既存システムにAIを組み込む方法｜作り直さずに足す5つのパターンと費用【2026年9月最新】

今使っている業務システムは、作り直さなくてもAIを後から組み込めます。費用の目安は、今の画面にAIの機能を1つ足すなら30万円〜、社内の資料やデータをAIに読ませる仕組みを試すなら300万円〜です（当社価格・税別）。AIそのものの利用料は月3,000件の処理で約800円〜約1.8万円（各社の公式単価からの試算）にとどまり、費用の大半は「つなぐ部分」を作って動かし続ける人の費用です。

販売管理、顧客管理、会計、電子薬歴、点検管理といったシステムはそのままに、AIをどう足すか。この記事では、足し方を今のシステムへの手の入れ方が小さい順に5つのパターンに分け、それぞれの費用・期間・合う場面を比べます。そのうえで、自社がどのパターンに当たるかを決める4つの質問、AIの利用料の試算、組み込む前に確認すべきデータの扱いと提供終了のリスク、組み込まない方がよいケース、当社が担当したケースを順に解説します。今のシステムの提供元がすでにAI機能を出していれば、開発そのものが要らない場合もあります。

AIを試したのに業務が変わらない理由｜システムとAIのあいだを人がつないでいる

出典: 双日テックイノベーション 公式プレスリリース

社員が生成AIを使い始めたのに、業務全体にかかる時間はあまり変わっていない。そう感じている会社でよく見かけるのは、次のような状況です。

• 顧客管理システムから問い合わせ文をコピーしてChatGPTに貼り、返信案を作り、手直しして元のシステムに貼り戻している
• 点検管理システムのメモを書き出してAIで報告書の文章に整え、それを帳票に転記している
• 社内規程や過去の対応記録を探すのに時間がかかるが、AIに聞いても社内のことは答えられない
• 社員が個人の無料アカウントに業務データを貼り付けている

どれも、AIがシステムの外にあり、そのあいだを人がコピー＆ペーストでつないでいる状態です。AIが作業の一部を速くしても、前後の転記と確認が残るため、業務の流れは変わりません。4つ目は情報漏えいの問題でもあります（シャドーAIのリスク）。

調査の数字も、この状況を裏付けています。帝国データバンクが2026年3月に実施し、1万312社が回答した調査では、生成AIを活用している企業は34.5%で、用途の1位は「文章の作成・要約・校正」（45.1%）でした。多くの会社で、AIはまだ個人が文章を整える道具として使われている段階です。

さらに、双日テックイノベーションが2026年9月に公表した調査（従業員1,000名以上の企業で、AIの試験導入を経験した推進担当者111名が対象）では、試験導入のあと定着や本番導入を阻む要因の1位が「AIが社内の情報・データと接続されていないから」（52.7%）で、「期待した成果や精度が得られなかったから」（47.3%）を上回りました。大企業に限った調査ですが、AIが定着しない最大の原因はAIの性能ではなく、社内のシステムやデータとつながっていないことだと読み取れます。

では、つなぐためにシステムを作り直すべきでしょうか。日本情報システム・ユーザー協会（JUAS）の「企業IT動向調査2026」（回答957社）では、IT予算が増えた理由の1位は「既存システム・基盤の刷新・更新・増強」（66.3%）でした。「AI関連の投資・利用料の増加」を理由に挙げる割合も、2025年度計画の36.3%から2026年度予測では43.7%に伸びています。既存システムの維持だけで予算がかさむなか、作り直しとAIの導入を同時に進められる会社は多くありません。 今のシステムを残したままAIを足す方法を、まず検討する価値があります。

既存システムにAIを組み込む5つのパターン

出典: サイボウズ 公式サイト

AIの足し方は、今のシステムへの手の入れ方で5つに分けられます。下の表は、手の入れ方が小さい順に並べたものです。

「30万円〜」「300万円〜」は当社の価格、それ以外は開発会社各社の公開情報をもとに整理した目安です。いずれも、AIの利用料（使った分だけかかる実費）は含みません。

