生成AIコンサルティング費用相場と投資対効果を最大化する方法を解説！

生成AIの導入を検討する企業にとって、最初の関門となるのがコンサルティング費用の把握です。「どの程度の予算を確保すべきか」「どんな費用が発生するのか」と悩まれている方も多いのではないでしょうか。本記事では、生成AIコンサルティングの費用相場を戦略立案からシステム開発、運用保守まで詳細に解説。種類別の費用比較や、予算別の最適な選び方、コストを抑えるアプローチまで徹底的にお伝えします。適切な投資判断を行い、費用対効果を最大化するための完全ガイドです。

【結論】生成AIコンサルティング費用相場早わかり

生成AIコンサルティングの費用相場は、支援内容や企業規模、プロジェクトの複雑さによって大きく変動します。一般的な費用感は、戦略立案・コンサルティングで数百万円～数千万円、PoC（概念実証）では数百万円～1,000万円程度、システム設計・開発では1,000万円～数億円、運用・保守には年間数百万円程度が相場です。

大手コンサルティングファームでは初期費用が300万円～1,000万円以上と高額になる傾向がある一方、専門特化型のAIコンサルでは100万円～400万円程度からの案件も存在します。システム開発会社のAIコンサルでは50万円～150万円程度の小規模なプロジェクトから対応可能な場合もあります。

費用対効果を最大化するには、自社の課題を明確化し、適切な規模感で導入を進めることが重要です。多くの企業では、低コストな初期診断からスタートし、段階的に投資を拡大していくアプローチが効果的です。最終的なコスト判断は、投資回収期間と期待される業務効率化・売上向上などのビジネス効果を総合的に評価して行いましょう。

生成AIコンサルティングとは

生成AIコンサルティングとは、ChatGPTやClaude、Geminiなどの生成AIを企業の業務に効果的に導入・活用するための専門的な支援サービスです。単なるツール選定や導入支援にとどまらず、業務プロセスの見直しから社内体制の構築、教育支援、活用戦略の立案まで、幅広い領域をカバーします。企業が抱える課題を解決し、生成AIの特性を最大限に活かすための道筋を示す役割を担っています。

最近では「AIを導入したいが何から始めればよいかわからない」「どのようなコスト・リターンが見込めるのか」といった悩みを抱える企業が増加しており、コンサルティングを通じて具体的なユースケースの発掘から運用体制の整備までを一貫して支援するニーズが高まっています。

生成AIコンサルティングが提供するサービス範囲

生成AIコンサルティングが提供するサービスは多岐にわたります。一般的なサービス範囲には以下のようなものがあります。

・現状分析・ユースケース発掘：業務プロセスの可視化や課題抽出、AIの適用可能性評価 ・生成AI活用戦略立案：中長期ロードマップ作成、KPI設定、投資計画策定
・PoC（概念実証）設計・実行：実証実験の計画、運用、効果測定、改善提案
・生成AIシステム設計・開発：要件定義、システム設計、開発、テスト、導入支援
・プロンプト設計・運用支援：最適なプロンプトテンプレート開発、改善、チューニング ・人材教育・ガバナンス設計：研修プログラム開発、利用ガイドライン策定、監査体制構築

特に昨今は社内問い合わせ対応、資料作成、マーケティング業務など、具体的な業務への適用方法や、セキュリティ対策を含めた安全な運用体制の構築に関する支援ニーズが高まっています。

生成AI導入における専門家の役割

生成AI導入において専門家は、技術と業務の橋渡し役として重要な役割を担います。生成AIは日進月歩で進化する技術であるため、最新トレンドや活用事例に精通した専門家の知見が不可欠です。専門家は、適切なAIツールの選定から、業務プロセスの再設計、データの準備・活用方法まで、技術的な側面と実務的な側面の両方をカバーします。

また、プロンプトエンジニアリングのノウハウ提供や、社内教育プログラムの設計・実施も重要な役割です。導入後も継続的な改善や最適化をサポートし、持続可能な形で生成AIを活用できる体制づくりを支援します。

