--- title: "AIは作るか買うか：判断の目安｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/build-or-buy-ai/ description: "AIは「買う」「組み合わせる」「作る」の3つから選びます。業務とデータの独自性、運用を担う人、総費用、データの扱いで比べ、多くの場合は既製のサービスを買うことから始め、必要な部分だけ作ると無理がありません。" 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/)[柱：基盤とセキュリティ](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) # AIは作るか買うか：判断の目安 執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 3件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 AIは「買う」「組み合わせる」「作る」の3つから選び、業務とデータの独自性、運用を担う人、数年間の総費用、データの扱いの4つで比べます。多くの会社では、既製のサービスを買って使うことから始め、他社と差がつく部分だけを組み合わせたり作ったりする進め方が無理なく続けられます。 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。 この記事でわかること - 「買う」「組み合わせる」「作る」の3つの方式の違い - 方式を選ぶときの4つの判断の観点と、目安 - 方式によって変わる、会社の立場と責任 ## 「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。 | 方式 | 内容 | 例 | |---|---|---| | 買う | 既製のAIサービスを、利用の契約で使う | 法人向けの生成AIのチャット、議事録の作成サービス | | 組み合わせる | 既製のAI（モデルやサービス）に、自社向けの機能やデータを足して使う | 社内の資料を参照して答える仕組み（RAG）、社内システムとAPIでつなぐ | | 作る | 自社の業務に合わせたAIの仕組みを新しく開発する | 自社の検査画像で学習させた判定の仕組み、独自のデータを使う予測 | 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）](https://www.ai-ready.jp/guide/rag-basics/)」、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）](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-platform-selection/)」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](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-cost-management/)」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 | こんな場合 | 候補になりやすい方式 | |---|---| | 多くの会社に共通する業務で、早く始めたい | 買う | | 共通の業務だが、社内の資料やシステムとつなぎたい | 組み合わせる | | 独自のデータで他社と差をつけたい。運用を担う人がいる | 作る（または組み合わせる） | | 運用を担う人がいない | 買う、または運用まで含めて支援会社に頼む | 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。 方式を選ぶ目安 - **買う**：多くの会社に共通する業務で、早く始めたい場合 - **組み合わせる**：共通の業務だが、社内の資料やシステムとつなぎたい場合 - **作る**：独自のデータで他社と差をつけたく、**運用を担う人がいる**場合 - **運用を担う人がいない**：買う、または運用まで含めて支援会社に頼む 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。 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/) ## 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。** 方式によって、会社の立場が変わります 買って社内で使う 既製のAIサービス 利用する 自社主にAI利用者の立場。留意点や規約を守り、出力のリスクを理解して使う 作って社外にも使ってもらう 自社AIの仕組みを作る・機能を足す サービスとして提供する グループ会社・取引先・顧客自社はAI提供者・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や、サービスの規約を作ることなどが求められます。 ## 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](https://www.ai-ready.jp/guide/mlops-llmops-basics/)」）。 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](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-partner-selection/)」）。 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 ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AIへの投資の判断シート](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-investment-checklist/) ガイド - [AIの支援会社の選び方と付き合い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-partner-selection/) - [生成AIの使い方の選び方：SaaS・API・自社環境の違いと判断の目安](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-platform-selection/) - [生成AIの利用料の見積もりと管理：定額と従量の考え方、上限と見直しの手順](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-cost-management/) - [社内の資料をAIで探せるようにする（RAGの基本）](https://www.ai-ready.jp/guide/rag-basics/) - [AIの運用（MLOps・LLMOps）の基本：作った後に品質を保ち続ける仕組み](https://www.ai-ready.jp/guide/mlops-llmops-basics/) 用語 - [内製化](https://www.ai-ready.jp/glossary/insourcing/) - [ベンダーロックイン](https://www.ai-ready.jp/glossary/vendor-lock-in/) - [TCO（総保有コスト）](https://www.ai-ready.jp/glossary/tco/) - [SaaS](https://www.ai-ready.jp/glossary/saas/) - [ファインチューニング](https://www.ai-ready.jp/glossary/fine-tuning/) - [AI開発者・AI提供者・AI利用者](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-developer-provider-user/) ## よくあるご質問 Q自社で作れば、既製のサービスより安くなりますか？ A一概にはいえません。作る場合は、開発の費用に加えて、運用・保守、モデルの更新、出力の点検、担当者の人件費が続けてかかります。初期の費用だけでなく、数年間の総費用（TCO）で比べると判断しやすくなります。 Q既製のサービスを使う場合でも、会社として責任はありますか？ Aあります。AI事業者ガイドライン（第1.2版）は、AIを使う事業者に、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。 Q社内で作ったAIを、グループ会社や取引先にも使ってもらう場合、気をつけることはありますか？ AAIを組み込んだサービスとしてほかの事業者に提供すると、AI事業者ガイドラインでいう「AI提供者」の立場も兼ねる場合があります。その場合は、利用上の留意点やサービスの規約を定めることなど、提供者に求められる事項にも取り組むことになります。 ## この記事に出てくる用語 - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [モデル](https://www.ai-ready.jp/glossary/model/) - [RAG（検索拡張生成）](https://www.ai-ready.jp/glossary/rag/) - [API](https://www.ai-ready.jp/glossary/api/) - [SaaS](https://www.ai-ready.jp/glossary/saas/) - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [TCO（総保有コスト）](https://www.ai-ready.jp/glossary/tco/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [MLOps](https://www.ai-ready.jp/glossary/mlops/) - [LLMOps](https://www.ai-ready.jp/glossary/llmops/) - [内製化](https://www.ai-ready.jp/glossary/insourcing/) - [ベンダーロックイン](https://www.ai-ready.jp/glossary/vendor-lock-in/) - [AI開発者・AI提供者・AI利用者](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-developer-provider-user/) - [ファインチューニング](https://www.ai-ready.jp/glossary/fine-tuning/) ## 「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の支援会社の選び方と付き合い方嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-partner-selection/) ## 出典 1. [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) 2. [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) 3. [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) 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. 「作る」「買う」には、どんな選択肢がありますか？ 2. どんな観点で判断すればよいですか？ 3. 方式によって、会社の立場はどう変わりますか？ 4. どの順番で進めればよいですか？ 5. チェックリスト 6. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「戦略」、あわせて「基盤とセキュリティ」 [戦略の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/)[基盤とセキュリティの解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) 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は作るか買うか：判断の目安｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/build-or-buy-ai/