AI開発の期間・進め方・費用の目安｜相談から稼働まで何ヶ月か【2026年10月最新】

AI開発は「構想 → 効果検証（PoC） → 本開発 → 運用・改善」の4段階で進めるのが一般的で、期間は既存のAIを業務システムに組み込む型なら1〜3ヶ月、自社のデータでAIを育てる型なら6ヶ月〜1年が目安です。費用は既存システムの改修なら100万円〜、効果検証なら300万円〜が下限で、期間を最も左右するのは技術の難しさではなく、発注する側がデータと判断をどれだけ早く出せるかです。

この記事でわかること

• AI開発の進め方4段階と、段階ごとの期間・費用・自社側の作業
• 自社の案件が「1〜3ヶ月の案件」か「6ヶ月〜1年の案件」かを見分ける方法
• 既存システムの改修・PoC・本開発それぞれの週単位スケジュール
• 稟議・契約など「着手前の期間」を含めた、相談から稼働までの本当の期間
• 期間が延びる原因と、発注側が選べる短縮策

AIを使った仕組みを外部の開発会社に頼もうとしている経営者・事業責任者・業務部門長の方に向けた記事です。AI開発の技術を自分で習得するまでの学習期間を知りたい場合は、この記事の対象外です。

AI開発の進め方と期間・費用の全体像

AI開発は、いきなり完成品を作らず、段階を区切って「続けるか・止めるか」を判断しながら進めます。経済産業省の「AI・データの利用に関する契約ガイドライン（AI編）」も、AIは作ってみるまで精度がわからないため、従来のように最初に全部決めて一気に作る進め方ではなく、段階ごとに区切って進める方式を推奨しています。

4つの段階と、それぞれの期間・費用・自社側でやることを1枚にまとめると次のとおりです（金額は税別の目安）。

既存システムの改修であれば①と②をまとめて省略し、相談から2週間〜1.5ヶ月・100万円〜で終わる案件もあります。逆に、自社データでAIを育てる案件は②と③で往復が発生し、1年を超えることもあります。

なお、経産省のガイドラインが定めているのは段階の分け方と契約の考え方で、各段階の期間は定めていません。表の期間は、当社の案件実績と国内の開発会社各社が公表している目安をもとにした幅です。

段階ごとに契約を分ける進め方そのものは、システム開発を段階的に発注する方法で詳しく整理しています。導入計画の全体像から考えたい場合はAI導入のロードマップもあわせてご覧ください。

AI開発の期間は「2つの型」で3倍以上変わる

出典: Anthropic 公式

期間の目安を調べると「6ヶ月〜1年」と書かれた記事と「1〜2ヶ月」と書かれた記事の両方が出てきます。どちらも間違いではありません。AI開発と呼ばれているものが、2026年現在は中身の違う2種類に分かれているからです。まず自社の案件がどちらなのかを判定してください。ここを取り違えたまま社内に期間を報告すると、必ず食い違いが起きます。

期間の差を生んでいるのは「正解の印付け」と「AIを育てる」の2工程です。専門的にはアノテーション（データ1件ずつに正解のラベルを付ける作業）と学習と呼ばれ、従来型のAI開発では、一般にプロジェクト時間の大半をここが占めるといわれます。数千〜数万件のデータに人手で印を付け、育てて、精度が足りなければ印の付け方から見直す。この往復が数ヶ月単位で発生します。

一方、既存のAIを組み込む型では、この2工程がまるごと消えます。AIはすでに言葉を理解できる状態で提供されているので、自社がやるのは「どの資料を読ませるか」「どういう手順で処理させるか」を決めることだけです。期間が3倍以上違うのは、工程数そのものが違うためです。

自社案件がどちらか判定する3つの質問

1. 必要な答えは「文章・書類・会話」の中にありますか。それとも「過去の数値の傾向」の中にありますか。 前者なら組み込む型、後者なら学習させる型です。
2. その業務の判断ルールを、人間が言葉で説明できますか。 説明できるなら組み込む型で足ります。「ベテランはわかるが言語化できない」なら学習させる型が候補になります。
3. 過去のデータが数千件以上、機械が読める形（システム内のデータ、Excel、CSV）で残っていますか。 残っていないなら、学習させる型はそもそも選べません。データを貯めるところから始めるので、期間は1年以上を見ます。

