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中小企業の自社専用生成AI【2026年版】費用と3つの作り方

2023年9月4日

2023年9月、私はこのページで「中小企業が自社専用のChatGPTのような生成AIを作るには、補助金を使っても500万〜600万円では済まない。当面は検討段階にとどめるべき」と書きました。当時のAzure OpenAI Serviceの料金表をにらみながら、FAQ一問に答えさせるだけで20円かかる、という計算をしていたのを覚えています。

あれから3年。同じ計算をやり直すと、FAQ一問の費用はおよそ1.6円まで下がりました。それ以上に変わったのが「自社専用AI」の作り方そのものです。自社でAIを学習させる必要はほぼなくなり、月数千円の業務用プランに自社の資料を読ませるだけで、かなりの部分が実現できるようになりました。

一方で、中小企業の現場では「結局うちは何を選べばいいのか」が見えないまま、社員が無料版を個人的に使っている、という状況もよく目にします。今回は旧記事を全面的に書き直し、2026年10月時点の料金と選択肢で「中小企業が自社専用の生成AIを持つ方法」を整理し直しました。

この記事でわかること

  • 2023年から2026年で、自社専用AIの費用と作り方がどう変わったか
  • 中小企業が選べる3つの方式（業務用プラン・クラウドAPI＋RAG・ローカルLLM）の違い
  • ChatGPT・Claude・Gemini・Copilotの業務用プランの月額
  • Azure（Microsoft Foundry）でAPIを使う場合の1回あたり・月あたりの費用試算
  • デジタル化・AI導入補助金（旧IT導入補助金）で使える範囲
  • 失敗しにくい導入の順番

先に結論

  • 「自社専用AI」はもう500万円の買い物ではない。業務用プランなら1人月3,000円前後から始められる
  • 自社でAIを学習させる必要はほぼない。既製のAIに自社資料を「参照」させる方式（RAG）が今の主流
  • まず業務用プランで1業務を試し、足りない部分だけをAPIやRAGで作り込む。この順番なら補助金にも頼りすぎずに済む
3年前は「まだ早い」でしたが、今は「小さく始めない理由がない」に変わりました。

目次

1. 2023年から何が変わったのか

まず、旧記事の前提と現在を並べます。数字の変化よりも、選択肢の数が増えたことが大きな違いです。

項目2023年9月（旧記事）2026年10月（現在）
代表的なモデルGPT-3.5 Turbo / GPT-4GPT-6.1 Sol、Claude Sonnet 5.5 など
一度に読める量（コンテキスト）4,000〜32,000トークン約100万トークン
FAQ一問あたりの費用（質問200・回答1,000トークン）GPT-4-32kで約20円GPT-6.1 Solで約1.6円（推計）
月額固定の業務用プランほぼなし1人あたり月20ドル前後から各社が提供
手元で動くAI（ローカルLLM）実用には遠い16GBのGPUで動くモデルも登場
使える補助金IT導入補助金デジタル化・AI導入補助金（名称変更）

旧記事では「Azureは小規模企業でも最低月1万円はかかる」「構築費が500万〜600万円では済まない」と書きました。この2つの前提は、どちらも崩れています。AIの呼び出し自体は使った分だけの従量課金になり、構築しなくても使える業務用プランが当たり前になったためです。

実際の普及状況も確認しておきます。中小企業基盤整備機構が2026年3月に公表した調査では、AIを導入している中小企業は20.4%、検討中が18.6%で、導入済み企業のうち82.6%が生成AIを使っていました。まだ「4社に1社に届かない」段階で、早すぎも遅すぎもしない時期だといえます。

同じ質問への回答が、3年で10分の1以下の値段になりました。費用はもう最大の壁ではありません。

2. 「自社専用AI」の正体は学習ではなく参照

旧記事で挙げたデメリットの多くは、「自社データでAIを学習させる」ことを前提にしていました。データ収集と学習に時間がかかる、AIエンジニアが必要、モデルが大きく運用費がかさむ——どれも、AIそのものを自社で作り変える場合の話です。