パターン1：今のシステムの提供元が出しているAI機能を使う

最初に確認すべきなのは、今のシステムにすでにAI機能が付いていないかです。業務システムの提供元が、自社の製品にAI機能を組み込む動きは広がっています。

• kintone（サイボウズ）：2026年6月14日に「kintone AI」の正式提供を始めました。蓄積したデータを探す「検索AI」や、業務アプリを作る「アプリ作成AI」などがあり、スタンダードコースとワイドコースでは追加料金なしで毎月一定のAIクレジット（使える量）が付与されます。付与量は環境によって異なり、追加購入できる有料オプションは2026年秋頃の提供予定です。ライトコースは対象外です。
• 電子薬歴（ウィーメックス）：服薬指導の会話を文字にして要約し、薬歴の記載形式（SOAP形式）で出力して薬歴システムへ反映できる「生成AI薬歴入力支援サービス」を案内しています。料金や提供開始時期は公開されていません。

提供元の機能で足りるなら、開発会社に頼む必要はありません。ただし、契約しているプランによっては、AI機能も、他のシステムとつなぐ窓口も使えないことがあります。たとえばkintoneのライトコース（1ユーザー月1,000円）では、システム同士がデータを自動でやりとりする窓口（API）が使えず、スタンダードコース（1ユーザー月1,800円）でも1日1万回までの上限があります。プランの変更で済むのか、足りない部分を作る必要があるのかの判断は、SaaSかカスタム開発かの判断フローで詳しく解説しています。

パターン2：今の画面にAIのボタンを足す

問い合わせ管理の画面に「返信の下書き」ボタンを付ける、日報の画面に「要約」ボタンを付ける、といった足し方です。ボタンを押すと画面上のデータがAIに送られ、結果が同じ画面に戻ってきます。社員がシステムとAIのあいだを行き来するコピー＆ペーストがなくなります。

AIにさせる作業は、要約、分類（振り分け）、下書き、入力内容のチェックの4つが中心です。どれも最後に人が画面で確認してから確定する形にしやすく、AIの間違いが業務にそのまま流れ込みにくいのが利点です。

条件は、今のシステムを改修できることです。プログラム本体（ソースコード）が手元にあるか、改修を引き受けてくれる会社がいるかを先に確認してください。当社の小規模改修は30万円〜（税別）で、これはエンジニア1人が6〜10営業日働く分にあたります。期間は2週間〜1.5ヶ月が目安です。ただし、開発会社の公開例では、画面が20〜30ある業務システムで設計書がない場合、改修前の調査だけで1〜2か月・数十万円かかるとされています。30万円に収まる条件と超える条件は、システムの小規模改修の費用で整理しています。

パターン3：データを外に出してAIで処理し、戻す

古いシステムで外とつなぐ窓口がない、改修を受けてもらえない、といった場合の足し方です。多くの業務システムに付いているCSV（Excelなどで開ける形式のデータファイル）の出力・取込の機能を使い、本体には手を入れません。 出力したデータをAIで分類・整形・照合し、結果を取り込める形に変えて戻します。

出入口が1か所で単純なら、小規模改修と同じ30万円〜の帯に収まることがあります。一方、照合する相手のシステムが複数あり件数も多い場合は、本開発の規模になります。各社の公開情報を整理すると、連携する先が1つ増えるごとに50〜150万円が目安です。

データを出力する機能すらない場合は、人の画面操作を記録して自動で再現するツール（RPA）でデータを取り出す方法もあります。ただし、画面の配置が変わると止まりやすく、保守の手間が残ります（RPAの保守コスト）。紙の書類を読み取って基幹システムに登録する場合は、OCRで基幹システムへの登録を自動化する方法で解説しています。

パターン4：社内の資料・データを読ませて、根拠を示して答えさせる

社内規程、マニュアル、過去の対応記録、点検履歴などをAIに読ませ、質問すると根拠になった資料の箇所を示しながら答える仕組みです。専門的にはRAGと呼ばれます（仕組みはRAGとは）。既存システムや共有フォルダからデータの写しを取り込むので、元のシステムの動きは変わりません。

一般的なAIが答えられない「自社のこと」に答えられるようになる一方、どの資料を読ませ、どの質問にどの水準で答えられたら合格とするかで効果が大きく変わります。いきなり全社に広げず、1部門・1業務で効果を確かめる試験導入（PoC）から始めるのが一般的です。当社のPoCは300万円〜（税別）で、課題の整理、簡易な要件定義、設計・開発、検証環境、結果の整理、本開発の提案までを含みます。期間は2〜3ヶ月が目安です。300万円で何が手元に残るかは、AIのPoC費用の相場で解説しています。

