AIサプライチェーン最適化の開発費用は、最適化の範囲、制約の組合せや例外の多さ、公開後の運用費で変わります。計算例では、開発費を700万円、公開後の運用費を年480万円と置いています。
ここに載せる金額は、条件を仮定した計算例で、市場相場やベンダーの提示価格ではありません。
AIシステム開発の費用の考え方や見積もりの注意点については、無料ホワイトペーパー「AIシステム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
最適化の範囲による費用の違い
予測値を出す費用と計画を決める費用
需要予測は「どれだけ必要か」を推定する作業です。一方、計画最適化では、倉庫容量や供給能力を守りながら「どこへ何個送るか」を決めます。そのため、両者は分けて見積もります。
予算の対象は、現場に渡す成果に沿って次のように整理します。
- 予測まで：商品別の需要予測、誤差の確認、結果の出力。
- 計画まで：安全在庫、補充量、配分、制約違反の検出。
- 実行まで：承認画面、基幹連携、実績収集、失敗時の再処理。
日立のSCMサービスでも、在庫を把握する機能と計画をシミュレーションする機能は、別々の機能です。したがって、画面の数だけでは開発範囲の大きさは測れません。
品目数よりも制約の組合せ
同じ品目数でも、単一倉庫から補充する場合と、複数倉庫で在庫を融通する場合とでは、処理の中身が違います。さらに、納入日や最小ロットの例外が多いと、その整理と試験も必要になります。
発注側は、費用を左右する条件を見積依頼に書いておきます。
- 計画粒度：商品・拠点・日別など、判断に必要な細かさ。
- 再計算頻度：夜間に一括するか、日中の変更にも対応するか。
- 制約の種類：期限、能力、発注単位、輸送便、優先供給先。
計算が時間内に終わらない場合の暫定計画も、仕様に含めておきます。また、条件をすべて守れない場面でも、勝手に制約を緩める仕組みにはしないよう、仕様で決めておきます。
工数から見る開発費の試算
単一倉庫の補充提案の計算例
例として、日次データから一つの倉庫の補充量を提案する開発を考えます。担当者が提案を承認し、CSVで基幹システムへ取り込む範囲を想定します。
説明のため、作業量は次のように分けて仮定します。
- データ調査・設計：品目対応表、欠品履歴、納期条件の整理を2人月。
- 予測・補充ロジック：現行方式との比較と制約処理を3人月。
- 画面・試験・引継ぎ：承認、CSV出力、例外テストを2人月。
三つの作業を合計すると7人月です。これに仮の単価100万円／人月を掛けると、700万円になります。ただし、人月は作業量を表す単位で、7人で1か月あれば完成するという意味ではありません。
この例には、複数倉庫の融通、配送経路の最適化、基幹への自動書込みは含めていません。また、消費税、クラウド利用料、商用製品のライセンス料は別枠です。
調査で増える作業の扱い
在庫履歴が残っていないと、現在庫だけでは過去の補充方針を再現できません。欠品を販売ゼロと区別できない場合は、データの解釈と整備が先になります。
追加の作業は、原因ごとに成果物を対応させて見積もります。
- コード不一致：商品統廃合の対応表を作成する費用。
- 履歴不足：在庫推移を復元するか、今後蓄積する仕組みの費用。
- 条件の未整理：担当者の判断を制約表と例外表にする費用。
データ調査の後に本開発の価格を確定する契約なら、調査費を払っても実装可能性が不明なままにならないよう、発注側と開発会社が調査の納品物と判断期限をあらかじめ決めておきます。
公開後の運用費の内訳
計算資源とモデル維持費の区分
予測は、一度作れば終わりではありません。商品構成や調達期間が変わったときは、運用の担当者が誤差と在庫への影響を確認し、再学習や補充ルールの見直しを行います。
継続費用は、請求される利用料と人の作業に分けて見ます。
- 基盤費：データ保存、予測実行、最適化計算、監視ログ。
- 分析保守費：誤差調査、再学習、商品群の見直し。
- 業務運用費：例外承認、マスター更新、供給条件の修正。
たとえば、月15万円の基盤費と月25万円の保守費を仮に置くと、年480万円になります。ただし、これは予算計算の例で、必要額は実行頻度と担当範囲によって変わるため、改めて見積もります。
既存サービスの連携費
BIPROGYのAI-Order Foresightは、小売補充の事前検証と運用支援を案内しています。標準サービスが要件に合うなら、独自開発と比べられます。
総費用を見るには、利用料のほかに、既存システム側の改修や販売データの加工の対象も確認してください。また、店舗への説明や契約終了時のデータ出力も、対象を確認してください。
見積もりと投資効果の比較方法
同じ機能と評価条件の統一
見積書に「精度改善」とだけ書かれていても、どの期間と商品で測るかが違えば、比べられません。そこで、発注側は現行方式を基準に、繁忙期や低回転品も含む評価データを指定します。
比較の条件には、業務上の損失も含めておきます。
- 欠品：在庫削減と引き換えに増えていないか。
- 費用：保管費のほかに、緊急輸送や廃棄の分も含めて比べる。
- 作業：確認時間が減っても、修正の手間が増えていないか。
在庫金額の減少を、そのまま同額の利益増加とみなすことはできません。資金の解放、保管費の削減、廃棄の削減に分けて捉え、同じ効果を二重に計上しないよう集計します。
費用を抑えるための対象の絞り込み
初期版では、一つの商品群に絞り、担当者が承認する方式が考えられます。自動書込みを後回しにしても、入力データの検査と評価は省かないようにします。
対象を後から追加するときの単価や再試験の扱いも、見積書に残しておきます。初期版だけ安く抑えても、拠点を増やすたびに作り直しになる条件は避けたいところです。
まとめ
AIサプライチェーン最適化の予算は、対象の計画、データ整備、制約、運用を決めたうえで積み上げます。発注側は、まず限定した範囲で費用と効果を検証し、拡張する条件を明確にします。
▼見積依頼前に読みたい無料ホワイトペーパー
・AIシステム開発の完全ガイドブック
・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック
会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
・サービス概要資料のURLはこちら >>>
・お問合せページのURLはこちら >>>
・お役立ち資料のURLはこちら >>>
株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。