カスタムAIエージェントの発注先の選び方｜中小企業が契約前に確認するべき5つのこと

AIエージェントを導入すると決めたあと、多くの会社が最初につまずくのが発注先選びです。

見積りを3社から取ったら、業者によって金額が全然違った。安いところに頼んだら、動くものは納品されたが、半年後に業務が変わって誰も直せなくなった。こうした話を伺うことがあります。

この記事では、カスタムAIエージェントの開発を外注するときに確認しておきたい5つの点を、実際に発注が進む順番にまとめます。読者として想定しているのは、従業員30人以下の会社の経営者とシステム担当者の方です。

AIエージェントで何ができるのか？なぜ今それが必要なのか？については、別の記事で整理しています。

導入後の安全設計、社内の事前準備、予算配分についてはそれぞれ別の記事で説明します。ここでは業者選びと契約の話に絞ってお話します。

AIエージェントの開発をする会社の種類

AIエージェントを導入するうえで、どういった業者に頼めるのかを整理します。

一言にAI開発の会社と言っても、成り立ちが異なります。同じ要件を依頼しても、返ってくる提案の形が異なります。ここでは5つのタイプに分けて説明します。

受託開発会社・SIer

受託開発会社は業務システムの開発を長く手掛けてきた会社です。基幹システム、販売管理、生産管理などの実績を持っています。

強みは、要件定義と既存システムとの接続です。何を作るかが固まっていない段階から入り、業務を聞き取って仕様に落とす工程に慣れています。既存の販売管理や会計ソフトとデータをやり取りする設計も、経験の蓄積があります。

開発・保守体制もしっかりしています。担当者が1人辞めても、別の技術者が引き継げます。会社としての存続年数が長く、10年後も連絡が取れる可能性が高い点は、業務システムでは大きな価値になります。

一方で、AIエージェントの実装経験は会社ごとの差が大きい領域です。過去の実績がWebシステムや業務アプリ中心の場合、AIの部分だけ別会社へ再委託されることがあります。誰が実装するのかを確認しておく必要があります。

費用は高めです。人月単価で積み上げるため、体制の厚さがそのまま金額に表れます。30人以下の会社では、この体制が費用に見合うかを見極める必要があります。案件規模が小さいと優先度が下がり、若手の担当者だけになる場合もあります。

AI専業の開発会社

生成AIの普及後に立ち上がったAI専門の業者です。

強みはAI部分の実装の速さと精度です。どのモデルを使うか、どう指示を組み立てるか、精度が出ないときに何を疑うか。この判断の引き出しを持っています。AIは技術の移り変わりが速い領域なので、日々情報を追いかけている会社は引き出しの多さが違います。

試作までの期間も短めです。数週間で動くものを見せてもらえる会社が多く、導入の判断が早く進みます。

弱点は業務システムとしての作り込みです。AIの部分は動くが、基幹データとの接続、権限の設計、例外処理などに弱い。こうした提案をよく見かけます。これらは試作の段階では問題になりませんが、本番運用では止まる原因になりかねません。

創業から日が浅い会社が多い点も注意が必要です。数年後の保守体制、会社としての継続性、担当者が抜けたときの代替。この3点は必ず確認しておいてください。

コンサルティング会社

業務の整理と導入計画の策定を担うタイプです。実装は別の会社に回すことが多いです。

強みは、何を自動化すべきかの整理です。業務の棚卸し、優先順位づけ、効果の試算。この工程を第三者の視点で進めてもらえます。社内で意見がまとまらない会社では、外部の人間が入ることで話が前進します。

補助金の申請支援を併せて提供する会社もあります。

弱点は費用の構造です。整理の費用と開発の費用が別々にかかります。整理の成果物が資料だけで終わり、実装段階で作り直しになる例もあります。

30人以下の中小企業では、この二段構えが見合わないことが多いです。経営者が現場の業務を把握しているため、整理を外注する必要が薄いためです。自社で業務を書き出せるなら、その分を開発に回すほうが効果が出ます。

コンサルを使うと判断するなら、成果物が実装にそのまま渡せる形かを確認してください。

AIオートメーションエージェンシー（AAA）

パッケージ化されたシステムを使用して、企業に合った自動化を組み立てる業者です。

Microsoft 365やGoogle Workspaceをすでに契約している会社が対象になります。アメリカでは数年前から一つの業態として定着しており、国内でも増えてきました。

強みは、費用と期間です。新しくシステムを作らないため、初期費用が大きく下がります。数週間で形になる案件もあります。すでに払っているライセンスの範囲で動くので、月額の追加も抑えられます。

