--- title: "AIの支援会社の選び方と付き合い方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-partner-selection/ description: "AIの支援会社は、目的と任せる範囲を先に決め、データの扱い・成果物の権利・契約の形・セキュリティを比べて選ぶと失敗が減ります。経済産業省の契約チェックリストにそって、選び方と、任せきりにしない付き合い方をまとめました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 広げる[柱：戦略](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/) # AIの支援会社の選び方と付き合い方 執筆：[嵐保憲](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#arashi)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 AIの支援会社は、目的と任せる範囲を先に決めてから、データの扱い・成果物の権利・契約の形・セキュリティ・終わり方を比べて選ぶと失敗が減ります。契約の後も社内に窓口と判断する人を置き、知識を少しずつ社内に移す付き合い方が、長く成果を出す近道です。 自社の「戦略」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) AIの導入を外部の会社に手伝ってもらう場面は増えています。ただ、「提案の違いがわからない」「契約してから、データの扱いが想定と違うと気づいた」といった声も聞かれます。この記事では、経済産業省が2025年2月に公表した「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」などにそって、支援会社の選び方と付き合い方を整理します。 この記事でわかること - 支援会社を探す前に、社内で決めておくこと - 提案を比べるときと、契約のときに確かめる点 - 任せきりにせず、成果につなげる付き合い方 ## 支援会社には、どんな種類がありますか？ 一口に「AIの支援会社」といっても、役割はさまざまです。代表的な形を挙げます。 | 支援の形 | 主な内容 | 向いている場面 | |---|---|---| | サービスの提供 | 既製のAIサービスを利用の契約で提供する | 文章の作成や要約など、汎用的な使い方 | | カスタマイズ | 既製のAIに、自社の業務に合わせた機能を加えて提供する | 社内の資料を参照させるなど、自社向けの調整 | | 新規の開発 | 自社向けのAIの仕組みを共同で開発する | 他社にない業務や、独自のデータを生かす場合 | | 助言・研修 | 方針づくり、業務の選び方、社内研修などを支援する | 社内に知見が少ない立ち上げの時期 | 経済産業省のチェックリストも、AIの利用・開発の契約を「汎用的AIサービス利用型」「カスタマイズ型」「新規開発型」の3つに分けて、確かめる点を整理しています。どの形を頼むのかで、契約の性質も確かめる点も変わります。作るか買うかの判断は「[AIは作るか買うか：判断の目安](https://www.ai-ready.jp/guide/build-or-buy-ai/)」をご覧ください。 頼む形によって、契約で確かめる点が変わります - **汎用的AIサービス利用型**：既製のAIサービスを利用の契約で使う。渡したデータの扱い（学習への利用など）を確かめる - **カスタマイズ型**：既製のAIに自社向けの機能を加える。データの扱いに加えて、成果物と出力の権利も確かめる - **新規開発型**：自社向けのAIの仕組みを共同で開発する。請負か準委任か、成果物の権利の帰属も論点に 経済産業省の「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」の3つの類型にもとづく整理です。契約の条文は、法務や顧問の弁護士にご確認ください。 ## 探す前に、社内で何を決めておけばよいですか？ 支援会社を探す前に、次の3つを社内で決めておくと、提案を比べやすくなります。 ① **目的と、成果の測り方を決めます。** 「問い合わせへの一次回答の時間を減らす」のように、どの業務の何を良くしたいかを書きます。効果を何で測るかも決めておきます（「[AIの効果の測り方](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/)」）。 ② **任せる範囲と、社内で持つ範囲を決めます。** 業務の選定、データの準備、出力の確認、運用のうち、どこを任せ、どこを社内で担うかを決めます。経済産業省の「デジタルガバナンス・コード3.0」も、DX戦略の推進の体制として、外部の組織との協業を含めた組織の在り方を示すことを求めています。 ③ **渡すデータの範囲を決めます。** 個人情報や取引先の秘密を含むデータを渡すかどうか、渡す場合は匿名化などの加工をするかを決めます。 これらを短い依頼の文書（提案依頼書。RFP）にまとめ、複数の会社に同じ条件で提案を求めると、違いが比べやすくなります。ひな形は「AIの開発・導入の提案依頼書（RFP）」を使えます。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「戦略」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 提案を比べるときは、何を見ればよいですか？ 金額と機能だけで比べると、契約の後に食い違いが起きやすくなります。次の観点を表にして比べます。 - **業務の理解**：自社の業務の課題を、自分たちの言葉で言い直せているか - **進め方**：小さく試して確かめる段階（PoC）があるか、その段階の成功と中止の条件を一緒に決められるか（「[PoCの進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/poc-planning/)」） - **データの扱い**：渡したデータの利用の目的、学習への利用、保管の期間、削除の方法 - **成果物の権利**：作った仕組みや学習済みのモデル、出力の権利が誰に属するか - **セキュリティ**：情報の管理の体制、外部の認証の取得、記録（ログ）の保存 - **体制と継続**：担当者の体制、運用・保守の範囲、サービスの終了や契約の解除のときの引き継ぎ AI事業者ガイドライン（第1.2版）は、AIを使う事業者（AI利用者）に、AIを提供する事業者が定めた利用上の留意点やサービスの規約を守り、提供された文書を適切に保管・活用することを求めています。