この記事は、AIを使った業務の仕組みや業務システムの開発を外部に頼みたい発注担当者・経営者が、「どの種類の会社に声をかけるか」を決めるための記事です。
AI受託開発会社・業務システムの開発会社の選び方は、次の4点に集約できます。
- 依頼先は大きく4種類：SIer、受託開発会社、少人数の開発会社、フリーランス。比べるための便宜的な分け方で、重なる会社もあります。合わない種類に出すと、費用も期間も余計にかかることがあります
- 候補は案件の特徴で絞る：使う人の数、つなぐシステムとその難しさ、止まったときの影響、要件がどこまで決まっているかで、候補になりやすい種類が変わります
- AIの開発で確かめる4点は共通：自社でAIを運用しているか、検収基準の決め方、外部のAPIを使う場合の利用料の扱い、入力データが学習に使われるか。各社に同じ質問をして比べます
- 全部をオーダーメイドにしない：既製品で足りる部分は既製品に任せ、自社独自の部分だけを開発すると総額を抑えやすくなります
当社のAI受託開発の内容と料金はAI受託開発・業務自動化にまとめています。この記事では、当社以外に頼む場合も含めて、依頼先の種類の比べ方を扱います。
4つの分類の比較
業務システムやAIの仕組みの開発を頼める会社を、規模と体制で4つに分けて比べます。比べるための便宜的な分け方で、SIerが自社で開発する場合や、受託開発会社が少人数の場合など、重なる会社もあります。表の内容は傾向で、実際の体制と費用は各社に確かめます。
| 分類 | 得意な規模 | 体制 | 費用の傾向 | AIの開発で確かめる点 |
|---|---|---|---|---|
| SIer | 基幹システム・全社導入 | 複数の会社を束ねることが多い | 高くなりやすい | AIの部分を誰が作るか（社内か再委託先か） |
| 受託開発会社 | 部門単位のシステム | 自社で開発することが多い | 中程度 | 生成AIを組み込んだ開発の経験と、検収基準の決め方 |
| 少人数の開発会社 | 1〜数業務の自動化 | 数名で進めることが多い | 抑えやすい | 対応できる規模の上限と、納品後の窓口 |
| フリーランス | 単発の実装 | 個人 | 抑えやすい | 不在時の引き継ぎ体制と、コード・仕様書・認証情報の受け取り |
見るのは、使う人の数・つなぐシステムの数と難しさ・止まったときの影響・要件がどこまで決まっているか、の4つです。 これで、開発と保守に要る体制の大きさの見当がつきます。
1. SIer
向く案件
- 会計・生産・販売といった基幹システムの刷新
- 全社で数百名が使うシステム
- 長期にわたる保守体制が必要なもの
注意点
1業務に絞った自動化を出すと、手続きや体制の分だけ費用と期間が伸びることがあります。 体制が厚いことは規模の大きい案件では利点ですが、小さい案件では負担になる場合があります。AIの部分を再委託先が作る場合は、窓口と実際に作る人が離れるため、途中の確認の場をどう持つかを先に決めます。
2. 受託開発会社
向く案件
- 部門単位の業務システム
- 既存システムとの連携を含む開発
- 仕様がある程度固まっている案件
注意点
得意分野は会社ごとに違います。過去に似た業務を扱った経験があるかを確かめてください。 業種が同じことより、処理の構造が近いことのほうが参考になります。自社で開発するか一部を再委託するか、生成AIを組み込む場合は、出力が毎回揺れる前提で検収基準を決めた経験があるかも聞きます。
3. 少人数の開発会社
向く案件
- 1業務に絞った自動化
- 要件を固めながら進める開発
- まず小さく試して効果を見たい場合
注意点
大規模な案件では、体制が足りない場合があります。 開発に多くの人数が要る規模や、止まると影響が大きいシステムでは、対応できる規模の上限を最初に確かめてください。担当者が少ないぶん、納品後の窓口と、担当者が不在のときの対応も確かめます。
4. フリーランス
向く案件
- 単発の実装
- 仕様が明確で、追加の相談が発生しにくいもの
注意点
気をつけたいのは継続性です。 その人が対応できなくなったときの引き継ぎ体制を、発注の前に確かめてください。
依頼する場合は、次の3点を受け取っておきます。
- ソースコード
- 仕様書（何をどう処理しているか）
- 認証情報の管理場所
この3点がそろっていると、別の人に引き継ぐときに必要な情報を渡しやすくなります。 足りないと、調べ直しや作り直しが必要になる場合があります。コードの利用の権利や、つないでいる外部サービスの契約も、あわせて確かめます。
