例、ユーザーレビューなどを参考にすると良いでしょう。

各ツールが提供するサポートやドキュメントの充実度も重要な評価ポイントです。特に、技術サポートが迅速かつ適切に提供されるかどうかは、導入後の運用において大きな影響を及ぼすため、抜かりなくチェックしましょう。

無料トライアルの活用

無料トライアルを積極的に活用することも、生成AIの導入するに際してコストダウンを考える上で大切です。実際に利用することによって、使用感や性能を確認できるからです。

まず、無料トライアルを提供しているツールをリストアップし、自社のニーズに最適なものを選びます。無料トライアルを利用することで、ツールの操作性や機能を実際に試すことができ、自社の業務プロセスにどれだけ役立つかを評価できます。

また、トライアル期間中にサポート体制やドキュメントの充実度を確認することで、導入後の運用に対する不安も解消できるでしょう。

無料トライアル期間中には、自社のデータを使用して具体的なシナリオを試してみるのがおすすめです。例えば、顧客対応のチャットボットを試す場合、実際の問い合わせデータを使用してチャットボットの応答精度や対応速度を評価してみましょう。

無料で試せる期間を最大限に活用し、狙いを定めた生成AIのあらゆる強みと弱みを洗い出すことが大切となります。

予算の設定とコスト効果の検討

予算の設定とコスト効果について事前にしっかり検討しておくことも非常に重要です。

適切な予算を設定することで、無理のない範囲で生成AIを導入し運用することが可能となります。またコスト効果を検討することで、投資に対するリターンを最大化することが期待できるでしょう。

生成AI導入にかかるコストを見積もるにあたっては、ハードウェアやソフトウェアにかかる費用だけでなく、人件費やデータ準備費用などあらゆるものを含める必要があります。初期導入費用だけでなく、運用中に発生するランニングコストも考慮することが重要です。

設定した予算内で、最適なツールやリソースを選定しましょう。複数のオプションを比較検討し、コストパフォーマンスが最も高いものを選びます。通路の機能や性能だけでなく、サポート体制や拡張性なども評価基準に含めると良いでしょう。

導入計画の作成

生成AIを安く導入するには、詳細な導入計画の作成が不可欠です。きちんとした計画を立てることで、導入プロセスがスムーズに進み、予期せぬコストの発生を防げます。

まず導入の目的や目標を明確にし、導入プロセスを詳細に設計しましょう。例えば導入目的が顧客サービスの向上であれば、具体的な目標として問い合わせ対応時間の短縮などを設定します。これにより導入プロセス全体の指針が明らかになります。

次に、導入に必要なリソースを洗い出し、それぞれの担当者やチームを明確にします。データサイエンティストがデータの準備とモデルのトレーニングを担当し、IT部門がインフラの構築とシステムの運用を担当するといった具合です。

さらに、導入プロセスのスケジュールを詳細に設定することも忘れないようにしましょう。各ステップの開始日と終了日、重要なマイルストーンを明確にし、進捗を管理することが大切です。

導入計画の成果を評価するための指標を設定することも、忘れないようにしましょう。定量的に評価することで、生成AIの導入がビジネスにどのような影響を与えたかを把握できるようになります。

パートナー企業の比較と検討

生成AIを導入する際には、自社内だけですべてを完結させるのは難しい場合もあります。信頼できるパートナー企業を見つけて協力するのも選択肢の一つです。

パートナー企業の選定は、導入の成功とコストの抑制に大きな影響を与えるため、慎重に行う必要があります。

まずパートナー企業の選定にあたっては、自社のニーズと目標に最も適した企業を見つけることが重要です。生成AIの導入目的や適用範囲を明確にした上で、それに対応できる技術力と実績を持つ企業をリストアップしましょう。

次に、候補企業の技術力と実績を評価します。過去のプロジェクト事例やクライアントのフィードバックを確認することが重要となります。企業の公式サイトや提供する資料を通して、導入事例や成功事例を調査し、自社のプロジェクトに似たケースでの実績をチェックしましょう。

さらにコスト面の比較も欠かせません。企業によって提供されるサービスの価格は大きく異なるため、複数の企業から見積もりを取り寄せて比較検討するプロセスは必ず経るべきです。単に価格だけを見るのではなく、提供されるサービスの範囲や品質とのバランスを考慮することが重要となります。

生成AI導入コストを検討する際に押さえておくポイント5つ

生成AIを導入するにあたってコストを検討する場合、次の5つのポイントを押さえておくと良いでしょう。

使用量に応じた適切なプランを選定する

生成AIを導入する際には、使用量に応じた適切なプランを選ぶことが重要です。生成AIのサービスやツールは多くの場合、使用量や機能に応じた複数のプランを提供しています。すべてのプランを比較し、自社のニーズと予算に最も適したものを選ぶことで、余計なコストを削減できます。

まず大切なのは、自社が生成AIをどの程度使用するのかを明確にすることです。使用する頻度や処理するデータの量、必要とする機能などを明らかにしておきましょう。例えば、日常的に大量のデータを処理する必要がある場合や、高度な分析機能が必要な場合には、高機能なプランを選ぶ必要があります。

次に、各プランの内容と価格を比較します。初期費用や月額料金などの要素を総合的に考慮しましょう。プランに含まれるサポート内容やアップデートの有無、契約期間の柔軟性なども評価ポイントです。