コンサルティングが必要となるケースとは

生成AIコンサルティングが必要となるのは、主に次のようなケースです。

まず、生成AIの技術的な理解が社内に不足している場合です。生成AIは複雑な仕組みを持ち、活用には専門知識が必要なため、外部の専門家による支援が効果的です。

次に、生成AI導入の戦略立案や効果測定の方法論が確立されていない場合です。「どの業務から始めるべきか」「どう効果を測定するか」といった疑問に対して、体系的なアプローチが必要です。また、セキュリティリスクや法的問題への対応が求められる場合や、社内人材のAIリテラシー向上が必要な場合にも、専門家による包括的な支援が重要となります。

生成AIコンサルティング費用の内訳と比較

生成AIコンサルティングの費用は、プロジェクトの規模や範囲によって大きく異なります。一般的に、企画から運用までの全プロセスを4つのフェーズに分けて考えることができます。それぞれのフェーズごとに必要となる専門性や工数、成果物が異なるため、費用も変動します。以下の表は各フェーズにおける費用相場の概要です。

フェーズ	費用相場	主な内容	期間の目安
戦略立案・企画	数百万円～数千万円	現状分析、課題抽出、ロードマップ作成	1～2ヶ月
PoC（概念実証）	数百万円～1,000万円	効果検証、小規模導入、改善点抽出	2～3ヶ月
本格実装・開発	1,000万円～数億円	システム設計、開発、テスト、導入	3～6ヶ月
運用保守・継続支援	年間数百万円～	監視、メンテナンス、改善提案	継続的

ここでは、各フェーズにおける費用相場を詳しく解説します。

戦略立案・企画フェーズの費用相場

戦略立案・企画フェーズでは、企業の現状分析や課題抽出、生成AI導入の目的・KPI設定、ロードマップ作成などを行います。このフェーズの費用相場は、数百万円～数千万円程度です。大手コンサルティングファームでは500万円以上からが一般的で、専門特化型のAIコンサルでは100万円～300万円程度から対応可能なケースもあります。

費用を左右する要因としては、分析対象の範囲（部門単位か全社的か）、調査の深さ、成果物の詳細度などがあります。また、経営層向けの報告資料作成や、複数回にわたるワークショップ実施なども含まれる場合は費用が高くなる傾向にあります。

PoC（概念実証）開発の費用相場

PoC（概念実証）フェーズでは、実際に小規模な範囲で生成AIの導入効果を検証します。ここでの費用相場は、数百万円～1,000万円程度となります。費用の幅が広いのは、検証範囲や技術的難易度、期間の長さによって大きく変わるためです。

シンプルなチャットボット検証であれば50万円～200万円程度の場合もありますが、社内データを活用したRAG（検索拡張生成）システムの構築や、複数業務での検証を含む場合は300万円～700万円以上になることが一般的です。また、検証期間が3ヶ月を超える長期的なPoCになると、さらに費用が増加します。

本格実装・システム開発の費用相場

PoCで効果が確認できた後の本格実装・システム開発フェーズは、最も費用がかかるステップです。一般的な費用相場は1,000万円～数億円と幅広く、導入規模や開発内容によって大きく変動します。
社内既存システムとの連携や、セキュリティ対策、カスタマイズの度合いによって費用は変わります。例えば、既存の生成AIサービスを活用した比較的シンプルな導入であれば1,000万円前後から可能ですが、独自モデルの開発や複雑なシステム連携を伴う場合は数千万円～1億円以上になることも珍しくありません。

運用保守・継続支援の費用相場

生成AIシステムの導入後に必要となる運用保守・継続支援の費用相場は、年間数百万円～が一般的です。具体的には、初期導入費の15%～20%程度を目安とするケースが多く見られます。

運用保守には、システムの監視・メンテナンス、定期的なモデル更新、不具合対応などが含まれます。また、継続的な改善支援として、利用状況の分析やプロンプト最適化、新たなユースケース開発などのコンサルティングが含まれる場合もあります。長期契約によって費用を抑えられるケースもあるため、導入時に運用フェーズの費用についても確認しておくことが重要です。