言いかえると、**支援会社が利用上の留意点や規約をきちんと示してくれるか**も、選ぶときの大切な目安になります。 ## 契約のときは、何を確かめればよいですか？ 経済産業省のチェックリストは、会社が渡す情報（インプット）と、AIが生み出して提供される成果（アウトプット）に分けて、確かめる点を挙げています。主な点を整理します。 **インプット（渡すデータ）について** - 契約で守られるデータの範囲 - 利用の目的と条件、管理の方法、保持の期間と消去 - 支援会社が第三者に提供できるか - 権利が支援会社に移るか、学習用のデータなど途中で作られたものをどう扱うか チェックリストは、渡したデータが汎用的なAIの学習に使われる場合、サービスの提供に必要な範囲だけで使われる場合、学習に使われない場合でリスクが異なるとしています。**一度学習に取り込まれた情報は取り除くことが難しい**とされているため、学習への利用は契約の前に確かめます。 **アウトプット（成果）について** - 完成させる義務や提供する義務の有無、正確さの保証 - 利用の目的と条件、第三者への提供、権利の帰属 **契約の形と、そのほかの条項について** - 開発を頼む場合は、成果物を完成させる義務を負う「請負」と、善良な管理者の注意をもって業務を行う「準委任」の違いが論点になります。 - 成果物の権利は、契約の中で新たに生まれるもの（フォアグラウンドIP）と、支援会社がもともと持っているもの（バックグラウンドIP）を分けて考えることが求められています。 - 個人情報を渡す場合は、個人情報保護法の第三者への提供（27条）や外国にある第三者への提供（28条）の扱いを確かめます。 - 利用規約は変わることがあるため、変更を続けて確かめる体制を持つことが望ましいとされています。 詳しい契約の論点は「[AIの開発・利用の契約で確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-contract-guidelines/)」と、ひな形「AIの開発・利用の契約の確認リスト」もあわせてご覧ください。契約の条文は、社内の法務や顧問の弁護士にご確認ください。 ## 契約した後は、どう付き合えばよいですか？ 支援会社と良い関係を続けている会社には、共通する進め方があります。 ① **社内に窓口と、判断する人を置きます。** 窓口が支援会社とのやり取りを受け持ち、業務の判断は業務の責任者が行います。判断を支援会社に任せないことが、成果を自社のものにする第一歩です。 ② **定期的に、成果と課題を確かめます。** 月に1回など、決めた指標の推移と、困っていることを共有する場を持ちます。 ③ **知識を社内に移します。** 設定の手順、データの更新の方法、出力の確かめ方を文書にしてもらい、社内の担当者が少しずつ自分で扱えるようにします。 ④ **終わり方を決めておきます。** 契約が終わるときに、データや設定、学習済みのモデルをどう引き渡すかを決めておくと、特定の会社に縛られる状態（ベンダーロックイン）を避けやすくなります。 ⑤ **規約と体制の変化に気を配ります。** 支援会社のサービスの規約や担当の体制が変わったときは、データの扱いに影響がないかを確かめます。 任せきりにしない付き合い方 **探す前**：目的・任せる範囲・渡すデータを社内で決める **比べる・契約**：同じ条件の依頼で比べ、データの扱いと権利を確かめる **契約の後**：社内に窓口と判断する人を置き、定期的に成果と課題を確かめる **続ける**：知識を社内に移し、規約と体制の変化に気を配る **終わり方**：データ・設定・学習済みのモデルの引き渡しを決めておく 業務の判断を支援会社に任せないことが、成果を自社のものにする第一歩です。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AIの委託先・サービスの確認リスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-vendor-checklist/) - [AIの開発・導入の提案依頼書（RFP）](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-rfp-template/) - [AIの開発・利用の契約の確認リスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-contract-checklist/) ガイド - [AIは作るか買うか：判断の目安](https://www.ai-ready.jp/guide/build-or-buy-ai/) - [AIの開発・利用の契約で確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-contract-guidelines/) - [法人向けの生成AIツールの選び方：契約と設定で確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-business-ai-tools/) - [PoCの進め方：成功と撤退の条件の決め方](https://www.ai-ready.jp/guide/poc-planning/) - [AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/) 用語 - [ベンダー選定](https://www.ai-ready.jp/glossary/vendor-selection/) - [RFP（提案依頼書）](https://www.ai-ready.jp/glossary/rfp/) - [準委任契約](https://www.ai-ready.jp/glossary/quasi-mandate-contract/) - [請負契約](https://www.ai-ready.jp/glossary/contract-for-work/) - [ベンダーロックイン](https://www.ai-ready.jp/glossary/vendor-lock-in/) ## よくあるご質問 QAIの支援会社は、何社くらい比べればよいですか？ A決まった数はありませんが、目的と条件をそろえた依頼の文書を作り、複数の会社から提案を受けて比べると、費用や進め方の違いが見えやすくなります。比べるときは金額だけでなく、データの扱いや成果物の権利、終了するときの引き継ぎまで確かめます。 Q支援会社にデータを渡すと、AIの学習に使われてしまいますか？ A契約や利用規約の定め方によります。経済産業省のチェックリストは、渡したデータが汎用的なAIの学習に使われる場合、サービスの提供に必要な範囲だけで学習に使われる場合、学習に使われない場合でリスクが異なり、一度学習に取り込まれた情報は取り除くことが難しいとしています。契約の前に、利用の目的と範囲を確かめます。 Q開発を頼むときは、請負と準委任のどちらがよいですか？ Aどちらが優れているということはなく、目的と進め方に合わせて選びます。経済産業省のチェックリストは、成果物を完成させる義務を負う請負と、善良な管理者の注意をもって業務を行う準委任の違いを論点に挙げています。どの段階で、何を完成の条件にするかを支援会社と話し合って決めます。詳しくは専門家にご確認ください。 ## この記事に出てくる用語 - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [デジタルガバナンス・コード](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-governance-code/) - [DX（デジタルトランスフォーメーション）](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-transformation/) - [RFP（提案依頼書）](https://www.ai-ready.jp/glossary/rfp/) - [PoC（概念実証）](https://www.ai-ready.jp/glossary/proof-of-concept/) - [モデル](https://www.ai-ready.jp/glossary/model/) - [ログ](https://www.ai-ready.jp/glossary/log/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [個人情報保護法](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-act/) - [外国にある第三者への提供](https://www.ai-ready.jp/glossary/cross-border-data-transfer/) - [ベンダーロックイン](https://www.ai-ready.jp/glossary/vendor-lock-in/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [ベンダー選定](https://www.ai-ready.jp/glossary/vendor-selection/) - [準委任契約](https://www.ai-ready.jp/glossary/quasi-mandate-contract/) - [請負契約](https://www.ai-ready.jp/glossary/contract-for-work/) ## 「戦略」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/) [はじめる／戦略AIで市場と競合を調べる進め方と確かめ方桐谷彰人2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-competitive-research/)[定着させる／戦略AIと企業価値：M&A・上場でAIとITはどう見られるか嵐保憲2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-corporate-value/)[広げる／戦略AIは作るか買うか：判断の目安石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/build-or-buy-ai/) ## 出典 1. [経済産業省「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」（令和7年2月）](https://www.meti.go.jp/press/2024/02/20250218003/20250218003-a.pdf) 2. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編（令和8年3月31日）](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_1.pdf) 3. [経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」の公表ページ](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_report.html) 4. [経済産業省「デジタルガバナンス・コード3.0」（2024年9月19日改訂）](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dgc/dgc3.0.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. 支援会社には、どんな種類がありますか？ 2. 探す前に、社内で何を決めておけばよいですか？ 3. 提案を比べるときは、何を見ればよいですか？ 4. 契約のときは、何を確かめればよいですか？ 5. 契約した後は、どう付き合えばよいですか？ 6. チェックリスト 7. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「戦略」 [戦略の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「AIの支援会社の選び方と付き合い方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-partner-selection/