AIエージェント開発は外注か内製か——開発会社・SIer・FDEの選び方と費用相場【2026年版】
「外注か内製か」で止まっている会社は、たぶん順番を間違えている
AIエージェントを業務で使いたい。けれど、手を動かすのは自社か、外か。外に頼むなら開発会社か、SIerか、最近よく名前を聞くFDEか。
見積もりを取るほど金額の幅が広がって、判断が止まる。そんな相談を繰り返し受けてきました。原因は依頼先の良し悪しではないと考えています。順番です。
「一社集中がいいのか、数社で組む方がいいのか」
先日、ある大手建材メーカーの情報システム部長と打合せをしました。社内では、AIを使う複数のシステムを別々に作る方針が検討されていた。その方針について、部長は「よろしくない」とはっきり否定しました。
最適なやり方とセキュリティ要件を見定めないまま走り出せば、一時の投資で終わる。そう続けたあとに漏れたのが、この言葉です。
「一社集中がいいのか、数社で組む方がいいのか、正直悩ましい」
同じ迷いは、別の会社でも聞きます。大手化学メーカーの担当者は、社内開発の停滞をこう語っていました。「『内製できます』と謳いつつ、実際は難しい。設計側、つまりデータモデリングと裏の処理がなかなか進まない」
任せれば中身が見えなくなり、自前でやれば設計で足が止まる。どちらを選んでも不安が消えません。
先に決めるのは、発注先ではない
相談を受けて最初に聞くのは、候補に挙がっている会社名ではありません。「その業務の、どこまでを外の手で作り、どこから社内で育てるか」です。この線が引けた瞬間に、依頼先の候補も費用の見方も一気に絞り込めます。
依頼先を機能や価格で比べる記事は多いのですが、私たちは「誰が要件を決めるか」で分けるのが一番実務に即していると考えています。比べるべきは価格ではなく、要件を決める責任の置き場所です。
耳の痛い予測を、避けずに書きます
FDEモデルで現場に入っている私たちにとって、都合の悪いデータがあります。
Gartnerは2026年9月、ベンダー主導のAI開発の取り組みの約70%が2028年までに放棄されると予測しました。あわせて「FDE washing」という問題も指摘しています。従来型の実装支援にFDEの看板を付け、提供の深さがないまま高い料金を取るケースです。
この予測は、正直、実感と重なります。外部のエンジニアが現場に入って作れば、そのときは成果が出る。けれど、その人がいなくなった瞬間に誰も直せない仕組みが残る。費用は下がらないのに、自社の手で良くしていけない。やめる判断になるのも当然です。
形態そのものが悪いのではありません。問題は「出口」を設計していないこと。ある大手化学メーカーの執行役員も「一度作ったら、メンテナンスはさすがにできない。ある程度は内製化していかないと、世の中の力についていけない」と話していました。発注する側も、依存し続ける未来を望んではいないのです。
依存を防ぐのに、いちばん効くもの
精神論ではなく、契約です。発注前に4つだけ確認してください。知財の帰属、ソースコードと環境の引き渡し、ナレッジ移転の範囲、そして撤退条件。
とくに3つ目です。「技術移転を行う」とだけ書かれた契約は、何も約束していないのとほぼ同じでした。マニュアルか、勉強会か、改修手順書までか。そこまで書いて初めて約束になります。
私たちは「外注か内製か」の二択をとりません。まず1日で動くプロトタイプを作って現場に見せ、触ってもらって直す。そのうえで、現場の担当者が少しずつ自分で直せる状態へ移していきます。ある特注プラントメーカーの技術主事が言った「全部任せるより、ノウハウを共有して二人三脚で作りたい」という形です。
経験上、この「二人三脚」を望む会社ほど、引き継ぎ後も仕組みが使われ続けます。逆に、ベンダーが抜けた途端に誰も開かなくなるシステムは、作っている最中から社内の誰も中を見ていません。
発注先を探す前に、5つだけ答えてみてください
答える順番に意味があります。まず「業務を1文で説明できるか」「判断基準は文書になっているか」「データはシステムから取り出せるか」。1つでも「いいえ」があるなら、やることは業務整理です。
3つとも「はい」なら、次の2問で分かれます。「月1回以上は改修したいか」「3年後、社内で直せる状態にしたいか」。どちらも「いいえ」なら外に任せ切るのが早い。どちらかが「はい」なら、作って社内へ移すハイブリッド型です。
相談に来られる会社の多くは、最初の3問のどこかで止まります。発注先を比べる前に業務の整理が要るのは、そのためです。
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記事では2026年の費用相場と、見積書に出てこない3つの費用を掘り下げています。
櫻井 文雄（さくらい ふみお）
株式会社AI-Path 代表取締役CEO
関西大学法学部法律学科卒業。財務コンサルティング会社（エフアンドエム）、外資系生保営業（Prudential）でコンサルティング営業の経験を積んだ後、起業し様々な企業のCTO/CMOを歴任。その後、デロイトトーマツコンサルティング（Big4）、ABEJA（AI研究開発の国内リーディングカンパニー）にて官公庁・製造業・金融業・小売業・不動産業を中心に延べ20社以上のDX推進や業務システム刷新をPM/SMとしてリード。利用者目線での現場の課題解決にフォーカスしたものづくりに拘り、導入ではなく「定着化」を目的とした伴走型のプロジェクト推進・システム導入を得意とする。2025年にAI駆動開発（VibeCoding）と出会い、より多くの人・企業に価値提供するためにAI-Pathを創業。
