業務へのAI導入費用はいくらか。実案件6件のデータで解説【100万〜500万円】
「AIを業務に導入したいが、いくらかかるのか見当がつかない」——AI導入の相場情報は「数十万円〜数千万円」とあまりに幅が広く、判断材料になりません。
この記事では、当社（TodoONada株式会社）が実際に受託したAI・LLM開発6案件の実データ（費用・期間・体制・効果）を公開します。AIベンダーの一般論ではなく、実際に払われた金額と、実際に出た効果の数字です。
※費用は各実績ページに記載している概算値です。要件により変動するため、見積もりを保証するものではありません。
実案件6件の費用・期間・効果 早見表
| 案件 | 費用 | 期間 | 体制 | 効果・内容 |
|---|---|---|---|---|
| 動画処理・遠隔読影の研究支援（東京大学様） | 約100万円 | 1ヶ月 | 2名 | 動画秘匿化処理+データ自動管理 |
| ECサイト向けChatbot | 約200万円 | 2ヶ月 | 2名 | OpenAI API活用、各ECプラットフォーム対応 |
| eBay出品の翻訳LLM化 | 200万円 | 2ヶ月 | 2名 | 翻訳費用を96%削減 |
| SAM 2/SAM 3による建築物認識 | 200万円 | 2ヶ月 | 2名 | 壁・屋根を認識しリフォーム後を即シミュレーション |
| マッチングサービス+AIオペレーター | 約350万円 | 4ヶ月 | 3名 | オペレーター業務の負担を約90%削減（サービス開発込み） |
| 入札案件の自動収集+AI分析（電池屋様） | 500万円〜 | 6ヶ月 | 4名 | 情報収集工数を約90%削減、優先度スコアリング |
価格帯は3つに分かれる
実例を並べると、AI導入の費用は目的によってきれいに3つの帯に分かれます。
約100万円 — PoC・研究支援・単機能の自動化
「AIで何ができるか確かめたい」「特定の作業だけ自動化したい」という段階です。東京大学様の案件では、研究用動画の秘匿化処理と成果データの自動管理を1ヶ月・約100万円で構築しました。対象業務が明確に絞れていれば、この規模で十分に実用になります。
約200万円 — 既存システムへのAI機能の組み込み
もっとも費用対効果が出やすい帯です。既に動いている業務システムに、LLMや画像認識を組み込むパターンです。
代表例がeBay出品システムの翻訳LLM化です。従来はAmazon Translateで翻訳していた商品情報をLLMベースに置き換え、出品に適した自然な英語表現を保ちながら、翻訳費用を約96%削減しました。開発費200万円に対し、翻訳費の削減が毎月続くため、出品数の多い事業者ほど短期間で回収できます。
SAM 2/SAM 3を使った建築物認識も同じ帯です。物件写真から壁や屋根をAIが認識し、壁紙・塗装の変更後イメージをその場でシミュレーションできるようにしました。GPU推論基盤（AWS EC2 GPUインスタンス)の構築まで含めて200万円・2ヶ月です。
350万〜500万円超 — AIを中核にした業務基盤
収集・分析・通知までを一気通貫で自動化する規模です。電池屋様の入札案件AI分析システムでは、全国の官公庁・自治体の入札情報を日次で自動収集し、AIが自社関連案件を分類・スコアリングして通知する基盤を構築しました。営業担当が手作業で行っていた情報収集工数を約90%削減しています。AIエンジニアを含む4名体制・6ヶ月の開発です。
費用を左右する4つの要因
- 既存システムに組み込むか、新規に作るか — 組み込み型（200万円帯）は既存の業務フローを活かせるため、新規基盤（500万円帯）より大幅に安くなります。
- GPU推論基盤の要否 — 画像認識系はGPUサーバーの構築・運用が必要です。LLM API利用ならこのコストはかかりません。
- 精度検証の深さ — 「間違えても人が直せる」業務（翻訳の下書きなど）は安く、「間違いが許されない」業務は検証工数が乗ります。
- ランニングコストの設計 — API利用料は使用量に比例します。eBay翻訳の案件ではリクエスト最適化まで実施し、月々のAPI費用を抑えました。
ランニングコストを抑えたいならローカルLLMという選択肢も
月々のAPI利用料をゼロに近づけたい場合や、社外に出せないデータを扱う場合は、自社環境でLLMを動かす「ローカルLLM」が選択肢になります。当社はローカルLLMの検証情報を継続的に公開しています。
どの構成が合うかは「扱うデータの機密性 × 処理量 × 求める精度」で決まります。この判断自体が難しいポイントなので、迷ったらご相談ください。
まとめ
- PoC・単機能なら約100万円・1ヶ月から始められる
- 既存システムへのAI組み込みは約200万円・2ヶ月が実例の中心。翻訳費96%削減のように、ランニングコスト削減型は回収が早い
- AI業務基盤は500万円〜・半年。工数90%削減クラスの効果が狙える
当社はLLM・画像認識・業務自動化の開発実績を公開しています（開発実績一覧）。「うちの業務だといくらか」という段階のご相談も歓迎です。お問い合わせからどうぞ。
