LLM開発のすべてが分かる！費用相場から成功する企業選びまで徹底解説

「自社の業務効率化のためにLLM開発を検討したいが、何から手をつければ良いのか分からない」と悩んでいませんか？

「内製（自社開発）と外注（開発パートナー）はどちらが良いのか」

「実際の開発費用はどれくらいかかるのだろう」

このような疑問を抱え、なかなかプロジェクトを進められないDX推進担当者様や経営者様も少なくないのではないでしょうか。

ご安心ください。この記事では、LLM開発の基本的な進め方から、気になる費用の具体的な相場、そしてプロジェクトを成功に導くLLM開発企業の選び方まで、網羅的に分かりやすく解説いたします。弊社が収集した信頼性の高い一次情報に基づき、貴社にとって最適な開発方針を見つけ出すための合理的かつ具体的な根拠を提示いたします。

この記事を読み終える頃には、貴社のLLM開発プロジェクトの方針が明確になり、自信を持って最適な開発パートナーの候補を選定できるようになっていると嬉しいです。

LLM開発が注目される理由：そもそもLLM開発とは何か

近年、AI技術の進化は目覚ましく、特にLLM（大規模言語モデル）は、私たちの働き方を根本から変える可能性を秘めています。Chat GPTの登場以降、多くの企業がこの技術を自社の業務に取り入れようと動いており、それに伴い、LLM開発を専門とする企業への注目度が急上昇しているのです。

LLM（大規模言語モデル）の概要と可能性

そもそもLLM(Large Language Models：大規模言語モデル)とは、大量のテキストデータを学習することで、人間のように自然な文章を生成したり、質問に答えたり、要約や翻訳を行ったりできるAIモデルのことです。

• 概要: 数十億から数兆にもおよぶ膨大なパラメータ（学習によって調整される数値）を持つ巨大なニューラルネットワークで構成されています。
• ビジネスにおける可能性:

• 業務効率化: 社内文書の自動作成、カスタマーサポートの自動応答など、定型業務の負担を大幅に軽減します。
• 新規事業創出: 顧客のデータを分析し、パーソナライズされたマーケティング文案を自動生成するなど、創造的なタスクにも活用できます。

このように、LLMは単なる「新しい技術」ではなく、企業の生産性向上と競争力強化に直結する戦略的なツールとして認識され始めています。

 LLM開発の進め方：内製・外注のメリット・デメリットを徹底比較

いざLLM開発を始めようと考えたとき、多くの方が直面するのが「自社で開発すべきか（内製）」「専門企業に依頼すべきか（外注）」という選択です。どちらにも一長一短がありますので、貴社の状況に合わせた最適な方法を選びましょう。

内製（自社開発）のメリット・デメリット

内製は、自社のリソースを使って開発を進める方法です。

外注（開発パートナー）のメリット・デメリット

外注は、LLM開発を専門とする企業にプロジェクトを依頼する方法です。

失敗しないための「内製・外注」判断基準

「どちらが良い」という明確な答えはありませんが、貴社のLLM開発の目的や戦略、リソースや費用によって判断基準が変わります。

1.  プロジェクトの性質と目的の明確さ

開発の目的が、内製と外注のどちらを選ぶべきかを決定づける最も重要な要素です。

• PoC（概念実証）やスピード重視の導入を求める場合：
  • 特定の業務効率化の効果を早期に検証したい場合や、市場投入までのスピードを最優先する場合、専門知識を持つLLM開発企業への外注が有利です。内製で専門人材を育成・確保する時間とコストを省けます。
  • 判断基準: 3ヶ月以内に成果を出したいか、または、費用対効果（ROI）を明確にしたいか。
• コア技術の内製化と深いカスタマイズを求める場合：
  • 将来的にAI技術を自社のコアな競争優位性にしたい場合や、自社の極めて機密性の高いデータに特化した深いカスタマイズが必要な場合、内製の検討価値が高まります。ただし、この戦略は多大な時間と費用、そして高度な専門知識を必要とします。
  • 判断基準: AI技術のノウハウを、将来的に他製品開発にも活用したいか。

