「スクラッチ開発 vs AIツール導入」はなぜ今、重要なテーマなのか

生成AIが一気に広がったことで、「ChatGPTをつなげればすぐにDXできるのでは」「AIツール導入なら安く早く作れるのでは」という期待が高まっています。一方で、実際に見積を取ってみると、想定よりAI開発費用が高かったり、PoCまでは進んだものの本番運用に乗らなかったりと、現場ではギャップも多く発生しています。特に中堅・中小企業の経営層や事業責任者、DX推進担当・情シスにとっては、スクラッチ開発とAIツール導入のどちらを選ぶべきか、その判断材料が不足しがちです。

そもそも「どちらが安いか」を単純比較するのではなく、「どの領域をスクラッチ開発し、どこをAIツール導入でカバーすると、最終的なAI開発費用とROI（投資対効果）が最適化されるか」を考える必要があります。AIシステム費用は、初期費用だけでなく、クラウドやAPIの従量課金、運用・保守、改善サイクルにかかる人件費など、長期的に積み上がるコストの総額で決まります。スクラッチ開発はフルスクラッチ開発とも呼ばれ、自由度が高い代わりに初期のAI開発費用が大きくなりがちです。一方のAIツール導入は、ChatGPT連携や既存SaaSとの組み合わせによりスピーディに立ち上げられますが、ランニングのAIシステム費用をどう管理するかが重要なテーマになります。

この記事では、スクラッチ開発とAIツール導入の違いを整理しつつ、AI開発費用の構造を分解し、ROIで比較するための実務的なフレームワークを紹介します。そのうえで、予算帯やシナリオ別に「どこまでAIツール導入でいけるか」「どこからスクラッチ開発すべきか」を考える視点を提供し、最終的に読者が社内稟議で説明できるレベルの根拠と、外部パートナーとの賢い付き合い方をイメージできることをゴールとします。

1. スクラッチ開発とAIツール導入の違いを実務目線で整理する

まず、スクラッチ開発とAIツール導入の違いを、現場での意思決定に使えるレベルで整理します。スクラッチ開発とは、要件を定義し、設計・実装・テストまでを自社専用に組み上げるフルスクラッチ開発のことです。ゼロからの開発となるため、業務プロセスを細かく反映した柔軟な設計が可能であり、長期的な拡張や他システムとの連携自由度も高くなります。ただし、そのぶんAI開発費用は人月ベースで積み上がり、要件が曖昧なまま進めるとスケジュールとAI開発費用の両方が膨らむリスクがあります。

一方でAIツール導入とは、ChatGPT連携ツールやRAG（検索拡張生成）基盤、既存の業務SaaSといった既製のサービスを活用しながら構築するアプローチです。標準機能を活かしつつ、ワークフロー設定やノーコード／ローコードの画面設計、プロンプト設計によって要件を満たしていきます。AIツール導入のメリットは、初期のAI開発費用を抑えつつ短期間で効果検証に入れる点にありますが、ライセンスやAPI従量課金といったAIシステム費用が継続して発生すること、サービス仕様の変更に追随する運用力が求められることも理解しておく必要があります。

実務で重要なのは、「システムのどこまでをスクラッチ開発するか」「どの部分をAIツール導入で代替するか」という境界線の引き方です。たとえば、自社独自の料金計算ロジックや審査フローを持つコアシステムはスクラッチ開発で作り込み、その上に載せる問い合わせチャットボットや議事録要約、ナレッジ検索といった周辺機能はAIツール導入で構築するといったハイブリッド構成が現実的です。逆に、すべてをAIツール導入で済ませようとすると、細かな要件を満たせずに「結局スクラッチ開発せざるを得ない」という二度手間になることもあるため、早い段階でアーキテクチャの方針を決めておくことが大切です。

2. AI開発費用を分解する：初期費用・運用費・隠れコスト

スクラッチ開発とAIツール導入のどちらが低コストかを判断するには、AI開発費用の内訳を「初期費用」「運用費」「隠れコスト」に分けて考えると整理しやすくなります。初期費用には、要件定義・業務整理、データ調査・前処理、設計、実装・設定、テスト、本番導入のステップが含まれます。スクラッチ開発では、特に設計と実装の比率が大きく、フルスクラッチ開発として高い品質を確保しようとすると、AI開発費用の大半がこのフェーズに集中します。AIツール導入の場合は、実装よりも設定や連携・プロンプト設計の比重が高くなり、初期のAI開発費用は抑えられる傾向にあります。

