AI開発を内製化するには｜外注との分け方と、社内で作れる人を育てる手順

「生成AIを仕事に取り入れたい。でも、そのたびに外注していては費用も調整も大変そう……」「導入した後、社内で直せる人がいなかったらどうしよう」。そんな悩みを感じていませんか？ 情報システム部門やDX推進部門にとって、導入後の運用まで考えるのは大きなテーマです。

まずお伝えしたいのは、 AI開発の内製化＝何もかも自社で作ること、ではない ということです。業務を理解している社内の人が判断や運用を担い、難しい技術は外部の専門家に相談する。そんな分担から始めて、少しずつ自分たちで改善できることを増やしていけばよいのです。

この記事では、外注と社内の役割の分け方から、 「一緒に作る→任せる→自走する」 の3段階、実務につながる人材育成、助成金を調べる際のポイントまで順番にご紹介します。これから始める方も、すでに外注で進めている方も、自社に合った進め方を一緒に考えてみましょう。

なぜ今「AIの内製化」が話題になるのか

AIツールを導入したら、それで終わりでしょうか。実際には、使い始めてからの調整も欠かせません。たとえば社内の問い合わせにAIが答える仕組みなら、参照する資料を新しくしたり、回答が適切か確かめたり、利用者の声をもとに改善したりする仕事が続きます。

独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の 「DX動向2026」 では、AI・データ利活用の実態や課題に加え、DX・AIに関わる人材の過不足や、育成・確保の状況などを調査しています。ただし、この調査は「すべての企業がAI開発を内製化すべき」と結論づけているわけではありません。

AI内製化で社内に残したいのは「判断できる力」

内製化というと、プログラムを書ける人を増やすことを思い浮かべるかもしれません。しかし内製化を進めるには、プログラミングのスキル以外にも大切なことがあります。「どんな困りごとを解決したいか」「AIにどこまで任せるか」「出来上がった仕組みは役立っているか」を社内で判断できることも、大切な力です。外部の会社が開発した仕組みでも、仕様や使うデータ、改善の方向性を説明できれば、次の相談がしやすくなります。

一方で、回答をどう確認するか、資料をどう更新するかが分からないままだと、小さな変更のたびに外部へ依頼することになりがちです。目指したいのは「外注ゼロ」ではなく、 自分たちで判断し、必要なときには上手に外部の力を借りられる状態 です。

まず「何を内製化するか」を具体化する

「AIを内製化しよう」と決めても、どこから手を付けるか迷いますよね。まずは、「社内規程を探す」「問い合わせを分類する」「営業資料の下書きを作る」といった身近な業務の中から、取り組むテーマを一つ選びましょう。 次に、誰が担当し、どんな情報を使い、誰が利用するのかを整理します。考えられる失敗や成果の確かめ方も書き出しておくと、取り組みのイメージがより具体的になります。 なお、機密情報を多く扱う仕事や間違いの影響が大きい仕事は、最初の試行には慎重な判断が必要です。

社内の問い合わせ対応などにAIエージェントを活用する方法は、別記事「AIエージェントの作り方」でご紹介しています。

全部を内製化しなくていい｜外注と社内の仕事の分け方

では、どこまで社内で担当し、どこから外注すればよいのでしょうか。ポイントは「誰が何を決めるか」を先に整理することです。クラウドの設計や難しいセキュリティ対策は、外部の専門家に頼る方法もあります。その一方、業務の優先順位や「この回答なら使える」という判断基準は、仕事をよく知る社内の人が中心になって決めたいところです。

表は、あくまで分担を考えるための一例です。会社の規模や仕組みによって、ちょうどよい分け方は変わります。個人情報や機密情報を扱う場合は、データの管理方法やアクセス権限、操作履歴の保存方法なども確認しておきましょう。外部に開発を任せる場合も、自社で確認・管理することを決めておくと安心です。

外注したほうがよいケース、社内で試したいケース

一時的に専門技術が必要なときは、外部パートナーの力を借りるのも一つの方法です。既存システムとの複雑な連携や高度な安全対策でも、専門家の支援が役立ちます。 一方で、社内資料の整理やAIの回答チェック、日々の改善案づくりは、自社で続けることでノウハウが蓄積しやすくなります。

社内で担当するか、外部に任せるか迷ったときは、4つのポイントを整理してみましょう。 「失敗したときの影響」「必要な専門知識」「見直しや修正の頻度」「社内に残したいノウハウ」です。 費用だけでなく、導入後の運用や担当者が交代したときのことも考えると、自社に合った役割分担を決めやすくなります。

最初に確認する4つの成果物

外部パートナーと一緒に作るなら、後で困らないように4つの資料を残しておきましょう。「使うデータの一覧」「設計や処理の説明」「評価結果」「運用・更新の手順」です。 きれいな資料を一から作る必要はありません。簡単な表でも、担当者が変わったときに仕組みを理解できれば十分役立ちます。

