AI開発会社の選び方｜チェックリストで失敗しないベンダー選定

「AI開発を外注したいけど、どこに頼めばいいかわからない」「複数社から見積もりを取ったけど、金額も内容もバラバラで比較できない」

AI開発の外注先選びで、こうした悩みを抱える方は多いのではないでしょうか。

実際、AI開発会社の選定を誤ると、想定外の追加費用や納期遅延、最悪の場合はプロジェクトの中止につながるケースもあります。

本記事では、AI開発会社の種類と特徴、評価すべきポイント、見積もり比較のコツ、契約時の注意点まで、ベンダー選定に必要な情報を整理します。

この記事でわかること

AI開発会社の4タイプと向き不向き
評価すべき7つのポイント（チェックリスト付き）
見積もり比較で見るべき5項目
契約時に確認すべき注意点
失敗しないベンダー選定の5ステップ

AI開発会社には4つのタイプがある

AI開発を依頼できる会社は、大きく4つのタイプに分類できます。それぞれ強みと弱みが異なるため、自社の状況に合わせて選ぶ必要があります。

大手SIer

実績豊富で安心感がある
大規模プロジェクトに対応可能
費用は高め（数千万円〜）
AIは外注することもある

AIスタートアップ

AI技術に特化した専門性
最新技術への対応が早い
費用は中程度（数百万円〜）
会社によって品質にばらつき

コンサルティングファーム

戦略立案から伴走してくれる
業界知見が豊富
費用は高め（人月単価100万円〜）
実装は別会社に委託することも

フリーランス・小規模チーム

費用を抑えられる
柔軟な対応が可能
費用は安め（数十万円〜）
対応範囲・サポートに限界あり

どのタイプを選ぶべきか

自社の状況	おすすめのタイプ
予算が潤沢で、信頼性を重視	大手SIer
AI技術の専門性を求める	AIスタートアップ
戦略から一緒に考えてほしい	コンサルティングファーム
小規模プロジェクトで費用を抑えたい	フリーランス・小規模チーム
何から始めればいいかわからない	コンサル or AIスタートアップ

「どこに頼むか」よりも**「何を実現したいか」を先に明確にする**方が、適切なベンダーを選びやすくなります。

AI開発会社を評価する7つのポイント

AI開発会社を選ぶ際に、評価すべきポイントを7つに整理しました。

1. 類似プロジェクトの実績があるか

「AI開発の実績」だけでなく、自社と同じ業界・同じ課題の実績があるかを確認します。

製造業なら製造業での実績
画像認識なら画像認識の実績
顧客対応の自動化なら同様の実績

確認方法

「当社と似たプロジェクトの事例を見せてもらえますか？」と直接聞くのが確実です。守秘義務で詳細を話せない場合でも、概要や成果は聞けることが多いです。

2. 技術力を客観的に評価できるか

「AIに強い」と言っていても、実際の技術力を見極めるのは難しいものです。以下の観点で確認します。

技術者の経歴: AIエンジニアの人数、バックグラウンド
論文発表・登壇実績: 技術力の証明になる
OSSへの貢献: 技術コミュニティでの活動
PoC提案の具体性: 技術的な提案が具体的かどうか

「実績」だけでなく「技術者」を見ることが重要です。

3. コミュニケーションがスムーズか

AI開発は、要件が曖昧なまま進むことが多く、頻繁なコミュニケーションが必要です。

レスポンスの速さ（問い合わせへの返答スピード）
専門用語をわかりやすく説明してくれるか
「こうした方がいい」と提案してくれるか

注意

打ち合わせで営業担当しか出てこない会社は要注意です。技術者と直接話せるかを確認しましょう。

4. プロジェクト管理体制は整っているか

進捗報告の頻度（週次、隔週など）
課題管理の方法（ツール、フォーマット）
エスカレーションのルール
担当者の固定性（途中で変わらないか）

「誰が窓口で、どう進めるか」を事前に確認しておきます。

5. 開発後のサポート体制はあるか

AI開発は「作って終わり」ではありません。運用開始後も、精度の改善やモデルの再学習が必要になります。

確認項目	内容
保守契約	月額いくらで、何をしてくれるか
障害対応	対応時間、SLAの有無
モデル再学習	どのタイミングで、いくらかかるか
技術移転	社内で運用できるようサポートがあるか

