AIエージェントを導入するとき、「社内で作るか、外部に頼むか」で迷うことがあります。どちらが正解というものではなく、自社の状況によって向き不向きがあります。この記事では、判断の基準を整理します。
自社開発が向いている状況
- AI開発の経験がある、または学習する時間を確保できるエンジニアが社内にいる
- 対象の業務データやシステムへのアクセスを、社内で完結できる
- 長期的に、AI活用のノウハウを社内に蓄積したい
外注が向いている状況
- 社内に、AI開発の専門知識を持つ人がいない
- まず小さく試して、効果を確認してから判断したい
- 開発と並行して、通常の業務も止められない
自社の場合に当てはめて整理したい方は、AIエージェント開発について相談する →
判断のための3つの確認事項
| 確認事項 | 自社開発に有利 | 外注に有利 |
|---|---|---|
| 社内の技術力 | AI開発の経験者がいる | 経験者がいない、または手が足りない |
| 求める期間 | 時間をかけてでも、内製化したい | 早く動くものを確認したい |
| 継続的な改善 | 自社で継続的に手を入れたい | 初期構築を任せ、必要に応じて相談したい |
組み合わせるという選択肢
すべてを社内で行う、またはすべてを外部に任せる、の二択ではありません。業務データの整理や要件の検討は社内で行い、AIモデルとの連携部分だけを外部に依頼するなど、組み合わせる進め方もあります。契約の際は、ノウハウを社内に残す条件(開発過程の共有、ソースコードの引き渡しなど)を確認しておくと、将来的な内製化にもつながります。
迷ったときの現実的な進め方
判断に迷う場合は、まず小規模なPoC(概念実証)を外部の支援を受けて実施し、効果が確認できてから、内製化するかどうかを検討する順番が、リスクを抑えやすくなります。依頼する前に整理しておくことは、AIエージェント開発を依頼する前に決めておく5つのことで説明しています。
よくある質問
Q. 社内にエンジニアが一人いれば、自社開発できますか?
A. 一人でも可能な場合はありますが、AIモデルの選定や、業務データとの連携には専門的な知識が必要になることが多く、規模によっては外部の支援が有効です。
Q. 外注すると、社内にノウハウが残らないのではないですか?
A. 契約の内容によります。開発の過程を共有してもらう、ソースコードを引き渡してもらうなど、ノウハウを残す条件を契約前に確認できます。
Q. 自社開発と外注を、組み合わせることはできますか?
A. できます。基本的な設計や、業務データの整理は社内で行い、AIモデルとの連携部分だけを外部に依頼する進め方もあります。
Q. 判断に迷う場合、どちらを選ぶのが無難ですか?
A. 小さく試したい場合は、外部のPoC支援から始め、効果が見えてから内製化を検討する順番が、リスクを抑えやすくなります。
発信:株式会社オルアナ(新規事業開発・システム開発・AIエージェント開発・バックオフィス業務支援)
NEXT STEP
この課題を、解決するまでの流れ
STEP 1
課題を知る
この記事で、状況を整理しました。
STEP 2
判断材料を集める