社内AIチャットボットの費用|既製品と専用開発の分かれ目を回答・申請・登録の段階で比較

この記事のポイント
社内AIチャットボットの費用は既製サービスで月2万〜5万円、自社専用は公開相場で初期260万〜1,000万円+月10万〜50万円。回答だけか申請・登録まで任せるかで変わる費用と権限、既製品で足りる条件、引継ぎ、5年総額を解説。
社内AIチャットボットの費用は、既製の社内向けサービスなら月2万〜5万円程度、社内の資料をAIに読ませて自社専用に作るなら初期260万〜1,000万円+月10万〜50万円、ChatGPTやCopilotを社員全員に配るなら1人あたり月3,000円前後(社員300名で5年約5,500万円)です。どれが安いかは「社員数」と「社内の質問に答えさせることだけが目的か」の2点で決まり、社員100名前後を境に、全員に配るより1つ作って全員で使うほうが5年総額で安くなるケースが出てきます。
この記事では、社内AIチャットボットの作り方を「既製サービスを契約する」「汎用AIを全員に配る」「ノーコードツールで自作する」「社内の資料を読ませて自社専用に作る(RAG構築)」「フルスクラッチで大規模に作る」の5つに分け、初期費用・月額・5年総額を同じ表で比べます。そのうえで、AIに答えさせるだけか、申請の下書きや社内システムへの登録まで任せるかで費用と必要な権限がどう変わるか、AIが答えられないときに人へどう引き継ぐかを、既製品と専用開発の分かれ目として整理するのがこの記事の中心です。見積書に載りにくい「資料を整える費用」「答えの正しさを確かめる費用」「見せてはいけない資料を隠す費用」も数字で示します。
当社(AI革命)は、既存システムとの連携や権限の設計を含む業務システムの開発・改修を受託している会社です(既存システムの改修100万円〜/小さく試す検証〔PoC〕300万円〜/本開発は個別見積。すべて税別で、クラウドやAIの利用料などの実費は別)。ただし、既製サービスや全員への配布で足りる会社もあります。 どういう会社なら作らずに済むのかも、正直に書きます。なお、本記事の金額は特記のない限り税別、ドル建ての料金は1ドル=153円(2026年9月上旬の水準)で換算しています。
社内AIチャットボットの費用が「月2万円」から「数千万円」まで開く理由

出典: 双日テックイノベーション 公式(大企業における「AI PoC定着」に関する実態調査)
「社内 AIチャットボット 費用」で調べると、月2万円前後の料金表と、数千万円の開発事例が同時に出てきます。どちらも間違いではありません。同じ「社内AIチャットボット」という言葉が、できることの違う3段階のものを指しているからです。
段階 | 何ができるか | 費用の目安(税別) |
|---|---|---|
① 登録した質問に答える | 人が登録した「質問と回答」の組の中から答える | 月1.8万〜5万円程度 |
② 社内の資料を読んで答える | 規程・マニュアル・手順書・過去資料をAIが探し、根拠の箇所を示して答える | 初期260万〜1,000万円+月10万〜50万円 |
③ 社内システムまで見に行って答える | 「この申請は今どの段階か」「この設備の登録情報は」など、社内システムに照会して“今の状態”を答える | 初期500万〜1,500万円以上+月50万〜200万円 |
段階が上がるほど費用は大きく跳ね上がります。自社がどの段階を求めているかを決めないまま見積もりを取ると、各社が別々の段階を想定して見積もるため、金額が大きく開いて比べられなくなります。③をさらに分けた表は、このあとの「回答だけか、業務を進めるか」の章にまとめました。
現場で起きていること|配っても作っても止まる
費用の差を生んでいるのは、AIそのものの性能ではありません。双日テックイノベーションが2026年7月31日〜8月3日に行った調査(従業員1,000名以上で生成AIの試験導入を行った企業の社員111名)では、試験導入のあと全社に定着したのは50.5%でした。定着を阻んだ要因として挙がったのは「AIが社内データ・情報と接続されていない」52.7%、「期待した成果・精度が出なかった」47.3%。効果を数字で測れている企業は36.0%にとどまります(調査概要)。
つまり、ChatGPTを配っただけでは「うちの就業規則ではどうなっているか」には答えられず、社内の資料につないでも、資料が古かったり矛盾していたりすれば正しく答えません。この「つなぐ」「整える」「確かめる」にかかる人の手間が、費用の大半を決めています。
一方で、社内の問い合わせ対応の負担は確かにあります。キヤノンMJの調査(2024年8月、従業員300〜1,000名の企業の情報システム担当者108名)では、47.6%が業務時間の20%以上をヘルプデスク対応に使っていると回答しています。問い合わせ対応の時間がどれだけ減り、元が取れるかの計算は社内問い合わせの自動化で扱っています。この記事は「作るなら、作り方ごとにいくらかかるか」に絞ります。
回答だけか、業務を進めるか|段階で変わる費用と権限
既製品で足りるか、専用の画面や接続を作るかの分かれ目は、社員数より先に「AIに何をさせるか」で決まります。前の表の③(社内システムまで見に行く)は、実務では次の2〜4に分かれ、段階ごとにAIに渡す権限と、間違えたときの影響が変わります。
任せる段階 | AIがすること | AIに渡す権限 | 既製品・配布で足りるか | 費用が増えるところ |
|---|---|---|---|---|
1. 回答だけ | 規程・手順・マニュアルの内容を、根拠の資料を示して答える | 資料を読む権限(部署ごとの閲覧制限を含む) | 既製品の資料検索や配布で足りやすい | 資料の整備、答えの正しさの確認 |
2. 参照(今の状態を読む) | 「この申請は今どこか」「この設備の登録情報は」など、社内システムに照会して答える | 対象システムを読む権限。質問した社員本人が見てよい範囲だけ | 製品の標準の連携先に自社のシステムがあれば足りることもある。なければ接続を作る | システムとの接続、本人の権限の引き継ぎ、照会の記録 |