当社に寄せられる中堅企業からの相談では、大半が1つ目の質問で「文章・書類」に該当します。つまり多くの案件は、6ヶ月〜1年ではなく1〜3ヶ月のレンジです。 見積を取る前に、この判定だけでも社内でやっておくと、その後の話が早く進みます。そもそも開発せずに既製のサービスで足りるかどうかは、SaaSとカスタム開発の判断基準で確認できます。

規模別のスケジュール実例

既存システムの改修・PoC・本開発の3つの規模ごとに、週単位の進み方を示します。金額はすべて税別の目安です。

既存システムの改修・部分自動化（100万円〜／合計2週間〜1.5ヶ月）

今あるシステムに手を入れて、業務の詰まっている箇所を直す進め方です。転記作業をなくすデータ連携、決まった形式の集計の自動化、といった範囲を指します。

この規模はPoCや本開発より稟議が軽いのが利点です。どの決裁区分になるかは社内規程で確かめる必要がありますが、300万円以上の案件に比べて着手前の待ち時間を短くできます。最初の1本はこの規模から始めるのが、最も失敗しにくい進め方です。小さく作って確かめる考え方はMVP開発の費用と進め方でも扱っています。

効果を試す小さな検証・PoC（300万円〜／合計2〜3ヶ月）

いきなり全社導入せず、対象を1部門・1業務に絞って「本当に使えるか」を確かめる段階です。

PoCで最も重要なのは、開始前に「どうなったら合格か」を数字で文書化しておくことです。精度、処理時間、対象件数の3点で構いません。これがないと、終わってから「まだ判断できない」となり、そのまま2ヶ月延びます。検証段階の費用の内訳はAIのPoCにかかる費用で詳しく整理しています。

本開発（個別見積／合計3〜12ヶ月）

業務システムとして本格的に組み上げる段階です。組み込む型なら3〜6ヶ月、学習させる型なら6〜12ヶ月が現実的な幅になります。

工程ごとに何日かかるのか（自社側の作業日数込み）

期間の資料の多くは、開発会社側の工数しか書いていません。しかし実際にスケジュールを崩すのは、発注する側の作業が止まったときです。両方を並べると次のようになります。

自社側で必要になる時間を合計すると、既存システムの改修なら3〜5人日、PoCなら8〜15人日、本開発なら20〜40人日が目安です。ここを「担当者の空き時間でやる」と決めると、まず間に合いません。プロジェクトの担当者が月に何時間をこの案件に使ってよいかを、最初に決めておいてください。

情報システム部門の審査や稟議にかかる日数について、公開された統計は見当たりません。工程別の日数は当社が実際に関わった案件での観測値で、業種や社内規程によって大きく変わります。個人情報や医療情報を扱う場合は、審査だけでさらに2週間〜2ヶ月加わることがあります。

相談してから使えるようになるまでの本当の期間

経営者が知りたいのは「着手してから納品まで」ではなく「相談してから現場で使えるまで」です。ところが、この2つの間には着手前の期間が挟まっています。

つまり、着手前だけで1〜3ヶ月かかります。金額帯で大きく変わるのがこの部分です。

• 100万円台：決裁の区分は会社ごとの社内規程で決まるため、相談の段階で確かめておく
• 300万円台：役員決裁が必要になり、相談から着手まで1〜2ヶ月
• 1,000万円超：取締役会や年度予算との調整が発生し、相談から着手まで2〜6ヶ月

逆算の考え方はこうです。使いたい日 −（開発期間）−（着手前の期間）＝ 相談を始めるべき日。 4月の新年度から本開発した仕組みを使いたいなら、開発6ヶ月＋着手前2ヶ月で、前年の8月には相談を始めている必要があります。 当社に寄せられる相談でも、ここを見落として「3ヶ月後に稼働します」と社内に約束してしまっている例がよく見られ、AI案件が「遅れた」と評価される大きな理由の一つになっています。相談を始める時期の目安はAI導入を相談すべきタイミング、見積を取る段階の進め方はAI開発の見積もり比較にまとめています。

調査データで見るAI開発の期間と本番到達率

国内外の調査を見ても、「検証から本番稼働まで」は半年以上かかり、しかも検証したもののおよそ半分しか本番に進んでいないのが実態です。期間を計画するときは、本番に進まない可能性も含めて段取りを組む必要があります。