パターン5：AIに既存システムを操作させる

AIが複数のシステムからデータを集めて照合し、登録や送信まで実行する足し方です（AIエージェントと呼ばれます）。人がシステムを行き来していた作業をまとめて任せられる一方、AIにどこまで操作の権限を渡し、どの時点で人の承認を入れるかの設計が欠かせません。登録・送信・削除のように取り消しにくい操作ほど、その前に人の確認を置きます。

AIとシステムのつなぎ方には、標準化の動きもあります。AIと社内外のシステムをつなぐ共通規格「MCP」は、2025年12月に開発元のAnthropicから、オープンソースの推進団体Linux Foundationの傘下に新設された団体（Agentic AI Foundation）へ寄贈され、OpenAIなども設立に加わりました。特定のAI会社の独自方式に縛られにくいつなぎ方を選べるようになってきているということです（MCPとは）。

費用は、連携するシステムの数と、人の承認をどう組み込むかで大きく変わるため、当社では本開発として個別に見積もります。受託開発で作る場合の公開相場は300万〜1,500万円以上、期間は3〜6ヶ月が目安です（AIエージェント導入の費用）。なお、毎月くり返す転記・照合・登録のように、手順が決まっていてデジタルで完結する作業だけが対象なら、開発ではなく御社専用のAI社員が定型業務を実行するシゴハヤエージェント（初期100万円＋月額10〜50万円・税別）で足りる場合があります。

参考：作り直しに合わせてAIを入れる

システムが古く、保守の終了も迫っていて、どのみち作り直すなら、その中でAIを組み込む選択肢もあります。ただし費用は1,000万円以上、期間は6ヶ月以上になりやすく、AIを使い始められるのは作り直しが終わってからです。作り直しを決める前に、パターン1〜5で今のシステムのまま足せないかを確かめてください。 作り直す場合の費用感は、業務システム開発の費用相場にまとめています。

どのパターンを選ぶか｜4つの質問で決める

自社がどのパターンに当たるかは、次の4つの質問に順に答えると絞り込めます。

質問1：今のシステムの提供元が、必要なAI機能を、今の契約プランで出していますか。
→ はい：パターン1。まず提供元の機能を試してください。
→ いいえ（出していても機能が足りない）：質問2へ。

質問2：今のシステムを改修できますか。（ソースコードや設計書が手元にある、改修を引き受ける会社がいる）
→ はい：質問4へ。
→ いいえ：質問3へ。

質問3：CSVなどで、データを出力・取込できますか。
→ はい：パターン3。
→ いいえ：画面操作の自動再現（RPA）でデータを取り出すか、作り直しを検討します。

質問4：AIに何をさせたいですか。

迷ったときは、1つの業務・1つの画面に絞って、小さいパターンから始めるのが安全です。パターン2で下書きを作らせて現場の反応を確かめてから、パターン4や5に広げる進め方もできます。

費用の目安｜組み込みの開発費とAIの利用料は分けて考える

出典: Anthropic Claude Platform Docs 公式

既存システムへのAIの組み込みでかかる費用は、①つなぐ部分を作る開発費、②AIの利用料（毎月・使った分だけ）、③動かし続けるための保守費の3つです。見積を比べるときは、この3つを分けて見てください。

開発費の目安（足し方別）

公開されている相場は、AI開発会社各社の公開情報をもとにした目安で、第三者が保証する価格ではありません。社内の資料を読ませる仕組みについては、稼働後の月額（利用料・保守などを含む）を月10〜50万円と公開している開発会社もあります。

AIの利用料は月いくらか（試算）

AIの利用料は、AIに読ませた文字量と、AIに書かせた文字量に応じて課金されます（文字量はトークンという単位で数えます）。既存の問い合わせ管理システムに「返信の下書き」ボタンを足した場合を、各社の公式単価で試算しました。

前提（すべて仮定）：1件あたりAIに読ませる量4,000トークン（問い合わせ本文、過去のやりとり、社内の対応ルール）、書かせる量800トークン、月3,000件、1ドル＝150円。単価は2026年9月17日時点の各社公式料金ページの金額（税別）です。

計算式は「（読ませる量×入力の単価＋書かせる量×出力の単価）×件数」です。月3,000件を処理しても、AIそのものの利用料は数百円〜2万円程度で、開発費と比べれば小さな金額です。ただし、次の3つの理由で金額は動きます。

