AI活用「内製化 vs 外注」1年間の費用対効果を徹底比較【中小企業向け】
「AI導入は自社でやるべき?それとも外部に頼むべき?」——中小企業の経営者・管理職の方なら、一度は悩んだことがあるのではないでしょうか。
ChatGPTやGeminiなどの生成AIツールは、初期費用ゼロ・月額数千円から始められます。「これなら自社でできそう」と思って始めてみたものの、3ヶ月後には誰も使っていない——そんな企業を私は数多く見てきました。
本記事では、AI活用における「内製化」と「外注(生成AI顧問)」の1年間の費用対効果を、初期費用・運用費用・見えないコストまで含めて徹底比較します。内製化が「止まる」本当の理由、外注で「時間を買う」価値、そしてあなたの会社はどちらを選ぶべきか——生成AI顧問としての現場経験をもとにお伝えします。
📋 目次
AI活用「内製化 vs 外注」とは?
【結論】内製化は「自社だけで進める」こと、外注は「専門家の力を借りて進める」こと。コストだけでなく「成果が出るまでの時間」が大きな違いになります。
内製化とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIツールを自社の社員だけで導入・運用することです。ツールの選定、業務への適用、社内展開まですべて自社で完結させます。
外注(生成AI顧問)とは、AI活用の専門家を「社外AI推進担当」として迎え入れ、課題特定からPOC(概念実証)、社内展開までを伴走支援してもらうことです。
どちらもツール費用(ChatGPT Plus等)は同じようにかかります。違いは「専門家の伴走があるかどうか」——それが成果の出るスピードと成功確率を大きく左右します。
生成AI顧問がどのような支援を行うのか、詳しくは生成AI顧問サービスとは →をご覧ください。
【比較表】1年間の総コストを徹底比較
【結論】外注(生成AI顧問)は年間132万円〜。AI人材採用(650〜1,000万円)の約5分の1のコストで「社外AI推進担当」を得られます。
中小企業(従業員10〜50名規模)を想定した1年間の総コストを比較します。
内製化の場合
| 項目 | 費用 | 備考 |
|---|---|---|
| 初期費用 | 0円 | AI系ツールは初期費用なし |
| 月額ツール費用 | 2,000〜3,000円×人数 | ChatGPT Plus等 |
| 担当者の学習・運用工数 | 算定困難 | 最新情報の毎日キャッチアップが必要 |
| POC期間 | 3〜6ヶ月 | 課題特定→ユースケース探索→検証 |
| 見えないコスト | 大 | 止まる、放置される時間 |
| 1年間総コスト | ツール代+時間コスト | ※成果が出る保証なし |
外注(生成AI顧問)の場合
| 項目 | 費用 | 備考 |
|---|---|---|
| 初期費用 | 0円 | – |
| 月額顧問費用 | 11万円〜 | 生成AI顧問サービス |
| ツール費用 | 別途(内製と同額) | 2,000〜3,000円×人数 |
| POC期間 | 1〜2ヶ月 | 他社事例を活用して短縮 |
| 1年間総コスト | 132万円〜+ツール代 | 専門家の伴走付き |
【参考】AI人材を採用した場合
| 項目 | 費用 | 備考 |
|---|---|---|
| AI人材の年収 | 550〜800万円 | 平均年収558〜630万円 |
| 採用費用 | 100〜200万円 | エージェント手数料等 |
| 1年間総コスト | 650〜1,000万円 | 採用できる保証なし・退職リスクあり |
💡 ポイント:生成AI顧問(年間132万円〜)は、AI人材採用(650〜1,000万円)の約5分の1のコストです。「社外AI推進担当」として、常日頃AIのことばかり考えている専門家の知見を活用できます。
内製化が「止まる」3つの理由
【結論】内製化の最大の敵は「わからないことを放置してしまう」こと。相談できる場所がないと、プロジェクトは必ず止まります。
私が現場で見てきた「内製化が止まるパターン」には、共通点があります。
①わからないことを放置してしまう
自社だけでAI活用を進めようとすると、必ず「わからないこと」が出てきます。プロンプトの書き方、ツールの選び方、業務への落とし込み方……。
相談できる場所がないと、わからないことは放置されます。そして放置されたまま、プロジェクトは止まります。
②「なくても困らない」から後回しになる
AI活用は「あれば便利」だけど「なくても業務は回る」ものです。目の前の業務に追われると、AI導入は後回しにされがちです。
最初は意気込んで始めたものの、3ヶ月後に見に行ったら誰も使っていない——これが内製化の典型的な失敗パターンです。
③シャドウAI化してリスクが増大する
シャドウAIとは、会社のルールやガイドラインなしに、社員が勝手にAIを使っている状態のことです。
内製化でガイドラインを作ったつもりでも、管理する人がいなければ、それぞれが勝手に使い始めます。その結果、情報漏洩などの事故が起きるリスクが高まります。