国内では、IPA（情報処理推進機構）が2026年7月に公表した「DX動向2026」で、従業員1,001人以上の企業の8割近くがAIを導入している一方、101人以下の企業では16.6%にとどまっています。導入した企業でも、効果が「期待以上」「期待どおり」と答えたのは31.8%で、「一定の効果はあった」が50.6%でした。また、DXを進める人材の量が足りないと答えた企業は85.5%にのぼります。

中堅・中小企業が期間を読み違えやすいのは、社内に経験者がいないため、着手前の体制づくりとデータ整備に想定以上の時間がかかるからです。一方でMITの報告では、中堅企業は大企業より短期間で本格展開に進んでおり、意思決定の速さを活かして段取りさえ整えれば、短期間で本番に進める余地があります。

出典: Gartner 公式サイト

期間が延びる5つの原因と、実際に効いた対処

1. データの提供待ち（+2週間〜2ヶ月）

最も多い原因です。「データはあります」と言われて着手したものの、実際には複数のシステムに分散していた、担当者しか出し方を知らない、個人情報が混ざっていて出すのに法務確認が要る、といった事情で止まります。Gartnerが2024年の発表で生成AIプロジェクトの中止理由として最初に挙げたのも、データ品質の低さでした。

対処：契約前に、対象データを1週間分だけ実際に出力してみてください。すぐ出力できたなら問題ありません。手間取ったなら、その手間取り具合がそのままスケジュールに乗ります。

2. 要件の後出し（+1〜3ヶ月）

実装が進んだ段階で「この処理も入れてほしい」「別部署の分も対象に」と追加が入り、設計からやり直しになるケースです。期間だけでなく費用も膨らみます。追加費用が発生する典型パターンはシステム開発の追加費用で整理しています。

対処：要件定義書に「今回やらないこと」を明記します。やることリストより、やらないことリストのほうが効きます。追加要望は却下せず、第2フェーズの候補として別リストに積んでください。

3. 情報システム部門の審査（+2週間〜2ヶ月）

外部のAIサービスにデータを送る構成の場合、入力したデータがAIの学習に使われないか、どこにどれだけ保存されるかといった点を、社内のセキュリティ規程に照らして審査します。審査の存在自体を知らずに進めて、本番移行の直前に止まる例が実際にあります。

対処：相談の初期段階で情報システム部門に一報を入れ、審査に必要な資料の様式と、審査の所要日数を先に聞いておくことです。これだけで1ヶ月単位の遅れが防げます。審査は実装工程と並行して進められます。

4. 現場の巻き込み不足（+1〜3ヶ月、最悪は作り直し）

企画部門だけで要件を決め、出来上がったものが現場の実際の手順と合わず使われない、というパターンです。テスト段階で発覚すると、設計からやり直しになります。

対処：現場担当者を1名、正式にプロジェクトメンバーに入れてください。オブザーバーではなく、要件の可否を判断する権限を持つ立場としてです。よくある失敗の型はAI開発が失敗する原因で整理しています。

5. 合格ラインが決まっていない（+1ヶ月〜無期限）

「精度が十分になったら本番へ」という決め方をすると、いつまでも十分になりません。判定する人が判定できないためです。

対処：「対象100件のうち90件以上が人手の確認なしで通ればよい」のように、件数と割合で書きます。 「実用に耐えるレベル」といった表現は判定基準になりません。

期間を短くするために、発注する側が選べる4つの手段

期間短縮の解説は「事前準備をしましょう」で終わりがちですが、実際に効くのは次の4つの意思決定です。いずれも発注する側が単独で決められます。

手段1：対象業務を1つに切る

複数業務を同時に対象にすると、要件定義の期間が業務数に比例して伸びます。最も時間を食っている業務を1つだけ選んでください。 全社展開は、1本目が動いてからで間に合います。

手段2：検証段階は3ヶ月で必ず区切る

検証に期限を設けないと、判断が先送りされ続けます。Gartnerが生成AIプロジェクトの中止理由として挙げたのも、データ品質やリスク管理の不足に加えて、コストの増大と事業価値の不明確さでした。技術的に不可能だったというより、期限がないまま検証を続けて、価値を判定できずに終わることが多いのです。だからこそ、始める前に終わりの日を決めます。

手段3：段階を分けて契約する

経産省の「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」（2018年6月策定、2019年12月改訂）は、AI開発を①アセスメント ②PoC ③開発 ④追加学習の4段階に分け、段階ごとに契約する進め方を示しています。PoCは、成果物の完成を約束する請負ではなく、決めた体制で作業する準委任で契約するのが基本とされています。狙いは、大きな投資をしたあとで性能不足が判明する事態を避け、難しいとわかった時点で止められるようにすることです。

