【企業担当者向け】ChatGPTシステム開発を外注する？メリット・デメリット徹底解説＆成功事例紹介
[updated: 2024-07-30]
こんにちは。今回の筆者はデータサイエンティスト・AIエンジニアの近江俊樹（おうみとしき）です。
「今AIを開発、運用しているエンジニアは将来、AIが当たり前になった時代、現在の医者のような仕事になっている」と。
たまに身体のどこかにチップを入れてサイボーグ化の先駆けをしている人を見ると、僕はスマホもある意味、優しいサイボーグ化なのではないかと思うことがあります。
自分の脳だけでは覚えられない、処理できないことを常に持ち歩いているスマホにやってもらっているので、外付けHDになるのかな、ちょっと違うか。
その延長線上に必ず脳の一部か全部をAI知能にする未来が来ると思います。
そしてその知能に何らかのエラーが発生したときはAIエンジニアが調整・修正をする。
これはもはや現在の医者がやっていることだなと密かに思いました。
脱線してしまいましたが、今回は企業がAIの開発を外注するときにメリットやデメリットをまとめました。
はじめに１. ChatGPTシステム開発を外注するメリット～夢のシステム実現へ導く４つの鍵～1-1. 専門知識を好きな時に好きなだけ～AIのプロフェッショナル集団を味方につけろ！～1-2. コスト効率の向上！～賢く投資！資源を最大限に活用！～1-3. スピードと柔軟性！～ビジネスチャンスを逃さない！～1-4. リスク管理と責任分担！～安心してプロジェクトに集中！～２. ChatGPTシステム開発を外注するデメリット～克服すべき３つの壁～2-1. コミュニケーションの壁！～意思疎通のズレを最小限に！～2-2. 品質管理の壁！～高品質なシステム開発を実現するために！～2-3. 知的財産権とデータセキュリティの壁！～重要な情報資産を守る！～2-4. 依存度のリスク！～過度な依存は危険！～３. AI開発外注費用の相場４. 外注における成功事例と失敗事例～成功への道しるべ～4-1. 成功パターン：綿密なコミュニケーションが成功の鍵！4-2. 失敗パターン：コミュニケーション不足が招いた悲劇！５. 外注を成功させるためのポイント5-1. 明確な要件定義！～地図なき航海は失敗のもと！～5-2. 信頼できるパートナー選び！～伴走してくれる仲間を見つけ出せ！～5-3. 効果的なプロジェクト管理！～プロジェクトを成功に導く航海術！～5-4. 継続的なコミュニケーションとフィードバック！～双方向の対話が成功への近道！～まとめ
はじめに
人工知能（AI）の進化は私たちの想像をはるかに超え、日進月歩で進化し続けています。
中でも、人間のように自然な文章を生成するChatGPTは、まさに革命児。
その実力は、まるでSF映画から飛び出してきたかのような感動を覚えるほどです。
ChatGPTは、顧客対応を自動化するチャットボットから、魅力的なマーケティングコンテンツの作成、複雑なデータ分析まで、ビジネスに革新をもたらす無限の可能性を秘めています。
（ChatGPTを使って画像を生成している様子）
しかし、この革新的な技術を最大限に活用するには、専門的な知識と経験が必要です。
そこで、多くの企業が注目するのが「外注」という選択肢です。
そうです！AI開発の専門家に依頼することで、自社のリソースを最大限に有効活用できるだけでなく、より高品質なシステム開発を実現できる可能性を秘めているのです。
そこで今回は、ChatGPTを活用したシステム開発を外注する際のメリット・デメリット、そして成功事例を交えながら、詳しく解説していきます。
１. ChatGPTシステム開発を外注するメリット～夢のシステム実現へ導く４つの鍵～
ChatGPTを使ったシステム開発の外注は、メリットが非常に多いです。企業が抱える様々な課題を解決し、ビジネスを飛躍的に成長させる可能性を秘めています。
1-1. 専門知識を好きな時に好きなだけ～AIのプロフェッショナル集団を味方につけろ！～
ChatGPTのような最先端のAI技術を扱うには、専門的な知識と経験が不可欠です。良い開発会社には、AIとNLP（Neuro Linguistic Programming：神経言語プログラミング）のエキスパートが集結しており、まるで「AI時代の医者」のような頼もしさを感じます。
