はじめに
AIの不確実性から、まずはスモールスタートで始め、徐々に機能追加や精度改善を行う進め方が一般的に広まっています。そのため、従来のシステム開発と比較すると、初回開発後にかかる投資が大きくなる傾向があります。では、運用費としてどの程度を見込むべきなのでしょうか。
AIソリューション開発はユーザー体験を最大化すること
まず、なぜAIソリューション開発はスモールに始めるのでしょうか。
最大の理由は、「利用者の体験を最大化し、効率化を実現すること」が成功を左右するからです。
人間と同様に、AIも精度が100%になることはありません。
完全自動化に近い効果を得るためには、利用者の知見を取り込みながら、少しずつ業務を変革（DX）していく必要があります。
そのため、業務に最適なソリューションへと仕上げるには、スモールスタートで始め、改善を重ねていくことが重要だと言えます。
費用の内訳
以下は、初回開発および運用における主な内訳です。
| フェーズ | 主な項目 | 内容 |
|---|---|---|
| 初回開発（PoC〜導入） 導入準備に集中、成果の早期検証を目的とする | 要件定義・PoC設計 | 目的設定、ユースケース選定、実証実験の設計 |
| データ収集・前処理 | データの収集、クリーニング、匿名化など | |
| モデル選定・統合 | 外部API利用 or 自前モデルの構築と接続 | |
| プロンプト設計・チューニング | 出力品質向上のための設計・改善 | |
| UI/UX開発・システム統合 | 業務システムやアプリとの統合、利用者向けUI開発 | |
| 運用（改善・保守） 継続的改善と品質維持が中心。長期的には初期開発以上の投資が必要になる場合が多い | モデル監視・評価 | 精度や利用状況の監視、エラー検知 |
| 精度改善 | 利用データに基づく継続的な改善 | |
| インフラ維持 | API利用、クラウド/GPU環境の管理・最適化 | |
| セキュリティ・コンプライアンス | データ保護、法令遵守、監査対応 | |
| サポート・人材育成 | ユーザー教育、問い合わせ対応、運用担当者のスキル強化 |
初回開発費に対する運用費比率
一般的なシステム開発では、開発費の約15%が年間の運用・保守コストとされています。
一方でAI開発では、これに加えて「AI精度改善」や「追加機能開発」の費用が発生します。
初回開発で機能を絞っている場合には、後続の機能拡張費も考慮が必要です。
これらを総合的に見ると、開発費の約30%程度を年間の運用費として見込むのが妥当と言えるでしょう。筆者の経験からも、業務が複雑で高い精度を目指す場合には、年50%程度の運用費が必要になるケースもあります。回収期間にもよりますが、トータルでは開発費の150%程度を運用フェーズで見込むのが現実的です。
終わりに
システム開発と比較すると、AI開発は開発費に対して運用比率が高くなる傾向があります。
AI開発においては、「100%に満たない部分をどのようにUI/UXで補完するか」が最大の課題です。そのためには、業務が滞らないレベルのAIを導入し、PDCAを繰り返すことが最短距離のアプローチとなります。事業部・DX推進室・システム部が一体となって、ガッツリとスクラムを組み、推進していきましょう！