開発費用だけでなく、運用コストも含めて比較することが重要です。

6. セキュリティ対応は十分か

自社のデータを預ける以上、セキュリティは重要なポイントです。

プライバシーマーク、ISMS認証の取得
データの取り扱いポリシー
クラウド環境の場合、どのリージョンを使うか
開発環境からのデータ持ち出し管理

機密性の高いデータを扱う場合は、特に慎重に確認します。

7. 費用の内訳が明確か

見積もりが「一式○○万円」だけの場合は要注意です。何にいくらかかるのか、内訳を確認します。

詳細な費用の見方については、後述の「見積もり比較のポイント」で解説します。

ベンダー評価チェックリスト

上記の7ポイントをチェックリストにまとめました。複数社を比較する際にお使いください。

基本情報

会社の設立年数・規模を確認した
主要取引先・業界を確認した
AIエンジニアの人数・経歴を確認した

実績・技術力

類似プロジェクトの実績がある
具体的な成果（精度、工数削減など）を聞けた
技術的な提案が具体的だった
技術者と直接話す機会があった

コミュニケーション

レスポンスが早い（1〜2営業日以内）
専門用語をわかりやすく説明してくれた
「こうした方がいい」と提案があった
営業だけでなく技術者も同席した

体制・サポート

プロジェクト管理の方法を確認した
開発後の保守体制を確認した
技術移転の有無を確認した
担当者の固定性を確認した

セキュリティ・契約

セキュリティ認証を確認した
データの取り扱いポリシーを確認した
見積もりの内訳が明確だった
追加費用の条件を確認した

見積もり比較で見るべき5つの項目

複数社から見積もりを取ると、金額も項目もバラバラで比較しにくいものです。以下の5項目を揃えて比較することをおすすめします。

1. 開発範囲の定義

確認項目	内容
PoC（概念実証）	含まれるか、別料金か
本開発	どこまでが範囲か
UI/UX	含まれるか、別料金か
インフラ構築	含まれるか、別料金か
データ整備	どこまで対応してくれるか

「開発費用300万円」でも、会社によって含まれる範囲が異なります。

2. 工数の内訳

フェーズ	確認項目
要件定義	何人月、どんな成果物か
設計	何人月、どんな成果物か
開発	何人月、誰が担当するか
テスト	何人月、どんなテストか
導入支援	含まれるか

「一式」ではなく、フェーズごとの工数を確認します。

3. 人月単価

役職	相場感
PM/PL	100〜150万円/月
シニアAIエンジニア	80〜120万円/月
AIエンジニア	60〜100万円/月
ジュニア/アシスタント	40〜60万円/月