• モデルを替えると、同じ処理でも請求額が変わる：Anthropicは、Claude 4.7以降のモデルでは同じ文章でもトークン数が約30%増えると公表しています。Sonnet 5で数える量が3割増えると、約9,400円になります
• 期間限定の価格がある：Gemini 3.8 Flashの上の単価は2026年12月31日までで、2027年1月から2倍（月約5,400円）になります
• 作り方しだいで増える：長い資料を毎回丸ごと読ませる作りにすると、1件あたりの読ませる量が増え、そのまま利用料が増えます

見積書で確認すること

• 開発の人件費と、AIやクラウドの利用料（実費）が分かれているか：利用料は件数で変わるため、固定額に混ぜられていると、使う量が増えたときの負担が読めません
• 保守の範囲に、AIのモデル提供終了への対応が入っているか：後述のとおり、AIのモデルは提供終了します。乗り換えと再テストは1回あたり約15万〜75万円（当社の試算）で、保守契約に含まれるかどうかで数年間の総額が変わります（システム保守運用費の相場）
• データを国内で処理する指定をした場合の上乗せ：後述のとおり、契約の経路によっては約10%高くなります

当社に依頼する場合の費用

当社は、既存システムにAIを組み込む範囲とつなぎ方を設計したうえで、検索・要約・文章作成などの機能を追加します。会計、顧客管理、データベース、外部のサービスなどとの接続に対応しています。入口は3つです。

クラウドの利用料、AIなど外部サービスの利用料、ソフトウェアのライセンスは実費で別途かかります。30万円と300万円は、いずれも公開されている相場の範囲内です。ご相談の内容が30万円の改修で足りる場合は、PoCではなく改修としてご提案します。 価格と対応範囲はAI・システム受託開発のサービスページでご確認いただけます。

組み込む前に確認すること｜データの扱い・処理場所・提供終了

出典: AWS 公式ブログ

既存システムにAIを組み込むと、業務データが日常的にAIの提供元へ送られるようになります。帝国データバンクの調査でも、生成AIについての懸念の上位は「情報の正確性」（50.4%）と「情報漏洩のリスク」（33.5%）でした。契約前に、次の点を確認してください。

1. 送ったデータが学習に使われないか、何日保存されるか

業務システムに組み込むなら、個人向けの無料版ではなく、自社のシステムからAIを呼び出して使った分だけ払う有料契約（API契約）を使うのが前提です。主な提供元の公式の扱いは次のとおりです。表の「Amazon Bedrock」は、アマゾンのクラウド（AWS）を通じてClaudeなど各社のAIを契約・利用するサービスです。

注意したいのは、性能が高い最上位モデルほど、保存しない契約を選べない例があることです（Claude Fable 5の企業導入で注意すべき点）。

個人情報を含むデータを送る場合は、個人情報保護委員会の「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」（2023年6月2日）も確認してください。個人情報を含む指示をAIに入力するときは利用目的の範囲内かを十分に確認すること、本人の同意なく入力した個人データが回答の作成以外の目的で扱われると個人情報保護法に違反する可能性があるため、提供元が学習に使わないことを十分に確認することが求められています。

2. データをどこで処理するか（国内で完結できるか）

医療・薬局・インフラなど「データを国外に出せない」業務では、同じAIでも、どの経路で契約するかによって国内処理の可否と料金が変わります。

Amazon Bedrockで国内処理に対応するモデルはモデルごとに違い、新しいモデルがすぐ対応するとは限りません。使いたいモデルが対応しているかは、契約前に個別に確認してください（AWS経由でClaudeを使う方法）。

3. AIのモデルは提供終了する

見落とされやすいのがこの点です。AIを組み込んだシステムの多くは、提供元のAIを外から呼び出して動いています。提供元が古いモデルや呼び出し方の提供を終えると、そのままではシステムのAIの部分が止まります。 実際の例です。

• OpenAI：AIアシスタントを作るための仕組み「Assistants API」の廃止を2025年8月26日に告知し、提供終了日を2026年8月26日としていました。これで作った仕組みは、1年の猶予のうちに別の方式へ作り替える必要がありました
• Anthropic：Claude Sonnet 4とOpus 4の提供終了を2026年4月14日に告知し、6月15日に終了しました。告知は少なくとも60日前に行い、終了後の呼び出しは失敗すると明記されています
• 告知が短い例：OpenAIのgpt-5.4-cyberは、2026年9月11日の告知から10月1日の終了まで約3週間です