運用費としては、サーバーやクラウドのインフラ費用、ログ・監視、障害対応、問い合わせ・ヘルプデスク、ルールやモデルのチューニング、ナレッジの更新作業が挙げられます。スクラッチ開発では、インフラや監視の設計を自前で行うことが多く、そのぶん運用体制の構築が必要です。AIツール導入では、インフラや監視の一部はサービス側が担ってくれる代わりに、ユーザー数やリクエスト数に応じた課金などAIシステム費用が継続的に発生します。利用が伸びれば伸びるほど、AIツール導入のランニングコストが増える構造を理解し、3〜5年単位での総額をシミュレーションしておくことが重要です。

見落とされがちな「隠れコスト」もあります。例えば、DX推進担当や情シスが片手間でシステムを運用する場合、その分だけ本来やるべき業務が後ろ倒しになり、実質的なAI開発費用として人件費が増えているのと同じ状況になります。また、ベンダー選定や社内調整、ユーザー教育、マニュアル作成、セキュリティレビューなども、多くの場合見積書には細かく書かれていませんが、プロジェクト全体では確実に時間とコストを消費します。スクラッチ開発でもAIツール導入でも、この隠れコストを洗い出して、「プロジェクト全体のAI開発費用」として把握することが、正しい比較の第一歩になります。

3. ROIで比較するフレームワークと簡易シミュレーション

AI開発費用が高いか安いかは、本来は「いくらかけて、どれだけ回収できるか」というROIで評価すべきです。基本的な考え方はシンプルで、ROI ＝（AI導入による効果の総額 − AIシステム費用の総額）÷ AIシステム費用の総額という式で表現できます。ここで言うAIシステム費用には、スクラッチ開発によるフルスクラッチ開発費用、AIツール導入にかかるライセンスやAPI従量課金、インフラ費用、運用要員の人件費など、AI開発費用として認識すべきものがすべて含まれます。一方、「効果の総額」は、工数削減による人件費削減、ミス削減による損失回避、リード獲得や売上アップ、新事業の立ち上げ速度向上などをできる限り金額に落とし込んだものです。

例えば、問い合わせ対応に月200時間かかっているチームに対して、AIツール導入でChatGPT連携のFAQボットを提供し、工数を30％削減できたとします。1時間あたりの人件費を4,000円とすると、月200時間のうち60時間削減で月24万円、年間約288万円の削減効果になります。このとき、AIツール導入のAIシステム費用（ツール利用料や運用の内製工数など）が年間100〜150万円程度であれば、投資対効果としてはプラスが見込めます。一方、同じ機能をスクラッチ開発で実現する場合、初期のAI開発費用が数百万円に達するかもしれませんが、3〜5年のスパンでランニングコストを抑えられれば、ある時点でAIツール導入よりも総コストが下回る可能性があります。

重要なのは、「短期のROI」と「中長期のROI」を分けて考えることです。短期的には、AIツール導入でPoCを行い、小さな範囲で効果を確認する方が、AI開発費用を抑えつつ組織内の合意形成も進めやすくなります。中長期的には、一定の効果が確認できた領域に対して、スクラッチ開発で機能を固めることで、利用規模が大きくなってもAIシステム費用を増やさずに済む構造を作ることができます。社内稟議では、「最初はAIツール導入でAI開発費用を抑えつつ検証し、ROIが見えた部分から段階的にスクラッチ開発へ移行する」という二段階の投資戦略として説明すると、意思決定が通りやすくなります。

4. 予算帯・シナリオ別：どこまでAIツール導入で、どこからスクラッチ開発か

ここからは、具体的なAI開発費用の予算帯ごとに、スクラッチ開発とAIツール導入のバランスをどう考えるかを整理します。まず、〜300万円程度の予算帯では、AIツール導入を中心に据えるのが基本戦略になります。既存のグループウェアやチャットツールにChatGPT連携を追加したり、ナレッジベースをRAGで検索できるようにしたりするような用途であれば、比較的少ないAI開発費用でPoCから小規模本番まで進められます。この段階で重要なのは、「あれもこれもやろうとしないこと」です。KPIを1〜2個に絞り、問い合わせ削減や議事録作成など、効果を測りやすい領域から試すと良いでしょう。