内製化を進めるからといって、すべてを自社で担当する必要はありません。 日々の改善やノウハウの蓄積は社内で進め、専門的な開発や運用は外部パートナーと協力する。こうした役割分担によって、無理なく内製化を進めやすくなります。 ORLABにも、インフラからアプリケーションまで、企業のシステム開発・運用を定額制で継続的に支援してきた実績があります。

詳しくは、ORLABの取り組みをご覧ください。

AI内製化の進め方｜「一緒に作る→任せる→自走する」の3段階

最初から社内メンバーだけで本番用の仕組みを作ろうとすると、技術面も運用面も一度に考えることになり大変です。 そこでおすすめしたいのが、少しずつ社内の担当範囲を広げる3段階の進め方。ここで紹介した3つのステップは、あくまで進め方の一例です。自社の体制や担当者の習熟度に合わせて、無理のないペースで進めていきましょう。

第1段階：一緒に作る｜目的と検証方法を共有する

最初の段階では、業務担当者と情報システム担当者、必要なら外部の技術者も交えて、一つの課題に取り組みます。たとえば「社内手順書についての質問に、AIが回答候補を示す仕組み」を作るなら、使う文書、想定する質問、人が確認する回答を一緒に決めておきます。

試作品が動いたら、そこで終わりにしないことがポイントです。回答の根拠を確認できるか、間違った回答に気づけるか、利用者ごとのアクセス権限を守れるかなどもチェックしましょう。PoC（概念実証）は、実際に使える仕組みかどうかを、小さく試しながら確かめる段階です。うまく動くことを確認できたら、次は安全性や運用面もチェックし、本番利用に向けて少しずつ準備を進めていきます。

この段階で得たいのは、完成した画面だけではありません。社内担当者が「何を確かめたのか」「なぜこの仕組みにしたのか」を自分の言葉で説明できることも、大きな前進です。

第2段階：任せる｜小さな変更を社内が主導する

次は、社内担当者が小さな変更をリードする段階です。参照文書を更新する、評価用の質問を増やす、利用者への案内を見直す。こうした作業から始めれば、実務の中で経験を積めます。外部の技術者には、難しい障害や設計判断を中心にサポートしてもらいます。

ただし、変更には確認が欠かせません。元に戻す手順、テスト記録、承認の流れを決めておきましょう。生成AIは、同じ質問でも回答が変わることがあります。仕組みを変更したときは、以前と同じ質問でも試してみて、回答の内容や品質に問題がないか確認しましょう。

第3段階：自走する｜改善の判断と実行を回す

3段階目では、社内チームで課題を見つけ、優先順位を決め、試して、結果を振り返れる状態を目指します。とはいえ、難しい障害対応や専門的な設計まで、すべて自前にする必要はありません。必要なときに外部へ相談できる関係を残すことも、長く続く内製化につながります。

進み具合を見るときも、「内製化率」という数字だけにこだわらなくて大丈夫です。社内で説明できる仕組みが増えたか、自分たちで変更できたか、確認手順が整ったか。そんな小さな変化を見ていくと、次に育てたい力が見えてきます。

社内でAIを作れる人を育てる方法｜研修だけで終わらせない

生成AIの研修を受けることは、よいスタートです。でも、講座を受けただけで、実務データの管理や回答の評価、障害への対応までできるようになるとは限りません。学んだことを実際の仕事で試し、うまくいかなかったところを見直す。その繰り返しが、社内の力を育てていきます。

どんな力が必要かを考える際には、IPAの 「デジタルスキル標準ver.2.0」 も参考になります。ビジネスパーソン向けのDXリテラシー標準と、DXを進める人材の役割やスキルを整理したDX推進スキル標準から成る資料です。全員が同じ専門技術を身につけるのではなく、担当する役割に合った学びを考えやすくなります。

最初から「AIエンジニアを何人育てるか」で考えない

AIの仕組みづくりには、現場の課題が分かる人、データを整える人、開発する人、品質や安全性を見る人など、さまざまな役割があります。最初から一人の「AIの何でも屋さん」を育てようとするより、今いるメンバーの得意分野を生かしてみましょう。業務責任者は成果の判断、情シス担当者は連携や権限、利用部門は回答の評価を担う、といった形です。

研修では、知識を学ぶだけでなく、「業務の困りごとを整理できる」「AIの回答をチェックできる」「変更内容を記録できる」といった、実際の仕事でできることを目標にしてみましょう。できることが増えていくと、成長も実感しやすくなります。

「学ぶ→作る→振り返る」を一つの単位にする

おすすめは、身近な業務課題を一つ選んで、「学ぶ→作る→振り返る」を繰り返す方法です。知識を学んだら小さく試し、結果を見て次に生かします。研修環境で自社データを使えない場合は、機密情報を含まないサンプルで練習し、本物の業務データを扱う前に利用ルールと承認を確認しましょう。

