ショートQ&Aコーナー
- Q：AI開発の外注先は何で選ぶ？
A：候補の会社に同じ質問を送り、回答の具体性で比べましょう。 - Q：何社に相談すればよい？
A：3社前後に同じ相談メモと質問を送るのがおすすめです。 - Q：契約の前に決めることは？
A：契約形態、権利とデータ、運用保守の3項目です。
AI開発を外に頼むと決めたものの、どの会社を選べばよいか判断できずにいませんか。
開発会社のサイトを見比べても、実績や技術の説明は似ていて、違いが分かりにくいものです。
この記事では、AI開発の外注先の種類、同じ質問で比べる手順、契約前に決める項目を解説します。
まずは、AI開発の外注先を選ぶときの結論からみていきましょう。
目次
AI開発の外注先は「同じ質問への回答の具体性」で選ぶ
AI開発の外注先は、候補の会社に同じ質問を送り、回答の具体性で比べて選びましょう。
実績の件数や技術の説明は似た表現になりやすく、サイトや資料だけでは差が見えにくいためです。
同じ質問への回答を並べると、次の4点で提案の中身を比べられます。
- 提案と実績が自社の課題に沿っているか
- 検証から本開発へ進む条件と、必要なデータを示しているか
- 見積もりに内訳と運用費が含まれているか
- 権利・データ・保守の条件を書面で示しているか
知名度や金額の安さより先に、この4点への回答を比べるのがおすすめです。
この4点を6つの質問に分けて送る手順は、AI開発の外注先を同じ質問で比べる4つの手順で説明します。
AI開発の外注先の種類と向いている案件
AI開発の外注先は大きく3種類あり、得意な案件が異なります。
自社の案件がどれに近いかを先に決めておくと、候補を探す範囲を絞りやすくなるでしょう。
AI開発の外注先の3つの種類
AI専業の開発会社
AI専業の開発会社は、精度が出るかどうかの検証から必要な案件に向いています。
データの整備、モデルの選定、精度の評価を得意とする会社が多いためです。
例えば、検品画像の判定や需要の予測など、試してみないと精度が分からない案件が当てはまります。
一方で、社内の業務システムとの連携や運用の設計は、対応できる範囲の確認が必要です。
提案を受けるときは、検証で終わらず本番の運用まで担当した実績を聞きましょう。
SIer・システム開発会社
SIer（システムの設計から運用までを請け負う会社）やシステム開発会社は、既存システムとの連携が中心の案件に向いています。
業務システムの設計、セキュリティ、保守を得意とする会社が多いためです。
社内の文書を検索して回答する仕組みを、既存の業務システムに組み込む案件が代表例です。
AIの部分を別の会社に再委託する場合があるため、実際に担当する会社と人を確認してください。
再委託がある場合は、精度の評価と改善を誰が担当するかを質問しましょう。
フリーランス・小規模チーム
フリーランスや小規模チームは、範囲が小さく、作るものが決まっている案件に向いています。
担当者と直接やり取りでき、仕様の確認が速く進みやすいためです。
問い合わせ対応の下書きを作る仕組みなど、対象業務が1つに絞られた案件が当てはまります。
ただし、担当者が1人の場合、病気や契約終了で保守が止まる恐れがあります。
依頼する場合は、設計書とソースコードの納品、引き継ぎの方法を契約に入れましょう。
AI開発の外注先を同じ質問で比べる4つの手順
候補の会社には同じ相談メモと質問を送り、回答を並べて比べましょう。
条件を揃えると、提案の質と金額の差が見えるようになります。
同じ質問で比べる4つの手順
手順1：依頼内容を1枚の相談メモにまとめる
最初に、依頼したい内容を1枚の相談メモにまとめましょう。
伝える内容が会社ごとに変わると、返ってくる提案を同じ条件で比べられないためです。
メモに書く項目は次の5つです。
- 対象の業務と、今困っていること
- 成功の基準（例：問い合わせへの一次回答にかかる時間を半分にする）
- 使えるデータの種類と量
- 予算の上限と希望の時期
- 社内の担当者と決裁者
成功の基準は、導入後に測れる数字で書くのがポイントです。
基準が書けない場合は、AI開発を外注する前に相談先を見直したほうがよい3つの場合を確認してください。
手順2：3社前後に同じ質問を送る
相談メモができたら、3社前後に同じ質問を送りましょう。
1社だけでは提案と金額が妥当かを判断しにくく、多すぎると比較に時間がかかるためです。
送る質問は次の6つです。
- 相談メモの業務に対して、どのような仕組みを提案しますか。その理由は何ですか。
- 似た課題の開発実績では、御社がどの工程を担当しましたか。
- 検証（PoC）では何を、どの数字で確かめますか。本開発に進む条件は何ですか。
- 当社が用意するデータと、社内で必要な作業は何ですか。
- 見積もりの内訳を示してください。運用開始後に毎月かかる費用はいくらですか。
- 成果物の権利、預けたデータの扱い、運用開始後の保守、契約終了時の引き渡しはどうなりますか。
質問は文面を変えず、回答の期限も同じ日に揃えてください。
回答を待つ間に、社内で回答を評価する人を決めておくとスムーズです。
