AI受託開発とは？成功させるポイントや外注先の選び方などを紹介

AI受託開発とは、企業や組織が自社でAIシステムを開発するのではなく、外部の専門会社に外注してAIシステムを開発することです。自社のリソースを大きく割くことなく、外部の専門家の力を借りてAIシステムを開発できます。

本記事では、AI受託開発の概要とメリット、具体的なプロセスを解説します。また、AI受託開発が抱える課題や成功させるポイント、AI受託開発会社の選び方もあわせて紹介します。

AI受託開発とは？

「AI受託開発」とは、AIシステムを作りたい企業が、自社ではなく外部の専門会社へ開発を外注することです。社内にAI専門家や開発ノウハウが不足している場合に用いられます。

基本的には「AI作りの専門家に費用を払って開発を任せる」というイメージで、契約は「業務委託」が一般的です。外注することで、企業は自社にリソースがない状態でもAIシステムの開発を進められます。

多くの企業がAIによるDX化を目指す現代において、専門人材の不足という背景もあり、外部の力を借りるAI受託開発への注目が高まっています。

AI受託開発のメリット

AI受託開発のメリットを理解しておけば、自社でも導入すべきかどうかを判断しやすくなります。ここでは、5つのメリットを解説します。

新規事業を迅速に立ち上げられる

AI開発には専門知識が不可欠ですが、外部の専門会社に依頼することで、自社でゼロから体制を構築するよりも格段に早く開発を進められます。

特に市場の変化が激しい分野では、開発のスピード感が重要です。競合他社に先んじて新しいAIサービスや製品を市場に投入できれば、素早くビジネスチャンスを掴み、優位性を確立できます。

専門性の高い知識や品質が保証できる

AI受託開発企業は、AIに関する最新技術や市場動向に精通しています。専門知識を活かして開発を行うため、競争力の高い製品やサービスが生まれる可能性が高まります。

また、経験豊富な専門家が開発を担当するため、品質の高いシステムの実現が期待できるでしょう。企業によっては開発だけでなく、内製化を見据えた支援やコンサルティングを提供している場合もあり、社内にノウハウを蓄積する機会も得られます。

予算が柔軟に組める

AI開発は、いきなり完成品を作るのではなく、普通は次のようなステップで進みます。

PoC（新しいアイデアや技術が実現可能かどうかを検証すること）
AI開発
保守運用

各フェーズごとに予算を分割して組むことが可能なため、一度に大きな投資をするリスクを避け、状況に合わせて柔軟に対応できます。

また、開発費用を固定費ではなく変動費として扱えるため、財務管理の面でも健全性を保ちやすくなります。

コア業務に集中できる

AIシステムの開発や導入には、多くの時間とリソースが必要です。外部企業に委託することで、自社の社員は本来注力すべきコア業務、例えば製品企画、マーケティング、営業活動、顧客対応などに集中できます。

専門外の業務にリソースを割く必要がなくなるため、社内全体の業務効率が向上し、生産性を高める効果が期待できます。

人材確保・育成コストを削減できる

AI開発には、高度なスキルを持つAIエンジニアやデータサイエンティストが欠かせません。しかし、専門人材を採用し、育成するには、多額の費用と長い時間が必要です。採用市場での競争も激しく、採用は容易ではありません。

AI受託開発を活用すれば、既に高い専門性を持つ外部の人材の力をすぐに借りることができます。自社で人材をゼロから探し、育成するコストや手間、時間を大幅に削減できます。

AI受託開発の課題

AI受託開発は多くのメリットがありますが、一方で注意すべき課題も存在します。

依頼する際には以下の点を考慮しましょう。

情報漏洩のリスクがある

AI開発を外部に委託する際は、情報漏洩のリスクが伴います。自社の機密情報や顧客データなどを開発パートナーと共有する必要があるためです。データが外部に流出すれば、企業の信用失墜や損害賠償など、深刻な事態につながりかねません。