- AIアルゴリズムの最適化のプロ！ まるでAIの脳外科医のように、システムの頭脳であるAIアルゴリズムを最適化し、システム全体のパフォーマンスを最大限に引き出します。
- 最新技術のナビゲーター！ AIの世界は日進月歩で進化しています。常に最新情報にアンテナを張り巡らせている専門家は、まるで未来を航海する羅針盤のように、企業を成功へと導く最先端の技術を提供してくれます。
- 具体例 AIチャットボット開発において、ユーザーの感情分析や意図予測の精度向上など、高度な専門知識が必要となる部分を開発会社に依頼することで、より自然で人間らしい会話体験を提供できるチャットボットを実現できます。
（筆者がChatGPTのようなAIツール「Coze」を使って2時間で作ったチャットボットの試作品）
1-2. コスト効率の向上！～賢く投資！資源を最大限に活用！～
AI開発専門チームを社内で一から育成するには、時間もコストも膨大にかかります。まるで、広大な砂漠に都市を作るがごとく、困難な道のりとなるでしょう。
しかし、外注を活用すれば、必要な時に、必要なスキルを持った「精鋭部隊」を必要なだけ投入できます。
- 人件費の大幅カット！ AIエンジニアの採用・育成にかかるコストを大幅に削減できます。
- 設備投資の負担軽減！ AI開発には高性能なコンピューターやソフトウェアなど、高額な設備投資が必要となるケースも。外注であれば、これらの負担を軽減できます。
自然言語処理を用いた大量の文書データ分析を、専門性の高い外注先に依頼することで、自社で分析環境を構築するよりも短期間かつ低コストで分析結果を得ることが可能になります。
1-3. スピードと柔軟性！～ビジネスチャンスを逃さない！～
変化の激しい現代社会において、スピード感を持った対応はビジネス成功の必須条件です。良い専門性の高い開発チームは、知識だけでなく、迅速かつ柔軟な対応力もあり、プロジェクトを成功へと導きます。
- ロケットスタートダッシュ！ 開発会社は、豊富な経験と実績に基づいた開発プロセスやツール（特にCozeは早かった）を駆使し、迅速にプロジェクトをスタートできます。 ※もちろんセキュリティ要件を考えて設計することも可能（むしろこのような開発がメイン）
- 変幻自在の対応力！ AIプロジェクトは基本的にウォータフォールでプロジェクト進めることは困難です。モデルの開発・調整・モニタリングに終わりはないからです。例えば7月22日時点で完成したとされるAIシステムも1ヶ月も経てば新しい入力データにより性能が変わってきてしまいますので、調整が必要です。その理由から良いAI開発会社は規模や要件変更にも、柔軟に対応可能です。
新商品のリリースに合わせて、新しいデータを学習させることによる性能悪化を開発会社の迅速な対応力により、防ぐことできます。
例えば、極端な例ですが、株価を予測するAIを開発したとして、新しいデータが常に高値を更新していた場合、AIは次の日も高値を更新するだろうというバイアス（先入観）が強くなり、元々モデルが持っていた性能を失ってしまうことがあります。
1-4. リスク管理と責任分担！～安心してプロジェクトに集中！～
外注は、リスク管理と責任分担を明確化し、企業が安心して本業に集中できる環境を用意する手段でもあります。
個人情報を含むデータを利用したAIシステム開発において、セキュリティ対策やコンプライアンス遵守などを開発会社に任せることで、自社のリスクを軽減できます。
個人情報を含むデータを利用したAIシステム開発において、セキュリティ対策やコンプライアンス遵守などを開発会社に任せることで、自社のリスクを軽減できます。
２. ChatGPTシステム開発を外注するデメリット～克服すべき３つの壁～
もちろん、良いことばかりではありません。外注には、いくつかの「壁」が存在します。
しかし、事前にしっかりと対策を講じることで、これらの壁を乗り越え、成功へと近づけるのです。
2-1. コミュニケーションの壁！～意思疎通のズレを最小限に！～
コミュニケーション不足はプロジェクトの成功を阻む大きな要因となります。