生成AIコンサルティング費用対効果の評価方法

生成AIコンサルティングへの投資は、適切な評価方法によってその効果を可視化することが重要です。特に経営層への説明や予算確保の際には、定量的な費用対効果の提示が求められます。ここでは、投資対効果を測定するためのフレームワークや具体的な算出方法を紹介します。

投資対効果の測定フレームワーク

生成AIコンサルティングの投資対効果を測定するには、「ROI（Return On Investment）」「NPV（Net Present Value）」「回収期間」の3つの指標が有効です。ROIは「（得られる便益 – 投資額）÷ 投資額 × 100」で算出し、一般的に50%以上あれば投資価値があると判断されます。

評価期間は通常1～3年で設定し、導入初期の学習コストや生産性低下も考慮する必要があります。また、定量的な効果（コスト削減、売上増加）だけでなく、定性的な効果（従業員満足度向上、新規事業創出）も併せて評価することで、総合的な投資判断が可能になります。評価のタイミングは、PoCフェーズ後、本格導入6ヶ月後、1年後など、段階的に行うのが効果的です。

業務効率化による人件費削減の算出法

生成AIによる業務効率化の効果を人件費削減額として算出する方法は以下のとおりです。

まず、対象業務の工数削減率を測定します（例：文書作成業務が30%効率化）。次に、その業務に従事する社員数と平均時給、年間の業務時間を掛け合わせて、削減可能な人件費を計算します。

例えば、平均時給3,000円の社員10名が、年間200時間従事している業務で30%の効率化が実現した場合、3,000円×10名×200時間×0.3＝1,800万円の人件費削減効果となります。この計算方法は、特に大規模な業務や反復的な作業が多い部門で効果が高くなります。また、時間削減だけでなく、エラー率低下や品質向上による再作業削減効果も加味するとよいでしょう。

予算別：最適な生成AIコンサルティングの選び方

生成AIコンサルティングを検討する際、予算規模によって選ぶべきアプローチや期待できる成果は異なります。限られた予算でも効果的な導入を実現するためには、各予算帯に適した戦略が必要です。ここでは、予算別に最適な生成AIコンサルティングの選び方を解説します。

100万円以下の予算でできるコンサルティング

100万円以下の予算では、フォーカスを絞った小規模な導入支援が中心となります。具体的には、特定業務の効率化に特化した初期診断や、既存の生成AIツールを活用したPoCなどが可能です。

フリーランスコンサルタントやシステム開発会社の一部サービスに相談することで、ChatGPTやClaude等の標準的な生成AIツールの活用方法や、プロンプト設計のアドバイスを受けられます。また、半日～1日程度のワークショップ型研修や、小規模な業務分析も実施可能です。成果としては、特定の定型業務での工数削減や、社内のAIリテラシー向上などが期待できますが、全社的な戦略立案や大規模な業務改革までは難しい点に留意しましょう。

100〜500万円の予算でできるコンサルティング

100～500万円の予算帯では、複数部門にまたがる中規模なコンサルティングプロジェクトが実施可能です。専門特化型のAIコンサルティング会社や中堅システム開発会社との協業が選択肢となり、より本格的なPoC開発や導入戦略の策定が可能になります。

この予算帯では、業務プロセスの詳細分析や、ユースケースの優先順位付け、数か月にわたるPoC実証など、体系的なアプローチが取れます。また、社内データを活用したRAG（検索拡張生成）システムの基礎構築や、部門単位でのプロンプトテンプレート整備も実現可能です。成果としては、特定部門での明確な業務改善効果の測定や、中長期的な活用ロードマップの策定、複数業務での活用事例創出などが期待できます。

500万円以上の予算でできるコンサルティング

500万円以上の予算を確保できる場合、全社的かつ本格的な生成AI導入プロジェクトが実施可能です。大手コンサルティングファームとの連携も選択肢となり、戦略立案から本格実装、社内体制整備までを包括的に進められます。

