AI開発の開始障壁は予算!? ~実際に許可が出た予算申請方法をご紹介~

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こんにちは、データデザイン部でディレクターをしております加藤です。

普段はお客様の事業課題に合わせ、AI・データ活用を軸に課題解決プロジェクトを推進したり、自社の新規サービスを企画、推進したりしています。

今回は、AI開発の開始障壁となる予算について、実際に許可が出た予算申請方法をご紹介します。プロジェクト開始の泥臭いリアルな話ですので、ぜひ最後までご覧いただけますと幸いです。

この記事はこんな方におすすめです。

  • AI開発プロジェクト高すぎる、、会社を説得できない。。という方
  • 今まで多額の予算をかけて技術開発をやったことがなく、はじめ方がわからない。。という方
  • AI開発なんて、お金かかる上にやっても成果でないよ。。どうせ無理。。と思っている方

上記の悩みを抱える方のモヤモヤが少しでも晴れれば幸いです。

目次

1. 問題意識

まず前提として、AI開発の予算に関する問題意識について確認します。

AI 「開発」はお金がかかる

言わずもがなですが、AIを「開発」するにはお金がかかります。下記の図をご覧ください。

出典:AI白書2019 P.281 AI導入予算・AI市場の規模を基に作成

AI白書2019によると、AI導入の実証実験を実施しているもしくはすでに導入している企業の予算が500万以上を超えている企業は8割以上となります。高いな、、と考える方も少なくないのではないでしょうか?
その理由を考える前にまず、「導入」について触れます。ここからは私の仮説ですが、おそらくAIの「導入」のためにはなんらかの「開発」が行われていると考えます。例えば、AI開発そのものはもちろんですが、自社システムとの連携のための開発も考えられます。「開発」には当然、工数(人的コスト)が発生します。人的コストが高いのは想像しやすいですよね?なので、費用が高くなるのです。

疑問:自社に合う安価なAIソリューションが出るまで待つべきか?

ここで、このような疑問に思った方もいるのではないでしょうか。
「開発が高いなら、自分たちにあう安価なAIソリューションを選べばいいのでは・・・?」
結論からいうと、YES です。すでに世の中にあるソリューションが自社にフィットするのであれば、それに越したことはありません。その検討をし尽くしてフィットするものがなければ「開発」を検討し始めましょう。
例えば、AI OCRであれば、以下これだけのソリューションがあります。

また、自社でAIを作る生成ツールもこれだけソリューションがあります。

ぜひ自社にあったソリューションを見つけてみてください。
・・・が、なかなかぴったりフィットするものはありませんよね。。その場合はどうすればよいのでしょうか?

2. 解決策

ここからは自社に合うソリューションがなかった方向けに解決策を説明します。

業務理解が深く、改善・改革に当事者意識を持った人による課題選定

まずはそもそもの課題選定をしましょう。できるだけ、自社の業務理解が深く、改善・改革に当事者意識を持った人が課題を選定します。実際のお客様の例では、現場業務を知る10年目程度の社員が集まり、実際にワークショップ等を行って課題を選定されていました。

課題選定ポイントは大きく3つ

課題選定ポイントは下記3つです。

  • ①コストがかかる
  • ②ノウハウが必要
  • ③時間がかかる

現場に精通しているからこそ、上記のような業務をいち早く見つけることができると考えます。ここまでできていれば、その課題に合う既存ソリューションが世の中になくても、500万以上かかる「開発」をするんだという選択ができます。
ここからは実際にあったAI「開発」プロジェクトの予算申請方法について、紹介します。

予算申請はBefore/Afterのインパクトだけをシンプルに明示

実際の案件において、お客様自身が予算申請に利用した資料を共有します。(一部抽象的な表現に変更したり、モザイクをかけています。)

このように、業務についてAI等のテクノロジーを使うとどのように改善するのか Before/After を明示するのです。まずはこれだけ実施してみましょう。課題選定が明確にできていれば、可能なはずです。実際のお客様もこの資料をコアに明確に削減コストを明記し、開発費用と比較してPayできる計算であることを明示されていました。シンプルですが、始める上では必ず求められる大事なことですよね。

3. まとめ

今回はAI開発の障壁は予算であるという話と、それをどう予算申請するか、というテーマで執筆させていただきました。もし、課題選定や申請方法に悩まれている方がいらっしゃいましたらお気軽にご相談ください!

最後までご覧頂きありがとうございました!

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WRITER

ディレクター兼プランナー

加藤   大己 Daiki Kato

主にメーカーやサービス業のAI・データ活用プロジェクトを複数推進。また、新規AI・データ活用サービスの企画・推進も担当。 JDLA Deep Learning for GENERAL 2017

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