〜1,000万円クラスの予算帯になると、スクラッチ開発とAIツール導入のハイブリッド構成が現実的になってきます。例えば、社内の複数システムのデータをクロス集計してレポートを自動生成するようなケースでは、データ連携基盤や認証・権限管理部分をスクラッチ開発でしっかり作り込み、その上で生成AIを用いた要約や自然言語問い合わせをAIツール導入で実装するといった形が考えられます。このアプローチでは、コア部分をフルスクラッチ開発することで長期的なAIシステム費用をコントロールしつつ、UIやインタラクション部分は柔軟に進化させることができます。AI開発費用は増えますが、そのぶん業務全体へのインパクトも大きくなります。

〜3,000万円以上の予算帯では、事業の中核となるプロダクトを視野に入れたスクラッチ開発が中心となり、AIツール導入は周辺機能や検証用に使う位置づけになります。たとえば、自社サービスとして提供するSaaSやBtoCアプリに生成AI機能を組み込みたい場合、性能要件やSLA、監査ログ、マルチテナント対応など、AIシステム費用以外の非機能要件も含めてフルスクラッチ開発する必要が出てきます。その一方で、企画段階のアイデア検証や社内のサポートツールには、AIツール導入を活用することで、AI開発費用を抑えながら試行錯誤のスピードを上げることができます。

どの予算帯でも共通して言えるのは、「すべてをスクラッチ開発でやる」のも「すべてをAIツール導入で済ませる」のも、どちらも極端であるということです。AI開発費用とAIシステム費用の両方に目を配りながら、コア領域はスクラッチ開発で押さえ、周辺や実験的な領域にはAIツール導入を使う、という考え方が現実的な落としどころになります。

5. まとめと、株式会社ソフィエイトに相談するメリット

ここまで、スクラッチ開発とAIツール導入の違い、AI開発費用の内訳、AIシステム費用を含めたROIの考え方、予算帯ごとのシナリオを見てきました。あらためてポイントを整理すると、第一に、「安く作ること」自体を目的にしないことです。AI開発費用が多少高くても、業務インパクトが大きく、数年単位で見たROIが高いなら、その投資は十分に合理的です。第二に、スクラッチ開発とAIツール導入を二者択一で考えず、どこまでをスクラッチ開発し、どこからをAIツール導入でカバーするかを設計上の前提として決めておくことです。第三に、短期と中長期のAIシステム費用を分けて考え、PoCフェーズではAIツール導入で素早く検証し、勝ち筋が見えた部分だけを段階的にスクラッチ開発で固める戦略が、リスクとAI開発費用を抑えつつ成果を出すうえで有効です。

とはいえ、現場の担当者だけでこれらの設計・シミュレーション・稟議資料づくりまでを行うのは、時間的にもスキル的にも負荷が大きくなりがちです。そこで有効なのが、スクラッチ開発とAIツール導入の両方に知見を持つパートナー企業に相談し、要件整理・技術選定・見積精査・PoC設計・本番運用までを一気通貫で伴走してもらうという選択肢です。外部パートナーは、単に開発を請け負うだけでなく、「ここはAIツール導入で十分」「ここはスクラッチ開発しないと将来的にAIシステム費用が膨らむ」といった第三者視点のアドバイスも提供できます。

株式会社ソフィエイトは、大学発ベンチャーとしての研究開発力と、現場に根ざしたシステム開発・AI導入支援の経験を活かし、中堅・中小企業のお客様に対して、AI開発費用とROIのバランスを意識した提案を行っています。「まずはAIツール導入で小さく始めたい」「既存システムと連携したスクラッチ開発を検討している」「見積の妥当性やAIシステム費用の妥当性を確認したい」といった段階から、ご相談いただくことが可能です。具体的なシステム構成やAI開発費用、スクラッチ開発とAIツール導入の配分について悩まれている場合は、ぜひ一度お問い合わせいただき、自社にとって最適な進め方を一緒に設計してみませんか。