フリーランスに発注するときは、フリーランス・事業者間取引適正化等法（2024年11月1日施行）の義務も押さえます。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象となる相手（法律上のフリーランス・第2条第1項） | 業務委託の相手方である事業者で、従業員を使用しない個人、または代表者のほかに役員がおらず従業員を使用しない法人（特定受託事業者）。従業員には、短時間・短期間など一時的に雇用される人は含みません |
| 発注するすべての事業者の義務（第3条） | 給付の内容・報酬の額・支払期日などを、書面または電磁的方法で明示する |
| 支払期日の義務がある発注者（第2条第6項） | 従業員を使用する個人、または役員が2人以上いるか従業員を使用する法人（特定業務委託事業者） |
| その発注者の義務（第4条） | 給付を受け取った日から60日以内に報酬の支払期日を決め、支払う（再委託の場合は別の定めがあります） |
自社の案件がどこに向くか（早見表）
案件の特徴ごとに、候補になりやすい依頼先と、あわせて確かめることをまとめました。1つに決めず、候補が2つあるときは、両方に同じ条件で見積もりを頼んで比べます。
| 案件の特徴 | 候補になりやすい依頼先 | あわせて確かめること |
|---|---|---|
| 全社で数百名が使う基幹システム | SIer、受託開発会社 | 止まったときの影響、長期の保守体制 |
| 部門単位で、既存システムとつなぐ | 受託開発会社、少人数の開発会社 | つなぐ先の仕様が公開されているか、保守体制 |
| 1〜3業務の自動化を、要件を固めながら進めたい | 少人数の開発会社、受託開発会社 | 対応できる規模の上限、納品後の窓口 |
| 仕様が固まった単発の実装 | フリーランス、少人数の開発会社 | 不在時の引き継ぎ体制、コードと仕様書の受け取り |
数だけで決めず、連携の難しさ・止まったときの影響・保守の体制・要件がどこまで決まっているかを合わせて見ます。
AI受託開発会社を比べる比較表
種類を絞ったら、候補の会社に同じ質問をして、答えを横に並べます。次の表は、相見積もりの場でそのまま使える形にしています。
| 確かめること | 聞き方の例 | A社 | B社 |
|---|---|---|---|
| 自社でAIを運用しているか | 自社の業務で生成AIをどう使っていますか。画面や成果物を見せてもらえますか | ||
| 開発の体制 | 自社で開発しますか、一部を再委託しますか。対応できる規模の上限はどのくらいですか | ||
| 検収基準の決め方 | 何件のうち何件がそのまま使えれば完成としますか | ||
| 外部のAPIの利用料 | 外部の生成AIのAPIを使いますか。使う場合、利用料は開発費に含まれますか。月の見込みはいくらですか | ||
| 入力データの扱い | 入力したデータはAIの学習に使われますか。どの設定を使いますか | ||
| 途中の確認 | 開発中に、動くものを確認できる場はありますか | ||
| 納品物と納品後 | 仕様書とコードは納品物に入りますか。納品後の改修は誰がいくらで対応しますか |
入力データの扱いは、使うAIの法人向けの条件と、開発会社との契約の両方で確かめます。経済産業省は、提供するデータの利用範囲やAIの出力の利用条件などを契約前に確かめるための「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」を2025年2月に公表しています。見積もりの比べ方はAI開発の相見積もり｜同じ条件で比べるに、費用の内訳は業務システム開発の費用｜規模別の内訳にまとめています。
分けて発注する方法
複数の分類にまたがる場合は、分けて発注する方法が使えます。
| 部分 | 発注先 |
|---|---|
| 基幹部分 | 既製パッケージ、または大手 |
| 自社独自の集計・連携 | 少人数の開発会社、受託開発会社 |
基幹を既製品に任せ、独自の要件だけを小さく作る形は、総額を抑えやすい組み方です。 すべてをオーダーメイドにする必要はありません。
開発の前に確かめること
既製品で足りないかを先に調べてください。 業務が一般的な形なら、既製パッケージのほうが総額も期間も有利なことが多いです。
判断の目安は「既製品に合わせて業務を変えられるか」です。既製品に合わせられない自社独自の要件が業務の中心にある場合は、開発を検討する価値があります。