この予算帯では、部門横断型のワーキンググループ設置や、経営戦略と連動したAI活用計画の策定、本格的なシステム開発・連携が可能です。また、セキュリティガバナンスの構築や、全社的な教育プログラムの実施、継続的な運用・改善体制の整備まで手掛けられます。

成果としては、複数部門にまたがる業務プロセスの抜本的改革や、データ活用による新たな価値創出、競争優位性の獲得などが期待できます。加えて、導入後の定着・浸透までを見据えた支援を受けられるため、持続的な効果創出が可能になります。

生成AIコンサルティング費用を抑える戦略的アプローチ

生成AIコンサルティングの費用を抑えつつ最大の効果を得るためには、計画的なアプローチが欠かせません。適切な戦略を取ることで、予算を効率的に活用し、投資対効果を高めることが可能です。ここでは、費用を抑えながら質の高いコンサルティングを受けるための3つの戦略的アプローチを紹介します。

段階的導入で初期コストを最小化する方法

生成AI導入の費用を抑える最も効果的な方法は、一度に全てを導入するのではなく、段階的なアプローチを取ることです。まず小規模な実証実験（PoC）から始め、効果が確認できた領域から徐々に拡大していく「スモールスタート」の手法が有効です。

具体的には、まず半日程度のワークショップや初期診断（50万円前後）からスタートし、有望なユースケースを特定します。次に、限定的な部門や業務に絞った小規模なPoC（100万円前後）を実施し、効果検証を行います。効果が実証できた後に、本格的な導入計画を策定するという流れです。

このアプローチの利点は、初期投資リスクを抑えながら、確実に効果が見込める領域に焦点を当てられることです。また、段階を踏むことで社内の理解も深まり、次のステップへの投資判断もしやすくなります。

社内リソースの効果的な活用法

コンサルティング費用を抑えるもう一つの方法は、社内リソースを効果的に活用することです。すべての工程を外部コンサルタントに依頼するのではなく、一部を自社で担当することで費用を削減できます。

例えば、現状業務の棚卸しや課題抽出、データの収集・整理などは社内チームが事前に進めておくことで、コンサルタントの工数を減らせます。また、技術的な知見を持つ社員をプロジェクトに参画させることで、知識移転を促進し、将来的に社内だけで運用できる体制づくりも可能になります。

一部企業では、社内に「AIチャンピオン」を選出し、コンサルタントから集中的に知識移転を受けた後、社内展開の中心を担う形で進めることで、長期的なコスト削減に成功しています。外部の専門知識と社内の業務知識を組み合わせることが、コストと効果のバランスを取るカギとなります。

複数社比較で適正価格を見極めるコツ

コンサルティング費用の適正価格を見極めるためには、複数社から見積もりを取り、比較検討することが重要です。しかし、単純な価格比較だけでなく、提供される価値やサービス内容をしっかり評価することがポイントです。

まず、RFP（提案依頼書）を作成し、同じ条件で複数社に提案を依頼します。見積もりを比較する際は、「含まれるサービスの範囲」「成果物の具体性」「担当コンサルタントの経験・スキル」などを重視しましょう。また、過去の類似プロジェクトの実績や、担当者との相性も重要な判断材料となります。

価格交渉の際には、「フェーズを分けて契約する」「成果報酬型の料金体系を提案する」「長期契約で単価を下げる」といった方法も検討価値があります。相見積もりを取ることで市場相場の把握にもつながり、過剰な費用請求を防止できるでしょう。

助成金・補助金を活用した生成AIコンサルティング費用の削減方法

生成AIコンサルティングの費用負担を軽減するには、政府や自治体の助成金・補助金制度を賢く活用することが効果的です。適切な制度を利用することで、コストを30～75%削減できる可能性があります。

生成AI導入に活用できる主な助成金・補助金制度

生成AI導入を支援する助成金・補助金制度は数多く存在し、適切に活用することで導入コストを大幅に削減できます。特に中小企業向けの支援制度は手厚く、自社の状況に合った制度を選ぶことが重要です。