自社のトレーニングコストを考慮する

生成AIを導入する際には、自社の従業員に対するトレーニングコストも考えなければいけません。新しい技術を効果的に活用するには、従業員が技術を正しく理解し運用できるようになることが不可欠です。トレーニングコストを適切に見積もり、計画的に実施することで、生成AI導入後のスムーズな運用が可能となります。

まずは従業員が生成AIをどのように使用するのか、具体的な役割を明確にしましょう。データサイエンティストやAIエンジニアなど、各職種に求められるスキルや知識を特定し、それぞれのトレーニングプログラムを設計します。

次に、トレーニングの形式を検討します。オンラインコースやワークショップ、セミナーなどさまざまな形式が考えられます。オンラインコースは柔軟な学習環境を提供し、従業員が自分のペースで学べるのがメリット。一方でワークショップやセミナーは、専門家から直接指導を受けられる点に強みがあります。

トレーニングのコストには、講師の費用や教材費などさまざまなものが含まれます。総合的に判断し、予算内で効果的なトレーニングプログラムを設計することが重要です。外部の研修プログラムの活用を検討するのも良いでしょう。

大規模データ処理に関するコストを検討する

生成AIを効果的に活用するとなると、大規模なデータ処理が必要となることがほとんどです。したがって大規模データ処理に関連するコストを適切に見積もり、計画に組み込むことが重要となります。

生成AIの運用には大量のデータが必要であり、データを収集するためのインフラやツールが必要です。例えばセンサーやIoTデバイスからデータを収集するのであれば、その設置と維持にかかるコストを見積もる必要があるでしょう。

また、収集したデータを保存するためのストレージ費用も考慮しなければいけません。クラウドストレージを利用する場合には、使用量に応じた課金が発生するため、データの増加に伴うコストを見積もることが重要です。

また、データの処理と分析にかかるコストも評価しなければいけません。大規模データを効率的に処理するためには、高性能な計算リソースが不可欠です。自社のサーバーを利用するか、クラウドサービスを利用するかといった判断が求められます。

データ保護に関するコストを検討する

データの保護に関するコストも重要な検討事項です。データのセキュリティとプライバシーを確保するための対策を講じることは、企業にとって欠かせないスタンスといえるでしょう。

例えばデータ暗号化する場合には、そのコストを考慮します。データの保存時及び転送時に暗号化を行うことで、不正アクセスやデータ漏洩のリスクを軽減できるからです。暗号化ソリューションの導入と運用には費用がかかりますが、セキュリティは強化され、顧客データの保護は確実となります。

アクセス制御と監視ログの管理に関するコストも積極的に考慮する対象といえます。生成AIを使用する際には、データのアクセス権限を適切に管理し、誰がいつどのデータにアクセスしたかを記録することが重要だからです。

アクセス制御システムの導入と監査ログの管理には、ソフトウェアライセンス費用や運用コストが発生します。しかし、データの不正利用を防ぎコンプライアンスを維持するには効果的であり、検討する価値は十分にあります。

定期的なメンテナンスコストを考慮する

生成AIを導入した後も、システムの安定運用と性能維持のために定期的なメンテナンスが必要です。メンテナンスコストを適切に見積もり、計画に組み込むことで、長期的な運用コストを管理しやすくなります。

メンテナンスコストとして代表的なのは、ソフトウェアのアップデートにかかるコストです。生成AIのソフトウェアは定期的なアップデートされることが多く、新機能の追加やセキュリティパッチの適用が行われがちです。アップデートを即座に適用することで、システムの安全性と機能性を維持することができます。

しかしアップデートには手間だけでなく費用がかかることもあり、その場合には定期的なメンテナンスコストとして計上する必要があります。

ハードウェアのメンテナンスコストも重要です。サーバーやネットワーク機器は、定期的な点検と保守が不可欠です。ハードウェアの劣化や故障に対する予防保守や、必要に応じた部品交換などの費用を見積もらなければいけません。

さらに、システムの運用監視にかかるコストについても考えましょう。生成AIの運用中に発生する問題を早期に検知し、適切に対処するには、24時間体制の運用監視が不可欠です。監視ツールの導入や運用スタッフの人件費が発生することは避けられません。

一連のコストは、安全かつ効果的に生成AIを運用していくには欠かせないものです。理想的なコストのかけ方がどのようなものなのか、自社の状況を正確に把握した上で考えていかなければいけません。

まとめ

生成AIの導入は、企業の競争力を高めるために非常に有効です。しかし成功させるためには、詳細なコスト見積もりと計画が不可欠となります。

導入にかかるコストは、人件費やソフトウェア費、データ準備費などさまざまです。すべての費用を包括的に見積もり、予算内で適切なリソースを選定することが重要となります。

またコストの削減方法としては、補助金の活用や最適なAIツールの選定などが挙げられます。初期投資を抑えつつ、効果的に生成AIを導入する手段として、しっかり念頭に置いておくことが求められます。

本記事で解説したポイントを押さえることで、生成AIの導入効果を最大限に引き出し、長期的なビジネス成長に役立てることができるでしょう。計画的なアプローチと適切なコスト管理で、生成AIの導入を成功させましょう。