3. 申請の下書き | 会話で聞き取った内容から、申請書や依頼チケットの下書きを作る。送信は本人 | 読む権限+下書きを作る権限。送信・承認はさせない | フォームやワークフロー製品の標準の連携で足りることもある | 下書きの項目と実際の申請項目の対応、入力チェック、差し戻されたときの扱い |
4. 登録・更新 | 社内システムにデータを登録・変更する | 書き込む権限。確定は人が確認画面で行う | 専用の画面と接続が必要になりやすい | 確定前の確認画面、取り消し、変更履歴、誤登録からの復旧、試験 |
段階が進むほど費用が増える理由は、AIの性能ではなく「間違えたときに何が起きるか」です。1と2の誤りは、社員が根拠を見て気づけば済みます。3も、送信前に本人が直せる段階です。4は誤った登録がそのまま業務に流れるため、確認画面・取り消し・変更履歴を作り、その動きを試験する費用がかかります。
既製のツールでも、業務の処理までさせると1回あたりの利用料が上がります。たとえばCopilot Studioは、決まった文面を返す回答が1クレジット、AIが文章を作る回答が2クレジットなのに対し、エージェントアクション(公式の例では、在庫の確認やメールの送信といった処理の呼び出し。推論や話題の切り替えといった手順も含む)は1回ごとに5クレジットかかります(Microsoft Learn、2026年8月3日更新)。Microsoft 365 Copilotのライセンスを持つ社員が、本人のIDで社内向けのエージェントを使う分は課金されません。
社員が10名でも300名でも、4の段階を作るなら確認画面や取り消しの作り込みは同じように必要です。専用に作る場合の費用は、利用者の人数より、どの段階まで任せるかで決まる部分が大きくなります。
回答範囲と業務操作の権限表(説明用)
段階を決めたら、誰の質問にどこまで答え、どの操作をAIに任せるかを表にします。次は総務・人事の問い合わせを想定した説明用の例で、実在の会社の設定ではありません。実際の区分は、社内規程と各システムの権限設定に合わせて決めます。
操作 | 一般の社員 | 承認者(課長など) | 管理部門(人事・総務) | AIに任せる範囲 |
|---|---|---|---|---|
規程・手順を答える | 可 | 可 | 可 | 任せる(根拠の資料を示す) |
給与・評価の資料をもとに答える | 本人の分だけ | 社内規程で決めた範囲 | 可 | 質問した本人の閲覧権限の範囲だけ |
申請の進み具合を答える | 自分の申請 | 自分が承認する申請 | 全件 | 任せる(読むだけ) |
申請書の下書きを作る | 可 | 可 | 可 | 下書きまで。送信は本人 |
申請を承認する | 不可 | 可 | — | 任せない(人が承認画面で行う) |
台帳・マスタを登録・変更する | 不可 | 不可 | 可 | 確認画面で人が確定する。変更履歴を残す |
AIに、質問した社員本人の権限より広い権限を持たせないことが、いちばん大事です。接続を簡単にするために、全件を見られる共通のアカウントでAIを社内システムにつなぐと、本来は見られない社員が、AI経由で他人の情報を見られてしまいます。既製品を選ぶときも専用に作るときも、「本人の権限で照会しているか」を確認してください。
権限と確認工程の設計は、チャット画面よりも手間がかかる部分です。当社が公開している開発実績にも、薬局の複数店舗・数千人分の記録管理で、権限と確認工程を作ったものがあります(社内AIチャットボットの事例ではありません)。
作り方は5つある|初期費用・月額・5年総額の比較

出典: Dify 公式サイト
社員300名の会社を例に、5つの作り方を並べます。5年総額は「初期費用+月額×60か月」で、社内の人件費は含めていません。
作り方 | 初期費用 | 月額 | 5年総額(社員300名の例) | 合う会社 | 弱点 |
|---|---|---|---|---|---|
1. 既製の社内向けサービスを契約 | 5,000円〜 | 1.8万〜5万円〜 | 約300万円〜 | 質問の種類が決まっていて、数百件の回答集で足りる | 質問と回答を人が登録・更新し続ける(登録型の場合) |
2. 汎用AIの法人プランを全員に配る | ほぼ0円 | 1人約3,000円(300名で約90万円) | 約5,500万〜5,700万円 | 文書作成・要約など社内の質問以外にも使わせたい | 社員が開ける資料は何でも答えの材料になる。社内システムの“今の状態”は答えない |
3. ノーコードツールで自作(Dify・Copilot Studio) | ツール代0円〜。構築は社内の作業時間 | Dify約2万円+AI利用料/Copilot Studio約3万円〜(使った分だけ増える) | Dify約120万円+AI利用料/Copilot Studio約1,440万円(月15,000問の場合) | まず早く試作したい。Microsoft 365中心の会社 | 部署別の閲覧制限・大量の資料・精度の確認の作り込みで止まりやすい |
4. 社内の資料を読ませて自社専用に作る(RAG構築) | 260万〜1,000万円 | 10万〜50万円 | 約860万〜1,900万円(作り込みが多い上限側の条件なら約4,000万円) | 社員100名以上で、社内の質問に答えさせるのが主目的 | 資料の整備と精度の確認に人手がかかる |
5. フルスクラッチで大規模に作る | 500万〜1,500万円以上 | 50万〜200万円 | 約3,500万円〜 | 基幹システムとの連携、数千人規模、業界の規制への対応が必要 | 本番まで6〜12か月。要件が固まっていないと費用が膨らむ |
以下、それぞれの中身を見ていきます。
1. 既製の社内向けサービスを契約する
