株式会社renue
内製化支援
内製化支援で、この記事のテーマを実務に落とし込めます
renueが社内で運用しているシステムをサービス化したものです。何ができるか、どう動くかをサービスページでご覧ください。
AI導入には3つの種類がある
本記事ではSaaS活用、カスタム開発、内製化の3つの選択肢を整理します。SaaSとカスタム開発はシステムの調達・実現方法、内製化は開発・運用を担う体制の選択です。同じ軸の排他的な3分類ではなく、自社チームがSaaSを運用したり、内製と外注を組み合わせてカスタム開発したりできます。業務課題、予算・期間、必要な機能と社内体制から組み合わせを判断します。
2026年現在、欧米では「カスタムAI vs SaaS」の議論が活発化しています。SaaSの手軽さに魅力を感じつつも、業務との不整合が蓄積するリスクを認識する企業が増えているためです。日本でも同様の流れが起きており、「どの種類のAI導入が自社に合うか」を正しく判断することが、成功の第一歩です。
種類1: SaaS活用——最速で始める
概要と適合条件
既存のAI SaaS製品（ChatGPT Enterprise、Microsoft Copilot、Google Gemini for Workspace等）を導入する方法です。初期費用が低く、導入スピードが速いのが最大の強みです。
費用と期間
SaaSの費用は、対象プラン・契約日・通貨/税・契約期間をそろえて確認します。ChatGPT Enterpriseの見積条件は契約ごとに確認します。例えばChatGPT Workの企業向け費用案内は、契約の席料と対象利用量を分けて説明しています。Microsoft 365 Copilotは対象の基盤ライセンス、アドオン/組み合わせプラン、エージェントの従量課金等を確認し、Google Workspaceはプランごとに含まれるGemini機能を確認します。人数、最低契約条件、通常料金と割引期間、連携・教育/運用費を含めて見積もります。数日〜数週間という導入目安も、契約・権限・データ・研修の準備次第です。アカウントを即日使えることと、業務での効果や定着を検証できることは別です。
向いている企業
- AIを初めて試す企業
- 定型的な業務効率化（議事録、メール下書き、データ分析）が主目的
- IT部門のリソースが限られている中小企業
注意点
SaaSは汎用的であるがゆえに、自社の業務フローとのミスマッチが発生しやすい。使われない機能が積み上がり、見えにくいコストが増大するリスクがあります。また、データがベンダーのクラウドに保存されるため、機密性の高い業務には不向きな場合があります。
種類2: カスタム開発——自社業務に最適化する
概要と適合条件
自社の業務データや業務フローに合わせて、専用のAIシステムを開発する方法です。外部への委託も社内での開発も選べます。自社のニーズに合わせた設計は可能ですが、定着率がSaaSより高くなるとは限りません。対象業務への適合、ユーザー参加、教育・運用の担当と利用状況を個別に評価します。
費用と期間
500万〜数億円。開発期間は3ヶ月〜1年以上。PoCフェーズ（1〜3ヶ月）を経て本番実装に進みます。
向いている企業
- SaaSでは対応できない固有の業務課題がある
- 自社データを活用した競争優位を構築したい
- セキュリティ要件が厳しく、オンプレミス環境が必須
注意点
開発期間が長くなりがちで、要件定義の精度がプロジェクトの成否を左右します。また、開発後のベンダーロックインにも注意が必要です。
種類3: 内製化——自社チームで運用する
概要と適合条件
社内のエンジニアやDX推進チームが中心となり、AI開発・運用を自社で行う方法です。外部のAIコンサルティング会社から内製化支援を受けながら、段階的に自走体制を構築していきます。
費用と期間
内製体制の費用と準備期間は、人数・稼働率、対象業務、費用範囲と自走の到達条件を定めて見積もります。1年間の費用は年額人件費単価（円/人・年）×人数×各人の稼働率×1年に、採用・育成、ツール/クラウド、外部支援、保守等を加えて積算します。SaaSの月額や開発の初期費用と直接比べず、同じ利用人数・対象範囲・期間で導入から継続運用までの総費用を比較します。完全自走の時期は、担う機能と必要スキル・運用体制を定めて確認します。
向いている企業
- 長期的にAIを経営の武器にしたい
- ベンダー依存を避けたい
- 社内にエンジニアリングのベースがある
注意点
AI人材の採用・育成には時間とコストがかかります。まずコンサルで戦略と基盤を作り、その上で「何を内製化するか」を決めるのが正しい順番です。
3つの種類の比較表
| 比較項目 | SaaS活用 | カスタム開発 | 内製化 |
|---|---|---|---|
| 費用の比較範囲 | 初期設定等と継続ライセンス・運用費を区分 | 元の初期500万〜と追加開発・運用費を区分 | 人件費・育成・ツール・外部支援等を同期間で積算 |
| 導入期間 | 数日〜数週間 | 3ヶ月〜1年 | 担当機能・育成・運用体制の到達条件に応じて計画 |
| カスタマイズ性 | 製品の設定・連携機能や契約範囲による | 実装範囲と要件・予算による | 採用する製品・実装範囲と社内スキルによる |
| 定着の確認 | 業務適合・教育と利用状況を検証 | 設計への現場参加・教育と利用状況を検証 | 運用担当・育成と利用状況を検証 |
| ベンダー依存の確認 | 契約・データ移行・他製品への切り替え条件 | 成果物・保守・権利・引き継ぎ条件 | 社内体制に加え、利用製品・モデル・クラウド等への依存 |
| 判断条件 | 既存機能で対象業務を満たせるか | 独自要件の実装・連携が必要か | 自社が担う範囲・人材・継続改善体制を持てるか |
renueのアプローチ——3種類を段階的に組み合わせる
renueは「自社DX→事例化→カスタム開発→内製化運用」のサイクルを採用しています。まず自社の業務でAIを実証し、成果が出た型をカスタム開発としてお客様に提供し、最終的にお客様が自走できる内製化体制を構築します。
重要なのは、調達・実現方法と開発・運用体制を分けて組み合わせることです。SaaSで試して必要な部分をカスタム開発する段階的な進め方もありますが、必ず全業務をカスタム化する必要はありません。SaaSを自社で運用・改善する内製体制も選べます。renueの段階的な進め方を参考に、自社が担う範囲と外部に任せる範囲、効果を評価する条件を合意します。
まとめ
AI導入の3つの種類（SaaS・カスタム・内製化）は、それぞれ異なる強みを持ちます。自社の予算・期間・目的に応じて最適な組み合わせを選び、段階的にフェーズ移行していくことが、失敗しないAI導入の鍵です。