AIの導入で必ずぶつかる分かれ道が「自社で作るか(内製)、出来合いを買うか(SaaS・API)」です。これを勘や好みで決めると、たいてい後悔します。判断の土台はふたつ——コスト(何年・どれだけ使えば内製が割安になるか)と、戦略(そもそも自分たちで握る価値があるか)。この記事では、初めての人でも自分の状況に当てはめられるよう、両方を順番に組み立てていきます。
FIG.1 内製は初期が重くランニングが軽い/SaaS・API は逆。交点より右(=規模が大きい)で内製が割安になりやすい
ただし注意したいのは、この交点は近年どんどん右へ動いていること。生成AIのAPI料金は2025年初頭から2026年初頭にかけて大幅に下がり、おおむね100万トークンあたり数ドルだったものが1ドルを切る水準まで来ました。つまり「買う」側が安くなったぶん、内製が割に合うラインは以前より高い規模に移っています。料金は今後も変動するので、必ず各社の公式料金で最新値を確認してください。
01まず「コスト」を粗く見積もる
最初の作業は、内製とSaaSの総コスト(TCO)を年単位でならべること。ここで多くの人が落とすのが、目に見えにくい費用です。下の表のように、両者で重い部分が逆になります。
| SaaS / API を買う | 内製で作る |
|---|---|
| 月額・従量課金 × 利用規模 | 開発の人件費(最大の費目) |
| 連携・運用の工数 | インフラ(GPU・サーバ・ベクトルDB等) |
| 規模拡大で料金が伸びる | 保守・監視・障害対応(毎月かかり続ける) |
| 立ち上げは速い | 立ち上げ期間中の機会損失 |
カスタムAI開発の費用は、調査ベースで小さな機能追加でも数百万円規模から、本格的な業務システムなら数千万〜億円規模になることが多く、しかもその6〜7割は人件費です。さらに自社データでモデルを微調整(ファインチューニング)すると、計算資源とエンジニア費でさらに上積みされます。「ライセンス料を払わなくて済む」だけ見て内製に飛びつくと、この人件費の山を見落とします。
02内製コストで“忘れがち”な3費目
損益分岐の試算が甘くなる原因は、たいてい次の3つを入れ忘れることです。試算表に必ず1行ずつ足してください。
保守・運用
作って終わりではない。監視・障害対応・モデル更新で、自社運用のLLMは目安で月10〜20時間の技術者工数がかかるという試算もある。
採用・継続性
作れる人を雇い、辞めても維持できる体制。属人化したまま担当者が抜けると、動くシステムごと塩漬けになる。
機会損失
立ち上げに数ヶ月かかる間、SaaSなら今日得られていた成果を得られない。時間もコストの一部。