手順3：回答の具体性を見て絞り込む
回答が届いたら、内容の具体性を見て候補を絞り込みましょう。
回答が具体的な会社ほど、発注側の業務を調べた上で提案していると判断できるためです。
質問ごとの見方は次の表の通りです。
| 見る点 | 具体的な回答 | 注意が必要な回答 |
|---|---|---|
| 提案の中身 | 相談メモの業務に沿って、AIを使う箇所と使わない箇所を分けて説明する | どの会社にも出せる一般的な説明にとどまる |
| 実績 | 担当した工程と体制を答え、運用まで続いたかを説明する | 件数や企業名だけを挙げる |
| 検証と本開発 | 確かめる数字と、進む場合・やめる場合の条件を示す | 「まず試してみましょう」で終わる |
| データと社内作業 | 必要なデータの種類と量、発注側の作業を示す | 「データは後で考えます」と答える |
| 費用 | 工程ごとの内訳と、毎月の運用費、追加費用の条件を出す | 合計金額を1行だけ示す |
| 権利・データ・保守 | 書面の案を出し、協議に応じる | 「契約のときに相談します」と先送りする |
「精度を保証します」と言い切る回答にも注意が必要です。
経済産業省の契約チェックリストも、AIモデルの性能保証は必ずしも容易でないという指摘に触れています。
答えが曖昧な項目はもう一度質問し、それでも具体的にならない会社は候補から外しましょう。
出典：経済産業省「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」
手順4：見積もりを内訳と運用費まで並べる
見積もりは合計金額ではなく、工程ごとの内訳と運用開始後の費用まで並べて比べましょう。
開発費が安くても、運用や改善の費用が別にかかると、総額が逆転する場合があるためです。
並べる項目は次の4つです。
- 検証、開発、テストなど工程ごとの金額
- 運用開始後に毎月かかる費用（保守、クラウド、AIサービスの利用料）
- 精度の改善や再学習（新しいデータで学習し直すこと）の費用
- 追加費用が発生する条件
内訳を出さない会社は、金額を比べられないため候補から外してください。
提案や見積もりが妥当か迷うときは、第三者に確認を頼む方法もあります。
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AI導入の失敗を防ぐセカンドオピニオン依頼のコツ2選！相談で提案を検証すべき理由とは？
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AI開発を外注する契約の前に書面で決める3項目
契約の前に、契約形態、権利とデータ、運用保守の3項目を書面で決めておきましょう。
経済産業省の「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」は、確認項目の一覧として使えます。
条項の最終確認は、法務担当や弁護士に依頼してください。
契約の前に書面で決める3項目
出典：経済産業省「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」
工程ごとに契約形態を決める
AIの精度は契約の時点で確定しにくいため、契約は検証の段階と本開発の段階で分けて結びましょう。
契約には、完成を約束する請負型と、作業の実施を約束する準委任型があります。
経済産業省の契約チェックリストは、請負型では完成の義務が生じると整理し、契約を段階的に調整する方法にも触れています。
準委任型では完成が約束されないため、段階ごとの成果物と報告内容を契約に書くことが大切です。
検証（PoC）がうまくいかなかった場合の対処は、次の記事で解説しています。
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AI導入PoCが失敗したらどうする？4つの対処法や次の成功ステップを解説
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成果物の権利とデータの扱いを決める
成果物の権利と、預けるデータの扱いは、契約の前に書面で決めましょう。
開発会社が元から持つ技術と、今回の開発でできた成果の境目が、開発が進むほど分かりにくくなるためです。
チェックリストは、成果の範囲について開発初期の段階で当事者の認識を擦り合わせることが重要だとしています。
決める対象は次の3つです。
- プログラム、学習済みモデル（データを学習させたAIの本体）、加工したデータ、設計書それぞれの帰属と利用範囲
- 預けたデータを、開発会社が自社の技術開発に使えるかどうか
- データの保管場所、再委託先への提供、契約終了後の消去
預けたデータを開発会社が他の目的に使えるかどうかは、必ず確認してください。
運用保守と引き継ぎの条件を決める
運用開始後の保守と、契約が終わるときの引き継ぎの条件も、契約の前に決めておきましょう。
AIは運用を始めた後に品質が変わる可能性があるためです。
