既製のAIツールで足りる会社と、独自開発を検討すべき会社の違い

本記事はプロモーションを含みます。

ChatGPTや業務効率化SaaSを試してみたものの、「便利は便利だが、自社の業務にぴったり合っているわけではない」と感じている会社もあるでしょう。定型的な文章作成や簡単な問い合わせ対応には使えるが、自社独自の帳票フォーマットや、既存の基幹システムとの連携までは対応しきれない、というケースです。

こうした状況になると、「自社専用に開発してもらうべきか」という選択肢が視野に入ってきます。ただし、独自開発にはまとまった投資が必要になるため、今のツールの延長で十分なのか、開発を検討すべきなのかを見極める必要があります。

この記事では、業務をツールに合わせられるか・データや既存システムとの連携要件・その用途を何年使い続ける見込みか・予算という4つの軸で、既製ツールと独自開発のどちらが自社に合うかを判断する方法を整理します。

ChatGPTは使っているのですが、自社の業務にはあと一歩合わない気がしています

その場合、既製ツールの限界なのか、独自開発が要るレベルなのかを4つの軸で確認すると整理しやすいですよ

既製ツールと独自開発、何が違うのか
既製ツールの強みと限界
独自開発が必要になるのはどんなケースか
自社に合う選択を4つの軸で判断する
既製ツールを選ぶ場合に知っておきたいリスク
自社だけで判断が難しい場合
まとめ

既製ツールと独自開発、何が違うのか

既製のAIツールとは、ChatGPTのような汎用サービスや、特定の業務(議事録作成、問い合わせ対応など)向けに作られたSaaSを指します。多くの企業が共通して使えるよう設計されており、サービスによっては開発期間を待たずに利用を開始できます。

一方、独自開発とは、自社の業務やデータに合わせてAIの仕組みを個別に作ることです。API連携によって既製のAIサービスと自社システムをつなぐ軽めの開発から、業務フローに合わせて一から作り込む本格的な開発まで、範囲には幅があります。

どちらが優れているという話ではなく、自社の状況によって向き不向きが変わります。

既製ツールの強みと限界

既製ツールの主な強みの一つは、導入の早さと初期費用の低さです。サービスによっては、開発期間を待たずに利用を開始できます。また、サービス提供元が継続的にアップデートを行うことが多く、自社で機能を作り込む手間を抑えられる場合があります。

一方で、既製ツールはカスタマイズの自由度に限界があるという指摘があります。多くの企業が共通して使えるように設計されている以上、自社だけの特殊な業務フローにぴったり合わせることは難しい場合があります。

また、既製ツールを作り込みすぎると、かえって扱いにくくなる場合があると指摘されています。カスタマイズを重ねるほど、サービス提供元のアップデートの恩恵を受けにくくなり、保守の負担も増えていく可能性があるためです。「まず既製ツールで試して、足りない部分だけ作り込む」という考え方は妥当ですが、作り込みすぎると既製ツールを使うメリット自体が薄れていく点は意識しておく必要があります。

独自開発が必要になるのはどんなケースか

独自開発が視野に入ってくるのは、主に次のような場合です。

自社の基幹システムや独自データと、継続的かつ深く連携させる必要がある
業務フロー自体をツールに合わせて変えるのが難しく、独自のフローを維持したい
この用途を短期的にではなく、長期的な業務基盤として使い続ける見込みがある

独自開発の費用には、業界全体で決まった相場があるわけではなく、開発会社ごとに公開している価格例に幅があります。例えば、API連携を中心とした比較的軽めの開発では初期50万円台〜300万円程度、要件定義から自社の業務フローに合わせて作り込む本格的な開発では300万円〜1,000万円前後になるという例が、それぞれ別の開発会社から示されています。この差は、既製のAIサービスをAPIでつなぐだけの開発か、独自の画面・業務フロー・データ連携まで一から設計する開発かという、開発範囲の違いによるものです。いずれも個別の開発会社が示している価格例であり、要件定義の深さやセキュリティ要件、既存システムとの連携範囲によって金額は大きく変わります。相談する際は、これらを「相場」ではなく参考例として捉えた上で、自社の要件を整理してから見積もりを取ることをおすすめします。