2. 人材（リソース）と技術力の確保

内製を選択する上で、最も大きな壁となるのが専門人材の確保です。

• 社内にAI専門人材がいるか、あるいは育成が可能か：
  • LLM開発に必要なAIエンジニア、データサイエンティスト、そしてプロジェクトを管理するPM（プロジェクトマネージャー）がすでに社内に確保できている場合、または、今後1年以内に育成できる見込みがある場合は内製が選択肢になります。
  • 判断基準: 開発に不可欠な専門人材の人件費と時間が、確保できないことによる機会損失リスクよりも低いか。
• 継続的な運用・改善のリソースが必要か：
  • LLMは導入後も、性能維持のための監視、新しいデータの学習（再学習）、システムエラー対応などのランニングリソースが必要です。これらのリソース確保が難しい場合は、開発後のサポート体制が整ったLLM開発企業への外注を強くおすすめします。
  • 判断基準: 開発だけでなく、運用フェーズにおける固定費（人件費）を自社で負担し続けられるか。

3. コスト意識とリスク許容度

LLM開発費用とリスクの許容度によって、最適な戦略は変わります。

• 初期コストを抑えたい場合：
  • 外注は一見高額に見えますが、内製で発生する「失敗した際の採用コスト」「高性能な計算リソース（GPUなど）の調達費用」「開発頓挫による機会損失」といった潜在的かつ巨大なリスクコストを回避できます。
  • 判断基準: 開発失敗のリスクを最小限に抑えたいか。
• 費用対効果（ROI）を迅速に示したい場合：
  • 経営層に対して、投資対効果を具体的に示す必要がある場合、PoCサービスや伴走型開発を提供しているLLM開発企業に外注し、まず小さな成果を出すことが、次の予算獲得につながる最も確実な方法です。
  • 判断基準: 開発費用を、業務効率化による削減効果（ROI）で早期に回収できる見込みがあるか

LLM開発費用の相場と費用対効果の考え方

LLM開発を検討する上で、最も気になるのが費用ではないでしょうか。開発の目的や規模によって費用構造は大きく異なりますが、ここではフェーズごとの相場感と、投資対効果を試算する考え方について解説します。

開発フェーズ別に見るLLM開発の費用相場

LLM開発の費用は、「何を開発するか（独自LLMか、既存LLMの活用か）」によって大きく変動します。

※上記は開発企業の規模や技術レベルによって大きく変動するため、あくまで概算の目安としてご参考ください。特にデータ準備やセキュリティ設計の費用は、プロジェクト全体の費用を大きく左右します。

費用対効果（ROI）を試算するための3つのステップ

LLM開発は大きな投資となるため、「投資した費用に対してどれだけの効果が見込めるか」という費用対効果（ROI）の試算が不可欠です。

1. 現在のコストを正確に把握する:

• AI導入によって削減できる「人件費・時間」を具体的に計算します。例えば、1日3時間かかっている文書作成業務が5割削減された場合、年間で削減できる人件費はいくらになるか、を試算します。

2. 期待効果を数値化する:

• 「顧客満足度10%向上」「エラー率5%削減」といった、LLM開発によってもたらされる具体的な効果を数値目標として設定します。

3. リスクを考慮する:

• ハルシネーション（AIが事実ではないことを生成すること）による損害や、データ漏洩リスクなどの「潜在的コスト」も考慮に入れ、開発企業のセキュリティ体制を確認します。

チェックシート保存推奨： 失敗しないLLM開発企業選定のポイント

LLM開発を成功させるためには、信頼できるパートナーを選ぶことが最も重要です。ここでは、LLM開発企業を選定する際に確認すべきポイントを7つご紹介します。

1. 実績と専門性: RAGやファインチューニング、特定の業界（例：製薬、金融）における開発実績が豊富かを確認しましょう。単なるプロンプト作成ではなく、モデル評価の知見を持っているかも重要です。
2. 技術力の透明性: 開発に使用するモデルや技術選定の理由を、高校生でも理解できるくらい分かりやすく説明してくれる企業を選びましょう。技術的な内容を曖昧にする企業は注意が必要です。
3. コストと透明性: 見積もりが明確で、初期費用だけでなく、モデルの利用料やインフラ費用といったランニングコストについても包み隠さず説明があるか確認します。
4. セキュリティ対策: 自社の機密データを扱うため、データ保護ポリシーや、LLM特有のセキュリティリスク（プロンプトインジェクションなど）への対策を具体的に提示できるかを確認します。
5. 開発後のサポート体制: 導入して終わりではなく、運用後のモデルの再学習、性能維持、トラブル対応などのサポート体制が整っているかを確認しましょう。
6. コミュニケーション能力: 専門用語を並べるのではなく、貴社の業務課題に真摯に耳を傾け、同じ目線でLLM開発のゴールを設定してくれるパートナーを選びましょう。
7. 伴走型開発の姿勢: 納品したら終わりではなく、貴社が内製化できるようノウハウ共有や教育支援までサポートしてくれる企業は、中長期的に大きなメリットをもたらします。