現在の主流はそうではありません。AIそのものには手を加えず、質問のたびに自社の資料から関連箇所を探して、その内容をもとに答えさせる方式です。これをRAG（検索拡張生成）と呼びます。

仕組み：RAGの流れ

  1. 就業規則、商品マニュアル、過去の問い合わせ履歴などを事前に登録しておく
  2. 社員や顧客が質問すると、まず登録資料の中から関連しそうな箇所を検索する
  3. 見つかった箇所を質問と一緒にAIへ渡し、「この資料をもとに答えて」と指示する
  4. AIが資料の内容を踏まえて回答する（どの資料を根拠にしたかも示せる）

この方式なら、資料を差し替えるだけで回答が最新になります。AIの再学習は不要で、AIエンジニアを雇う必要もありません。旧記事のメリット・デメリットを今の前提で見直すと、次のようになります。

旧記事のデメリット2026年の実情
高額な導入・開発コスト業務用プランなら初期費用ゼロ。作り込む場合でも小規模な試行は数十万円から
モデルが大きく運用コストがかかるモデルは提供会社が運用。自社は使った分か座席数分だけ払う
専門的なAIエンジニアが必要業務用プランは設定のみ。RAGも既製サービスで組める範囲が広がった
データ収集と学習に時間がかかる学習は不要。資料を整理して登録する手間に置き換わった

補足：残る課題は「資料の整理」

学習が不要になった代わりに、どの資料をAIに見せるか、古い版が混ざっていないかを整える作業は残ります。ここは技術ではなく社内の段取りの問題で、外注しても自社の協力が欠かせません。

AIを自社用に作り変えるのではなく、自社の資料を見ながら答えてもらう。そう考えると一気に身近になります。

3. 中小企業が選べる3つの方式

自社専用の生成AIを持つ方法は、大きく3つに分かれます。上から順に手軽で、下に行くほど自由度とデータ管理の厳密さが上がります。

方式中身初期費用の目安月額の目安向いている会社
A. 業務用プランChatGPT Business、Claude Team、Gemini（Google Workspace）、Microsoft 365 Copilotなど。社内ファイルの参照も可能ほぼ0円1人あたり約1,600〜3,800円まず全社員に安全なAIを使わせたい会社
B. クラウドAPI＋RAGAzure（Microsoft Foundry）などのAPIで、自社専用のチャットボットや業務システムを組む数十万〜数百万円数千円〜数万円＋保守費顧客向けFAQボットや、基幹システムとの連携が必要な会社
C. ローカルLLM公開されたAIモデルを自社のPCやサーバーで動かす機器代＋構築費電気代・保守費データを一切外に出せない業務がある会社

※初期費用・月額は各社の公開価格と、後述する外部記事の相場をもとにした一般的な水準です。実際の金額は人数・データ量・要件で大きく変わります。

重要な分岐点

判断の軸は「AIを使うのは社員か、顧客か」です。社員が社内資料をもとに仕事をするだけなら、方式Aで足りるケースがほとんどです。ホームページで顧客の質問に自動回答させたい、受注システムとつなぎたいなど、社外の人が触れる仕組みや、既存システムとの連携が必要になったときが方式Bの出番です。

社内で使うならA、お客様に使ってもらうならB。最初の線引きはこれだけで十分です。

4. 方式A：業務用プランの料金比較

各社の業務用プランは、入力した内容をAIの学習に使わない設定が標準になっており、管理者がメンバーを一括管理できます。社員が個人の無料アカウントで仕事の情報を入力している状態から抜け出すだけでも、導入の意味があります。

実際、東京商工会議所が会員企業1,272社に行った調査（労働新聞 2026年7月13日号）では、生成AIを使っている企業のうち43.2%が無料ツールのみを使っていると報じられています。無料版は学習機能がオフになっていないことが多い、という点も指摘されています。

