生成AIを社内に導入する費用が高い?導入費用の内訳や費用対効果、コスト削減の事例を紹介

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WEELメディア事業部リサーチャーのいつきです。

最近、生成AIに関する話題を聞かない日がないほどに、世の中には生成AIブームが来ています。

実際に生成AIを導入して業務の効率化やコスト削減を実現させている企業もあり、この波に続くこうと生成AIの導入を検討している企業は多いはずです。

しかし、生成AIの導入では、100万円以上のコストがかかることも珍しくないため、導入の際は慎重に検討しなければなりません。

そこで今回は、生成AIの導入費用や導入コストの削減方法を解説します。

費用対効果の算出方法も紹介しているので、最後まで読んでいただくと、生成AIを導入するビジョンをより具体的に描けるようになるでしょう。

ぜひ最後までご覧ください。

なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。
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目次

生成AIの導入費用一覧

生成AIの導入費用は、導入するAIの種類や規模依頼する作業工程によって大きく異なります。よって、まずは自社で依頼しようと考えている内容がどの程度の費用で実現できるのか、その目安をみていきましょう。

ここでは、生成AIの導入費用を以下3つの要素に分けて解説します。

  • 工程別の導入費用
  • AIの種類別の導入費用
  • 生成AIの導入費用内訳

それぞれの費用の詳細を解説していくので、生成AIを導入する際の1つの判断材料にしてみてください。

工程別の導入費用

工程内容と料金
1.構想ヒアリング:0円
コンサルティング:約40万円〜200万円
2.PoC検証PoC作成:約100万円〜数百万円
3.実装本開発:月額80万円〜250万円×人月
4.運用運用費:月額60万円〜200万円前後×人月

生成AIを導入する工程は、上記のとおり4つの工程に分かれています。まずは、現状の課題や生成AIでどのような問題を解決するのかといった構想を練るところから始まるのが一般的です。

ヒアリングだけであれば無料で実施している企業が多いものの、企画の立案や計画の策定といったコンサルティングになると、費用が発生するので覚えておきましょう。

次に行われるのがPoC検証です。PoC検証では仮のAIモデルを作成し、構想段階で考えたAIモデルが技術的に実現できるか、検証して確認します。開発するAIモデルの規模やタイプによって費用が大きく異なるので、事前に確認しておきましょう。

なお、実装や運用の段階に入ると、生成AIの運用費として月額の固定費用が発生します。基本的には人件費ベースで算出され、派遣される人数が多いほど費用が高額になる仕組みです。

AIの種類別の導入費用

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

上記表のとおり、4種類の生成AIのなかでは、AIチャットボット最も安い傾向にあります。理由は、ChatGPTなどの既存のAIモデルと連携させるだけで済めば、新しくAIモデルを開発する必要がないためです。

一方、外観検査システムなどに搭載される画像認識AIは、大規模な倉庫などに実装されるケースが多いため、規模によっては2,000万円ほどの費用がかかることも珍しくありません。

需要予測や音声認識AIについても、導入規模や学習する情報量などに応じて、金額が変動します。

生成AIの導入費用内訳

AI種類内容と料金
人件費コンサルティング:40万円〜80万円
PoC(モックアップ開発):200万円〜
AIモデルの本開発:月額50万円〜600万円
アノテーション
(データの収集と加工)
画像のセグメンテーション:約100円〜
動画の短形:約10円〜
テキスト:約30円〜(140文字程度)
ドキュメント:約0.4円〜2円
音声の文字起こし:約250円/分
ソフトウェア・ハードウェアシステム開発費用の5〜15%

生成AIの導入費用のなかで、最も多くの割合を占めるのが人件費です。とくに、AIモデルの開発や運用段階では多くの担当者が必要になるため、人件費もその分高騰します。

一方、質の高いデータを集めるために行うアノテーションは、集めるデータの種類によって金額が異なる点に注意してください。それぞれ個数や時間などの単位ごとに費用が発生します。

ソフトウェア・ハードウェアは、それぞれデータの保持やバックアップなどの管理費、トラブルやバグへの対応費用が必要です。開発するAIによって費用は大きく異なるものの、システム開発費用の5〜15%が相場と言われています。

なお、生成AIを導入する流れについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
生成AI社内導入マニュアル!具体的な導入方法、注意点、メリットを解説

生成AI導入の費用対効果とは?