社内の担当者が引き継いで運用できる点も利点です。画面上で設定を変えられるため、軽微な修正なら自社で対応できます。

限界もはっきりしています。定型的な処理の自動化には向きますが、判断を含む処理や、基幹データを書き換える処理は苦手です。処理件数が増えると費用が跳ね上がる料金体系もあります。他社のサービスと繋ぐ場合、対応していない先が出てきます。

個人開発者・フリーランス

個人開発者・フリーランスはここまでの4つ業種とは違い、個人に依頼する形です。この中では例外的な選択肢になります。

強みは、費用と速さと距離の近さです。中間コストがないため、同じ内容でも金額が下がります。意思決定が本人で完結するので、相談したその場で方針が決まります。

技術力は個人差がかなり大きく、上位の方は受託開発会社の技術者を上回ります。逆に、経験の浅い方に当たった場合は最悪、システムが完成しない可能性もあります。よって、契約する前に過去の成果物を見せてもらう工程が欠かせません。

最大のリスクは1人という体制です。体調を崩す、別の仕事に移る、連絡が取れなくなる。いずれもフリーランスの世界では起こり得ます。そのときシステムが止まります。

ドキュメントが残らないまま引き継ぎになる例も多く見られます。依頼するなら、成果物とドキュメントの範囲を契約に明記することが前提です。

五つのタイプを比較する

ここまでの内容を表にまとめます。金額は当社が見聞きしてきた範囲の目安です。案件の規模と要件で大きく動きます。

項目	受託開発会社・SIer	AI専業の開発会社	コンサルティング会社	AAA	個人開発者
予算規模の目安	500万円以上	200万〜800万円	整理のみで100万円以上（開発は別）	30万〜150万円	50万〜300万円
納期の目安	半年以上	2〜4か月	整理に1〜3か月	2週間〜2か月	1〜3か月
AI実装のスキル	会社差が大きい	高い	実装は担当しない	基盤の範囲内	個人差が大きい
業務システムのスキル	高い	会社差が大きい	業務の整理に強い	限定的	個人差が大きい
要件整理からの支援	あり	会社差が大きい	主力	限定的	会社差が大きい
保守・修正の対応	契約で明確	会社差が大きい	対象外	自社対応が中心	属人的
導入後の伴走	別契約が多い	会社差が大きい	別契約	ほぼなし	相談しやすい

発注から運用までの流れ

AIエージェント導入の流れを紹介します。

発注は7つの段階に分かれます。大きくは、選ぶ段階、決める段階、動かす段階の3つです。

この7つの段階のひとつでも飛ばすと、プロジェクトはつまずきやすくなります。

よくあるのは、質問をしないまま契約に進む形です。保守の範囲や名義を口頭で確かめないまま契約書に判を押すと、あとから条件を変えられません。もうひとつよくあるのは、任せる業務を決めないまま提案を求める形です。提案が一般論になり、比較する基準が作れません。

提案と見積りを読む

候補が2つか3つに絞れたら提案と見積りを依頼します。

異なる業者に相見積りを依頼すると、掛かる費用が大きく異なることがあります。これは必ずしも高い会社が不誠実というわけではありません。

見積りに含まれる範囲が違う

そもそも見積もりに含まれているサービスの範囲がことなるケースが考えられます。

安い見積りには、次の項目が入っていないことがあります。

• 要件定義とヒアリングの工数
• 既存システムやデータの調査
• テストと現場での試験運用
• 操作説明と初期の伴走
• 納品後の保守と修正

これらの項目はどれもAIエージェントの導入を成功させるために重要な項目です。「開発費」だけを比べた場合、こうした前後の工程を含んだ見積りが一見高く見えます。実際には含めなかった工程の分も後から追加で請求されるため、総額で言うと、元々も見積もりが安かった業者のほうが高くつくケースもあります。

工数の数え方が違う

料金は人月単価と工数の掛け算で計算する会社と、機能単位で積み上げる会社があります。

人月単価は会社の規模でほぼ決まります。単価が高い会社は、それだけ体制が厚いことを意味します。一方で、30人以下の案件では体制の厚さが費用対効果に結びつかない場合もよくあります。

機能単位の料金積み上げは、何にいくらかかるかが見えやすい形です。この場合は、不要な機能を削ることにより金額を調整できます。

比較するときに揃える項目

見積りを依頼する際に、各社へ次の点を明記してもらうと比較しやすいです。

• 見積りに含まれる工程の一覧
• 含まれない工程とその概算費用
• 開発期間と遅延時の扱い
• 前提としている自社側の作業
• 保守費用の金額と、支払いは月額か都度か

この5つのポイントが分かっていると、判断材料が揃い業者選定がスムーズにいきます。

提案の段階で聞いておくこと

見積書に表れるのは金額と期間だけです。誰が実装するのか、困ったときにどう対応してもらえるのか。こうした条件は書面に出てきません。

ここでは提案の段階で訪ねておくべきことについてまとめます。これは条件を明確にするとともに、業者がどこまで考えたうえで提案を行っているのか確かめる重要なフェーズです。

