AIは作るか買うか：判断の目安

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「AIは自社で作るべきか、既製のサービスを使うべきか」は、AI活用が広がる段階でよく出る問いです。作れば自社に合ったものになりますが、運用の負担や費用は大きくなります。買えば早く始められますが、業務に合わない部分が残ることもあります。この記事では、判断の観点と、選んだ方式ごとに会社が担う役割を整理します。

「作る」「買う」には、どんな選択肢がありますか？

二択ではなく、次の3つの方式で考えると整理しやすくなります。

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」（令和7年2月）も、AI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。方式ごとに、契約で確かめる点も変わると考えておくとよいでしょう。

「組み合わせる」は、既製のAIの性能を生かしながら、自社のデータや業務の手順を加える方式です。社内の資料を参照させる仕組みは「社内の資料をAIで探せるようにする（RAGの基本）」、どこでAIを動かすかは「生成AIの使い方の選び方（SaaS・API・自社環境）」で詳しく扱っています。

どんな観点で判断すればよいですか？

次の4つの観点で、候補の方式を比べます。

① 業務とデータの独自性
自社の業務やデータが、他社と大きく違うかどうかです。文章の作成、要約、翻訳のように多くの会社に共通する業務は、既製のサービスで足りることが多くあります。逆に、自社だけが持つ検査の画像や取引の記録を生かして他社と差をつけたい場合は、組み合わせる・作る方式が候補になります。

② 運用を担う人
作った後に、誰が運用・保守を続けるかです。AIは作って終わりではなく、データの更新、出力の点検、モデルや部品の更新が続きます。社内に担当がいない場合は、作る方式を選んでも支援会社に頼り続けることになります。

③ 数年間の総費用
初期の費用だけでなく、利用料、運用の手間、更新の費用、担当者の時間を含めた総費用（TCO）で比べます。既製のサービスは利用料が続き、作る方式は開発と運用の費用が続きます。利用料の見積もり方は「生成AIの利用料の見積もりと管理」をご覧ください。

④ データの扱いと安全
扱うデータの機密の度合いと、置き場所への要件です。既製のサービスでは、入力したデータの扱い（学習への利用、保管の期間など）を規約と設定で確かめます。契約チェックリストは、渡したデータが学習に使われるかどうかでリスクが異なり、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。社外に出せないデータを扱う場合は、置き場所を自社で決められる方式が候補になります。

判断の目安

これは目安で、業務ごとに答えは変わります。一つの会社の中でも、業務によって方式を使い分けるのが一般的な形です。

方式によって、会社の立場はどう変わりますか？

総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（令和8年3月31日）は、AIに関わる事業者を3つの立場に分けています。

• AI開発者：AIシステムを開発する事業者
• AI提供者：AIシステムを、アプリケーションや製品、既存のシステム、業務の手順などに組み込んだサービスとして、AI利用者などに提供する事業者
• AI利用者：事業活動で、AIシステムやAIサービスを利用する事業者

ガイドラインは、使い方によっては、同じ事業者が複数の立場を兼ねる場合もあるとしています。

既製のサービスを買って社内で使うだけなら、主にAI利用者の立場です。ガイドラインはAI利用者に、提供者が定めた利用上の留意点や規約を守ること、出力の精度とリスクを理解して使うこと、個人情報や機密情報を不適切に入力しないことなどを求めています。

自社でAIの仕組みを作ったり、既製のAIに機能を足したりして、グループ会社や取引先、顧客に使ってもらう場合は、AI提供者やAI開発者の立場も兼ねる場合があります。AI提供者には、利用上の留意点を正しく定めること、適切な目的で使われているかを定期的に確かめること、サービスの規約を作ること、プライバシーポリシーを示すことなどが求められます。作る方式を選ぶことは、こうした役割も引き受けることを意味します。

どの順番で進めればよいですか？

① 業務ごとに目的を書き出します。 AIで良くしたい業務と、効果の測り方を並べます。

② まず既製のサービスで試します。 共通の業務は、法人向けのサービスで小さく試し、足りない点を具体的にします。

③ 足りない点だけ、組み合わせる・作る方式を検討します。 「社内の資料を参照できない」「社内システムとつながらない」など、足りない点が具体的になってから方式を選ぶと、作りすぎを避けられます。

④ 作る場合は、運用の体制と費用を先に決めます。 担当者、点検の頻度、更新の方法、数年間の費用を決めてから着手します（「AIの運用（MLOps・LLMOps）の基本」）。

⑤ 支援会社に頼む部分は、契約で権利とデータの扱いを確かめます。 成果物の権利や、契約が終わるときの引き渡しを決めておくと、特定の会社に縛られる状態を避けやすくなります（「AIの支援会社の選び方と付き合い方」）。

⑥ 定期的に見直します。 既製のサービスの機能は変わり続けます。以前は作る必要があった機能が、既製のサービスで使えるようになることもあるため、年に1回など時期を決めて方式を見直します。

チェックリスト

• AIを使う業務ごとに、目的と効果の測り方を書き出している
• 業務とデータの独自性を、業務ごとに確かめている
• 作った後の運用・保守を担う人を決めている
• 数年間の総費用（利用料・開発・運用・人の時間）で方式を比べている
• 扱うデータの機密の度合いと、置き場所の要件を確かめている
• 既製のサービスでは、入力したデータの扱いを規約と設定で確かめている
• まず既製のサービスで試し、足りない点を具体的にしてから作る範囲を決めている
• 作ったAIを社外にも提供する場合、AI提供者としての役割を確かめている
• 支援会社と、成果物の権利と終了のときの引き渡しを決めている
• 方式を見直す時期を決めている