生成AIの導入は外注すべき？費用・期間・支援範囲をわかりやすく解説｜活用・定着まで見据えた進め方とは

「PoCまではいったものの、そこから前に進まない」
「社内だけでは、どの業務にどう活かせばいいのか分からない」

——そんな悩みを抱える企業がいま、生成AI導入を“外部パートナー”と進める選択肢に注目しています。

とはいえ、「外注はコストが高そう」「丸投げになってしまわないか」など、不安や迷いもつきものです。

実際、生成AI導入には技術的な知識だけでなく、業務理解・社内展開・活用定着まで見通した設計が求められます。

そのため、単なる「ツール導入支援」ではなく、“共創型”の外部支援を選ぶ企業が増えています。

本記事では、以下のようなポイントを整理してご紹介します。

• 生成AI導入を外注すべきかの判断軸
• 外注した場合に依頼できる範囲とその進め方
• 外注にかかる費用・期間の目安
• パートナー企業の選び方と比較ポイント
• 「導入して終わり」にしないための活用・定着支援の重要性

「自社だけでは進めにくいけれど、丸投げはしたくない」。そんな企業にこそ必要なのは、“内製化”も見据えた支援体制です。

まずは、自社に合った進め方を一緒に考えていきましょう。

生成AI導入は「外注」すべき？社内だけで進める限界とは

よくある悩み｜「知見がない」「ツール選定で迷走」「PoCで止まる」

生成AIに関する関心は高まっているものの、導入を任された担当者が最初に直面するのが、「何から始めればいいかわからない」という壁です。

たとえば、

• 社内で使えるユースケースの整理ができていない
• どのツールを選べばいいか分からず、調査だけで時間が過ぎていく
• PoC（試験導入）を実施したものの、現場に展開できず止まっている

といった課題がよく聞かれます。

これは単に知識不足ではなく、組織全体での“AI活用の前提設計”ができていないことが原因になっているケースも多く見られます。

「外注＝丸投げ」ではない。共創型支援という選択肢

ここで注目されているのが、“共創型”の支援サービスです。

これは従来のような「システム構築を丸ごと任せる」外注とは異なり、

• 自社の業務構造や課題をヒアリングしたうえで、
• 導入ステップを共に設計し、
• PoC後の展開や定着まで寄り添う

これらが伴走型の支援モデルです。

特に、AI導入に不慣れな企業にとっては、こうした共創型支援があることでスピード感を保ちながら確実に活用へ進めるメリットがあります。

内製化を見据えるなら、あえて外注を活用すべき理由

「外注はコストがかかる」「自社でやるべきでは？」と感じる方もいるかもしれません。

しかし実際には、「自社で運用できる状態に持っていくために外注を使う」という考え方が重要です。

• 社内にノウハウが蓄積されない
• 担当者が孤立しがち
• 一時的な導入で終わってしまう

“内製化の壁”を越えるには、外部の力を借りながら自社の学習機会とすることが、結果として一番の近道になるケースも多くあります。

💡このように、外注を“活用しながら育てる”という視点が、生成AI時代の導入戦略には欠かせません。

📎 関連リンク：
👉 生成AI導入の“失敗”を防ぐには？PoC止まりを脱して現場で使える仕組みに変える7ステップ

外注で依頼できる範囲とは？支援メニューの全体像を解説

フェーズ別に整理｜業務選定・PoC設計・展開支援・研修・定着まで

生成AIの導入支援といっても、「ツールを導入して終わり」では意味がありません。

実際に業務に活用され、定着することがゴールです。

そこで、外注支援の範囲を導入フェーズごとに整理すると、以下のようなステップに分かれます。

フェーズ	主な外注支援内容
① 業務選定	業務棚卸し／AI活用候補の抽出／優先順位付け
② PoC設計	ツール選定／試験導入／KPI設計／効果検証方法の設計
③ 展開支援	社内関係者への説明／展開フロー設計／マニュアル整備
④ 研修・育成	利用部門ごとのAIリテラシー研修／活用トレーニング
⑤ 定着支援	利用状況のモニタリング／改善提案／継続支援設計

