AI開発の3つの型｜開発範囲と発注前に決めること

AI開発で最初に決めるのは、使用する技術ではなく開発範囲です。既存のAIサービスをそのまま使うのか、自社向けにカスタマイズするのか、新しいシステムを開発するのかを決めます。開発範囲が曖昧なまま見積もりを依頼すると、開発会社ごとに前提が変わり、費用や期間を正しく比較できません。

この記事では、AI開発を3つの型に分け、自社がどの型に当てはまるかを判断する条件を説明します。記事を読むことで、自社に必要な開発の型を選び、内製する工程と外注する工程を整理できます。

AIの利用と開発の境目

発注側が自社向けのソフトウェアやデータベース、既存システムとの連携部分を作ってもらうならAI開発です。提供されているAIサービスを契約し、そのまま使うだけなら利用に当たります。

経済産業省が2025年2月に公表した「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」は、AIに関する契約を利用型と開発型に分けています。ソフトウェアやデータベース、モジュール、システムの開発を伴うかどうかが境目です。

AI開発と聞くと、AIモデルを一から作る案件を思い浮かべるかもしれません。しかし、既存の生成AIに社内文書を参照させる仕組みや、業務システムとの連携機能を作る案件もAI開発に含まれます。案件によって開発範囲は大きく異なるため、発注前にどこまで開発するかを決める必要があります。

開発範囲で分かれる3つの型

経済産業省のチェックリストでは、AIの使い方を「汎用的AIサービス利用型」「カスタマイズ型」「新規開発型」の3つに分類しています。この記事では、この分類を「3つの型」と呼びます。自社で用意するものと、開発会社へ依頼する範囲を整理するための分類です。

この表を使うと、自社がどの型から検討すべきかを判断できます。下の型ほど開発範囲が広くなり、発注側が決める条件も増えます。

この3つの型は、各企業がどの型を採用しているかを示す統計ではありません。経済産業省が契約実務のために整理した分類です。発注側と開発会社が、案件の範囲を共通の言葉で確認するために使います。

CREARIが手がけた領域にも、既存の仕組みをつなぎ、足りない部分を作るカスタマイズ型に当たるものがあります。

• 定例レポート作成の自動化
• 問い合わせから電話対応の記録までの一元管理と、メール下書きのAI生成
• 会議の録画から議事録とタスクを作る仕組み
• 提案資料や設計資料の作成支援

モデルを一から作らなくても、自社の業務に合わせて連携部分を作ればAI開発です。

自社に合う型を判断する条件

どの型に当てはまるかを判断する前に、AIを使う業務を1つに絞ります。「問い合わせ対応」のように業務を特定できていなければ、必要なデータや連携するシステムを決められません。

対象業務を決めたら、次の順番で確認します。

個人情報や機密情報を扱うからといって、必ずカスタマイズ型や新規開発型になるわけではありません。既存サービスの利用条件や管理機能が、自社のセキュリティ基準を満たす場合もあります。

どの技術を使い、どの環境で動かすかは、自社に合う型を判断したあとに開発会社と決めます。技術を先に決めると、その技術に合わせて業務要件を変えることになりかねません。

対象業務がまだ1つに絞れていない場合は、AIに向く業務の選び方から候補を整理できます。

カスタマイズ型か新規開発型かを判断できない原因として、自社でもデータの保存場所や形式を把握していないケースがあります。CREARIは年間40社以上のAI導入を支援しており、その半数以上は対象業務の洗い出しから始まっています。

工程ごとの内製と外注

発注側は、案件全体を内製または外注のどちらか一方に決める必要はありません。システム企画、機能要件定義、設計・実装・テスト、システム運用・保守の工程ごとに、自社で担当するか外注するかを決めます。

日本情報システム・ユーザー協会の「企業IT動向調査2026」では、東証上場企業とそれに準ずる企業のIT部門長にシステム開発の実態を尋ねています。2025年9月5日から10月24日までに957社から回答を得た調査で、AI開発だけを対象にしたものではありません。

内製と外部委託を使い分ける方針を選んだ企業は70.2％でした。「内製を増やす」「内製・外部委託の混成」「外部委託を増やす」を合計した割合で、回答企業は953社です。

工程別の回答からは、企画や要件定義を内製し、設計・実装・テストを外注する傾向が確認できます。

どの工程を外注しても、開発の目的や受け入れ基準は自社で決める必要があります。あわせて、社内の責任者も決めておきます。

同じ調査では、内製化の課題について953社が複数回答しています。

すべての工程を内製する必要はありません。現場の業務を説明する担当者と、完成したシステムを受け入れるか判断する責任者を自社に置き、設計・実装・テストを外注する方法もあります。