最も安く、最も早い方法です。たとえばリコーの「RICOH Chatbot Service」は、STARTERが初期5,000円・月18,000円(登録できる質問と回答が50件)、STANDARDが月50,000円〜(200〜500件)、ENTERPRISEが個別見積(10,000件・Teams連携・カスタマイズ対応)と公開されています(公式価格ページ)。
このタイプは人が質問と回答を登録する方式なので、規程が変わるたびに回答を直す仕事が社内に残ります。資料をそのまま読ませるタイプの既製サービスもあり、同じリコーの「生成AIチャット from 社内ナレッジ」は月3,000回の質問回答、資料の登録容量5GB(最大50GB)、利用者数による課金なし、1か月の無料トライアルありという条件ですが、価格は公式ページに掲載されておらず問い合わせ制です。
部署ごとに見せる資料を変える、社内システムの情報を答えに含める、といった自社固有の作り込みは、上位プラン・個別見積の範囲になるか、対応できない場合があります。
2. 汎用AIの法人プランを全社員に配る
社内向けの選択肢として最も現実的なのに、費用比較の記事ではあまり扱われない方法です。
サービス | 1人あたり月額(税別) | 条件 |
|---|---|---|
Microsoft 365 Copilot Business | 3,148円(年払い)。2026年7月1日〜12月31日の契約は初年度2,698円 | 300名以下、Microsoft 365 Business系の契約が前提。月払いは3,778円 |
Microsoft 365 Copilot(大企業向け) | 4,497円相当(年払い) | 大企業向けのMicrosoft 365(E3/E5等)の契約が前提 |
ChatGPT Business | $20(約3,050円・年払い)/$25(約3,850円・月払い) | 2名以上 |
Claude Team | $20(約3,000円・年払い)/$25(月払い) | 2〜150名。151名以上はEnterpriseプラン |
Google Workspace Business Standard | 1,600円(月払い。年間プランは約16%引き) | GeminiとGemini Notebook(旧NotebookLM)込み |
出典:Microsoft 365 Copilot 価格/ChatGPT Business FAQ/Claude 料金/Google Workspace 料金。ChatGPT Businessの円建て価格は為替や料金改定の影響を受けるため、契約前に公式の表示を確認してください。
この方法の強みは、社内の質問に答えるだけでなく、メールの下書き、会議の要約、資料作成にも役立つことです。すでにGoogle Workspace Business Standard以上を使っている会社なら、追加費用なしでGemini Notebookに社内資料を読ませて質問する使い方から試せます。
弱点は2つあります。1つは、AIは社員が開ける資料なら何でも答えの材料にすることです(後述の「閲覧権限の整理」を参照)。もう1つは、社内システムに入っている“今の状態”(申請の進み具合、在庫、設備の登録情報)には答えられないことです。詳しくはMicrosoft 365 Copilotのエージェントと生成AIの料金比較にまとめています。
3. ノーコードツールで自作する(Dify・Copilot Studio)
プログラムを書かずに、画面操作で社内向けのAIを組み立てる方法です。
- Dify:無料プラン(資料50件まで)、Professional 年$590(約9万円・メンバー3名・資料500件・5GB)、Team 年$1,590(約24万円・メンバー50名・資料1,000件・20GB)、Enterpriseは個別見積(社内のログインIDでそのまま使える仕組み〔シングルサインオン〕などはEnterprise)。これとは別に、使うAIの利用料が実費でかかります(Dify 料金)
- Copilot Studio:25,000クレジット(回答するたびに消費される利用枠)/月で29,985円(会社全体で共有)。1回の回答で消費するクレジットは、決まった文面を返すだけなら1、AIが文章を作って答えると2、社内全体の資料を横断検索して答えると10。社内資料を探して文章で答える1回で12クレジット消費する例が公式に示されており、前払いパックなら1問あたり約14円です。Microsoft 365 Copilotのライセンスを持つ社員が社内で使う分は課金されません(Microsoft Learn、2026年8月3日更新)
ノーコードの落とし穴は「作るのは安いが、使われるほど高くなる」構造です。Copilotのライセンスを持たない社員300名が月15,000問使うと、18万クレジット=8パックで月約24万円、5年で約1,440万円。簡単な定型回答中心(1問2クレジット)の作りなら月約6万円で済みますが、社内資料を探して答えるという本来の用途ほど高くつきます。また、前払い分の125%を超えるとAIが停止し、使い残しは翌月に繰り越せません。
Difyは料金面では最も安く済みますが、試作は数日で作れても、部署ごとの閲覧制限、社内ログインとの連携、数千件の資料の取り込み、答えの正しさの確認といった「社内で本番運用するための作り込み」で止まりやすい傾向があります。詳しくはDifyとはをご覧ください。
4. 社内の資料を読ませて自社専用に作る(RAG構築)
質問が来たら、まず社内の資料から関係する箇所を探し、その箇所をAIに渡して答えさせる仕組みです。一般にRAGと呼ばれます。答えと一緒に「どの資料のどこに書いてあるか」を示せるので、社員が自分で確かめられます。
提供元 | 内容 | 金額(税別) | 期間 |
|---|---|---|---|
サイオステクノロジー(パッケージ型の構築サービス) | SharePoint(Microsoftの社内ファイル共有)との連携、社内IDでのログイン、閲覧権限の管理、利用者研修込み | 初期260万円〜・月10万円〜 | 最短2営業日 |