なお、生成AIの自社開発については、日本の大手企業410名を対象にした民間調査会社の調査で、投じた費用に見合う効果を実感できている企業は2割未満だったという結果もあります。これは大手企業を対象にした調査であり、中小企業にそのまま当てはまるとは限りませんが、「独自開発をすれば必ず成果が出る」というものではなく、大手企業でも成果を出すのが容易ではない領域だということは、判断材料として知っておいてよいでしょう。

自社に合う選択を4つの軸で判断する

既製ツールと独自開発、どちらが自社に合うかは、以下の4つの軸で確認すると整理しやすくなります。

業務をツールに合わせられるか
既製ツールは、自社の業務フロー側をツールの標準機能に合わせて調整することが前提になる場合が多くあります。業務フローを調整することに抵抗がなければ既製ツールが選択肢に入りやすく、逆に自社独自のフローをどうしても維持したい場合は、独自開発が視野に入ります。

データ・既存システムとの連携要件
社内の他システムと連携させる必要があるか、あるとすれば一度きりの連携か、継続的な連携かを確認します。連携が不要、または利用するサービスが用意している標準的なAPI連携で足りるのであれば、既製ツールも選択肢になります。継続的かつ複雑な連携が必要になるほど、独自開発を検討する理由が強くなります。

継続利用の見込み
この用途を短期的・試験的に使うのか、それとも長期的な業務基盤として使い続ける見込みがあるのかを確認します。短期的な利用であれば、初期費用の低い既製ツールから始めやすくなります。長期的な業務基盤として使い続ける見込みがある場合は、既製ツールを使い続けた場合の継続的な利用料と、独自開発の初期費用・保守費用を比較した上で検討することになります。

予算
独自開発には、前述の通り初期費用としてまとまった投資が必要になります。この投資を許容できるかどうかも、現実的な判断材料です。

判断軸	既製ツール	独自開発
業務をツールに合わせる必要	ある(標準機能への適応が前提になりやすい)	少ない(自社要件に合わせて設計しやすいが、予算や技術面の制約は残る)
連携要件への対応	利用するサービスが提供する標準的な連携機能の範囲で対応	自社の要件に合わせて連携方法を設計できる
初期費用	比較的低い(月額利用料が中心)	まとまった初期投資が必要(公開されている費用例では50万円台〜1,000万円前後まで幅がある)
適した利用期間	短期・試験的な利用から始めやすい	長期利用を前提とする場合は、継続費用も含めた比較が必要

例えば、社内の問い合わせ対応を効率化したいだけであれば、既製のAIチャットボットやChatGPTの活用で対応できる可能性があります。一方、自社の受発注システムと連携させて在庫データを自動でAIに参照させたい、というように継続的なシステム連携が前提になる場合は、独自開発を検討する価値があると考えられます。

同様に、会議の議事録作成に時間を取られているだけであれば、独自開発をせずとも、Nottaのような既製の文字起こしAIツールで対応できる場合があります。

既製ツールを選ぶ場合に知っておきたいリスク

既製ツールは初期費用の低さが魅力ですが、長期的に使い続けた場合のリスクも知っておく必要があります。

SaaSの導入・選定等に関与する担当者550人を対象にした2024年3月の調査では、利用中のSaaSを別のサービスに切り替えたいと思っても切り替えられない状態(いわゆるベンダーロックイン)にあると回答した割合が約7割(69.2%)にのぼったとされています。主な要因として、データ移行や業務の再設計にかかるコスト・手間が挙げられています。この調査の対象は従業員21名以上の企業に勤務する担当者であり、すべての企業に当てはまるとは限りませんが、既製ツールに業務を深く依存させるほど、後から乗り換えるコストが大きくなりやすいという傾向自体は、判断材料として押さえておく価値があります。

既製ツールを選ぶ場合は、契約前に「将来別のサービスに切り替える必要が出たとき、データをどの程度スムーズに移行できるか」を確認しておくと、こうしたリスクを減らせます。