企業選び７つのポイントチェックシートはこちらから↓（画像を保存しお使いください）

 LLM開発で確かな実績を持つ企業：株式会社EQUES

LLM開発企業を選ぶチェックポイントを解説しましたが、弊社、株式会社EQUESは、まさに先に挙げた「伴走型」のサポートを強みとし、お客様のAI導入を成功に導くパートナーを目指しています。

LLM開発における貴社の課題を解決に導く、弊社の具体的なサービスをご紹介します。

【事例】製薬業界の業務効率化に特化したSaaS

LLM開発は、特定の業界で劇的な効果を発揮します。弊社が開発・提供する製薬SaaS『QAI Generator（キューエーアイ・ジェネレーター）』は、特に品質保証（GMP）文書業務の効率化に貢献しています。

• 簡単な質問に答えるだけで、必要書類や法務書類をAIが自動作成。
• 文書の作成時間を5割カット、レビュー時間を7割以上短縮という実績があり、高い費用対効果を実証しています。
• 東京松尾研究所大学発のベンチャーであり、製薬分野に特に強みを持っています。

AI技術の困りごとを解決する「AIDX寺子屋」

「自社でLLM開発を進めたいが、技術的な疑問がすぐに解決できない」「AI技術者の専門知識が不足している」といったお悩みはありませんか？

『AIDX寺子屋』は、東大出身のAI専門家集団が、AIDXに関するあらゆる困りごとをチャットで解決するサービスです。

• プランA（月額20万円）: 相談し放題に加え、月一回のオンラインミーティングも可能。
• プランB（応相談）: 大学の講義資料作成、セミナー開催、技術者派遣など、貴社のニーズに合わせた柔軟なサポートを提供しています。

大規模開発前のリスクを最小限にする「PoCサービス」

LLM開発は、本格的な開発に入る前に、本当に効果が出るのかを検証するPoC（概念実証）が非常に重要です。

弊社の『ココロミ』は、大規模開発を行う前のPoCに特化したサービスです。いきなり高額な費用を投じるリスクを抑え、まずは小さな規模で確かな効果を検証してから、次のステップに進むことができます。

• スタンダードプラン: 月々250万円から、貴社のニーズに合わせたPoCを計画・実行します。

弊社はAIを用いた「伴走型技術開発」で、LLM開発を成功に導くためのあらゆる段階で、きめ細かくサポートいたします。

まとめ

本記事では、LLM開発を検討されているDX推進担当者様や経営者様に向けて、開発の進め方、LLM開発費用の相場、そして成功に導くLLM開発企業の選び方について詳しく解説いたしました。

LLM開発を成功させる鍵は、貴社の課題に最も適した「内製」または「外注」の戦略を選択し、その上で実績と専門性を持った信頼できる開発パートナーを選ぶことです。

• 進め方: 内製はノウハウ蓄積、外注はスピーディな導入が可能。
• 費用相場: PoCは300万円〜、本格的な開発は1,000万円以上が目安となります。
• 企業選び: 実績、技術力の透明性、そして伴走型サポートの有無を重視しましょう。

弊社株式会社EQUESは、LLM開発における技術的な疑問解決から、大規模開発前のPoC、さらには特定の業界に特化した業務効率化まで、貴社のフェーズに合わせたきめ細かなサポートを提供しています。

LLM開発の方針が定まり、次は具体的なパートナーを探したいとお考えでしたら、ぜひ一度、弊社の『AIDX寺子屋』や『ココロミ』をご検討ください。まずは現在の課題をお聞かせいただくことから、貴社のLLM開発成功を全力で支援させていただきます。