GXO(開発会社の公開相場) | 小さく試す検証 → 本番構築 | 検証100万〜300万円/本番300万〜1,000万円/月10万〜50万円 | 検証2〜6週間/本番2〜4か月 |
同社が示す従業員300名の例 | 検証100万円 → 本番600万円 → 月20万円 | ||
ニューラルオプト(開発会社の公開相場) | 個別開発 | 検証150万〜250万円/本番500万〜1,500万円・月50万〜200万円 | 検証2〜3か月/本番6〜12か月 |
最大の特徴は、費用が社員数にほぼ比例しないことです。10名で使っても300名で使っても、作る費用はほとんど変わりません(AIの利用料は増えますが、後述のとおり小さい金額です)。社内IDでのログイン、部署別の閲覧制限、Teamsからの利用、利用ログの保存といった社内向け特有の要件も、この方法なら作り込めます。仕組みの詳細はRAGとはで解説しています。
5. フルスクラッチで大規模に作る
画面・資料の探し方・社内システムとのつなぎ込みまで、すべてを一から作る方法です。前掲のニューラルオプトが示す個別開発の本番相場(本番構築500万〜1,500万円、月50万〜200万円、期間6〜12か月)がこの帯の目安です。
必要になるのは、基幹システム(申請・在庫・設備台帳など)に照会して“今の状態”を答えさせたい、利用者が数千人規模になる、患者情報のように置き場所に決まりがあるデータを扱う、といった場合です。まずは、4の方法に必要な連携だけを足して済まないかを検討してください。 最初からフルスクラッチを前提にした見積もりが出てきたら、その理由を確認してください。
社員数で変わる5年総額|全員に配るか、1つ作るか

「全員に配る」は人数に比例して費用が増え、「1つ作る」は人数が増えてもほとんど変わりません。そのため、社員数によってどちらが安いかが逆転します。
社員数 | ChatGPT Businessを全員に(年払い約3,050円) | Microsoft 365 Copilot Businessを全員に(3,148円) | 自社専用に1つ作る(RAG構築) |
|---|---|---|---|
50名 | 月15.3万円/5年約915万円 | 月15.7万円/5年約944万円 | 5年約860万〜1,900万円 |
100名 | 月30.5万円/5年約1,830万円 | 月31.5万円/5年約1,889万円 | 5年約860万〜1,900万円 |
300名 | 月91.5万円/5年約5,490万円 | 月94.4万円/5年約5,666万円 | 5年約860万〜1,900万円 |
自社専用に作る場合の幅は、パッケージ型の下限(初期260万円+月10万円)で約860万円、開発会社が示す300名の例(初期700万円+月20万円)で約1,900万円です。部署別の閲覧制限や社内システムとの連携を多く作り込み、上限側の条件(初期1,000万円+月50万円)になると5年で約4,000万円です。その場合、ChatGPT Businessを全員に配る費用と並ぶのは社員220名前後になります。
読み取れることは3つです。
- 50名なら、配るほうが安いか同程度。 作る理由が費用以外(閲覧制限、社内システム連携)にない限り、配るか既製サービスで足ります
- 100名前後で並びます。 ここが判断の分かれ目です
- 300名なら、ChatGPT Businessを全員に配る場合と比べて、作るほうが5年で約3,600万〜4,600万円安い計算です。上限側の約4,000万円で作った場合でも、約1,500万円安くなります
ただし、この比較には注意点があります。全員に配る方法は、社内の質問に答える以外の効果(文書作成・要約・会議の記録)も含んだ金額です。 社内の質問対応だけが目的なら作るほうが合理的ですが、全社員の日常業務でAIを使わせたいなら、配る費用は別の効果で回収されます。実際には、日常業務でAIを多く使う一部の社員にだけライセンスを配り、社内の質問窓口は1つ作って全員で使う、という組み合わせも選べます。
AIの利用料は運用費の中心ではない
自社専用に作る場合、AIの利用料は「読ませた文字量と書かせた文字量」に応じた従量課金です。1問あたり、質問と探してきた資料の抜粋でおよそ8,000トークン(トークンはAIが文字量を数える単位)を読み、800トークンを書くと仮定すると、次のとおりです。
AIのグレード | 1問あたり | 月3,000問 | 月15,000問 |
|---|---|---|---|
軽量 | 約0.4円 | 約1,200円 | 約5,900円 |
標準 | 約1.5円 | 約4,400円 | 約2.2万円 |
中位 | 約3.9円 | 約1.2万円 | 約5.9万円 |
上位 | 約7.3円 | 約2.2万円 | 約11万円 |
※OpenAIの2026年9月時点の公式単価(軽量=gpt-5.6-luna、標準=gpt-5.4-mini、中位=gpt-5.6-terra、上位=gpt-5.6-sol)で試算。
社内の資料1万ページを検索できる形に下ごしらえする費用も、$0.1(15円程度)です。社員300名が毎月15,000問使っても、AIの利用料は月約6,000円〜11万円程度に収まります。 運用費の大半は、次に説明する人の作業です。
段階で変わる5年総額|初期費用・運用費・AI利用料・社内の作業を分ける
上の社員数別の表は、人数だけで比べた金額です。自社専用に作る場合は、人数よりも「どの段階まで任せるか」と「社内で誰がどれだけ手を動かすか」で総額が変わります。次は仮定に基づく試算で、見積もりではありません。
前提は、社員300名・月3,000問、AIは前述の「標準」グレード(月約4,400円)です。初期費用と月額運用費は、本記事で紹介した公開相場を段階に当てはめた仮定です(1=パッケージ型の下限、2〜3=開発会社が示す300名の例、4=前述の上限側の条件)。社内の作業(資料の更新、AIが答えられなかった質問への対応、使われ方の確認)は、月20時間×時給3,000円=月6万円と置きます。計算式は「初期費用+(月額運用費+AI利用料+社内の作業)×60か月」です。