AI事業者ガイドラインも、AI開発者はAI提供者（AIをサービスに組み込む事業者）に対し、品質変動の可能性を説明するとしています。
決める項目は次の4つです。
- 精度の確認と再学習の頻度、その費用
- 障害が起きたときの連絡先と対応時間
- クラウドやAIサービスのアカウントの名義
- 契約終了時に引き渡すもの（ソースコード、学習済みモデル、設計書）
アカウントを自社の名義にしておくと、開発会社を変える場合にデータと環境を引き継ぎやすくなります。
出典：総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）概要」
AI開発を外注する前に相談先を見直したほうがよい3つの場合
次の3つに当てはまる場合は、開発会社へ見積もりを頼む前に、相談先を見直しましょう。
段階に合わない相手に相談すると、提案が課題に合わなくなり、比べること自体が難しくなるためです。
相談先を見直したほうがよい3つの場合
課題や対象業務が決まっていない場合
課題や対象業務が決まっていない場合は、先にAIコンサルタントなどへ相談しましょう。
開発会社は「何を作るか」が決まっている前提で見積もることが多いためです。
対象が決まらないまま依頼すると、作りやすいものを提案され、業務の課題が残る恐れがあります。
手順1の相談メモで「成功の基準」が書けないときは、この場合に当てはまります。
相談先の選び方は、次の記事をご覧ください。
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AIコンサルタントの選び方のポイント5選！依頼するメリットや注意点も解説
続きを見る
既製のAIサービスで足りる場合
既製のAIサービスで目的を達成できる場合は、開発会社ではなく、サービスの提供元に相談しましょう。
議事録の作成や文章の下書きなど、多くの会社に共通する業務には、既製のサービスがあるためです。
開発が必要になるのは、自社だけのデータや業務の手順を組み込む場合です。
先に既製のサービスを試し、足りない点を書き出すと、開発が必要かどうかを判断できます。
足りない点が残った場合に、その内容を相談メモに書いて開発会社へ送ってください。
社内に進行役がいない場合
社内に進行役がいない場合は、プロジェクトマネージャーを外部に頼む方法を検討しましょう。
外注しても、要件の判断、データの準備、社内の調整は発注側の仕事として残るためです。
進行役がいないと、開発会社からの質問に答えられず、開発が止まる恐れがあります。
進行役は開発会社とは別の立場の人に頼むと、提案を客観的に確認しやすくなります。
外部に頼む場合の相談先は、次の記事で確認してみてください。
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AIプロジェクトマネージャー不足は外部委託で解消！相談先の選び方3選
続きを見る
AI開発の外注先選びに迷ったらクラベルAIで無料相談を
AI開発の外注先選びに迷う場合は、複数の専門家の意見を聞いてみましょう。
候補をどこから探すか、届いた提案をどう読むかは、発注に慣れていないと判断が難しいためです。
クラベルAIは、AI導入を検討する企業と、分野別のAI専門家を無料でつなぐサービスです。
掲載事業者・専門家からの収益で運営しているため、相談者に相談料はかかりません。
専門家やサービスを先に見比べたい場合は、次のページをご覧ください。
どの種類の外注先が合うか、何から整理すべきかという段階から相談できます。
AI開発の外注先は同じ質問で比べて選ぼう
AI開発の外注先は、同じ相談メモと質問を複数の会社に送り、回答の具体性で比べて選びましょう。
契約の前には、契約形態、権利とデータ、運用保守と引き継ぎを書面で決めておくことが大切です。
候補の探し方や提案の読み方に迷う場合は、クラベルAIの無料相談で専門家に確認できます。
まずは、依頼内容を1枚の相談メモにまとめるところから始めてみてください。
AI開発の外注先の選び方に関するよくある質問
最後に、AI開発の外注先の選び方に関してよくある質問を紹介します。
AI開発会社とシステム開発会社は、どちらに頼めばよいですか？
精度が出るかの検証から必要な案件はAI専業の開発会社、既存システムとの連携が中心の案件はシステム開発会社が向いています。
判断がつかない場合は、両方に同じ質問を送って回答を比べましょう。
データがほとんど無くても依頼できますか？
相談はできます。
必要なデータの種類と量は案件によって異なるため、候補の会社に「必要なデータと、足りない場合の進め方」を質問してください。
既製のAIサービスを使う方法なら、自社のデータが少なくても始められる場合があります。
開発したAIの権利は発注側のものになりますか？
契約で決めた内容によります。
開発会社が元から持つ技術と、今回の開発でできた成果を分け、プログラム、学習済みモデル、データごとに帰属と利用範囲を書面で決めましょう。
条項は法務担当や弁護士に確認してください。
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