打ち合わせで尋ねる項目

見積書と重ならない項目に絞りました。そのまま質問できる形にしています。

• 実装は御社が担当しますか？再委託がある場合、どこまでですか？
• 担当していただく方のお名前と、これまでの実績を教えてください。
• 保守にはどこまで含まれますか？仕様変更は対象ですか？
• ご連絡は電話でも受けていただけますか？対応時間帯はいつですか？
• 障害のとき、現地に来ていただけますか？何日以内に来れますか？
• 導入後の伴走はありますか？期間と頻度はどのくらいですか？
• クラウドとAPIは、どちらの名義で契約しますか？
• 業務フローが変わったとき、自社で変更できる範囲はどこまでですか？

回答をどう扱うか？

打ち合わせで訪ねた質問は、即答できない項目があっても問題になりません。会社へと持ち帰って、後ほど書面で返してもらえば大丈夫です。

ここで確認するべきは、質問の意図が通じるかどうかです。名義や引き渡しの話が伝わらない会社は、納品後の運用まで想定していない可能性があります。

ここで得た回答は、次の章の内容として契約書に落としこみます。

契約書で決めておくこと

提案が固まったら、契約に移ります。この章で扱うのは、書面に残しておく内容です。

契約内容が曖昧なまま着手すると、うまくいかなかったときに問題になります。法律の専門的な判断が必要な場合は、顧問の士業の方へと相談してください。

契約のタイプと完成の定義

最初に確認すべきは契約のタイプです。契約は請負か準委任かで、責任の重さが大きく変わります。

請負は成果物を完成させる義務を業者が負う形です。準委任は、決めた業務を進めることに対して報酬を払う形で、成果の完成までは保証されません。AIエージェントの開発では、精度が事前に読み切れないため、準委任になることが多いです。

準委任が悪いわけではありませんが、何をもって業務を果たしたと見るかを、別に決めておく必要があります。

そのうえで、検収の基準を決めます。AIの精度を100パーセントにはできないため、「正しく動くこと」といった書き方では判断がつきません。「見積書の下書きを担当者が承認できる状態」のように、運用に即した基準まで落としてください。

検収の期間と、不合格だったときの扱いもあわせて書いておきます。期間を過ぎると自動的に合格とみなす条項が入っていることもあるので注意しましょう。

支払いと期間の決め方

支払いと支払いの期間も明確にしましょう。金額そのものよりも、いつ払うかが問題になります。

ITのプロジェクトでは、支払いを着手金、中間金、検収後の3つに分ける形が一般的です。全額を前払いする契約は避けてください。プロジェクトが途中で止まったときに支払った金額が戻っこないことがあります。

追加費用が掛かるケースについても明記します。仕様を途中で変えたとき、自社側の資料提供や決裁が遅れたとき、想定と違うデータ形式が出てきたときです。書面で合意してから着手する、という一文があるだけで、後の食い違いを減らすことができます。

契約の期間については、プロジェクトが遅延したときの扱いを決めておきます。原因が業者側にあるのか？自社の側にあるのか？

契約を解除するときの取り決めも必要です。

• どちら側からも解約できるか？
• 解除は何日前までに伝えるか？
• 解除までの作業分をどう精算するか？
• 作りかけの成果物と資料を受け取れるか？

ここが明確になっていない場合、契約を解除することが出来なくなります。

運用がうまくいかなかったときの責任

納品後に問題が見つかったときの責任の所在も明確にしておく必要があります。

無償で修正に対処する期間と範囲を決めます。期間は納品から6か月から1年とする契約が一般的です。この期間内に見つかった不具合は、業者が無償で修正します。

AIエージェントでは、もう一点重要な点があります。AIが間違った出力をした場合の責任の所在です。人が承認する設計であれば、外部に出た内容の最終的な責任は自社に残ります。

損害賠償の上限額も確認します。委託料の範囲を上限とする形が一般的です。上限がないと業者が受けられませんし、極端に低いと自社を守ることができません。業務が止まったことによる損失については、契約の対象外になるケースがほとんどです。

自社に残る権利と名義

システムの著作権が業者側に残る契約は珍しくありません。この場合、別の会社に修正を頼むことが難しくなります。著作権は自社に帰属させるか、業者に残したうえで自社が自由に利用・改変できる形にするか、どちらなのかを把握しておいてください。

業者が他の案件でも使う汎用部分は、業者側に残るのが普通です。すべてを自社の所有物にしようとすると単価が上がります。

クラウドサービス、AIのAPI、データベース、ドメインの契約名義についても考慮する必要があります。業者名義で契約していると、関係が終了したときにシステムが動かせなくなる可能性があります。自社名義で契約すれば、契約先が変わってもシステムはそのまま動きます。