任せる段階 | 初期費用 | 月額運用費 | AI利用料(月) | 社内の作業(月) | 5年総額 |
|---|---|---|---|---|---|
1. 回答だけ | 260万円 | 10万円 | 約4,400円 | 6万円 | 約1,250万円 |
2〜3. 参照・申請の下書き | 700万円 | 20万円 | 約4,400円 | 6万円 | 約2,290万円 |
4. 登録・更新まで | 1,000万円 | 50万円 | 約4,400円 | 6万円 | 約4,390万円 |
総額の差を生んでいるのは初期費用と月額運用費で、AIの利用料は5年でも約26万円です。社員が50名でも、同じ段階を作るなら初期費用と運用費はほとんど変わりません。一方、社内の作業は5年で360万円になり、1の段階では総額の3割近くを占めます。見積もりを比べるときは、開発会社の金額だけでなく、社内に残る作業の時間も同じ表に入れてください。
段階は後から上げられます。最初は1か2で始め、よく聞かれる質問と、人へ引き継いだ件数を見てから3・4に進むかを決めれば、使われない機能に初期費用をかけずに済みます。
見積もりに出にくい4つの費用

開発会社のGXOは、社内資料を読ませるAIの構築費の配分を次のように示しています。本番構築600万円の場合に当てはめると、金額は右列のとおりです。
費用の項目 | 構築費に占める割合 | 本番600万円の場合 |
|---|---|---|
資料の整備(集める・古いものを外す・書き方をそろえる) | 20〜30% | 120万〜180万円 |
資料を探す仕組みづくり | 15〜25% | 90万〜150万円 |
AIの呼び出しまわり | 10〜20% | 60万〜120万円 |
画面づくり・社内システムとの連携 | 30〜40% | 180万〜240万円 |
AIそのものより、資料を整える作業と画面・連携づくりの人件費が大半を占めます。 そのうえで、見積書の「一式」に埋もれやすい費用が4つあります。
1. 資料の整備
AIは資料に書いていないことには正しく答えられません。 資料が古い、同じ内容で版違いが複数ある、担当者の個人フォルダに散らばっている、という状態では、どれだけ高いAIを使っても精度は上がりません。見積もりに資料の整備が含まれているのか、それとも自社の作業なのかを必ず確認してください。
2. 答えの正しさを確かめる作業
回答の精度は、最初から高くはありません。DeNAの社内問い合わせツールでは、正答率を約50%から80%に引き上げるまでに、直近1か月の実際の問い合わせから約100件のテスト用の質問を作り、AIによる自動採点(5段階で3点以上を合格)と人の評価基準をそろえ、読ませる資料の絞り込みと書き方の統一を行っています。同社自身が「地道で時間のかかる作業」と書いています(DeNA Engineering Blog、2025年10月)。この作業が見積もりにない会社は、公開後に精度が出ずに止まります。
3. 閲覧権限の整理
社内向けで最も見落とされる費用です。Microsoftは公式に、Copilotとエージェントは「既存のアクセス許可、共有設定、ポリシーを尊重」するとしたうえで、「既定では、SharePoint は共有設定を最も寛容なオプションに設定します」と注意を促しています(Microsoft Learn、2026年7月16日更新)。
業務の言葉に直すと、共有設定がゆるいままAIを入れると、給与表や人事評価の資料がAI経由で見つかってしまうということです。これは全員に配る方法でも、自社専用に作る方法でも同じです。Microsoftはアクセス状況のレポートや、リスクの高いサイトをAIの検索対象から外す機能を用意していますが、それを設定する人の工数は必ずかかります。
4. 使ってもらうための費用
作っても、全員が使うわけではありません。パナソニック コネクトの社内AI「ConnectAI」(国内約11,800人)は、2025年度に利用361万回、削減時間78.8万時間(総労働時間の3.4%)、1回あたり33分の削減という成果を出していますが、月に1回以上使う社員の割合は61%でした(前年度は49.1%)(パナソニック ホールディングス発表、2026年7月29日)。成功している大企業でも、使うのは社員の約6割です。Teamsなど普段使う画面への組み込み、周知、研修の費用も計画に入れてください。
社内資料に悪意のある指示を紛れ込ませてAIを誤作動させる手口など、セキュリティ面の注意はRAGとはで、試験導入で止まる典型的な原因はAI開発の失敗例で解説しています。
回答できないときの運用|有人への引継ぎを先に決める
社内AIチャットボットは、すべての質問に答えられるわけではありません。答えられないときに「分かりません」で終わると、社員は結局いつもの担当者に電話やチャットで聞き直し、問い合わせは減りません。答えられないときに、誰へ、何を添えて引き継ぐかを、作る前に決めてください。
状況 | AIの返し方 | 引継ぎ先 | 記録すること |
|---|---|---|---|
根拠の資料が見つからない | 推測で答えず、見つからなかったと伝える | 資料を管理する部署の窓口 | 質問文、探した資料の範囲 |
資料どうしで内容が食い違う | 両方の資料名を示し、どちらが最新か確認が必要だと伝える | 資料の持ち主(規程の担当部署) | 食い違った資料の名前と箇所 |
本人の権限では見られない情報 | 中身は答えず、見られる人や窓口を案内する | 担当部署 | 質問文のみ(答えの材料は残さない) |
個別の判断が要る(例外の扱い、評価、休職など) | 判断はできないと伝え、担当者へ回す | 人事・総務の担当者 | 質問文と、本人が伝えてよいとした事情 |
社内システムの照会や登録が失敗した | 失敗したことと、登録されていないことをはっきり伝える | 情報システムの窓口 | 失敗した操作、時刻、エラーの内容 |