対策として、秘密保持契約（NDA）の締結はもちろん、委託先が適切な情報セキュリティ対策を講じているか、信頼できる企業かしっかり見極めることが重要です。

仕様変更への対応が難しい

受託開発では、最初に決めた仕様に基づいて開発が進められます。しかし、プロジェクトの途中で「やはりこうしたい」「この機能も追加したい」といった仕様変更の要望が出てくることも少なくありません。

開発途中での仕様変更は、追加のコストや納期の遅延につながる可能性があります。スムーズに開発するためには、要件を十分に詰めることが重要です。加えて、開発パートナーと定期的に進捗を確認し、変更時の対応ルールや費用についても事前に柔軟な契約を結んでおきましょう。

既存の外注先との折り合いがつけにくい

すでに社内のITインフラ管理などを別の会社に外注している場合、新たにAI開発を別の会社に委託すると、両者の連携が課題となることがあります。

例えば、「どの会社がどこまでの責任を負うのか」という点や「AIの核となるソースコード（設計図のこと）をどのように安全にやり取りするのか」といった点を取り決める必要が出てきます。

クラウドサービスを利用したうえでAI開発を行うなど、責任範囲が明確になるような構成を検討すると、連携がスムーズに進みやすくなります。

AI受託開発のプロセス

AI受託開発は、一般的に以下の流れで進めます。

要件定義
データの準備
ソフトウェアテスト
実装・チューニング
運用

各プロセスの具体的な進め方を解説します。

要件定義

AI受託開発の第一歩は「要件定義」です。要件定義とは、課題や解決したい目的を明確にし、AIシステムの仕様を具体化するステップです。

業務フローや利用シーンを、必要な機能や要素に落とし込む作業が重要です。要件を曖昧にしたまま開発を進めると、途中で認識のズレや手戻りが発生し、納期遅延やコスト増加につながるおそれがあります。

また、要件定義書などを通じて開発側と共通の認識を持ち、齟齬のない状態でプロジェクトをスタートさせることが大切です。

データの準備

次に、AIモデルの学習や評価に必要となるデータを準備します。まず、プロジェクトの目的に合致したデータがどのようなものか定義し、利用可能なデータを確認します。データが不足している場合には、収集する計画を策定し、実行に移します。

データには、欠損している箇所や異常な値などが含まれていることが一般的です。そのため、不要な要素を除去・修正するデータの「クリーニング」を行います。

さらに、AIが効率的に学習できるよう、データの形式を統一したり、有用な情報を抽出したりする「前処理」と呼ばれる作業を実施します。AIの性能はデータの品質と量に大きく依存するため、準備は極めて重要な工程です。

ソフトウェアテスト

開発したAIシステムが、定められた仕様通りに動作するかを検証する工程が「ソフトウェアテスト」です。動作検証では、機能単位でのテスト、複数の機能を組み合わせた状態でのテスト、システム全体としてのテストなど、さまざまな観点から行われます。

特にAIシステムの場合、想定外の状況や、まれにしか発生しないような特殊な利用状況下でも問題なく動作するかを確認することが重要です。

不具合やエラーが見つかると、原因を特定し、修正を行います。このような「テストと修正」のサイクルを繰り返すことで、AIシステムの安定性や信頼性が高まります。

実装・チューニング

「実装」とは、ソフトウェアテストを経て品質が確認されたAIシステムを、実際に利用される環境へ導入する工程です。AIが稼働する動作環境の構築や関連するソフトウェアの導入、各種設定の最適化などが行われます。

システム導入後、AIが期待される性能を最大限に発揮できるよう、調整（チューニング）を行います。具体的には、内部の設定値（パラメータ）を微調整したり、処理速度の改善を図ったりします。

目標とする精度や応答速度などを達成するために、さまざまな調整を試みます。実装・チューニングは一度で完了するものではなく、実際のデータや利用状況を踏まえながら、反復的に進めていくことが一般的です。

運用

AIシステムが本番環境で稼働を開始したあとも、安定して稼働し続けるよう、動作状況やリソース使用率などを継続的に監視します。問題発生時に、迅速に対応できる体制の維持も重要です。