このように、“ツール導入”だけでなく、導入前の業務設計から導入後の研修・定着までを一貫して支援してもらうことが可能です。

社内リソースとの分担設計｜どこまで任せて、どこから内製化するか

重要なのは、「すべて外注すればOK」という話ではなく、社内で担う部分と外部に依頼する部分を切り分けることです。

• 導入初期は外部の知見を活かしてスピーディに設計
• 中長期的には、社内にノウハウを残して運用・改善を内製化

このように進めることで、“使える仕組み”を外注し、“使いこなす力”は社内に蓄積していく流れを作ることができます。

よくある誤解｜「外注＝技術開発」だけではない

生成AIの外注と聞くと、「AIモデルの開発」や「システム構築」といった技術的な支援に限定されると思われがちです。

しかし、実際には

• 業務の見える化
• 社員向けのAIリテラシー研修
• 活用KPIの設計支援
  
  など、ビジネス現場に密着したソフト面の支援こそ、外注の重要な価値です。
  

🔗 関連リンク：
👉 AIリテラシー研修は外注すべき？社内設計との違い・判断基準を徹底解説

💡POINT：外注とは“導入を任せる”ことではなく、“導入と育成を伴走してもらう”こと。

ここを押さえることで、他社と差がつくAI活用体制が構築できます。

費用と期間はどれくらい？プロジェクトの全体感を掴む

費用相場の目安｜PoCフェーズ／展開フェーズ／定着支援フェーズで見る

生成AI導入における外注費用は、プロジェクトの規模や支援範囲によって大きく変動します。

一般的には以下のように、フェーズごとに費用がかかります。

フェーズ	費用の目安（中堅企業の場合）
PoC（試験導入）	約100～300万円程度（1〜2業務を対象）
全社展開支援	約300～800万円程度（複数部門対象）
定着支援・研修	月額20〜50万円程度（半年〜1年）

※上記はあくまで目安であり、ツール選定・カスタマイズ内容・研修人数などで変動します。

特に注意すべきは、PoCだけで予算を使い切ってしまい、展開や定着フェーズにリソースを割けないケースです。

あらかじめ全体像を見通して、どのフェーズにどれだけ投資するかを戦略的に設計することが重要です。

期間の目安｜準備～PoC～展開・定着までのスケジュール感

費用と並んでよく聞かれるのが、「どれくらいの期間で進められるか？」という点です。

こちらも支援内容によって異なりますが、おおよその目安は以下の通りです。

フェーズ	期間の目安
初期ヒアリング〜業務選定	約1ヶ月
PoC設計〜実施	約2〜3ヶ月
展開フェーズ（複数部門）	約3〜6ヶ月
定着支援・継続運用	半年〜1年程度

AIリテラシーが十分でない組織では、展開・定着に時間を要することが多いため、段階的に進める“スモールスタート”も現実的な選択肢です。

コストパフォーマンスを高める“伴走型支援”という選択肢

コストを抑えようとして内製にこだわりすぎると、

• 導入までに時間がかかる
• 社内での議論がまとまらない
• 結果的にPoC止まりになる

というリスクが高まります。

その点、伴走型支援であれば、最小限の外部知見で導入スピードを上げつつ、将来的な内製化＝コスト削減にもつなげやすいという利点があります。

外注コストは単なる「支出」ではなく、“AI人材育成と仕組みづくり”への投資と捉えることが、成功への第一歩です。

どんな会社に依頼すべき？外注パートナーの選び方3つの視点

①「ツールありき」ではなく業務理解から支援してくれるか

生成AIの導入において、最も避けたいのが“ツール導入ありき”の支援会社です。

「ChatGPTを導入すれば何かが変わる」「Copilotを使えば業務が効率化する」といった発想で進めると、現場とのギャップが広がり、形だけの導入で終わってしまうリスクがあります。