期間を区切るのは、値切りでも急かしでもなく、国が示している標準的な進め方です。 社内で説明するときの論拠としても使えます。逆に「期限を切った請負」で一括発注すると、期限を守るために品質か範囲が削られるリスクがあります。契約の形と期間の関係はAI開発の契約形態で解説しています。

手段4：並行できる工程を分ける

順番にやる必要がない工程を並べます。実務で効くのは次の3つです。

• 情報システム部門の審査を、実装と並行して進める（審査待ちで実装を止めない）
• データの整備を、契約手続きと並行して自社で進める（データの棚卸しは契約前でもできる）
• 現場向けの手順書作成を、テスト工程と並行して進める

当社の本開発案件では、この3つを並行させるだけで1〜1.5ヶ月短縮できるのが目安です。

2026年、実装は速くなったのに全体期間が縮まらない理由

出典: METR 公式

AIがプログラムを書く仕組みが実用段階に入り、定型的なデータ処理や画面の作成といった、パターンが決まっている部分はAIに任せられるようになりました。ただし、発注する側から見た相談から稼働までの全体期間は、期待されたほど縮んでいません。

「実装が速くなった」という体感と、実際に測った結果も必ずしも一致しません。研究機関METRが2025年7月に公表した実験（2025年前半のAIツールを使用）では、経験豊富な開発者16名が実際の開発課題246件に取り組んだところ、AIツールの使用を許可した条件のほうが所要時間が19%長くなりました。参加者自身は「20%速くなった」と感じていたにもかかわらずです。2026年の最新ツールで同じ測定をした公的な結果はまだ確認できておらず、速くなる場面と手戻りが増える場面の両方がある、というのが現時点での妥当な見方です。

当社の本開発案件では、実装が占めるのは全体期間の3〜4割程度です。ここが半分になっても、全体では1〜2割の短縮にしかなりません。残りの6〜7割は、人が集まって決めること、データを揃えること、社内で承認を得ることに使われており、AIでは短縮できない領域です。

そのため、「実装が速い会社を選ぶ」より、「自社側の工程を先に片付ける」ほうが、期間短縮への効きが大きいのです。発注先を比較する時間があるなら、その時間でデータの棚卸しと判断ルールの文書化を進めたほうが、結果的に早く動きます。自社でやるか外に出すかという論点は生成AIの内製と外注で扱っています。

費用と期間の対応表

期間と費用は連動します。まず業界の相場です（税別。国内の開発会社各社が公表している目安をもとにした幅）。

当社（AI革命）の価格と期間は次のとおりです（すべて税別）。

相場のほぼ中央で、安売りはしていません。期間について当社が重視しているのは、着手前に「この案件は何ヶ月の案件なのか」を確定させることです。要件が固まっていない段階でご相談いただいて構いません。初回相談は無料で、対象業務の絞り込みとデータの所在確認から一緒に行います。実際、多くの案件はここが終わっていないために着手できずにいます。

進め方の詳細、対応できる範囲、過去の案件の規模感は受託開発サービスのページに記載しています。費用の内訳をもう少し詳しく知りたい場合はAI受託開発の費用相場、投資に見合うかを試算したい場合はAI導入のROI試算もあわせてご覧ください。

外部に頼むAI開発がおすすめの企業・まだ早い企業

発注の前に、そもそも「いま外部に開発を頼むべきか」を判断してください。合わない状態で発注すると、期間だけが延びて成果が残りません。

右の列に当てはまる項目が多い場合は、開発の前に社内整理から始めるほうが結果的に早く進みます。特に「毎月繰り返す定型作業をなくしたいだけ」なら、ゼロから開発するより、定型業務を自動で実行する既製の仕組みを使うほうが早いことが多いです。依頼先を見極める観点はAI開発会社の選び方にまとめています。