定期的な保守作業も欠かせません。AIの性能は環境の変化や時間の経過とともに変化する可能性があるため、パフォーマンスを定期的に評価することが重要です。必要に応じて新しいデータを再学習させたり、システム自体を更新したりすることで、性能の維持・向上を図ります。

さらに、利用者からのフィードバックを収集・分析し、システムの利便性や機能性を継続的に改善していく取り組みも重要です。

AI受託開発を成功させるためのポイント

AI受託開発を成功させるためには、以下の3つのポイントに留意しましょう。

適切な開発パートナーを選ぶ

開発パートナーを選ぶ際には、開発実績や得意とする技術領域、専門性の高さはもちろん、導入事例や提供可能なサービスの範囲を確認することが重要です。技術力だけでなく、プロジェクトを円滑に進めるためのコミュニケーション能力や、意図を正確に汲み取ってくれるかも判断基準となります。

自社の事業内容や課題、そしてAIで実現したい未来像を深く理解してくれるパートナーであるかどうかも見極めましょう。単なる開発作業に留まらず、長期的な視点で成功まで一緒に歩んでくれる企業かどうかが大切です。

中長期の戦略や目的を明確にする

場当たり的な導入ではなく、企業全体のビジョンや事業目標に基づいた中長期的なAI戦略を策定することも重要です。

まず、自社がAIを活用して将来的にどのような姿を目指すのか、具体的な目標を設定しましょう。次に、現状の課題や経営資源を考慮し、「どの分野でAIを導入することが最も効果的か」を見極めます。戦略や目的を明確にすることで、投資対効果が高いプロジェクトを優先的に選択できます。

ここで重要なのは、AI導入そのものが目的ではない、ということです。AIはあくまで目標を達成するための手段です。そのうえで、AI開発が会社全体の戦略とずれていないか、常に意識しましょう。

データの事前準備と短期間で検証を進める

本格的な開発に着手する前の段階で、次のような準備作業の計画を綿密に立てておくことが不可欠です。

必要なデータの種類や量を特定
データの収集・整理
不要な情報の除去（クリーニング）
AIが学習しやすい形式への変換（前処理）

AI開発は不確実性が伴うため、初期段階から完璧を目指すのではなく、短いサイクルで開発と検証を繰り返す「アジャイル」と呼ばれるアプローチが有効です。アジャイルを用いることで、早期に課題を発見し、柔軟に計画を修正しながら、リスクを抑えつつ迅速に開発を進めることが可能になります。

AI受託開発会社の選び方

AIの受託開発会社は各社それぞれに強みや特徴があるため、自社の目的や状況に最も合ったパートナーを見つけることが成功の鍵となります。

ここでは、AI受託開発会社を選ぶ際に注目すべきポイントを解説します。

対応領域と自社ニーズの整合性を確認する

AIと一口に言っても、画像解析や自然言語処理など、技術領域によって求められる専門知識やスキルは異なります。まずは依頼したい内容が、外注先の得意分野と合っているか確認しましょう。

また、開発においては「どの段階からどこまで任せられるか」も重要なポイントです。たとえば、本格的な開発の前に小規模な検証（PoC）を依頼できるか、あるいは、システムの設計から実装、運用保守まで一貫して対応できるかも確認が必要です。

さらに、人が操作する画面（UI）の開発や、他システムとの連携を可能にするAPI接続など、付加的なサービスを提供しているかも見ておきましょう。自社のニーズに合った対応範囲かどうか、事前にしっかりチェックすることが大切です。

同分野での実績があるかを重視する

AI開発では、高い技術力に加えて、対象となる業界や業務内容に関する深い理解が不可欠です。

例えば、医療分野で使われるAIと小売業の在庫管理で使われるAIでは、必要とされる専門知識やデータの扱い方がまったく異なります。そのため、自社が属する業界や解決したい課題と類似したプロジェクトの経験があるかどうかを重視しましょう。