生成AIの導入費用が高額になることはすでに解説しましたが、費用対効果についても気になるところ。

せっかく高額のコストをかけても、その分を利益で取り返せかったら意味がありません

そこで費用対効果の考え方や算出方法をご紹介するので、生成AIを導入する際に取り入れてみてください。

費用対効果はコストとリターンから算出

費用対効果とは、かけたコストに対してどれだけのリターン(利益)を得られたかを示す指標です。そのため、費用対効果を算出するためにも、コストとリターンに該当する要素をそれぞれ深く理解しておく必要があります。

まず、生成AIの導入コストは以下の2種類です。

  • 初期費用
  • 運用費用

初期費用はAIモデルの開発や着手金など、生成AI導入を実施する際に最初にかかる費用です。一方、運用費用はAIモデルの保守・管理などにかかる費用で、基本人月単位で発生します。

次に、生成AI導入後のリターンを以下にまとめました。

  • 直接的なリターン
  • 間接的なリターン

直接的なリターンとは、生産性の向上や業務コストの削減など、すぐに会社の利益として現れる効果です。一方、間接的なリターンは、顧客満足度の改善といった、長期的にみると利益に含まれる効果のことを示しています。

コストとリターンの詳細を理解したところで、次の項目では費用対効果を数値で算出する方法をご紹介します。

生成AI導入の費用対効果を算出する方法

費用対効果を算出する際は、ROI(Return on Investment)の値を求めます。ROIの求め方は、以下のとおりです。

  • ROI={(直接的なリターン+間接的なリターン)÷(初期費用+運用費用)}×100

具体例として、初期費用が1000万円、運用費用が月額20万円で、1年間の直接的リターンが300万円、間接的リターンが100万円の場合のROIを計算してみました。

  • {(300万円+100万円)÷(1,000万円+240万円)}×100=32.2

この例では、生成AIを導入することによって、投資額の32.2%のリターンを得たことになります。この調子で利益額をキープできれば、いずれはかけた費用分の利益を取り返せることがわかりますね!

生成AIの導入コストを削減する方法

生成AIの導入費用が高いと感じる方は多いと思います。

そこで生成AIの導入コストを削減する方法をまとめました。

  • 補助金制度を活用する
  • アジャイル開発でプロジェクトを区切る
  • 一部の作業を自社で行う

以下でそれぞれの方法を詳しく解説していきます。

補助金制度を活用する

企業への支援策として、AI導入を対象とした補助金制度が用意されています。適用条件を満たせばまとまった金額が支給されるので、生成AIの導入コストを削減できるはずです。

現在、応募できる補助金制度を以下にまとめました。

まず、ICTイノベーション創出チャレンジプログラムは、生成AIを活用した製品やサービスの開発費を支援する制度です。補助率は2/3で、1件あたりの補助金交付額は年間5,000万円程度、最大で1億円以内(間接経費30%含む)の補助金が交付されます。

一方、ものづくり補助金は、中小企業向けに革新的サービス開発・試作品開発・生産プロセスの改善を行うための設備投資等を支援する制度です。補助率は中小企業が1/2、小規模は 2/3で、上限1,000万円の補助金が交付されます。

アジャイル開発でプロジェクトを区切る

アジャイル開発とは、プロジェクトを小単位で区切って開発作業を進めていく手法のことです。「計画」→「設計」→「実装」→「テスト」のサイクルで開発を進めていき、不具合が起きた場合は1つ前の工程に戻って開発を再開します。

アジャイル開発では不具合が起きたときに戻る工程が少ないため、従来の開発手法のように時間やコストを大きく失う心配がありません。できる限り生成AIの導入費を削減したい方は、アジャイル開発の手法を取り入れてみてください。

一部の作業を自社で行う

一部の作業を自社で行うと、生成AIの導入費用を大きく削減できる可能性があります。とくに、以下のような単純作業は、ある程度調べれば自社でも作業可能です。

  • 名寄せ:複数のデータを1つのファイルに統合
  • データクレンジング:重複や空白の解消、全角半角の統一etc.
  • マニュアル作成:クレンジングのルールを定める

なお、これでも費用が高いと感じる方は、専門性の高い以下の作業にもチャレンジしてみましょう。

  • アノテーション:自社データに説明書きをつける
  • ファインチューニング:既製の生成AIに自社データを追加で学習させる

ただし、生成AI開発で失敗すると損失を出す恐れがあるので、無理は禁物です。

なお、ファインチューニングについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
【やってみた】GPT3.5 Turboのファインチューニングで岸田総理ボット開発するまで

生成AIでコスト削減に成功した事例3選!