サービス月額（1人あたり）最低人数特徴
ChatGPT Business年払い20ドル／月払い25ドル2人2026年4月に5ドル値下げ。社内のGoogleドライブ等と接続可能
Claude Team（Standard）年払い20ドル／月払い25ドル2人2026年7月に最低5人から2人へ緩和。Claude Codeも含む
Google Workspace Business Standard1,600円（年契約・税別）1人Gmail・ドキュメント・Meetなどに Gemini が標準搭載。メール等の基本料金込み
Microsoft 365 Copilot Business2,698円（年契約）1人Microsoft 365 のBusinessプランへの追加。Word・Excel・Teams内で使える

※ChatGPT BusinessはOpenAIヘルプセンター、Claude Teamは2026年10月1日時点の確認記事、Google Workspaceは公式価格表を整理した解説（2026年9月23日確認）、Copilot Businessは公式料金ページを引用した記事（2026年7月28日確認）に基づきます。ドル建ての2社は日本円の請求額が為替と地域価格で変わります。

1ドル150円で換算すると、ChatGPT BusinessとClaude Teamは年払いで1人月約3,000円です（推計）。10人で使っても月3万円前後で、旧記事で想定した構築費とは桁が違います。

どれを選ぶかは、普段使っている仕事の道具で決めるのが現実的です。Gmailとスプレッドシート中心ならGoogle Workspace、WordとExcelとTeams中心ならCopilot、特定の道具に縛られず高性能なチャットを使いたいならChatGPTかClaude、という分け方です。

対策：方式Aで「自社専用」に近づける設定

  • 社内の共有フォルダ（Googleドライブ、SharePointなど）を接続し、規程やマニュアルを参照できるようにする
  • 部署ごとに「プロジェクト」や「カスタム指示」を作り、自社の言葉づかいや回答ルールを書いておく
  • 管理画面で、外部共有や個人アカウントでの利用を制限する
1人月3,000円前後で、学習に使われない安全なAIが持てます。まずここから始めて損はありません。

5. 方式B：Azure（Microsoft Foundry）でAPIを使う場合の費用

旧記事で取り上げたAzure OpenAI Serviceは、現在はMicrosoftのAI開発基盤「Microsoft Foundry」の一部として提供されています。OpenAIの最新モデルをMicrosoftのクラウド上で使える、という基本は変わっていません。2026年9月29日に発表されたGPT-6.1 Solも、Microsoft Foundryのモデルカタログに掲載されています。

1回あたりの費用

Azure経由のGPT-6.1 Solの料金は、価格比較サイトLLM Referenceによると入力100万トークンあたり2ドル、出力10ドルで、OpenAI本家と同額です。Claude Sonnet 5.5も同じ水準です。旧記事と同じ条件で計算し直すと、次のようになります。

使い方トークン数（入力／出力）2023年（GPT-4-32k）2026年（GPT-6.1 Sol）
よくある質問への回答200／1,000約20円約1.6円
社内資料を参照して回答（RAG）3,200／1,000—約2.5円
詳しい取扱説明を出力—／10,000約170円約15円

※2026年の金額は1ドル150円で換算した推計です。RAGの入力3,200トークンは、質問200トークンに参照資料3,000トークンを加えた想定です。2023年の金額は旧記事の計算をそのまま掲載しています。

月あたりの費用（試算）

社員向けの社内FAQボットを、1日100回・月22日使う場合を考えます。

  • AIの利用料：2,200回 × 約2.5円 ＝ 月約5,400円
  • 資料の検索基盤（Azure AI Search の Basic）：月73.73ドル ＝ 約11,000円
  • 合計：月約1.6万円（推計）

旧記事で「最低月1万円」と書いた固定費は、今はAIの呼び出しではなく資料検索の基盤側に移っています。AI本体の料金は、使わなければほとんどかかりません。

注意：費用が跳ねるのは構築と保守

月々の利用料は小さくなりましたが、方式Bは仕組みを作る費用がかかります。2026年の相場として、自社データ連携（RAG）を伴う個別開発で初期150万〜600万円、月額保守3万〜15万円程度、小規模な試行（PoC）なら数十万〜200万円という目安が示されています。いきなり本番を発注せず、PoCで効果を確かめてから広げるのが安全です。