引継ぎの方法には、Teamsのチャネルへの転送、問い合わせフォームや依頼チケットの自動作成などがあります。質問と、AIが参照した資料をそのまま添えて渡すと、担当者が最初から聞き直さずに済みます。担当者が答えた内容を資料に書き足していくことが、同じ質問に次からAIが答えられるようにする近道です。
この部分の費用も、人数より運用の決め方で変わります。引継ぎ先の窓口と受付時間、誰が答えるかは社内で決めることです。開発の範囲になるのは、チケットやチャットへの転送、やり取りの記録、答えられなかった質問の件数を確かめる画面などです。既製品を選ぶ場合も、有人への引継ぎの機能があるか、転送先に自社の窓口を指定できるかを確認してください。
既製品で足りる会社・専用の画面と接続が必要な会社

出典: Microsoft Copilot Studio 公式サイト
既製品で足りるか、専用の画面や接続を作るかは、次の表で判断できます。
判断のポイント | 作らないほうがいい(既製サービスや配布で足りる) | 専用の画面や接続を作ったほうがいい |
|---|---|---|
社員数 | 50名未満 | 100名以上 |
目的 | 文書作成・要約など、幅広い業務でAIを使いたい | 社内の質問に答えさせることが主目的 |
資料の状態 | 規程やマニュアルがほぼない、または古い | 資料はあるが、探すのに時間がかかっている |
見せる範囲 | 全員が同じ資料を見てよい | 部署・役職によって見せてよい資料が違う |
答える内容 | 規程や手順の説明で足りる | 申請の進み具合・在庫・設備情報など“今の状態”も答えたい |
AIにさせたいこと | 答える・今の状態を読むまででよい | 申請の下書きや、社内システムへの登録まで任せたい |
答えられないとき | いつもの問い合わせ窓口を案内するだけでよい | 質問と参照した資料を添えて、担当部署のチケットやチャットへ回したい |
今の環境 | Microsoft 365 Copilotを全員に配布済み | Copilotのライセンスを持たない社員が多い/患者情報など置き場所に決まりがあるデータを扱う |
左の列に3つ以上当てはまるなら、作る前に既製サービスか全員への配布を試してください。とくに資料がほぼない会社は、AIの前に資料を作るのが先です。資料がないまま作っても、答えの根拠がないので正しく答えられません。また、Microsoft 365 Copilotを全員に配っているなら、Copilot Studioで社内向けのエージェントを追加費用なしで作れるので、まずそちらを試すのが順当です。
逆に、右の列に当てはまる項目が多いほど、既製サービスでは対応できない部分が増えます。ただし、右の列でも「全部作る」とは限りません。 すでに使っているCopilotや既製サービスに、足りない社内システムとの連携や部署別の閲覧設定だけを足す、という選択肢があります。既製品か開発かの判断手順はSaaSかカスタム開発かにまとめています。
受託開発で作る場合の費用の目安
受託開発で社内AIチャットボットを作る場合の、当社の価格と公開相場です。
依頼の形 | 公開相場(開発会社の公表値) | 当社(税別) | 向いている使い方と、頼む前に決めること |
|---|---|---|---|
小さく試す(PoC) | 100万〜300万円(GXO)/150万〜250万円(ニューラルオプト) | 300万円〜 | 任せる段階と対象を1部門・1業務に絞り、合格ライン(どの質問にどの水準で答えられたら合格か)と、終了時に受け取る成果物(実測の結果・本開発の概算など)を決めてから始める |
足りない部分だけ作る(既存システムの改修) | — | 100万円〜 | 使っているCopilotや既製サービスに、社内システムからのデータ取り込みと、部署ごとに見られる範囲を分ける仕組みを足す。足す連携先と権限を決めておく |
本番の仕組みを作る(本開発) | 300万〜1,000万円(GXO)/500万〜1,500万円(ニューラルオプト) | 個別見積 | 社内IDでのログイン、閲覧制限、Teams等への組み込み、利用ログ、社内システムとの連携、申請・登録の確認画面、有人への引継ぎ。権限表と引継ぎ先を決めておく |
当社のPoC 300万円〜は、上の公開相場の上端か、それを上回ります。これは隠しません。PoCを頼むなら、当社かどうかにかかわらず、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、終了時に本番へ進むかどうかを判定できる材料を成果物に入れるよう求めてください。前述の調査で効果を数字で測れている企業が36.0%にとどまっていたように、試験導入が止まる原因の1つは「うまくいったのかどうかを誰も判定できない」ことだからです。PoCの中身と費用配分はAIのPoC費用で詳しく解説しています。
また、PoCが要らない案件もあります。 既製サービスやCopilotで足り、足りないのが社内システムとのつなぎ込みや部署ごとの権限なら、300万円の検証を組むより、100万円〜の既存システムの改修のほうが発注側の負担は小さく済みます。回答だけで足りるのか、申請・登録まで任せるのか、どこを既製品に任せてどこを作るのかを一緒に切り分けるのが、初回相談(無料・30分・オンライン)です。相談後に、依頼範囲の候補・進め方・費用の目安をまとめた相談メモをお送りします。受託開発全体の費用内訳はAI受託開発の費用相場もあわせてご覧ください。
AIで自分で進められる部分と、会社に頼む部分
今は、社内の担当者がChatGPTやClaude、Copilotを使って、かなりの部分を自分で進められます。既製品の試用やノーコードでの試作は数日でできますし、簡単な連携のプログラムもAIに書かせられます。最初から全部を外部に頼む必要はありません。
作業 | 社内でAIを使って進められること | 会社に頼んだほうがよいこと |
|---|---|---|
試作 | Gemini NotebookやCopilot、Difyに資料を読ませて、答え方を試す | 社内IDでのログインと部署別の閲覧制限をつけて、本番で使える形に作り直す |