相場から大きく外れている場合は、理由を確認します。

4. 追加費用の条件

仕様変更時の費用計算方法
追加要件の見積もり方法
想定外の作業が発生した場合の扱い

「追加費用なし」と言われても、条件を明確にしておくことが重要です。

5. 支払い条件

着手金の有無・比率
マイルストーン払いか一括払いか
検収条件

支払いタイミングと金額を事前に確認しておきます。

見積もり比較のコツ

比較しやすくするため、RFP（提案依頼書）を作成して、各社に同じフォーマットで見積もりを依頼するのがおすすめです。

契約時に確認すべき注意点

見積もりをもらい、発注先が決まったら、契約前に以下の点を確認します。

知的財産権の帰属

開発したAIモデルやソースコードの権利が誰に帰属するかを明確にします。

パターン	内容
全部移転	成果物の権利はすべて発注者に
共有	発注者・受注者で共有
ライセンス	受注者が権利を持ち、発注者は使用権のみ

「開発費用を払ったから全部自社のもの」とは限りません。契約書で明確にしておく必要があります。

技術移転・引き継ぎ

ベンダーに依存しすぎないために、以下を確認します。

ソースコードの引き渡し
ドキュメントの整備（設計書、運用マニュアル）
引き継ぎ期間・方法
社内メンバーへの教育

ベンダーロックインに注意

「このベンダーなしでは運用できない」状態になると、保守費用の交渉力がなくなります。技術移転を契約に含めることをおすすめします。

追加費用の条件

契約前に、以下のケースでの費用を確認しておきます。

仕様変更が発生した場合
想定以上にデータ整備が必要だった場合
スケジュールが延長した場合
精度が目標に達しなかった場合の追加開発

「追加費用は別途協議」だけでは、後でトラブルになりやすいです。

検収条件

何をもって「開発完了」とするかを明確にします。

精度の達成基準（例：認識精度90%以上）
受け入れテストの方法
検収期間
不具合対応の範囲

曖昧な検収条件は、後のトラブルの原因になります。

失敗しないベンダー選定の5ステップ

ここまでの内容を踏まえ、ベンダー選定の流れを5ステップで整理します。

要件を整理する

何を実現したいか、予算・スケジュールの目安、必須条件・あれば嬉しい条件を整理

候補を3〜5社に絞る

業界実績、技術力、規模感で候補を絞り込み。多すぎると比較が大変

RFPを作成して提案依頼

同じフォーマットで提案を依頼することで、比較しやすくなる

提案内容を評価・比較

チェックリストを使い、技術力・体制・費用を多角的に評価

最終確認・契約

契約条件（知財、技術移転、追加費用など）を詰めて契約締結

ステップ1：要件を整理する

いきなりベンダーを探すのではなく、まず自社の要件を整理します。

整理すべき項目

目的: 何を実現したいか
背景: なぜAIが必要か
予算: 概算でいくらか
スケジュール: いつまでに必要か
体制: 社内の担当者は誰か
データ: どんなデータがあるか

要件が曖昧なまま相談すると、ベンダーからの提案も曖昧になります。

ステップ2：候補を3〜5社に絞る

最初から1社に絞らず、3〜5社程度に声をかけます。

絞り込みの観点

業界・課題の実績
会社の規模（自社の案件に対応できるか）
技術力の評判
費用感のイメージ

AI開発は内製 vs 外注どちらが最適？

そもそも外注すべきか迷っている方はこちら

ステップ3：RFPを作成して提案依頼

RFP（提案依頼書）を作成し、各社に同じ条件で提案を依頼します。

RFPに含める項目

プロジェクト概要
要件・スコープ
予算・スケジュール
提案書のフォーマット
評価基準
提案期限

RFPがあると、各社の提案が比較しやすくなります。

ステップ4：提案内容を評価・比較

受領した提案を、チェックリストを使って評価します。

評価の観点

要件の理解度
技術的な提案の具体性
体制・サポート
費用の妥当性
リスクへの対応

金額だけで決めず、総合的に評価することが重要です。

ステップ5：最終確認・契約

発注先が決まったら、契約前に最終確認を行います。

知的財産権の帰属
技術移転の条件
追加費用の条件
検収条件
保守契約

契約書は必ず確認し、不明点は質問します。

よくある質問

Q. 相見積もりは何社くらいが適切ですか？

3〜5社が目安です。多すぎると比較が大変になり、少なすぎると比較の妥当性が下がります。

Q. 費用が安い会社を選んでも大丈夫ですか？

安さだけで選ぶのはおすすめしません。なぜ安いのか（工数が少ない、ジュニアメンバー中心、範囲が狭いなど）を確認しましょう。

Q. 大手と中小、どちらがいいですか？

一概には言えません。大手は安心感がありますが費用が高め、中小は柔軟ですが会社によって品質にばらつきがあります。自社の要件に合うかどうかで判断します。

Q. 技術力をどう判断すればいいですか？

類似実績、技術者の経歴、提案の具体性で判断します。技術者との面談機会を設けてもらうのも有効です。

Q. 契約書は自社でチェックすべきですか？

はい。特に知的財産権、追加費用、検収条件は必ず確認してください。不安な場合は法務担当や弁護士に相談することをおすすめします。

まとめ

AI開発会社の選定で押さえるべきポイントを整理しました。

ポイント	内容
ベンダーのタイプ	大手SIer、AIスタートアップ、コンサル、フリーランス
評価の観点	実績、技術力、コミュニケーション、体制、サポート、セキュリティ、費用
見積もり比較	範囲、工数、単価、追加費用条件、支払い条件
契約時の注意	知財、技術移転、追加費用、検収条件
選定フロー	要件整理→候補絞り込み→RFP→評価→契約

「安いから」「有名だから」だけで選ばず、自社の要件に合うかどうかを総合的に判断することが重要です。

ご相談について

「自社に合うベンダーのタイプがわからない」「提案内容の妥当性を第三者視点で評価してほしい」という方は、お気軽にご相談ください。

状況をお聞きした上で、ベンダー選定のポイントや比較の仕方をアドバイスします。特定のベンダーを推薦するのではなく、判断に必要な情報を整理するサポートをします。

AI開発会社の選び方チェックリスト｜失敗しないベンダー選定