リモートワーク型組織に慣れている場合は日頃からリモートかつ多種多様なコミュニケーションを行う研究や実現がされていますが、そうでない場合はオンライン会議のやり方がわからなかったり、オフライン会議のみで進める場合は、想定以上に費用がかかったり良い外注先へ依頼するチャンスを失うかもしれません。
また開発チームとの認識合わせが不足し、期待した機能が実装されていなかった、といったトラブルを防ぐために、仕様書や設計書を詳細に作成し、定期的な進捗確認ミーティングを実施することが重要です。
また開発チームとの認識合わせが不足し、期待した機能が実装されていなかった、といったトラブルを防ぐために、仕様書や設計書を詳細に作成し、定期的な進捗確認ミーティングを実施することが重要です。
2-2. 品質管理の壁！～高品質なシステム開発を実現するために！～
外注先が期待通りの品質基準を満たしていない場合、修正や再開発が必要となり、時間とコストが増大するリスクがあります。
- 進捗状況のブラックボックス化！ 外注先の作業状況をリアルタイムで把握することは難しく、品質のチェックや進捗管理が難しい場合があります。
- 品質基準の認識ギャップ！ 外注先と自社の品質基準が異なる場合、最終的な成果物が期待を裏切る可能性も。
開発中に定期的にテストプロダクトを作成・実行し、品質を確認することでリスクを低減できます。
2-3. 知的財産権とデータセキュリティの壁！～重要な情報資産を守る！～
AI開発には、企業の重要な機密情報やデータが扱われるケースも少なくありません。
- 情報漏洩のリスク！ 外注先が適切なセキュリティ対策を講じていない場合、情報漏洩のリスクがあります。
- 知的財産権の帰属問題！ 開発したソフトウェアや技術に関する知的財産権の取り扱いについて、事前に明確な契約を締結しておく必要があります。
秘密保持契約を締結し、データの暗号化やアクセス制限などのセキュリティ対策を徹底することで、情報漏洩リスクを最小限に抑えることができます。
2-4. 依存度のリスク！～過度な依存は危険！～
特定の外注先に依存しすぎることは、長期的なリスクにつながります。
- 外注先の事業継続性！ 外注先が倒産した場合、プロジェクトが頓挫する可能性も。
- 技術力の低下！ 外注に頼りきりになると、自社内の技術力が低下する可能性があります。
複数の外注先と連携する体制を構築したり、自社内でのAI人材育成を進めるなど、リスク分散を意識することが大切です。
例えば、AIに限らず、何か専門的な人材（もしくは事業）を育てる前に、その専門の会社に「外注」というワンクッションを入れてから事業を展開するという外資の企業は意外と多いらしいです。
３. AI開発外注費用の相場
開発規模や難易度、機能要件によって大きく変動してしまいます。
例えば、「言われたこと通りのこと”のみ”をする知能」を作るか、「言われたこと以外のことも気を利かせてやってくれる（ただしやりすぎないちょうど良い塩梅の）知能」を作るかと言われると後者の方が圧倒的に難易度は高く時間もかかりますので、費用は高くなります。
| 内容 | 相場（万円） |
| ヒアリング | 0 |
| コンサルティング・要件定義 | 10～500 |
| プロトタイプ作成（PoC） | 50～500 |
| AIを活用するシステムの開発 | 30～200（月額） |
| AIチャットボット開発 | 5～200（月額） |
| AIモデル開発（本開発） | 50～300（月額） |
| 自然言語処理AI開発 | 50～200（月額） |
| 需要予測AI開発 | 80～150（月額） |
| 画像認識AI開発 | 100～300（月額） |
４. 外注における成功事例と失敗事例～成功への道しるべ～
4-1. 成功パターン：綿密なコミュニケーションが成功の鍵！
例：顧客満足度向上を実現するチャットボット開発
A社は増加する顧客からの問い合わせに対応するため、ChatGPTを活用したチャットボット開発を外注しました。
成功要因
- 明確な要件定義！ 開発前に、A社は外注先と綿密な打ち合わせを行い、期待する機能や性能を明確に定義しました。