補足：Azureを選ぶ理由は「Microsoft環境との相性」

OpenAIのモデル自体はOpenAI本家のAPIでも使えます。Azureを選ぶ意味があるのは、すでにMicrosoft 365やAzureを使っていて、請求・アカウント管理・データの保管場所をMicrosoftにまとめたい場合です。Googleを使っている会社ならGoogle Cloud、AWSを使っている会社ならAmazon Bedrockと、普段のクラウドに合わせるのが自然です。

AIの利用料は月数千円の世界になりました。お金がかかるのは「作る」部分なので、そこを小さく試すのがコツです。

6. 方式C：ローカルLLMはどんな会社向けか

旧記事では「オープンソースで低コストで導入できるシステムも今後出てくる」と書きました。これは現実になっています。AIの中身（重み）が公開された「オープンウェイトモデル」を、自社のPCやサーバーにダウンロードして動かす方式です。

代表例として、OpenAIが公開したgpt-ossには2つのサイズがあります。InfoQの解説によると、小さいgpt-oss-20bは16GBのメモリを積んだ一般向けの機器で動き、大きいgpt-oss-120bは80GBのGPU1枚で動作します。最近は、こうしたローカルLLMの導入支援をサービスとして始める国内企業も出てきました。

注意：性能はクラウドの最新モデルに届かない

  • ギズモード・ジャパンも指摘するとおり、ローカルLLMの性能はChatGPTやGeminiの最新版には及ばない
  • 機器の購入・設定・更新を自社で担う必要があり、担当者がいないと続かない
  • 新しいモデルが次々に出るため、どこで入れ替えるかの判断も必要になる

それでも、顧客の個人情報や設計図面など、クラウドに一切出したくないデータを扱う業務では有力な選択肢です。全社のAIをローカルLLMにするのではなく、「機密性の高い一部の業務だけローカル、それ以外は方式A」という組み合わせが現実的です。

7. 補助金はどこまで使えるか

旧記事でIT導入補助金と呼んでいた制度は、2026年度から「デジタル化・AI導入補助金」に名称が変わりました。中小企業庁の概要資料（令和8年4月）に基づくと、通常枠の要点は次のとおりです。

項目内容
補助額業務プロセス1〜3つ：5万〜150万円未満／4つ以上：150万〜450万円以下
補助率1/2以内（最低賃金近傍の事業者は2/3以内）
対象経費ソフトウェア購入費、クラウド利用料（最大2年分）、導入コンサルティング・設定・マニュアル作成・導入研修・導入後の活用支援
申請方法事務局に登録された「IT導入支援事業者」と一緒に申請。登録済みのITツールのみ対象

注意：汎用のAIサービスはそのままでは対象外のことが多い

補助の対象は事務局に登録されたITツールに限られます。ChatGPTやClaudeの業務用プランを直接契約する場合、事務局に登録されていなければ対象になりません。補助金を使うなら、方式BのようにIT導入支援事業者が登録した、AIを組み込んだツールや構築サービスとして申請する形になります。

旧記事で書いた「補助上限350万円でも自社負担が大きすぎる」という状況は変わりました。方式Aなら補助金がなくても始められる金額で、方式BのPoCも補助金の通常枠に収まる規模で組めます。AI研修に使える厚生労働省の助成金などを含め、制度の全体像は別の記事にまとめています。

