「オーダーメイドのAI開発やRAG（社内データ活用AI）に興味はあるが、いくらかかるか分からず踏み出せない」──そうお感じの中小企業経営者は少なくありません。AI開発の費用は要件によって大きく異なるため、一般的な相場を鵜呑みにすると予算設計が難しくなります。本記事では、費用の内訳と決まり方・相場の考え方・当社の料金プラン・PoCから本番までの進め方を整理します。まず「どんな費用項目があるのか」を把握し、自社に合った進め方を見つける参考にしてください。
そもそもオーダーメイド生成AI開発・RAGとは
市販のSaaS型AIは、あらかじめ決まった機能を月額料金で利用するサービスです。それに対しオーダーメイドのAI開発は、自社の業務フロー・データ・システム環境に合わせて、AIを含むシステムを設計・構築します。
中でも近年注目されているのがRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）です。RAGとは、自社の社内文書・マニュアル・過去案件・製品データベースなどを「根拠情報」として用意しておき、AIが回答を生成する際にその情報を参照させる仕組みです。汎用的な生成AIでは答えられない「自社固有の質問」に正確に回答できる点が特長で、社内FAQの自動化・営業支援・問い合わせ対応の効率化などに活用されています。
開発費用は何で決まるのか（内訳）
オーダーメイドAI開発・RAGの費用は、おおむね以下の工程の積み上げで構成されます。規模・要件によって各工程のボリュームが変わるため、全体費用も変動します。
| 工程 | 主な内容 | 費用に影響する要因 |
|---|---|---|
| 要件定義 | 解決したい課題・業務範囲・必要機能の整理。どのAIモデルを用いるか方針策定 | 対象業務の複雑さ・関係者数 |
| データ整備・前処理 | 既存の社内文書・データをAIが参照しやすい形式に変換・クレンジング | データ量・フォーマットの多様さ・品質 |
| 開発・実装 | AIモデルの設定・RAGパイプライン構築・既存システムとのAPI連携・UIの開発 | 連携先システムの数・UI要件・カスタマイズ範囲 |
| テスト・調整 | 精度評価・ハルシネーション（誤情報）チェック・業務ユーザーによる検証 | 求める精度水準・修正ラウンド数 |
| 運用・保守 | 本番環境の維持・データ更新・モデルバージョン管理・障害対応 | 更新頻度・サポート範囲・SLA要件 |
費用が変わる主な要因をまとめると、①扱うデータ量と品質・②既存システムとの連携範囲・③求める精度と対象業務数・④運用・保守の範囲の4点です。「まず特定業務1つに絞ってPoC（試験導入）を行う」ことで、不確実な費用リスクをコントロールしやすくなります。
費用相場の考え方
AI開発・RAGの市場には、大きく分けて買い切り型の個別開発と月額サブスクリプション型の2つのアプローチがあります。
月額サブスクリプション型：月額費用の中に開発・運用・改善・サポートが含まれる方式。初期費用を抑えてスモールスタートしやすく、継続的なPDCAが回しやすい点が特長です。
当社（株式会社MRI）の料金プラン
当社では中小企業がオーダーメイドAI・RAGをスモールスタートしやすいよう、月額制プランをご用意しています。スターター・スタンダードは初期費用0円（Enterpriseは要お見積り）です。
| プラン名 | 月額料金（税抜） | 目安となる対象 |
|---|---|---|
| スターター | ¥98,000／月 | 特定業務1〜2件のAI化・RAG試験導入など、まず小さく始めたい場合 |
| スタンダード | ¥198,000／月 | 複数業務への展開・本番稼働・継続的な精度改善を伴う場合 |
| エンタープライズ | 要お見積り | 大規模データ・複数システム連携・高度なセキュリティ要件等がある場合 |
開発期間の目安とPoCから本番までの進め方
AI開発・RAGの期間は要件によって異なりますが、一般的にはPoC（試験導入）から始め、効果を確認してから本番開発に進む流れが、リスクと費用の両面でコントロールしやすいとされています。
| フェーズ | 期間の目安 | 内容 |
|---|---|---|
| PoC（試験導入） | 数週間〜 （規模・データ整備状況による） | 特定業務に絞ったプロトタイプを構築し、精度・効果・業務適合性を検証 |
| 本番開発 | 数か月〜 （要件の複雑さによる） | PoCの知見を踏まえ、本番環境向けに設計・構築・テスト・リリース |
| 運用・改善フェーズ | 継続 | データ更新・モデル精度改善・業務拡張などを継続的に実施 |
スモールスタートで費用対効果を確認してから本番に進む流れは、予算管理の観点でも有効です。PoCの段階で「このまま本番化すべきか・仕様を変えるべきか・別の業務に適用するか」を判断できるため、大規模投資の失敗リスクを抑えやすくなります。
補助金を活用すれば自己負担を抑えられる
オーダーメイドAI・RAGの開発費用は、条件によっては国や自治体の補助金・支援制度の対象となる場合があります。補助金を活用することで自己負担を抑えながら導入を進められる可能性があります。2026年に利用できる補助金の詳細は、下記の関連記事をご覧ください。
→ 【2026年版】千葉の中小企業がAI導入に使える補助金まとめ｜最大1億円・申請の流れも解説
失敗しないためのポイント
①いきなり大規模開発をしない
いきなり全社展開・多業務対応のシステムを構築しようとすると、要件が膨らみやすく、費用・期間ともに予算超過しやすい傾向があります。まず効果が見えやすい業務1〜2件に絞ってPoCを実施し、費用対効果を数字で確認してから拡大するのが安全です。
②データ整備を過小評価しない
RAGの精度は「参照させるデータの質」に大きく依存します。社内文書がバラバラのフォーマット・古い情報を含む・分類されていない場合、データ整備だけで想定以上の工数がかかることがあります。PoC前にデータ棚卸しをしておくと見積もり精度が上がります。
③目的・KPIを明確にする
「AIを入れたい」という動機だけでは、開発後の効果測定ができません。「何の業務にかかる時間を、どの程度削減したいか」などの目標値を先に設定しておくことで、開発方針の判断基準が明確になります。
④運用・保守コストを見込む
AI・RAGは本番リリースがゴールではなく、データ更新・精度改善・モデルバージョン管理といった継続的な運用が必要です。月額サブスク型を選ぶ場合は、運用費用が含まれているかを事前に確認しましょう。
関連記事：
※ 本記事の費用・期間はあくまで一般的な目安であり、実際の費用・期間はお客様の要件・業務内容・データ状況により大きく異なります。記載のプラン料金（スターター¥98,000/月・スタンダード¥198,000/月・エンタープライズ要お見積り・スターター/スタンダードは初期費用0円）は2026年6月時点のものです（金額は税抜）。外部市場の価格については出典のある情報のみを参考としており、具体的な市場価格の断定はしておりません。補助金の対象・採択は要件・審査によります。当社は補助金の採択を保証するものではありません。