- 密接な関係を築く！ 定期的なミーティングやオンラインツールを活用したこまめな情報共有により、密接なコミュニケーションを実現しました。
- 品質へのこだわり！ 開発段階ごとに品質チェックを実施し、問題があれば早期に修正。
その結果、高品質なチャットボットを予定通りリリース！顧客満足度向上と業務効率化の両立を実現しました。
4-2. 失敗パターン：コミュニケーション不足が招いた悲劇！
例：夢のAI音声アシスタント開発、悪夢に変わる
B社は、画期的なAI音声アシスタントの開発を外注。しかし、プロジェクトは失敗に終わってしまいました。
失敗要因
- 行き違いだらけのやりとり！ 要件定義が曖昧で、B社と開発会社の間で認識に大きなズレが生じていました。
- 連絡不足が招く悲劇！ 定期的な進捗確認や報告を怠ったため、問題点の発見が遅れてしまいました。
- 品質管理の甘さ！ 十分な品質チェックを行わなかった結果、納品されたシステムに多くのバグが発生。
B社は、多大な時間とコストを無駄にし、プロジェクトは白紙に戻ってしまいました。
５. 外注を成功させるためのポイント
5-1. 明確な要件定義！～地図なき航海は失敗のもと！～
プロジェクトの目的、目標とする成果物、機能要件、納期、予算などを明確に定義し、開発会社と共有しましょう。
- 詳細な仕様書の作成！ システムのイメージを具体的に伝えられるよう、画面設計書やデータ構造などを含めた詳細な仕様書を作成します。作成することが難しい場合は、ミーティングを重ねて作成・伴走してくれる開発会社へ依頼することも検討しましょう。
- 優先順位を明確に！ 開発する機能に優先順位をつけ、重要度の高い機能から開発を進めるようにします。こちらも要望面だけでなく、開発の難易度も加味して検討しましょう。よくあるのが、要望としては「あったら良いな」くらいのものが実は開発難易度が高く、想定以上にコストがかかってしまい、コスパの悪いシステムができてしまいことです。良い開発会社であればこちらは避けられますが、稀に言われたことのみ・言われた通りに頑なに進めてしまうところもあるらしいので、要注意です。とはいえ、開発過程で想定外のことが起こることはAI開発においてはよくあるので、慎重に進めましょう。
AIシステム開発の要件定義書のテンプレート
| 項目 | 詳細 |
| プロジェクト名 | AIシステム開発プロジェクト |
| 作成日 | YYYY/MM/DD |
| 作成者 | 作成者名 |
| バージョン | 1.0 |
1. プロジェクト概要
| 項目 | 詳細 |
| 背景・目的 | プロジェクトの背景と目的について記述します。 |
| 範囲 | プロジェクトの範囲（含まれるもの、含まれないもの）を記述します。 |
| 目標 | プロジェクトの具体的な目標（KPIなど）を記述します。 |
2. システム概要
| 項目 | 詳細 |
| システム名称 | AIシステムの名称を記述します。 |
| システム概要 | システムの概要、主な機能、使用する技術について記述します。 |
| システム構成 | システムの構成図、アーキテクチャ図を記述します。 |
3. 要件定義
| 項目 | 詳細 |
| ユーザー要件 | ユーザーのニーズや期待について記述します。 |
| 機能要件 | 必須機能、拡張機能など、システムに必要な機能について詳細に記述します。 |
| 非機能要件 | パフォーマンス、セキュリティ、可用性、スケーラビリティなどの非機能要件について記述します。 |
| データ要件 | データの種類、データベースの構造、データの管理方法について記述します。 |
4. システムインターフェース
| 項目 | 詳細 |
| ユーザーインターフェース | ユーザーインターフェースのデザイン、使用方法について記述します。 |
| APIインターフェース | システムが他のシステムと連携するためのAPIについて記述します。 |
| 入出力 | システムの入力と出力について記述します。 |
5. 開発・運用
| 項目 | 詳細 |
| 開発環境 | 開発に使用する環境（ソフトウェア、ハードウェア、ツールなど）について記述します。 |
| テスト計画 | テストの種類、テスト項目、テストの実施方法について記述します。 |