外注する業務の範囲と依頼先の役割を整理する際は、AIコンサルティングに依頼できる範囲も参考になります。

AI開発の期間が延びる要因

開発期間は、作業量だけでは決まりません。発注側が対象業務や現在のシステムの複雑さをどこまで把握しているかによっても変わります。

JUASの同じ調査は、2025年度のシステム開発について、人月で見たプロジェクト規模と工期の状況を比べています。人月は仕事量の単位で、1人が1か月働く量を1人月と数えます。

この調査から確認できるのは、規模の大きいプロジェクトほど遅れる割合が高いという関係です。AI開発の3つの型や、外注する範囲の広さを直接調べた結果ではありません。

工期が予定どおりにならなかった理由については、297件の回答で次の3項目が上位でした。

• 計画時の考慮不足：52.5％
• 想定以上に複雑だった現行業務やシステム：48.8％
• 仕様変更の多発：42.4％

この結果だけで、遅延の原因を一つに決めることはできません。ただし、現在の業務とシステムの確認や、変更が起きそうな要件の洗い出しは、発注前に行えます。

この記事では、AI開発に必要な期間の目安を示していません。公的な調査で根拠を確認できず、案件の型や連携するシステムによっても期間が大きく変わるためです。一般的な月数を自社の案件に当てはめるのではなく、開発範囲と現在のシステムの複雑さを開発会社へ伝えることで、各社の見積条件をそろえやすくなります。

AI開発の見積もり前に決める5項目

発注側が決めておくのは、入力データ、データの利用条件、納品物、権利の範囲、受け入れ基準の5項目です。これらが決まっていないと、開発会社ごとに見積条件が異なるため、費用や期間を正しく比較できません。

経済産業省のチェックリストは、請負契約か準委任契約かという契約の種類だけで判断せず、求める成果と品質を具体的に確認する考え方を示しています。

新規開発型では、学習用データによって結果が変わるため、契約時点で性能を確定しにくい場合があります。ただし、AIであることを理由に開発会社が責任を負わないという意味ではありません。チェックリストにも、AIシステムの開発では、契約内容に応じて開発会社が一定の責任を負うことが合理的な場合があると記載されています。

リスクを契約時に見通せない場合は、すべてを一括で契約せず、確認と開発を段階に分ける方法があります。どこまで確認できたら次へ進むかを決めれば、発注側と開発会社が各段階で条件を見直せます。

開発費用は、この5項目と開発範囲によって変わります。金額の見方と見積書を比べるポイントは、こちらで説明しています。

開発の型を決めた後に確認すること

発注側が次に確認する項目は、選んだ型によって変わります。自社に合う型を決めてから調べると、確認する契約条件や技術情報を必要なものに絞れます。

どの型に当てはまるか判断できない場合は、対象業務や求める成果が明確になっていない可能性があります。技術を選ぶ前に、誰のどの作業をどのように変えたいのかを整理します。

まとめ

AI開発では、発注側が開発範囲を先に決めます。既存サービスをそのまま使う汎用的AIサービス利用型、自社向けに変更するカスタマイズ型、新しいシステムを作る新規開発型のどれを選ぶかによって、用意するデータと自社で担当する工程が変わるためです。

まず対象業務を1つに絞ります。次に、既存サービスだけで対応できるか、データやシステムとの連携が必要か、個人情報や機密情報を扱えるか、受け入れ基準を事前に決められるかを確認します。型が決まったら、工程ごとの役割分担と見積もりに必要な5項目を整理します。この順番で進めると、開発会社ごとの見積条件をそろえられます。

開発の型を決める段階から相談する

対象業務は決まっていても、データや連携条件を確認できず、どの型に当てはまるか判断できない場合があります。次のような課題がある段階でも相談できます。

• 既存サービスのカスタマイズだけで目的を達成できるか判断できない
• 使用するデータの保存場所や形式を社内で把握していない
• 内製する工程を決めたいが、自社だけでは機能要件をまとめられない

監修・執筆者

祖父江 聡士。東京大学大学院修了後、AI SaaS企業のストックマークや東証プライム上場企業のプレイドで新規事業のシステム開発責任者を歴任。独立後はプライム上場企業を含む80社以上のAI導入・業務システム開発を支援し、生成AI・RAG・データ基盤の設計から実装までを得意とする。

参考にした調査・資料

• 経済産業省「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」PDF（2025年2月公表、2026年8月27日確認）。AIの使い方を分けた3つの型、利用型契約と開発型契約、入力データ・納品物・権利・性能の基準・段階的な契約調整の確認に使用。統計調査ではありません。
• 日本情報システム・ユーザー協会「企業IT動向調査2026」PDF（2026年4月公表、2026年8月27日確認）。東証上場企業とそれに準ずる企業のIT部門長を対象に、2025年9月5日から10月24日まで調査。回答企業は957社。工程別の内製・外部委託、内製化の課題、プロジェクト規模別の工期に使用。AI開発に限らないシステム開発全般の調査です。