新しいモデル名に書き換えるだけで済むとは限りません。 Claude 4.7以降のモデルでは、回答のばらつきを調整する設定に既定以外の値を渡すとエラーになるなど、プログラムの修正と、答えの品質の再テストが必要になることがあります。組み込みの予算には、使い続けるあいだに何度か起きる乗り換えの対応を入れておいてください。

AIに「見せるデータ」と「させる操作」を絞る

上の3点に加えて、組み込み方そのものでリスクを下げられます。IPA（情報処理推進機構）の「情報セキュリティ10大脅威2026」では、「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が組織編の3位に初めて選ばれ、AIが生成した結果を十分に検証せず鵜呑みにすることで生じる問題などが挙げられました。また、AIに読ませるメールや資料に悪意ある指示を紛れ込ませ、AIに本来と違う動きをさせる攻撃（プロンプトインジェクション）もあります。Webのセキュリティに取り組む国際的な非営利団体OWASPが、AIを使ったアプリの主なリスクをまとめた「OWASP Top 10 for LLM Applications 2025」では、この攻撃が1位に挙げられ、AIに必要以上の機能や権限を与えることも主要なリスクとされています。

総務省・経済産業省が2026年3月31日に公表した「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」について、PwC Japanの解説は、自律的に動くAIを導入する際に外部システムとの連携を適切に制限し、権限を正確に設定することが強調されていると整理しています。

実務に落とすと、次の3つです。

• AIに渡すデータは、その作業に必要な範囲だけにする（氏名などを伏せられるなら伏せる）
• AIにさせる操作は読み取りを中心にし、登録・送信・削除の前には人の確認を入れる
• AIの答えをそのまま確定させず、人が確認する画面を通す

パターン5（AIに操作させる）ほど、この設計に時間と費用がかかります。詳しくはAIエージェントのセキュリティ対策で解説しています。

医療機関・薬局の場合

医療機関や薬局の業務データを扱う場合は、厚生労働省の「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」の確認も必要です。2026年6月29日付で第7.0版の策定が通知され、二要素認証の対象の明確化や、保守を委託する事業者向けの編の新設などが盛り込まれました。AIに送るデータの範囲、処理場所、委託先の管理までを、このガイドラインに照らして決めることになります。当社は、医療情報システムの対応経験があります。

AIを組み込まない方がよいケース

組み込みには、つなぐ部分の開発費がかかります。次のような場合は、組み込みをおすすめしません。

AIに任せる範囲と、人が持つ範囲の分け方はAIエージェントに任せられる業務で整理しています。

実際にやった事例｜今のシステムを作り直さずに足したケース

守秘義務のため社名は出せませんが、当社が担当した3つのケースを、この記事のパターンに当てはめて紹介します。いずれも、今のシステムを入れ替えずに、必要な部分だけを足したケースです。AIに資料を読ませたのは医療機関のケースで、調剤薬局とインフラ企業のケースは、パターン3・5と同じつなぎ方の構造を持つ例として紹介します。

医療機関のケース（パターン4・PoC・約3ヶ月）

課題：文書や記録は蓄積されているのに、必要な情報を探すのに時間がかかっていました。

作ったもの：手元の資料をAIに読ませ、質問に対して根拠となる箇所を示しながら答える仕組みです。対象の業務を絞ったPoCとして進めました。期間は、対象の絞り込みと合格ラインの設定に2週間、データの受け取りと整形に3週間、試作と調整に5週間、現場での試用と判定に2週間です。

変わったこと：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、広げるかどうかを最後の2週間で判断できました。AIの組み込みでは、試作そのものと同じくらい、データを受け取って整える工程と、合格ラインを決める工程が結果を左右します。

調剤薬局のケース（パターン3の考え方・小規模改修・約5週間）

課題：あるシステムに入力した内容を、別の管理表へ手で書き写す作業が毎日あり、忙しい時期には書き写し漏れも起きていました。

作ったもの：一方のシステムから出力したデータを整え、もう一方の形式に変換して取り込む仕組みです。システムを入れ替えるのではなく、データの出力と取込でつなぎました。期間は、相談と仕様の確定に2週間、実装に2週間、現場での試験運用に1週間です。

変わったこと：書き写しの作業と、書き写しの誤りを探して直す時間がなくなりました。対象を「毎日発生している書き写し1か所」に絞ったことで、5週間で使い始められました。データの出力と取込でシステム同士をつなぐ構造は、あいだにAIによる分類や整形をはさむ場合（パターン3）も同じです。