| 運用計画 | 運用に関する計画、運用手順、保守計画について記述します。 |
6. スケジュール
| 項目 | 詳細 |
| 開発スケジュール | 開発のマイルストーン、納期について記述します。 |
| テストスケジュール | テストの実施スケジュールについて記述します。 |
| リリーススケジュール | システムのリリース計画について記述します。 |
7. 予算・リソース
| 項目 | 詳細 |
| 予算 | プロジェクトの予算について記述します。 |
| リソース | プロジェクトに必要なリソース（人材、設備など）について記述します。 |
8. リスク管理
| 項目 | 詳細 |
| リスク | プロジェクトにおけるリスクとその対応策について記述します。 |
| リスクマネジメント | リスクの監視と管理の方法について記述します。 |
9. 承認
| 項目 | 詳細 |
| 承認者 | 承認者名とその役職を記述します。 |
| 承認日 | 承認日を記述します。 |
5-2. 信頼できるパートナー選び！～伴走してくれる仲間を見つけ出せ！～
プロジェクトの成功は、パートナー選びにかかっていると言っても過言ではありません。
- 実績と経験をチェック！ 過去の開発実績や顧客からの評価を参考に、技術力や信頼性を判断します。開発会社がHPに取引先企業の一覧を載せていない（もしくは”厳密にちゃんと掲載許可を取っている”ため載せていない・手続き中の）ときは、ミーティングや問い合わせをして詳細を聞いてみましょう。弊社はまだまだ小さな会社ですが、大手企業との取引実績もあります。
- 相性を確認！ 企業文化やコミュニケーション方法が自社と近い開発会社を選ぶことが大切です。
5-3. 効果的なプロジェクト管理！～プロジェクトを成功に導く航海術！～
円滑なコミュニケーションと進捗管理が、プロジェクト成功の鍵となります。
- コミュニケーションは密に！ 定期的なミーティングや報告会を開催し、進捗状況や課題を共有しましょう。
- 進捗管理ツールを活用！ プロジェクト管理ツール（例：Notion）を活用し、タスク管理や進捗状況の可視化を行いましょう。
5-4. 継続的なコミュニケーションとフィードバック！～双方向の対話が成功への近道！～
一方的な指示ではなく、双方向のコミュニケーションを心がけましょう。
- 疑問点はすぐに解消！ 不明点や疑問点は、すぐに開発会社に確認し、認識のズレをなくしましょう。よくあるのが、こんなことを聞いたら申し訳ない・恥ずかしいという理由から聞かずに進めたら後々問題になってしまうことです。良い開発会社はお客様のどんな質問にも100%の姿勢で真摯に答えます。ITの知識はないが業務を効率化したいという思いがあれば、ぜひお聞かせください。
- フィードバックは具体的に！ 開発成果物に対しては、具体的なフィードバックを提供することで、品質向上につなげます。良い開発会社は曖昧なフィードバックに対しても汲み取ってくれることは多いですが、それでも認識のズレは起こりかねないので、「後々発生する問題を解決する面倒さ」よりも「フィードバックを具体的にする面倒さ」を取っていきましょう。
まとめ
ChatGPTを活用したシステム開発を外注することは、企業にとって大きなメリットがあります。
しかし、成功するためには、綿密な計画と準備、そして信頼できるパートナーとの協力が不可欠です。
私たちElcamyは、AIとデータサイエンスの分野において、Google Cloudを活用した高度な技術と豊富な経験を有しています。
Google Cloudは、ペタバイト規模のデータを迅速にクエリできるBigQueryや、業界標準となっている機械学習フレームワークTensorFlowなど、最先端のデータ解析とAIツールを提供しています。またGoogle Cloudは環境への取り組みやオープンソースコミュニティとの連携もしています。
ですので我々は、AIとデータサイエンスの分野での圧倒的な強みを持つGoogle Cloudを選んでいます。
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