答えの正しさの確認 | 実際の問い合わせから試験用の質問を作り、AIに答えさせて採点する | 合格ラインの決め方と、業務の責任者が合否を判断できる確認の仕組みを作る |
社内システムとの接続 | 公開されているAPIの仕様を調べ、読むだけの試作を書く | 本人の権限で照会する接続、書き込みの確認画面・取り消し・変更履歴、失敗したときの復旧 |
有人への引継ぎ | 引継ぎ先と受付時間を決める。よくある質問を資料に書き足す | チケットやチャットへの自動転送、やり取りの記録、答えられなかった質問の集計 |
運用 | 規程が変わったら資料を差し替える | AIの提供元の仕様変更やモデルの入れ替えへの対応、不具合の修正、変更したときの試験 |
会社に頼む部分に共通するのは、その会社に固有のこと(既存システムの仕様、社員ごとの権限、例外の扱い)と、間違えたときの責任が絡むことです。当社は、既存システムとのAPI・CSV・画面での連携、認証や権限の設計、AIで作った試作を本番で使える形に直す作業に対応できます。社内でAIを使って作り続けたい場合は、権限・接続・試験の部分だけを一緒に作る分担も選べます。
逆に、回答だけで足り、全員が同じ資料を見てよく、答えられない質問はいつもの窓口を案内すれば済むなら、開発会社に頼む理由はほとんどありません。既製サービスか、CopilotやGemini Notebookの活用から始めてください。
相談から稼働までの流れと期間
段階 | 期間の目安 | 発注側でやること |
|---|---|---|
初回相談(無料・オンライン) | 30分 | 答えさせたい質問の例、任せたい段階(回答だけか、申請・登録までか)、資料の置き場所を伝える。相談後に相談メモを受け取る |
対象と合格ラインの決定 | 1〜2週間 | 最初の1部門・1業務を決め、「どの質問にどの水準で答えられたら合格か」を決裁者と合意する |
資料の整理(必要な場合) | 1〜2か月 | 古い資料を外し、どれが最新版かを決める |
小さく試す(PoC) | 2週間〜3か月 | 実際の問い合わせから作ったテスト用の質問で、答えの正誤を判定する |
本番の構築 | 2〜4か月(大規模なら6〜12か月) | 社内IDでのログイン、閲覧制限、Teamsからの利用を確認する |
展開と定着 | 継続 | 周知と研修、使われ方の確認、資料の更新 |
既製のパッケージ型なら最短2営業日で使い始められる一方、自社専用に作る場合は、資料の整理が必要なケースを含めて相談から本番稼働まで数か月〜1年以上の幅があります。最も遅れやすいのは資料の整理で、理由は技術ではなく「どれが最新版か社内で決まらない」「提供の承認が下りない」ことです。導入期間の考え方はAI開発の期間でも解説しています。
相談の時点で要件が固まっている必要はありません。「社内の質問に答えるAIを作りたいが、何から決めればいいか分からない」という段階から相談できます。初回相談は無料・30分(オンライン、Google Meet)で、相談後に依頼範囲の候補・進め方・費用の目安をまとめた相談メモをお送りします。お申し込みは社内チャットで実現する業務範囲を相談するからどうぞ。
よくある質問
Q1. 社内の資料をChatGPTやClaudeに読ませると、AIの学習に使われてしまいませんか。
法人向けプランでは、既定で学習に使われません。OpenAIはChatGPT Business/Enterprise、およびAIを部品として呼び出す契約(API)のデータを既定で学習に使わないと公表しており、AnthropicもClaude Team/Enterpriseについて既定で学習に使わないとしています。自社専用に作る場合も、多くはこのAPI経由で使うため同じ扱いです。むしろ注意すべきは、会社が契約していない個人のアカウントに、社員が業務資料を貼り付けてしまうケースです。会社としてAIを用意しないこと自体がこのリスクを生むため、シャドーAIのリスクもあわせてご確認ください。
Q2. Microsoft 365 Copilotの導入を検討中です。自社専用に作る話と、どちらを先に進めるべきですか。
どちらを選ぶにしても、先にやるべきは共有設定と閲覧権限の見直しです。これはCopilotにも自社専用のAIにも必要で、先に済ませておけば後戻りがありません。そのうえで、Copilotを先に入れ、足りない部分(Copilotのライセンスを持たない社員向けの窓口、社内システムの“今の状態”への照会)だけを作る順番にすると、作る範囲が最小になります。なお、Copilot Businessは300名以下のMicrosoft 365 Business系契約が対象で、2,698円のキャンペーン価格は2026年12月31日までの年契約・初年度のみです。期限だけで判断せず、閲覧権限の整理が間に合うかを先に確認してください。
Q3. 補助金は使えますか。
自社専用に作る受託開発は、原則として対象外です。 デジタル化・AI導入補助金2026(旧・IT導入補助金)は、事務局に登録されたITツールの導入を対象とする制度で、個別に開発するシステムは対象になりません。一方、登録されている既製の社内向けサービスであれば対象になり得ます。公式スケジュールに掲載されている締切は2026年10月30日(金)17:00、交付決定は2026年12月10日(木)予定、事業の実施と実績報告の期限は2027年5月31日(月)17:00(予定)です(公式スケジュール、2026年10月10日確認)。それ以降の日程は未発表のため、公式サイトで最新の情報を確認してください。なお補助金は実績報告のあとに交付される後払いなので、導入費用はいったん全額を自社で支払う前提で資金繰りを組んでください。対象になるツールの範囲はAI導入補助金の対象にまとめています。
Q4. 作ったあとの保守や資料の更新は、誰がやることになりますか。別の会社に引き継げますか。