IT導入補助金
・対象：中小企業
・小規模事業者向け
・補助率：1/2～3/4、上限450万円
・生成AIツール導入やコンサルティング費用も対象

ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金
・対象：革新的なサービス開発や生産プロセス改善
・補助率：1/2～2/3、上限1,250万円
・生成AIを活用した業務改革が対象

地域・業種特化型の補助金
・各自治体や業界団体独自の支援制度
・地元企業に有利な条件設定が多い

人材開発支援助成金
・生成AI活用のための社内人材育成費用を助成
・外部研修やe-ラーニング導入も対象

申請のポイントと採択されるための具体的なステップ

助成金・補助金の申請は手続きが複雑に感じられることもありますが、ポイントを押さえれば採択率を高めることができます。特に事業計画の具体性と数値目標の明確化が重要なカギとなります。

事業計画の具体化
・課題、目的、効果を数値で明示
・「生成AIで○○業務の工数を40%削減、年間△△円のコスト削減」など

対象経費の正確な把握
・コンサルティング費用、開発費、ライセンス料など
・見積書の内訳を明確化

専門家サポートの活用
・中小企業診断士やIT導入支援事業者に相談
・申請実績のあるコンサルティング会社を選定

スケジュール管理
・公募期間を考慮した計画立案
・資金繰りも考慮（補助金は後払いが基本）

社会的意義のアピール
・地域経済への波及効果や社会課題解決の視点を盛り込む

以上の点を押さえれば、コストを抑えながら質の高い生成AI導入が可能になります。助成金・補助金情報は頻繁に更新されるため、最新情報を経済産業省や中小企業庁のウェブサイトで確認しましょう。

生成AIコンサルティング選定時の注意点

生成AIコンサルティング会社を選定する際には、期待通りの成果を得るために様々な注意点があります。特に費用面では、当初の見積もりと最終的なコストに大きな乖離が生じるケースも少なくありません。ここでは、予算オーバーを防ぎ、コストパフォーマンスの高いコンサルティング会社を選ぶための具体的なポイントを解説します。

予算オーバーを防ぐ契約前の確認事項

予算オーバーを防ぐためには、契約前に以下の事項を必ず確認しておくことが重要です。まず、見積書に記載されている作業範囲（スコープ）を明確にし、含まれない作業があれば追加費用がかかることを事前に把握しておきましょう。特に「追加要件への対応」「進行中の仕様変更」「成果物の修正回数」などは、明確な上限を設定しておくことが重要です。

また、プロジェクトの進行方法や、マイルストーンごとのデリバブル（成果物）を具体的に定義しておくことで、「想定していた成果が得られない」というリスクを減らせます。特に重要なのは、契約書に「再見積りが必要となる条件」を明記し、予期せぬ追加費用の発生を防ぐことです。

さらに、プロジェクト終了後のサポート範囲（期間・内容）も事前に確認し、運用フェーズでの追加コストも含めた総コストを把握しておくことが肝要です。

隠れコストを見抜くためのチェックリスト

生成AIコンサルティングでは、見積書に明示されていない「隠れコスト」が発生することがあります。以下のチェックリストを活用して、事前に隠れコストを見抜きましょう。

隠れコストチェックリスト
・AI関連ツールのライセンス費用：OpenAIのAPIや各種クラウドサービスの利用料
・データ整備・クレンジング費用：社内データの前処理やフォーマット統一作業
・社内システムとの連携開発費用：既存システムとの統合やAPI連携の追加開発
・セキュリティ対策の追加費用：情報漏洩対策やアクセス制御の仕組み構築
・教育研修の追加実施費用：想定以上の研修回数や教材開発が必要になった場合
・運用サポート費用：プロジェクト終了後の継続的なサポートやメンテナンス
・モデルのチューニング・更新費用：精度向上や最新モデルへの更新が必要な場合
・プロジェクト管理の追加工数：複数部門間の調整やステークホルダー管理

