AIエージェント開発の受託、見積もりを一本で出すと赤字になる──PoCと本開発を分ける、工程別の工数、不確実性の上乗せ、責任範囲

この記事は、AIエージェントや業務自動化の開発を受託するときの、見積もりの出し方を扱います。

「AIで自動化できますよね。いくらですか」

AIエージェントの開発を受託してほしい、という相談で、最初に聞かれるのは金額です。
「メールを読んで、内容を分類して、担当者に回すエージェントを作ってほしい。見積もりをください」

Webサイトの制作なら、ページ数と機能で見積もれます。
けれど、AIの案件は、作ってみるまで「どこまでできるか」がわかりません。それを一本の見積もりで受けると、精度が出ない分の作業を、すべて自社でかぶることになります。

AIエージェントの見積もりとは、「できるかを確かめる費用」と「作る費用」を分け、確かめた結果をもとに、作る費用を出し直す仕組みである

黒字化の外科医です。AI案件の見積もりを、2段階に分けて出す手順を解剖します。

経済産業省の「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」（2018年6月公表、2019年12月に1.1版）は、AI開発を「アセスメント」「PoC」「開発」「追加学習」の段階に分けて進める「探索的段階型」の考え方を示しています。契約の時点では、性能がはっきりしないことが多いからです。

分けるべき理由は、三つあります。

第一に、精度は、お客様のデータを触るまでわからないから。
メールの書き方、書類の様式、例外の多さ。机の上の打ち合わせでは見えないものが、精度を決めます。

第二に、検証の結果で、作るものが変わるから。
検証の結果、「全部を自動にするより、AIが下書きして人が確認する形がよい」とわかることがあります。作るものが変われば、本開発の見積もりも変わります。

第三に、お客様にとっても、小さく始められるから。
いきなり数百万円の決裁は通りにくくても、検証だけなら通ることがあります。検証の報告書が、本開発の社内決裁の資料になります。

今すぐ試せる：AI案件を2段階の見積もりに分けるプロンプト

私はWeb制作会社の経営者です。お客様から、AIを使った業務自動化の開発を相談されました。見積もりを「検証（PoC）」と「本開発」の2段階に分けたいので、工程と工数の案を作ってください。

【前提】
・自動化したい業務：〔　〕
・使うデータ（種類、件数、形式）：〔　〕
・連携するシステム（メール、表計算、社内システムなど）：〔　〕
・自社の時間単価：〔　〕円

1. 検証で確かめるべきこと（できるか、どのくらいの精度か、例外はどれか）を挙げる。
2. 検証の工程と工数を、表にする。
3. 本開発の工程と工数を、表にする。工程ごとに不確実さ（低・中・高）を付ける。
4. 不確実さに応じた上乗せの係数を当てた工数と金額を出す。
5. 検証の結果で本開発の見積もりを出し直す条件を、文章にする。
6. 制作会社が負う責任と、負わない責任を分ける。

計算の途中をすべて示すこと。

AI見積もり工場：工程別の工数と上乗せ

検証（PoC）の見積もりの例

（例：時間単価 8,000円）
要件の整理：16時間
データの確認：24時間
試作：40時間
精度の評価：24時間
報告書の作成と報告会：16時間
合計：120時間 × 8,000円 ＝ 96万円

検証の成果物は、「動く試作」ではなく「報告書」です。何ができ、何ができず、本開発にいくらかかるかを書きます。

本開発の見積もりの例（不確実性の上乗せ）

工程／工数／不確実さ／係数／上乗せ後
設計：40時間／低／1.1／44時間
実装：120時間／中／1.2／144時間
既存システムとの連携：60時間／高／1.5／90時間
精度の評価と調整：60時間／高／1.5／90時間
運用の準備（手順書、教育）：20時間／低／1.1／22時間
合計：300時間 → 390時間
金額：390時間 × 8,000円 ＝ 312万円

上乗せを全体に一律で掛けると、お客様に説明できません。
工程ごとに「なぜ不確実なのか」を一言で書けば、上乗せは根拠のある数字になります。

責任範囲に書くこと

なお私は弁護士ではありません。実務の指針として読み、個別の判断は専門家や公的な窓口に確認してください。

・AIの回答や判定は、一定の割合で誤りを含みます。精度は、合意した評価の方法と基準で確認します。
・連携先のシステムやAIサービスの仕様変更・停止による不具合は、別途お見積りします。
・AIサービスの利用料（API利用料）は、開発費に含みません。
・本開発の見積もりは、検証の報告書をもとに出し直します。

工数の積み上げ方そのものは、こちらの積算シートが土台になります。

▶ 見積もりの「工数の読み違い」をなくす積算シート──作業の分解表、リスクの上乗せ、過去案件との照合をAIで回すプロンプト一式

構造的なリスク

逆説を指摘しておきます。

検証を有償にすると、「無料で試してくれる会社」に流れるお客様もいます。
けれど、無料の試作で精度が出なかったとき、その試作は誰の負担で直すのでしょうか。検証を値付けしない会社は、作り直しの作業を値付けできなくなります。

また、検証の報告で「全部は自動にできない」と正直に書くと、案件が小さくなることがあります。それでも、後から揉めるより、小さく確実に納めるほうが、保守契約につながります。

よくあるQ&A

Q. 検証の費用は、本開発の費用から差し引くべきか？

差し引く義務はありません。ただ、本開発を同じ会社に頼んだ場合の割引として示すと、決裁が通りやすくなることがあります。

Q. 時間単価は、AI案件だけ高くしてよいか？

不確実さを上乗せの係数で表しているなら、単価はふだんと同じで構いません。単価の出し方は、こちらで扱っています。

▶ 制作会社の「時間単価」は、年収から逆算する──人件費の係数、稼働率、目標の利益で決める、見積もりの土台になる1時間の値段

Q. 契約書と見積書のひな形はあるか？

2段階の見積書、精度を保証しない旨の条項、データと生成物の扱いの文例を、キットにまとめました。

▶ AI開発の契約書と見積書のテンプレート──PoCと本開発の2段階見積書、精度を保証しない条項、データと権利、API利用料の文例集

最後に

AIの案件は、作ってみるまで、できることがわかりません。

確かめる費用と作る費用を分け、工程ごとに不確実さを上乗せし、責任の範囲を先に書いた会社だけが、AI案件を赤字にせずに受け続けられるのです。

これまでの記事は、メンバーシップ「黒字化オペ室」でまとめて読めます。月額1,980円、記事2本分の金額です。詳しくはプロフィールから。

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