開発だけでなく提案力にも注目する

依頼された仕様通りにシステムを作るだけでなく、より良い結果を出すために積極的に提案してくれるかどうかも、良いパートナーを見極めるうえで重要なポイントです。

経験豊富な開発会社であれば、依頼された内容の背後にある本質的な課題を見抜く力があります。そのうえで、最新の技術動向を踏まえ、より効果的な技術の選定や仕様の最適化を提案してくれます。将来的なシステムの拡張まで見据えた提案が期待できる場合もあるでしょう。

秋霜堂株式会社の強み

AI受託会社をお探しの方は、ぜひ秋霜堂にお任せください。秋霜堂はさまざまなWebシステムの企画から開発、運用までを一貫して手掛けてきた実績をもとに、貴社のAI開発を成功へと導きます。

強み①専属チームによるアジャイル開発とスピード対応

変化の速いAI技術・ビジネス環境に対応するため、秋霜堂ではプロジェクトごとにAI開発経験豊富な専属チームを編成します。1～2週間の短いサイクルで開発・検証を繰り返すアジャイル開発を採用し、仕様変更やAIモデルの精度改善、優先順位の変更にも柔軟かつ迅速に対応します。

技術者が直接お客様の窓口となり、ヒアリングから技術提案、お見積りまでワンストップで対応します。お客様の意図を正確に汲み取り、技術的な疑問にも即座にお答えできるため、認識の齟齬なくスピーディーにプロジェクトを推進できます。

強み②ビジネス目線のヒアリングと柔軟な提案力

秋霜堂は、単にAI技術を提供するだけでなく、お客様のビジネス課題を深く理解し、成果に繋げることを最も重要視しています。

徹底したヒアリングを通じて業務プロセスやターゲット顧客、目指すべきゴールを共有。「そもそもAIで解決すべき課題なのか？」「費用対効果は見合うのか？」という視点から、最適なAIモデルの選定、データ戦略、必要な機能などを検討します。場合によっては、AI以外のより効率的な解決策をご提案することもあります。

初期のヒアリングから簡易お見積り、実現可能性を含めた初期提案（1～3ステップ）までは無料で対応いたします。まずはPoC（概念実証）から始めるなど、リスクを抑えたスモールスタートで、着実に成果へ繋がるAI開発を支援します。

強み③AI戦略から実装・運用まで一気通貫の開発体制とコスト最適化

秋霜堂は、AI戦略の策定、要件定義、データ分析基盤の構築、AIモデル開発、システム実装、そして導入後の運用・改善まで、AI開発の全工程をワンストップで対応可能な体制を整えています。複数の会社に依頼する場合に発生しがちなコミュニケーションコストや時間的なロスを削減し、プロジェクト全体を効率的に推進できます。

また、開発フェーズや状況に応じて最適なスキルを持つメンバーを柔軟にアサインすることで、無駄な工数を徹底的に排除。「成果に直結する開発」にリソースを集中させ、納期・品質・コストのバランスが取れた高いコストパフォーマンスを実現します。

秋霜堂株式会社の開発事例

AIシステムの開発には、技術力とビジネスの課題に対する深い理解が不可欠です。秋霜堂はさまざまな業界におけるシステム開発・改善で培った技術と経験を活かし、お客様をサポートします。

AI開発にも繋がる当社の開発実績の一部をご紹介します。

事例①アパレル企業（品質管理システムの改善・保守）

＜課題＞

既存の品質管理システムは動作が非常に不安定（表示に数十秒～1分以上）で、データの自動バックアップ機能がなく、データ損失のリスクも抱えていました。担当者変更も重なり、改善が進まない状況でした。

＜秋霜堂の対応＞

秋霜堂はまず、将来的なデータ分析やAIによる異常検知なども見据え、安定性と拡張性のあるAWSインフラを再設計・構築し、自動バックアップ機能を実装することで、信頼性の高いデータ基盤を整備しました。

同時に、フロントエンド（React.js）・バックエンド（Node.js）の処理を見直し、アプリケーションの軽量化と安定化を図り、ユーザーがストレスなく利用できるシステムを実現しました。