データがどの形式で残るかも確認します。PostgreSQLのような一般的なデータベースの形式であれば、別の会社でも問題なく取り込み扱うことができます。

契約が終わるときに何を受け取れるかを、着手する前に決めておきます。

• ソースコード一式
• 設計書と運用手順書
• 業務フローと処理の流れを示した図
• データの出力形式
• アカウントとインフラの移管手順

事業承継やM&Aを見据えている会社では、ここまでの取り決めが企業価値の評価にも関わってきます。

保守と伴走の取り決め

最後に、納品されたあとの運用について取り決めます。

AIエージェントは、納品された時点で完成ではありません。取引先が増え、扱う品目が変わり、担当者が代わります。時には修正が必要になることもあります。

何を「修正」とするか？

「保守」という言葉の中身は会社ごとに違います。同じ月額でも、含まれる内容はまったく異なります。

修正には区分があります。この区分を揃えないまま契約すると、変更や修正が生じる度に揉めることとなります。

• 障害対応（動かなくなった状態の復旧）
• 設定変更（取引先の追加など）
• 仕様変更（処理の流れそのものを変える）
• 機能追加（新しい機能を追加する）

保守費用に含まれるのは、多くの場合、障害対応と簡単な設定変更までです。仕様変更と機能追加は別見積りになります。この線引きは必ず契約書に明記させるようにしてください。

月あたりの対応時間に上限がある契約もあります。こういった契約では、上限を超えた際の単価についても確認しておきます。

連絡方法と現地訪問の可否

問い合わせの窓口がメールのみか、電話も受けてもらえるかで、運用の安心感が変わります。現場が止まってパニックになっているときに、メールで返信を待っていられません。

対応できる時間帯もあわせて確認します。平日9時から17時までなのか、製造業の朝の立ち上がりに合わせて8時から受けつけてもらえるのか。土曜に稼働する会社であれば、土曜の対応可否も聞いておきます。

現地訪問についても決めておきます。定期訪問の有無と頻度、障害時に来てもらえるまでの日数、費用が保守に含まれるかどうかです。遠方の業者だと、訪問そのものが現実的でなくなります。片道に半日かかる距離では、訪問の頻度を上げられません。

伴走と自社運用フェーズ

システム導入には保守とは別に「伴走」という考え方があります。伴走はAIエージェントの導入では特に重要です。

システムの導入が失敗する原因の多くは、不具合では無く、システムが使われなくなることです。最初の数週間で「前のやり方のほうが早い」と判断されると、元のやり方に戻ってしまうことがあります。

AIエージェントでは、この傾向がより強く出ます。人が承認する前提で組むため、承認する側が判断に迷うと処理が滞ります。何を見て承認すればよいのか、どこまで信じてよいのか。この感覚は、使いながらでないと身につきません。

伴走では、導入直後の操作に立ち会い、運用に合わせて設定を調整し、現場から出た要望を整理します。期間は3か月から6か月、頻度は月に1回か2回を目安にする会社が多いです。見積りに含まれているかを確認し、含まれていなければ費用と期間を別途尋ねてください。

伴走が終わったあとを見据えて、自社で触れる範囲も決めます。取引先の追加や単価表の更新は自社でできるようにしておく必要があります。

地元の業者を選ぶという観点

ここまでの内容を踏まえると見えてくることですが、業者との物理的な距離も選定の材料のひとつになります。

技術力だけで選ぶなら所在地は関係ありません。開発はどこからでもできます。ただし、AIエージェントの導入においては現場に入る工程が繰り返し発生します。ここで業者との距離間が効いてきます。

距離が効いてくる場面

距離感が効いてくる場面とは、具体的には次のような場面です。

• 導入前のヒアリングで、実際の受注書やFAXを見てもらう
• 現場の作業を横で見て、どこを任せるか判断する
• 導入直後に立ち会い、つまずいた点をその場で直す
• 処理が止まったときに、当日中に来てもらう
• 定例の打ち合わせで、現場の担当者も交えて話す

いずれも、現場まで来てもらえる距離かどうかで実現性が大きく変わります。片道で半日かかる業者に、月2回の訪問は頼めません。

地元だから分かること

もう一点大きな利点があります。同じ地域で仕事をしていると、業界の事情が共有できます。

中部地方であれば金属加工の会社が多く、一品一様の受注が中心で、取引先の商習慣にも共通点があります。図面のやり取りの仕方、見積りの出し方、繁忙期の波。こうした前提を説明せずとも理解できると、要件を詰める時間が短くなります。

補助金の制度も県や市の単位で違います。地元の事業者であれば、地域の制度に通じている場合があります。

中部地方でのAIエージェントの導入については、地域の事情を含めて別の記事にまとめています。