チャットボットを例にした判断はAIチャットボット｜既製品と自社開発に、ツールの種類の見分け方は業務自動化ツールの選び方｜4分類で判断に、補助金が使えるかはAI開発に補助金は使えるか｜制度別の対象判定にまとめています。
当社に頼む場合
当社のAI受託開発の料金は次のとおりです（税抜）。
| プラン | 料金 | 初期費用・契約条件 | 含まれるもの |
|---|---|---|---|
| 業務自動化ミニ開発 | ¥300,000〜（税抜・単発） | 単発・お見積もり合意後の追加請求なし（仕様追加時は事前に再見積もり） | 1業務の自動化ツールを設計・開発／例: 見積書生成・日報集計・レポート自動作成／要件整理から納品まで2〜4週間／納品後1ヶ月の動作フォロー付き |
| AI組込み開発おすすめ | ¥800,000〜（税抜・要件見積） | 単発・要件見積（お見積もり合意後の追加請求なし） | 社内チャットボット・RAG（社内ナレッジAI）／Claude・GPT・Gemini API統合／業務アプリ・ダッシュボード開発／開発期間1〜3ヶ月・保守プランは別途 |
| AI開発顧問 | ¥300,000/ 月（税抜） | 最低3ヶ月（以降1ヶ月単位） 最低期間の総額 ¥900,000（¥300,000×3ヶ月） | Claude Code環境構築・開発伴走／社内メンバーの内製化支援／月次の開発ロードマップ設計／チャット相談・コードレビュー |
当社の進め方は、1業務に絞って作り、効果を見てから広げるかを決める形です。業務自動化ミニ開発は要件整理から納品まで2〜4週間、AI組込み開発は開発期間1〜3ヶ月が目安です。メニューごとの納品物と期間の目安はAI受託開発の費用・期間と納品物に、当社が向いている会社と合わないケースは当社のAI受託開発が向いている会社にまとめています。
相談のときに伝えるとよいこと
| 伝えること | 例 | 何に使うか |
|---|---|---|
| 自動化したい業務 | 受発注の集計、見積書づくり、社内規程の検索 | 開発で解くか、既製品で足りるかの判断 |
| 使う人の数 | 経理の3名、全社の200名 | 向く種類の判断 |
| つなぐシステム | 販売管理、会計ソフト、Excel、チャットツール | 連携の範囲と費用 |
| 例外の多さ | 取引先ごとのルール、手作業で処理している例外 | 開発の範囲と、人に残す部分の判断 |
| 予算と時期 | 予算の上限、使い始めたい時期 | 段階の分け方 |
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出典
確認日はいずれも2026-10-18です。
- 公正取引委員会「特定受託事業者に係る取引の適正化等に関する法律（令和五年法律第二十五号）」（条文）（確認日：2026-10-18）。第2条第1項：「特定受託事業者」は業務委託の相手方である事業者で、従業員を使用しない個人、または一の代表者以外に他の役員がなく従業員を使用しない法人。第2条第6項：「特定業務委託事業者」は、従業員を使用する個人、または二以上の役員があるか従業員を使用する法人。第3条：業務委託事業者は給付の内容・報酬の額・支払期日その他の事項を書面又は電磁的方法で明示する。第4条：特定業務委託事業者は、給付を受領した日から60日以内で支払期日を定めて支払う（再委託の場合は元委託支払期日から30日以内）
- 公正取引委員会「特定受託事業者に係る取引の適正化等に関する法律（フリーランス・事業者間取引適正化等法）の概要」（PDF）（確認日：2026-10-18）。第2条〜第4条の要約（「従業員」には短時間・短期間等の一時的に雇用される者は含まないこと）と、令和5年4月28日成立・5月12日公布、令和6年11月1日施行
- 公正取引委員会「フリーランスの取引適正化に向けた公正取引委員会の取組」（確認日：2026-10-18）。同法が令和5年4月28日に成立し、5月12日に公布、令和6年11月1日に施行されたこと。取引条件の明示義務や、期日における報酬支払義務などの解説の案内
- 経済産業省「「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」を取りまとめました」（2025年2月18日）（確認日：2026-10-18）。AIの技術や法務に習熟していない事業者も含めて使える契約のチェックリストとしてまとめたこと、利用者が提供するデータの利用範囲や、AI生成物の利用条件などを検討するためのチェックポイントを示す方針