これらの項目を事前にリスト化し、見積もりに含まれているか確認することで、想定外のコスト発生を防げます。特に「含まれない」と明記されている項目や、曖昧な表現になっている部分には注意が必要です。

コストパフォーマンスの高いコンサルの見極め方

コストパフォーマンスの高いコンサルティング会社を見極めるには、単純な価格比較ではなく、多角的な視点からの評価が必要です。以下のポイントを確認することで、最適なパートナーを選ぶことができます。

コスパの高いコンサル見極めチェックポイント
・実績と専門性：同業種・同規模の企業での導入実績や生成AI特有の知見
・提案内容の具体性：自社の課題に即した具体的な提案ができるか
・初回相談の質：質問への回答の的確さや理解力、専門性の高さ
・知識移転への姿勢：社内人材の育成や知識・ノウハウの移転に積極的か
・柔軟性と対応力：要望変更や追加要件への対応姿勢
・リファレンス：過去のクライアントからの評価や成功事例の具体性
・サポート体制：プロジェクト後の継続支援や問題解決の仕組み

安価でも専門性が低いと、結果的に期待する成果が得られず、コスト効率が悪化します。無料相談やトライアルセッションを活用して、上記のポイントを総合的に評価することをおすすめします。特に重要なのは、単にツールの導入支援だけでなく、ビジネス成果に直結する提案ができるかどうかの見極めです。

生成AIコンサルティングの費用に関するよくある質問

生成AIコンサルティングを検討する企業から、費用に関して多くの質問が寄せられています。ここでは、特に多い3つの質問について詳しく解説します。これらの回答を参考に、より現実的な予算計画と期待値の設定に役立ててください。

生成AIコンサルティングと一般的なITコンサルの費用差はどれくらい？

生成AIコンサルティングは、一般的なITコンサルティングと比較して10%～30%程度高額になる傾向があります。これは、生成AI分野の専門知識を持つ人材がまだ限られていることや、技術の新しさゆえのリスク対応コストが含まれることが主な理由です。

例えば、同規模のプロジェクトであれば、一般的なITコンサル案件が300万円の場合、生成AIコンサル案件では330万円～390万円程度になることが多いでしょう。ただし、既存の生成AIサービスを活用した簡易的な導入支援では、従来のITコンサルと同等の費用感で提供されるケースも増えてきています。

生成AIコンサルティングにかかる期間はどれくらい？

生成AIコンサルティングにかかる期間は、プロジェクトの規模や目的によって大きく異なります。一般的な目安としては、初期診断・戦略立案に1～2ヶ月、PoCの実施に2～3ヶ月、本格実装・開発に3～6ヶ月程度が必要です。

小規模な特定業務への導入であれば、診断から実装まで合計3～4ヶ月程度で完了することもありますが、全社的な導入や複雑なシステム連携を伴う場合は、1年以上のプロジェクト期間を要することもあります。期間が長くなるほど人件費などのコストが増加するため、段階的なマイルストーン設定と、各フェーズでの効果測定が重要です。

コンサルティング後に追加費用が発生するケースはある？

はい、コンサルティング契約完了後にも追加費用が発生するケースは少なくありません。主な例として、以下のようなケースが挙げられます。まず、PoC後の本格導入時に、当初想定よりも広範囲なシステム連携や機能追加が必要になるケースです。また、本格運用開始後に必要となるチューニング、モデル更新、トラブル対応などの運用保守費用も追加コストとなり得ます。

さらに、システム利用者向けの追加研修や、マニュアル整備、活用促進のためのサポートデスク設置などもコンサルティング後に発生する可能性のある費用です。これらのリスクを軽減するには、初期契約時に将来的に発生し得る費用まで含めた総所有コスト（TCO）の観点で検討することをお勧めします。

おすすめ生成AIコンサルティング会社3選を紹介！

生成AIコンサルティングを依頼する際は、自社のニーズに合った最適なパートナーを選ぶことが重要です。ここでは、特に評価の高い3社を厳選して紹介します。実績や特徴、費用感などを参考に、自社に最適なコンサルティング会社選びにお役立てください。

