Partner articleAI開発会社ガイド2026/7/5

社内AI基盤開発費用の見方

社内AI基盤開発は、認証、権限、ログ、RAG、モデル接続、利用制限、運用体制で費用が変わります。

結論

社内AI基盤開発費用は、チャット画面の有無より、認証、権限、ログ、RAG、モデル接続、利用制限、運用体制で変わる。全社利用ではセキュリティと管理が中心になる。

社内AI基盤とは、社員が安全に生成AIを使うためのポータル、チャット、ナレッジ検索、権限管理、ログ、利用制限をまとめた基盤である。

利用部署、対象業務、入力禁止情報、モデル接続先、文書基盤、ログ項目、管理者、利用ルールを整理する。利用者が多いほど、UIより管理機能の比重が高くなる。

この記事のサムネイルは、社内基盤とチーム運用を想起できる画像を設定している。独自図解では、ユーザー、認証、権限、AI、文書、ログ、管理者の関係を示すと見積範囲が明確になる。

Q. 社内AI基盤はSaaSで十分ですか? A. 標準的な利用ならSaaSで足りる場合がある。独自権限や文書基盤連携が複雑なら開発を検討する。

Q. 費用が膨らむ原因は? A. SSO、細かい権限、文書連携、監査ログ、運用体制である。

Q. RAGは必須ですか? A. 社内文書に基づく回答が必要なら検討する。一般的なAI利用だけなら不要な場合もある。

Q. 図解では何を見るべきですか? A. 認証、権限、文書、ログ、管理者の関係を見る。

NIST「AI Risk Management Framework」: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework (確認日: 2026-07-06)
OWASP Gen AI Security Project「LLM Top 10」: https://genai.owasp.org/llm-top-10/ (確認日: 2026-07-06)
個人情報保護委員会「個人情報保護法等」: https://www.ppc.go.jp/personalinfo/ (確認日: 2026-07-06)