インフラ移行と主要機能改善は4ヶ月で完了させ、その後27ヶ月以上にわたり、システムの安定稼働と継続的な機能改善を責任持って支援しています。

＜事例のポイント＞

原因を特定し、インフラ・アプリ両面から最適な解決策を実行しました。また、単にシステムを修復するだけでなく、AI導入の前提となる信頼性の高いデータ活用基盤を構築した点も重要です。開発完了後も長期的なパートナーシップに基づき、安定運用と継続的な改善まで責任を持って対応しています。

(使用技術例)

AWS, Node.js, React.js, MongoDB Atlas, TypeScript, Python, Terraform, GitHub Actions

事例②広告会社（SNSマーケティングシステムの新規開発）

＜課題＞

前例のない新しいSNSマーケティングツールをゼロから開発する必要がありました。市場ニーズや実現可能性を探りながら、スピーディにサービスを立ち上げることが求められました。

＜秋霜堂の対応＞

秋霜堂はまず、徹底した競合調査や技術調査を行い、ビジネスモデルと技術仕様を具体化することで、実現可能な開発計画を策定しました。

開発初期はエンジニア2名体制でPoC（概念実証）を実施し、サービスの需要を確認。その後、最大8名体制に拡大し、13ヶ月にわたるアジャイル開発を通じて市場の変化に柔軟に対応しながら機能拡張を行いました。

インフラ面では、将来のユーザー数増加や機能拡張に耐えうる、柔軟性の高いクラウドネイティブなインフラ（GCP）を設計・構築しました。

＜事例のポイント＞

不確実性の高い状況下で、調査・企画から実装まで一貫して対応しました。特に、市場の反応を見ながら優先順位をつけて柔軟に開発を進めるアジャイル開発の実践経験は、AI開発のように変化の激しいプロジェクトにも活かせます。

さらに、SNSのような大量データを処理する基盤の構築経験は、AIにおけるデータ分析・活用基盤構築にもつながります。

(使用技術例)

GCP, Node.js, Nuxt.js, PostgreSQL, TypeScript, Python, Terraform, GitHub Actions

事例③BtoBサービス業（動画校正システムの新規開発）

＜課題＞

動画制作会社内の校正業務を効率化するため、現場担当者が直感的かつスムーズに利用できる専用システムが必要でした。

＜秋霜堂の対応＞

システムが社内利用に特化していたため、秋霜堂はクライアントとの密なコミュニケーション（週1回の定例＋随時チャット）を通じて業務フローを深く理解し、「使いやすさ」を最優先に画面設計・機能開発を行いました。

開発は1～2名の少数精鋭チームでアジャイルに進め、6ヶ月という短期間でシステムを完成。開発途中でプロトタイプを提示し、フィードバックを迅速に反映することで、認識のズレを防ぎ、現場で本当に役立つ実用性の高いシステムを実現しました。

また、目的達成のために必要な機能を見極め、コストを抑えつつ効果的な技術（AWS CDK等）を選定・提案しました。

＜事例のポイント＞

AIシステムは利用者が使いこなせなければ意味がないため、UX（ユーザーの体験）を重視した開発プロセスは不可欠です。また、顧客のフィードバックを迅速に反映する、少数精鋭での高速アジャイル開発の実績も、AIプロジェクトを効率的に進めるうえで強みです。

(使用技術例)

AWS (CDK), Node.js, Next.js, PostgreSQL, TypeScript, Python, GitHub Actions

AI受託開発の依頼は秋霜堂へ

AI受託開発を外部の開発会社に依頼すると、AI開発の専門家の知識や経験を活用でき、コストを抑えつつ高品質なシステムの開発が短期間で実現できます。また、予算を柔軟に組めることや高品質なシステムを開発できることもメリットといえるでしょう。

ただし、外部へ開発を任せることで情報漏洩リスクが生じたり、プロジェクト途中での仕様変更にはコストや時間がかかるなどの課題もあります。そのため、AI受託開発を依頼するなら、AI開発のプロが在籍し、信頼のおける開発会社へ依頼するのが得策です。

秋霜堂では、丁寧なヒアリングにもとづき、ハイスキルなエンジニアによる開発を行っています。業界内で前例のない開発に対する実績もございますので、AI受託開発のご依頼を検討している方はぜひご相談ください。