1.株式会社アドカル

株式会社アドカルは、ChatGPTやGeminiをはじめとする最新の生成AI技術を活用して、企業の業務効率化を支援するコンサルティングサービスを提供しています。東京大学発の生成AI技術を基盤とし、販管費の削減、人手不足の解消、作業ミスの防止など、様々な企業課題の解決をサポートしています。

社内Q&Aのチャットボット作成から、書類確認・作成業務の効率化、SEO記事作成の工数削減まで、幅広いソリューションを展開しており、業界を問わず多数の導入実績を持ち、実践的な知見を蓄積しています。

お客様の業務を実際に現場に足を運ばせていただき、詳細なフローやお悩みをお伺いして、課題解決のためのソリューションを費用対効果も含めてご提案いたします。“使いこなさないと成果が出ない”という従来の生成AI導入ではなく、“誰でも使えば成果が出る”生成AI導入を目指し、既存の業務フローにストレスなく組み込めるような開発や社内活用の浸透までサポートが可能です。

社名	株式会社アドカル
住所	東京都墨田区菊川2-5-4
AI関連の事業内容	・生成AIによる業務効率化 ・生成AIを活用したマーケティングDX
費用	要問合せ

2.株式会社リブ・コンサルティング

引用：AI | 株式会社リブ・コンサルティング

株式会社リブ・コンサルティングは、DXを活用した幅広い分野のコンサルティングサービスをおこなう会社です。生成AIのコンサルティングサービスにおいては、ビジネス部門（現場中心の活用）とDX部門（DX主導で現場に落とし込んでいく手法）、どちらからでのアプローチも支援しています。

社名	株式会社リブコンサルティング
住所	東京都千代田区大手町1丁目5-1 大手町ファーストスクエア ウエストタワー 19階／20階
AI関連の事業内容	・生成AIによる業務効率化（BPA） ・AIを活用したデータアナリティクス ・生成AIによる新規事業の自動化
費用	要問合せ

3.株式会社ロビンソン・コンサルティング

引用：株式会社ロビンソン・コンサルティング | 東大発AI&DX支援ベンチャー| 建設、製造、物流を中心にご支援

株式会社ロビンソン・コンサルティングは、東京大学発のAIおよびDX支援ベンチャー企業です。建設、製造、物流業界を中心に、AI技術とデジタルトランスフォーメーションの支援サービスを提供しています。これにより、業務効率の向上とコスト削減を実現しています。

大手企業における生成AIの開発実績も豊富で、安心してご相談できる企業様になります。

社名	Advancy株式会社
住所	東京都新宿区百人町2丁目25−8
AI関連の事業内容	生成AIコンサルティング
費用	要問い合わせ（https://robinson-consulting.co.jp/contact_form）

まとめ：生成AIコンサルティングの費用相場を理解して最適な企業を選ぼう

生成AIコンサルティングの費用相場は、戦略立案で数百万円～数千万円、PoCで数百万円～1,000万円程度、システム開発で1,000万円～数億円、運用保守で年間数百万円程度と、幅広い範囲に分布しています。この費用感を理解したうえで、自社の予算と目的に合った最適なアプローチを選ぶことが成功への鍵となります。
大切なのは、単に安いコンサルティング会社を選ぶのではなく、自社の課題を解決できる専門性と実績を持った会社を見極めることです。段階的な導入、社内リソースの活用、複数社比較といった戦略的アプローチを取り入れることで、限られた予算でも最大の効果を得ることができます。
また、契約前の確認事項をしっかりとチェックし、隠れコストを見抜くことで、想定外の予算オーバーを防ぐことも重要です。生成AIは変化の速い分野だからこそ、技術動向に精通し、長期的な視点で支援してくれるパートナーを選びましょう。適切な投資と戦略的な導入により、生成AIが御社のビジネスに新たな価値をもたらすことを期待しています。