振り返るときは、「何ができたか」に加えて、「どこを人が確認したか」「想定外の回答が出たらどうするか」も話し合ってみてください。うまくいった工夫だけでなく、失敗した点も記録しておくと、別のチームが同じところで悩まずに済みます。

社内の実務時間を確保する

意外と見落としがちなのが、担当者の時間です。日々の仕事で手いっぱいだと、せっかく学んでも試す時間が取れません。研修だけでなく、試作や改善に使える時間も確保しましょう。担当者、上長、利用部門で活動時間や決裁の範囲、成果の確認方法を共有しておくと進めやすくなります。

あわせて、詳しい人だけが分かる状態を避けることも大事です。変更記録や手順書、困ったときの相談先を共有しておきましょう。「担当者が異動しても、次の人が改善できるかな？」と考えると、必要な準備が見つかります。

ORLABでは、ICT活用やソフトウェア開発手法に関するコンサルティング、IT講習会の講師・インストラクター派遣などのサービスを提供しています。AIの内製化を考えるときも、「技術面で困っていること」と「人材育成で取り組みたいこと」を整理しておくと、相談内容がはっきりしてきます。

AIの仕組みづくりについては、 ORLABのAIソリューション をご覧ください。また、 AI駆動開発研修 も人材育成の検討に役立つページです。

AI人材育成の費用を抑える選択肢｜助成金は対象を確認

AI人材の育成に取り組みたいけれど、費用も気になりますよね。そんなときは、厚生労働省の 人材開発支援助成金 を確認してみるのも一つの方法です。たとえば「人への投資促進コース」では、デジタル人材を育成する訓練などが対象となる場合があります。 また「事業展開等リスキリング支援コース」は、新規事業の立ち上げなどの事業展開に伴い、新しい分野の知識や技能を習得するための訓練が対象です。

助成の対象となるかどうかは、企業や受講者、研修内容などによって異なります。条件に合えば、AI人材育成にかかる費用負担を軽減できる可能性があります。自社で活用できる制度がないか、次のポイントを参考に確認してみましょう。

制度を調べるときのチェックポイント

• 対象企業・対象者 ：自社と受講予定者が要件を満たすか。
• 訓練の内容 ：取り組みたい研修が制度上の対象訓練に当たるか。
• 申請の順番 ：計画届など、訓練開始前に必要な手続きがないか。
• 証拠資料の保管 ：受講記録、費用の支払い、賃金などを何で示すか。
• 最新様式の確認 ：支給要領や提出様式の改正がないか。

2026年10月29日時点で、厚生労働省は2026年度の案内や支給要領、申請書類を公開しています。2026年8月以降の申請書類ページも併せて確認してください。助成金の条件や必要な書類は変更されることがあるため、申請前には必ず最新の公式情報を確認しましょう。自社の研修が対象になるか迷った場合は、管轄の労働局などに相談すると安心です。

AI開発の内製化でよくある質問（FAQ）

小規模な会社でもAI開発を内製化できますか？

できます。ただし、最初から開発をすべて自社で行う必要はありません。まずは対象業務を一つに絞り、「何をAIに任せたいか」「誰が成果を確かめるか」を社内で決めるところから始めましょう。技術面で足りない部分は、必要に応じて外部の専門家に相談できます。

社内にAIエンジニアがいなくても始められますか？

はい。現場の困りごとを整理する、使う資料の管理方法を決める、AIの回答を人が評価するといった仕事は、必ずしもAI開発の専門家だけの役割ではありません。社内システムとの連携やセキュリティ対策など、専門的な知識が必要な部分は、詳しい担当者や外部パートナーと協力しながら進めるとよいでしょう。

研修を受講すれば、すぐに自走できるようになりますか？

研修は大切な第一歩ですが、それだけで自走できるとは限りません。学んだことを小さな業務で試し、結果を評価し、改善した内容を記録する時間も必要です。「学ぶ→作る→振り返る」を繰り返して、担当者ができることを少しずつ増やしていくのがおすすめです。

まとめ｜「作りながら育てる」内製化を始めよう

AI開発の内製化は、最初からすべてを自社で作る競争ではありません。社内で決めるべきことは自分たちで決め、専門家の力が必要なところは相談しながら進める。その積み重ねが、使う人も作る人も成長できる体制につながります。

まずは業務を一つ選び、「誰が判断する？」「誰が作る？」「誰が確かめる？」を話し合ってみませんか。 「一緒に作る→任せる→自走する」 の段階ごとに、社内でできることを少しずつ増やす。その進め方なら、無理なく次の一歩を考えられます。

AI開発を内製化するなら、「社内と外部で何を分担したいか」を整理するところから始めてみませんか。ORLABでは、AI・システム開発や人材育成などのサービスを提供しています。 具体的な相談先を探している方は、次のページも参考にしてみてください。

AIソリューション ／ AI駆動開発研修

執筆：ORLAB編集部／監修：鹿間康文（代表取締役）