実際にやった事例｜期間の内訳つき

守秘の関係で社名は出せませんが、当社が担当した案件を3つ、課題・作ったもの・何がどう変わったかの順で、期間の内訳とあわせて紹介します。

調剤薬局のケース（既存システムの改修・相談から稼働まで約5週間）

課題は、1つのシステムに入力した内容を別の管理表へ手で転記する作業が毎日発生していたことでした。繁忙期には転記漏れも起きていました。作ったものは、片方のシステムから出力したデータを整形し、もう一方の形式に変換して取り込める仕組みです。期間の内訳は、相談と仕様確定に2週間、実装に2週間、現場での試験運用に1週間でした。5週間で終わった最大の理由は、対象を「毎日発生している転記1箇所」に限定したことです。全社的なシステム刷新にしていれば、同じ内容でも半年コースになっていました。転記作業そのものと、転記ミスを探して直す時間の両方がなくなりました。

医療機関のケース（PoC・約3ヶ月）

課題は、蓄積された文書や記録は多いのに、必要な情報を探すのに時間がかかっていたことでした。作ったものは、手元の資料をAIに読ませ、質問すると根拠となる箇所を示しながら答える仕組みです。期間の内訳は、対象業務の絞り込みと合格ラインの設定に2週間、データの受領と整形に3週間、試作と調整に5週間、現場試用と判定に2週間。開始前に「どの質問に、どの水準で答えられたら合格とするか」を文書で決めていたため、拡大の可否を2週間で判断できました。 ここが曖昧な案件は、この判定だけで1〜2ヶ月延びます。

インフラ企業のケース（本開発・約7ヶ月）

課題は、複数システムにまたがるデータを人が突き合わせて確認しており、件数が多く月末に負荷が集中していたことでした。作ったものは、システム間のデータを自動で照合し、食い違いがある分だけを人に回す仕組みです。期間の内訳は、要件定義に2ヶ月、実装に3ヶ月、テストに1ヶ月、移行と現場教育に1ヶ月。要件定義に2ヶ月かかったのは、対象システムが複数あり、それぞれのデータの出し方を確認する必要があったためです。 全件を人が見る運用から例外だけを人が見る運用に切り替わり、確認作業の総量が減ったうえに、月末に集中していた負荷が平準化されました。

相談から着手までの流れ

初回相談の段階で「何ヶ月の案件になりそうか」の見立てをお伝えします。要件が固まっていない状態でも構いません。むしろ、固まる前にご相談いただいたほうが、着手前の1〜3ヶ月を短くできます。 体制の組み方や対応できる工程の範囲は受託開発サービスの進め方に記載しています。

よくある質問

Q1. 「3ヶ月でお願いします」と期限を切って発注できますか。

できます。ただし、期限を固定すると、動くのは対象範囲と費用のどちらかです。3ヶ月で確実に動かすなら、対象業務を絞る、判断が難しいケースは人が処理する運用にする、といった形で範囲を削ります。逆に範囲を削らずに3ヶ月へ収めようとすると、体制を厚くするため費用が上がります。よくないのは、期限だけ約束させて範囲も費用もそのままにすることです。この形で受ける会社は、テスト工程を削っているか、期限を守れないかのどちらかになります。発注時は「3ヶ月で、この範囲を、この費用で」と3点セットで合意してください。

Q2. 期間が延びた場合、追加費用は発生しますか。

契約の形によります。準委任契約は「決められた体制で作業する」契約なので、期間が延びればその分の費用が発生します。 請負契約は「成果物の完成」を約束する契約なので、開発会社側の都合で延びた分は追加になりません。ただし、発注側の都合（データ提供の遅れ、要件の追加）で延びた場合は、請負契約でも追加費用や納期変更の対象になるのが通常です。契約書の「納期変更」「追加作業の取り扱い」の条項を、契約前に必ず読んでください。AI開発では、前半の検証段階を準委任、後半の本開発を請負とする組み方が一般的です。

Q3. 社内にデータがまとまっていません。まず何から始めれば期間が短くなりますか。

棚卸しの表を1枚作ってください。列は「データの名前／どのシステムにあるか／形式（システム内・Excel・CSV・PDF・紙）／いつからの分があるか／件数／出力できる人」の6つです。この作業は自社だけででき、契約前でも進められます。当社の経験では、この表があると要件定義の期間が2〜4週間短くなることが多いです。埋まらない欄が多い場合、そこがそのままリスク箇所です。特に「出力できる人」が1名しかいない項目は、その人の稼働がスケジュールを直接左右します。紙しかない項目があれば、AI化の前に電子化の検討が必要です。