8. 失敗しにくい導入の4ステップ

ここまでの内容を、実際の進め方に落とします。私が中小企業のご相談を受けるときも、基本的にこの順番で進めています。

対策：導入の4ステップ

  1. ルールを決めて無料版から卒業する：入力してよい情報・だめな情報を決め、業務用プラン（方式A）を契約する
  2. 1つの業務で1か月試す：議事録、メール下書き、社内規程の質問対応など、量が多く失敗しても取り返せる業務を選ぶ
  3. 社内資料を整理して読ませる：最新版だけを共有フォルダにまとめ、AIから参照できるようにする
  4. 足りない部分だけ作り込む：顧客向けFAQボットやシステム連携が必要になったら、PoCから方式Bを検討する。ここで補助金を使う

ステップ1と2は、早ければ今月中にでも始められます。ステップ3の資料整理が、実は一番時間がかかり、一番効果に差が出るところです。AIの性能より、読ませる資料の質で回答の質が決まるからです。

いきなり「自社専用AIを作る」のではなく、まず使う、次に資料を整える、最後に作る。この順番が一番安く済みます。

よくある質問

自社のデータでAIを学習させる必要はありますか？

中小企業ではほとんどの場合、不要です。社内資料をAIに参照させるRAGの方式で、自社の情報に沿った回答ができます。学習（ファインチューニング）は、特殊な文体や専門的な判断を大量にさせたい場合に限られ、費用も手間も大きくなります。

業務用プランに入力した内容は、AIの学習に使われませんか？

ChatGPT Business、Claude Team、Google Workspace、Microsoft 365 Copilotの業務用プランは、いずれも入力データを学習に使わないことを標準としています。ただし細かな条件は各社の利用規約で変わることがあるため、契約前に最新の規約を確認してください。

Azure OpenAI Service はもう使えないのですか？

使えます。現在はMicrosoft Foundryという開発基盤の一部として提供されており、OpenAIの最新モデルをMicrosoftのクラウド上で利用できます。名前や管理画面が変わっているため、2023年当時の解説記事の手順は参考にならない部分があります。

結局、最初にいくら用意すればよいですか？

方式Aで10人が使う場合、月3万円前後（年払い・1ドル150円換算の推計）が目安です。初期費用はほぼかかりません。顧客向けのチャットボットなどを作る場合は、まず数十万〜200万円程度のPoC予算を見込み、効果を確認してから本番の予算を組むのが安全です。

まとめ

まとめ

  • 2023年に約20円だったFAQ一問の費用は、2026年には約1.6円まで下がった（推計）
  • 「自社専用AI」は学習ではなく、自社資料を参照させるRAGで実現するのが主流
  • 選択肢は、業務用プラン・クラウドAPI＋RAG・ローカルLLMの3つ。社内利用なら業務用プランで足りることが多い
  • 業務用プランは1人月3,000円前後から。Azure（Microsoft Foundry）での社内FAQボットも利用料は月1万円台に収まる試算
  • 補助金はデジタル化・AI導入補助金へ名称変更。作り込む段階で活用する

3年前の私は「当面は検討段階にとどめるべき」と書きましたが、今なら逆のことを言います。まず業務用プランで1つの業務を試してみてください。費用は1人分の昼食代を少し超える程度で、合わなければやめられます。自社専用のAIは、その先で必要になった分だけ作れば十分です。

「作るかどうか」を悩む前に「使ってみる」。それが2026年の自社専用AIの始め方です。

参考リンク

※2026年10月10日時点の情報です。ドル建て料金の円換算はすべて1ドル＝150円で計算した推計で、実際の請求額は為替・税・地域価格により異なります。
※1回あたり・月あたりの費用は、公開価格をもとにした簡易的な試算です。実際のトークン数は質問の長さ、参照資料の量、AIの推論設定によって変わります。
※構築費の相場は外部記事が示す一般的な水準で、要件によって大きく変動します。
※中小企業のAI導入率（20.4%）は中小企業基盤整備機構が全国の中小企業10,000社に配布し1,647社が回答した調査、無料ツールのみ利用（43.2%）は東京商工会議所が主に東京23区の中小企業1,272社を対象にした調査の数値で、いずれも回答企業の傾向です。
※2023年の金額は旧記事執筆時の計算をそのまま掲載しています。

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