生成AI導入の費用対効果を検討するためにも、実際に生成AIの導入に成功した企業事例を知りたい方は多いと思います。

そこで、生成AIを導入することにより、コスト削減に成功した企業の事例をまとめました。

  • NECソリューションイノベータ
  • JR西日本カスタマーリレーションズ
  • ソフトバンク

それぞれ生成AIを導入した業務や実際の効果も解説するので、ぜひ参考にしてみてください。

NECソリューションイノベータ

NECソリューションイノベータは、ソフトウェアやシステム開発を行なっている企業です。元々、事業支援部に1日80件以上の電話が来ることで電話対応に追われていましたが、自社でAIチャットボットを開発することで問題解決に臨みました。

そして、AIチャットボットを電話対応に活用したところ、なんと年間約4.7億円に上るコスト削減に成功したとのことです。AIによる自動応答システムが普及したことで事業支援部への問い合わせが減り、以降は本業に集中できるようになっています。

参考記事:年間約4.7億円のオペレーションコスト削減

JR西日本カスタマーリレーションズ

JR西日本カスタマーリレーションズは、「JR西日本お客様センター」として月間で約7万件の電話問い合わせを受けている企業です。

サービス改善のために電話でのやり取りをすべてテキスト化していますが、要約処理自体に非常な労力がかかるほか、オペレーターの要約品質にもばらつきがあり悩んでいました。

そこで、ELYZAが開発した言語生成AIで対話ログのテキスト化を代替したところ、対応時間を18~54%削減できたとのことです。

なお、基盤となる大規模言語モデルには「GPT-3.5」と「GPT-4」を利用しているとのこと。問い合わせ内容によって言語モデルを使い分けることで、回答精度とコストのバランスを取っています。

参考記事:生成AIで電話応対を効率化 最大54%の時間削減に成功 ELYZAとJR西日本のコンタクトセンターの事例

ソフトバンク

ソフトバンクは、「デジタルワーカー4000プロジェクト」としてAIやRPAの活用を推進したところ、なんと約241億円のコスト削減に成功しています。

なお、このプロジェクトは業務をデジタル化・効率化し、働き方改革を一層推進することを目指して、3年間にわたって全社で推進したプロジェクトです。

とくに、電子押印の導入や各種事務作業におけるRPAの活用新卒採用選考におけるAI動画面接などを実施したとのこと。合計3000以上の施策を実行し、不要な業務の廃止や複雑な業務プロセスの簡素化に成功しています。

参考サイト:ソフトバンク、AIやRPAを活用し241億円のコスト削減に成功

なお、生成AIの法人利用方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
生成AIの法人利用方法10選!法人向け生成AIツールや実際の事例も解説

生成AIの導入コストを抑えながら自社業務を効率化させよう

生成AIの導入コストは、工程やAIの種類などによって大きく変動します

そこで、生成AIの導入コストの目安を再度まとめました。

工程内容と料金
1.構想ヒアリング:0円
コンサルティング:約40万円〜200万円
2.PoC検証PoC作成:約100万円〜数百万円
3.実装本開発:月額80万円〜250万円×人月
4.運用運用費:月額60万円〜200万円前後×人月
AI種類内容と料金
AIチャットボット初期契約費用:5万円〜10万円
運用費用:月額10万円~100万円
画像認識・外観検査1,000万円~2,000万円
需要予測300万円〜600万円
音声認識100万円〜1,000万円
AI種類内容と料金
人件費コンサルティング:40万円〜80万円
PoC(モックアップ開発):200万円〜
AIモデルの本開発:月額50万円〜600万円
アノテーション
(データの収集と加工)
画像のセグメンテーション:約100円〜
動画の短形:約10円〜
テキスト:約30円〜(140文字程度)
ドキュメント:約0.4円〜2円
音声の文字起こし:約250円/分
ソフトウェア・ハードウェアシステム開発費用の5〜15%

上記のように生成AIの導入コストは高騰しがちなので、プロジェクトの立案やコンサル会社の選定は慎重に行う必要があります。かけたコストに対してリターンが伴わなければ、企業に大きな損失を与えることにもなりかねません。

そこで、生成AIを導入する際は、事前に費用対効果を算出しておくことが重要です。費用対効果はROIの値を求めることで算出でき、以下の式を用いれば簡単に算出できます。

  • ROI={(直接的なリターン+間接的なリターン)÷(初期費用+運用費用)}×100

また、コスト的に生成AIの導入が難しいのであれば、以下3つの施策も検討してみてください。

  • 補助金制度を活用する
  • アジャイル開発でプロジェクトを区切る
  • 一部の作業を自社で行う

とくに、補助金制度では、数千万円単位のまとまった支援を受けられることがあるので、生成AIの導入規模が大きい方は要チェックです。

本記事で紹介した企業の成功事例なども参考にしながら、生成AIを導入して自社業務を効率化させましょう。

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投稿者

  • いつき

    高卒6年目にして独立開業した、フリーランスのWebライター。 ChatGPTをはじめ、多くのAIツールを使いこなした経験を基に、AIメディアの記事を執筆中。 複数のWebメディアに在籍し、ライター・ディレクター業務をマルチにこなす。

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