Q4. PoCをやらずに、いきなり本開発に進むことはできますか。

条件次第で可能です。既存のAIを組み込む型で、対象業務の判断ルールが言葉で説明でき、データがすでに電子化されている場合は、検証段階を飛ばしても大きなリスクにはなりません。この場合、要件定義の中で小さな試作を作って確認する形にすれば、全体で1〜2ヶ月短縮できます。一方、自社データで学習させる型では飛ばすべきではありません。 精度が出るかどうかを事前に読めないため、いきなり本開発に投資すると、性能不足が判明した時点で投資額がまるごと失われます。判断に迷う場合は、300万円の検証をやる代わりに「100万円台の改修で対象を絞って試す」という選択肢もあります。

Q5. 期間中、自社側は誰が何時間くらい関わる必要がありますか。

必要な役割は3つです。①決裁できる責任者（月1〜2時間、進捗確認と意思決定）、②プロジェクト担当者（週2〜4時間、窓口と社内調整）、③現場担当者1〜2名（ヒアリングとテストの時期に集中して合計10〜30時間）。このうち省略できないのは③の現場担当者です。ここを外すと、出来上がったものが実際の手順と合わず、テスト段階で作り直しになります。担当者の通常業務の一部を、この期間だけ外す前提で体制を組んでください。

Q6. 途中で開発会社を変えたい場合、期間はどれくらい戻りますか。

工程によります。要件定義の途中なら、成果物（要件定義書、データの棚卸し表）を引き継げるため、戻りは2〜4週間程度で済みます。実装の途中で切り替える場合は、引き継ぐ側が既存のプログラムを読んで理解する期間が必要になり、実装済みの量にもよりますが1〜3ヶ月は戻ると見てください。最悪なのは、成果物の権利関係が契約書で整理されておらず、作りかけのものを引き取れないケースです。この場合はゼロからやり直しになります。契約時に「中途解約時の成果物の引き渡し」の条項を確認しておけば、この最悪のケースは避けられます。

Q7. 補助金を使う場合、スケジュールにどう影響しますか。

補助金は原則として交付決定の前に発注・契約した分は対象外です。したがって「相談 → 申請 → 交付決定 → 契約 → 着手」という順序になり、通常の進め方より着手が後ろにずれます。申請の準備、審査、交付決定までを含めると、着手前の期間が数ヶ月単位で伸びると見ておいてください。使いたい時期から逆算し、補助金の分だけさらに前倒しして相談を始める必要があります。制度ごとの締切や要件は年度で変わるため、最新の公募要領を必ず確認してください。制度の概要はAI導入に使える補助金と締切で扱っています。

Q8. 普通のシステム開発と比べて、AI開発は期間が長くなりますか。

既存のAIを組み込む型なら、一般的な業務システムの改修とほぼ同じ感覚で進みます。差が出るのは、精度を確かめる工程があるかどうかです。普通のシステムは「仕様どおり動くか」を確認すれば終わりますが、AIは「どのくらいの割合で正しく答えるか」を実データで確かめる必要があり、その分の検証期間（数週間〜数ヶ月）が上乗せされます。自社データで学習させる型では、さらにデータ集めと学習のやり直しが入るため、同規模のシステム開発より長くなるのが普通です。生成AIの基本的な仕組みから押さえたい場合は生成AIとはをご覧ください。

まとめ｜AI開発の期間を左右するのは技術ではなく段取り

AI開発は「構想 → 効果検証 → 本開発 → 運用・改善」の4段階で進み、期間は既存のAIを組み込む型で1〜3ヶ月、自社データで学習させる型で6ヶ月〜1年が目安です。これに稟議や契約など着手前の1〜3ヶ月が乗ります。費用は改修100万円〜、効果検証300万円〜（いずれも税別）が下限です。

期間を実際に伸ばしているのは技術的な難しさではなく、データの提供待ち、要件の後出し、社内審査、現場の巻き込み不足、合格ラインの未定義という段取りの問題です。裏を返せば、対象業務を1つに絞り、データの棚卸しを済ませ、合格ラインを数字で決めておくだけで、期間は目に見えて短くなります。この準備は、発注先が決まる前から自社だけで始められます。

「自社の案件は何ヶ月の案件になるのか」を知りたい段階で構いません。初回相談は無料で、対象業務の絞り込みからご一緒します。要件が固まっていない状態こそ、期間を短くする余地が最も大きい段階です。

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（PoC 300万円〜／既存システムの改修 100万円〜／本開発 個別見積・すべて税別。医療機関・調剤薬局・インフラ企業での実績があります）