保守は2つに分かれます。仕組みの保守(AIの提供元の仕様変更への対応、不具合の修正、精度の定期確認)は開発会社、資料の更新は社内が担うのが一般的です。規程やマニュアルが変わったときに誰が差し替えるのかを、部署単位で決めておいてください。ここが曖昧だと、半年後には古い規程で答えるAIになります。月額の運用費(公開相場で月10万〜50万円)に何が含まれるかは、契約前に書面で確認してください。別の会社への引き継ぎに備えるなら、作ったプログラムと設計資料の権利の帰属、納品の範囲を契約書に明記しておくことが条件です。AIのモデルは入れ替わりが早いため、特定のAIに依存しすぎない作りになっているかも確認のポイントです。
Q5. 社内の資料が整っていない状態でも相談できますか。
相談できます。むしろ整っていない状態が普通です。ただし、資料の整備は構築費の20〜30%を占める項目なので、見積もりの幅に直結します。相談の前に、①答えさせたい質問の例を10個程度、②その答えが書いてある資料の置き場所(SharePoint、ファイルサーバー、紙など)、③その資料が最新かどうか、の3点が分かると概算の精度が上がります。分からなければ、その確認から一緒に行います。要件が固まっていない段階での相談の進め方は要件が固まっていない段階での開発相談をご覧ください。
Q6. 患者情報など、外部のクラウドに出しにくい情報がある場合はどうなりますか。
医療機関や薬局で患者情報を扱うAIは、厚生労働省「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第7.0版」(令和8年6月)の対象になり、データの置き場所や委託先の管理方法を決める必要があります(同ガイドラインのQ&A集は令和8年9月中に改版予定)。現実的な進め方は、最初は患者情報を含まない院内規程・業務マニュアル・手順書から始め、患者情報を扱う段階でデータの置き場所を設計し直すことです。データの置き場所や委託先を自社で決めて管理したい場合は、自社専用に作る理由になります。
Q7. 複数社から見積もりを取ったら、金額が数倍違いました。どこを比べればいいですか。
金額ではなく、次の5点が含まれているかを比べてください。①資料の整備は開発会社の作業か、自社の作業か。②答えの正しさを確かめるテスト用の質問づくりと、合格ラインの設定が入っているか。③社内IDでのログインと部署別の閲覧制限が含まれているか。④AIの利用料は実費精算か、月額に込みか(込みなら上限はいくらか)。⑤月額の運用費に、精度の定期確認と資料更新の支援が含まれるか。安い見積もりでは①②が「発注者側で実施」になっている場合があり、その分はあとで社内の工数として跳ね返ります。 見積もりの読み方はAI開発の見積もり比較で詳しく解説しています。
社内AIチャットボットで任せる業務範囲を決めたい方へ
社内AIチャットボットの費用は、既製サービスで月2万〜5万円程度、全員に配ると1人月3,000円前後、社内の資料を読ませて自社専用に作ると公開相場で初期260万〜1,000万円+月10万〜50万円です。社員100名前後を境に、配るより作るほうが5年総額で安くなるケースが出てきます。ただし専用に作る場合の総額は、人数より回答だけか、参照・申請の下書き・登録まで任せるかで大きく変わります。費用の大半はAIの利用料ではなく、資料の整備・精度の確認・権限の設計・引継ぎの運用という人の作業です。
- 全員にCopilotやChatGPTを配るか、1つ作るかで決めきれない
- 見積もりが各社で数倍違い、どれが妥当なのか判断できない
- 既製サービスを試したが、部署別の閲覧制限や社内システムとの連携で行き詰まった
- 申請の下書きや社内システムへの登録まで任せたいが、権限と引継ぎをどう決めればいいか分からない
このいずれかに当てはまるなら、初回相談(無料・30分・オンライン)をご利用ください。要件が決まっていなくても大丈夫です。当社の価格は既存システムの改修100万円〜、PoC 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)。
ご相談の際は、①答えさせたい質問の例、②任せたい段階(回答だけか、申請・登録までか)と対象の社内システム、③資料の置き場所と利用する社員の人数、をお聞かせください。既製サービスで足りるのか、足りない部分だけの改修で済むのか、専用の画面と接続を作るべきなのかを一緒に切り分け、相談後に依頼範囲の候補・進め方・費用の目安をまとめた相談メモをお送りします。作らないほうがいいと判断した場合は、そうお伝えします。 社内の資料・顧客データ・本番の接続情報は、相談の段階では送らないでください。
依頼範囲と費用の目安を30分で整理します
この記事の著者

AI革命
編集部
AI革命株式会社の編集部です。最新のAI技術動向から実践的な導入事例まで、企業のデジタル変革に役立つ情報をお届けしています。豊富な経験と専門知識を活かし、読者の皆様にとって価値のあるコンテンツを制作しています。
最新記事

中国のAI輸出規制案とは?モデルの重み・23技術の中身と日本企業への影響【2026年10月草案】
2026/10/16

Claude Code スラッシュコマンド 作り方|.claude/commands カスタムコマンド完全ガイド【2026年最新版】
2026/04/22

Claude Code コスト最適化完全ガイド|プロンプトキャッシュ・Max vs API・トークン節約術
2026/04/22

Claude Code MCP連携ガイド|GitHub・Slack・Notion・freee統合の設定と実践ワークフロー【2026年最新】
2026/04/22

Claude Code Hooks 使い方|PreToolUse/PostToolUse/Stop/SubagentStop 完全ガイド
2026/04/22

Krea 3とは?2K編集が8秒未満の画像編集AIの料金・使い方・Nano Banana Pro/GPT Image 2との違い【2026年10月】
2026/10/16