インフラ企業のケース（パターン5の考え方・本開発・約7ヶ月）

課題：複数の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ました。

作ったもの：システム間のデータを自動で照合し、食い違いがあるものだけを人に回す仕組みです。期間は、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ヶ月です。要件定義に2ヶ月かかったのは、対象の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。

変わったこと：全件を人が見る運用から、食い違いがあるものだけを人が見る運用に変わり、確認作業の総量が減って、月末に集中していた負荷も平準化されました。複数のシステムにまたがる作業を仕組みに任せるときも、全部を任せるのではなく「例外だけを人が見る」形にすると、確認の責任を人が持ったまま作業を減らせます。

導入までの流れと期間

既存システムへのAIの組み込みでは、開発そのものよりも、つなぐ窓口の確認と、送ってよいデータの審査で時間がかかりがちです。

小さな組み込みでも、予定どおりに終わるとは限りません。JUASの「ソフトウェア・メトリクス調査2025」では、規模が50人月（1人が1か月働く量の50倍）未満のプロジェクトの56%が標準的な工期を超えていました。主に大企業のデータですが、「小さいからすぐ終わる」とは考えず、段階1〜3を契約前から進めておくと遅れを防げます。工程ごとの期間はAI開発の期間で詳しく解説しています。

当社に相談いただく場合の流れ

ご相談（初回無料）→ 課題・要件の整理 → 提案・見積 → PoC、改修または本開発 → 導入・改善、の順に進めます。要件が固まっていない段階でも構いません。ご相談の前に次の4つが分かっていると、どのパターンに当たるかを早く見立てられます。すべて揃っていなくても構いません。

• 今使っているシステムの名前、提供元、契約プラン
• AIを足したい作業と、その作業で人がどのシステムとAIのあいだを行き来しているか
• ソースコードや設計書が手元にあるか、今の保守会社が改修を受けるか
• AIに送りたいデータに個人情報が含まれるか、国内での処理が必要か

ソースコードや成果物の引き渡しにも対応しています。進め方の詳細は受託開発サービスの進め方をご覧ください。どのパターンか決めきれない段階での相談の仕方は、要件が固まっていない段階で開発会社に相談する方法にまとめています。

よくある質問

Q1. 今のシステムを作った会社以外に、AIの組み込みを頼めますか。

頼めますが、条件によって進め方が変わります。まず、①プログラム本体（ソースコード）と設計書を自社で持っているか、②今の保守契約や利用規約に、他社による改修やデータの取り出し方についての制限がないか、③管理画面からデータの出力や外部連携の設定ができるか、を確認してください。①が揃っていれば、別の会社でも画面にAIの機能を足す改修ができます。揃っていない場合でも、データの出力機能を使って本体の外でAIの処理を行う方法なら、本体に手を入れずに済むことがあります。②の制限は契約ごとに違うため、今の提供元に直接確認するのが確実です。これから開発を発注する場合に、何を受け取っておくべきかはシステム開発の納品物で解説しています。

Q2. AIの提供元（OpenAI、Anthropic、Googleなど）は、組み込んだ後に乗り換えられますか。

作り方しだいで乗り換えられます。AIを呼び出す部分をシステムの他の部分から切り離して作っておけば、提供元を替えるときに直す範囲がその部分に限られます。発注時に「提供元を替えるとき、どこを直すことになるか」を聞いておくと、作りの良し悪しを判断できます。ただし、提供元を替えると同じ指示でも答え方が変わるため、業務で使っている質問や書類で答えの品質を確かめ直す作業は毎回必要です。料金の差も大きく、この記事の試算でも最も安いモデルと高いモデルで20倍以上の開きがありました。乗り換えを視野に入れるなら、試作の段階で2つ以上のモデルを同じ業務データで比べておくと、切り替え先の見当がつきます。

Q3. 社員が無料版のAIで試している段階です。試作にも有料の契約が必要ですか。

業務データを使うなら、試作の段階から法人向けの有料契約を使ってください。たとえばGoogleのGemini APIは、無料版で送ったデータは製品の改善に使われると公式に明記しています。試作の利用料は大きな金額になりません。Anthropicの公式の試算では、Claude Haiku 4.5で問い合わせ1万件（1件あたり平均約3,700トークン）を処理して約37ドルです。どうしても無料版で試す場合は、実在の顧客名や金額を含まない、自分で作った見本のデータだけを使ってください。