信頼できるパートナーは、

• ツール選定の前に業務ヒアリングを実施し、
• 課題に対して「なぜAIを使うのか」を一緒に考え、
• 必要であればAIを使わない選択肢も提案する

といったスタンスで、“業務ドリブン”の導入支援を行ってくれます。

② 導入支援だけでなく「研修・定着」まで対応しているか

生成AIの導入は一回限りのプロジェクトではなく、継続的な運用と社内定着が必要です。

そのため、パートナー選定の際は「ツール導入後に何をしてくれるか？」にも注目しましょう。

• 部門ごとのAI活用研修
• AIリテラシーの底上げ支援
• 利用促進のための仕組み化・KPI設計

など、“使える状態”にするための支援メニューを持っている会社であれば、導入後の失速を防ぎやすくなります。

📎 関連リンク：
👉 AIリテラシー研修は外注すべき？社内設計との違い・判断基準を徹底解説

③ 自社に合った支援スタイル（伴走型 or 実行型）を選べるか

外注支援には大きく分けて2つのスタイルがあります。

支援スタイル	特徴	向いている企業
伴走型	業務設計〜導入・定着までを一緒に進める	社内の理解を深めながら進めたい企業
実行型	システム開発やPoC実施を任せる	スピード重視、短期で成果を出したい企業

どちらが正解というわけではありませんが、“自社の課題や体制に合った支援スタイル”を選べるかどうかは重要な視点です。

特に、今後の内製化・育成まで見据えている場合は、伴走型＋教育支援のある会社がベストです。

💡POINT：外注パートナーは「作ってくれる会社」ではなく、「一緒に進められる会社」かどうかで選ぶ。

それが、導入後の成功率を大きく左右します。

外注のメリット・デメリットと注意点

外注のメリット｜スピード・専門性・客観的視点

生成AIの導入を外注する最大のメリットは、「自社だけでは持ち得ない知見やリソースを活用できること」です。

特に以下の3点は、現場の導入担当者にとって大きな価値となります。

• スピーディに導入が進む：業務整理〜PoC設計〜ツール導入を短期間で設計可能
• 専門性の高い支援が受けられる：AI技術、法務、データセキュリティなど多角的な視点
• 社内にはない“客観的な目”を持ち込める：現場の思い込みを排し、冷静にユースケースを選定

外注のデメリット｜コストと“社内理解不足”のリスク

一方で、外注にはいくつかの注意点もあります。

最も大きな壁となりがちなのが、「コスト」と「社内にノウハウが残らない」問題です。

• 短期的にはコストがかかるため、稟議や上層部の説得が必要
• 丸投げ型の外注では、現場の理解や当事者意識が醸成されにくい
• 属人化してしまい、パートナーが離れた途端に“何も残らない”ケースも

このようなリスクを回避するには、「内製化」を視野に入れた外注設計が不可欠です。

「一部だけ外注」という選択肢もある

外注はすべて任せる必要はありません。むしろ、自社にとって負荷が高いフェーズだけを外部に委ねることで、コストを抑えながら質の高い導入を実現できます。

たとえば、

• 業務整理やPoC設計だけ外注
• 研修や定着支援だけを依頼
• 最初は全体支援→徐々に内製化して巻き取る

このようなハイブリッド型の進め方も、実際の現場では多く採用されています。

💡“全部やるか、全部やらないか”ではなく、外注と内製のちょうどよいバランスを見つけることが重要です。

まとめ｜「外注か内製か」ではなく“ハイブリッド”で考える

生成AIの導入は、「自社でやる or 外注する」の二択ではありません。

最も重要なのは、“どこまでを外部の力に頼り、どこからを自社で担うか”というバランス設計です。

外注をうまく活用すれば、以下のような流れで段階的にAI活用を社内に定着させていくことが可能です。

1. 初期フェーズ：業務選定やPoC設計など、専門知見が必要な部分は外部に依頼
2. 中期フェーズ：展開や活用支援を受けながら、社内理解を醸成
3. 後期フェーズ：研修や仕組み設計を通じて、内製化・自走体制を構築

このように“共に考え、共に進める”外部パートナーとの協働が、生成AI活用の成功を左右します。

💡まずは、自社の課題や現状を整理し、「今、どのフェーズにいるのか？」を見極めることが出発点です。

生成AI導入を“現場で使える仕組み”にしたい方へ

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FAQ：生成AI導入を外注する際によくある質問