大手企業であればIT部門(情シス)がAI利用を管理できますが、中小企業ではそうした体制がない会社が多いのが現実です。
「トランスフォーメーションができないんです。内製化すると、結局『なくても問題ない』から止まってしまう。でも顧問が入ることで、目的に対して推進する力が生まれます。」
外注で「時間を買う」価値とは
【結論】生成AI顧問への外注は「時間を買う」こと。他社事例をもとに成功確率を高め、POC期間を大幅に短縮できます。
外注のメリットは、単に「作業を代行してもらう」ことではありません。「時間を買う」ことに本質的な価値があります。
他社事例を活用してPOC期間を短縮
生成AI顧問は他社での実績があるため、ユースケースを一から探す必要がありません。成功事例をもとに推進できるので、成功確率も高まります。
わからないことをすぐ聞ける体制
チャットサポートですぐに質問できる体制があれば、「わからないことを放置→止まる」という失敗パターンを防げます。
「常日頃AIのことばかり考えている専門家」の知見
弊社のAIコンサルタントは、常日頃AIのことばかり考えています。最新情報のキャッチアップ、業務課題の特定、課題解決能力——それが顧問の価値です。
AIは「時間勝負」の領域です。競合他社がAI活用で業務効率化を進める中、自社だけが試行錯誤で時間を浪費していては、競争力を失ってしまいます。
BoostXが選ばれる理由は選ばれる理由 →で詳しく解説しています。
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具体的な相談の流れは無料相談の流れ →をご確認ください。
判断基準:どんな企業が外注すべきか
【結論】社内にAI担当・IT担当がいなければ、生成AI顧問を「社内の1人目AI推進担当」として活用するのがおすすめです。
以下に該当する企業は、外注(生成AI顧問)を検討すべきです。
| チェック項目 | 該当する? |
|---|---|
| 社内にAI担当者がいない | □ |
| IT担当者がAI以外の業務で手一杯 | □ |
| AI導入を試みたが、途中で止まった経験がある | □ |
| AIのリスク(情報漏洩等)が心配 | □ |
| 競合他社がAI活用を進めていて焦りを感じる | □ |
💡 判断基準:2つ以上当てはまる場合は、内製化よりも外注を検討した方がよいでしょう。逆に、社内に専任のAI推進担当がいて、最新情報を常にキャッチアップできる体制があるなら、内製化でも成果を出せる可能性があります。
よくある質問(FAQ)
Q内製化でも成功する企業はありますか?
Aあります。社内に専任のAI推進担当を置き、最新情報を毎日キャッチアップできる体制があれば、内製化でも成果を出せます。ただし、その担当者の学習コスト・運用コストは見えにくいコストとして発生します。
Q顧問費用の11万円以外に費用はかかりますか?
Aツール費用(ChatGPT Plus等)は別途必要です。これは内製化の場合と同額で、1人あたり月額2,000〜3,000円程度です。顧問費用+ツール費用が総コストとなります。
Q最終的には内製化を目指すべきですか?
A社内でAI活用のノウハウが蓄積されれば、内製化に移行することも可能です。ただし、AI人材を正社員で採用するとなると年収550〜800万円が相場です。顧問を「社外AI推進担当」として継続活用する方がコストパフォーマンスが高いケースも多いです。
QシャドウAIのリスクを防ぐにはどうすればよいですか?
AAI利用ガイドラインの策定と、それを管理・運用する体制づくりが必要です。生成AI顧問は、ガイドライン策定から社内浸透まで一貫して支援します。リスクを可視化し、理解した上で使う文化を醸成することが重要です。
まとめ
📝 この記事のまとめ
- 内製化のコスト:ツール代は安いが、「見えない時間コスト」と「止まるリスク」が大きい
- 外注(生成AI顧問)のコスト:年間132万円〜でAI人材採用の約5分の1
- 内製化が止まる理由:わからないことを放置、後回し、シャドウAI化
- 外注の価値:「時間を買う」こと。他社事例でPOC期間を短縮、成功確率を向上
- 判断基準:社内にAI担当がいなければ、顧問を「社外AI推進担当」として活用
AI活用を本格的に検討されている方は、まずは無料相談をご活用ください。貴社の現状と課題を整理する場として、お気軽にお話しいただければと思います。
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この記事を書いた人
吉元大輝(よしもとひろき)
株式会社BoostX 代表取締役社長
中小企業の生成AI導入を支援する「生成AI伴走顧問」サービスを提供。業務可視化から定着支援まで、一気通貫で企業のAI活用を推進している。
※本記事の情報は2025年1月時点のものです。
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