Q4. AIの組み込みに補助金は使えますか。

既存システムに合わせて個別に作る組み込みの開発は、原則として「デジタル化・AI導入補助金」の対象になりません。この補助金は登録されたITツールの導入が対象で、ゼロから作る開発を伴うもの、大幅なカスタマイズが必要なもの、特定の顧客向けで一般に販売されていないものは、登録の対象外とされているためです。一方、AI機能の付いた既製の製品で、登録済みのものを導入する場合は対象になる可能性があります。「デジタル化・AI導入補助金2026」の通常枠の1次締切は2026年9月29日17時です。2次以降の締切日は本記事執筆時点で未発表で、公式サイトでは確定した回から随時公表するとしています。対象になるツールの見分け方はAI導入補助金の対象ツール、申請してから入金されるまでの資金繰りは補助金の入金時期で解説しています。

Q5. 社内にエンジニアがいなくても、組み込んだ後の運用は回りますか。

回せますが、運用で発生する作業を誰が持つかを、契約前に決めておく必要があります。組み込んだ後に発生するのは、主に①利用料の上限の設定と、毎月の請求額の確認、②「AIの答えがおかしい」と現場から報告があったときの原因の切り分け、③提供元のモデル提供終了の告知を見張り、乗り換えと再テストを行うこと、の3つです。①は提供元の管理画面での作業が中心なので社内でも対応しやすい一方、②と③は技術的な作業になるため、保守契約に含めるのが現実的です。保守契約の範囲と費用の考え方はシステム保守運用費の相場で解説しています。

Q6. AIの答えが間違っていて損害が出たら、誰の責任になりますか。

AIの提供元や開発会社が責任を負うとは限らないため、AIの答えを人が確認してから確定する業務の流れにしておくことが最も確実な備えです。そのうえで、開発会社との契約では、AIの答えの正確さを保証の対象にするのか、どの水準を合格とするのか、誤りが見つかったときの修正をどこまで契約の範囲で行うのかを事前に決めてください。PwC Japanの解説によると、国のAI事業者ガイドライン（第1.2版）も、AIを業務で使う側に、提供者が定めた利用ルールを守ることや、異常があったときの情報共有を求めています。契約の形による責任範囲の違いはAI開発の契約形態で解説しています。

Q7. AIの利用料が想定より膨らまないようにするには、どうすればいいですか。

主な方法は3つです。1つ目は、急がない処理をまとめて依頼する方式を使うことです。Anthropicでは、この方式の利用料が通常の半額になります。夜間にまとめて分類する作業などで使えます。2つ目は、毎回同じ内容を読ませる部分（社内の対応ルールなど）の再利用です。Anthropicでは、再利用した部分の読み込みは通常の1割の単価になります。3つ目は、作業ごとにモデルを使い分けることです。分類や短い要約は軽量のモデル、判断が難しい文章だけ上位のモデル、と分ければ、全件を上位のモデルで処理するより利用料を抑えられます。あわせて、利用料の上限を設定しておくと、想定外の請求を防げます。

既存システムにAIを組み込むか迷っている方へ

既存システムは、作り直さなくてもAIを足せます。まず提供元のAI機能を確かめ、足りなければ、画面に1つ足す、データの出入口でつなぐ、社内の資料を読ませる、操作まで任せる、と小さい順に検討してください。費用の大半はAIの利用料ではなく、つなぐ部分を作り、動かし続けるための人の費用です。

• 社員はAIを使っているのに、システムとAIのあいだのコピー＆ペーストがなくならない
• AIを試験導入したが、社内のデータとつながらず、本番に進めていない
• 今のシステムは変えたくないが、どこまでAIを足せるのか、いくらかかるのか見当がつかない

いずれかに当てはまるなら、初回のご相談は無料です。当社の価格は、小規模な改修が30万円〜、PoCが300万円〜、本開発は個別見積です（すべて税別。クラウドやAIの利用料などの実費は別途）。医療機関・薬局・インフラ企業での開発実績があり、要件が固まっていない段階からご相談いただけます。

今のシステムの名前と、AIを足したい作業をお聞かせいただければ、5つのパターンのどれに当たるかと、おおよその費用をお伝えします。提供元のAI機能で足りる場合は、開発をおすすめしません。

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