見積書に書かれていない数字
「AI導入、いくら見ておけばいいですか」。先週、ある製造業の中堅企業の代表がコーヒーカップを半分ほど空けた状態で尋ねてきました。見積書が3枚、テーブルの上に並んでいました。最低3,800万ウォン、最高2億4,000万ウォン。同じ要件書、同じ業務自動化の範囲でした。
なぜ6倍もの差が生まれるのかを30分かけて説明し終えたあと、代表は静かにこう言いました。「私はこれまで見積書しか見ていなかったんですね」。このシリーズを始める理由は、この一言に込められています。
AI導入コスト、まずは規模から捉え直す
2026年時点でAI導入コストを語るとき、最も頻繁に出てくる誤解が、「いくらですか」という問いそのものが成立するという錯覚です。規模と目的によって、実際の予算は10倍以上の開きが出ます。
業界データを総合すると、おおよそ次のように整理できます。社内業務の一つ(例:文書要約、特定部署向けチャットボット)に限定したPoC(概念実証)は200万〜800万ウォン水準から始まります。ここから拡張して実運用まで進めると1,000万〜5,000万ウォン、全社規模の導入では5,000万〜2億ウォン以上が一般的です。海外の指標も似ています。米国のSMEでは、5年間の総投資額が20万〜50万ドルの範囲で報告されています。
正直に言えば、この数字は参考にすぎず、正解ではありません。見積を6倍にも広げる本当の変数は規模ではなく、データの状態です。
導入価格と総コストは違う
初期の見積書に書かれにくい項目が3つあります。
1つ目はデータクレンジング費用です。社内文書がPDF・Excel・メッセンジャーログに散らばっていると、AIが読める形式に整えるだけで数千万ウォンが上乗せされます。PoCから実運用に移る局面で予算が最も破裂しやすいのが、ここです。
2つ目は運用・保守です。GPU・API呼び出し・ベクトルDB・再学習を合わせると、初期開発費の20〜40%が毎年の継続支出として乗ってきます。「一度作って終わり」ではなく、「1年後にまた学習させ直す必要があるもの」という感覚が欠かせません。この部分は第4回で改めて整理します。
3つ目は連携コストです。ERP、グループウェア、在庫システムのような既存システムをいくつと接続するかが、開発費の半分以上を左右します。要件書に「ERP連携」と一行で書かれた背後に、実際どれだけの人月が乗るかは、蓋を開けてみないと分かりません。
2026年、予算が変わった理由
今年、韓国国内の企業の79.3%が生成AIのAI予算を増やしたという調査結果が出ました。そのうち半数近くは前年比20%以上の増額です。政府も中小ベンチャー企業部だけで7,992億ウォン、AI予算全体では9.9兆ウォン規模を編成しました。コンピューティングバウチャーや導入コンサルティングといった支援事業が拡充されていくことも意味します。
同時に、逆方向の流れもあります。主要なLLM APIの価格は2026年に入って引き上げられており、トークン使用量は導入初期の予測より平均2〜3倍に膨張するケースが珍しくありません。「APIで始めれば安い」というロジックは、規模が大きくなると裏返るということです。この損益分岐点については、第3回で詳しく扱います。
稟議を通すために
中堅企業の代表が稟議書に載せるべき数字は、結局のところ「いくらですか」ではなく、「いくらを、いつ、なぜ使うのか」です。規模別の感覚を掴む3つの問いで、今回はまとめます。
- 最初の4週間にいくら使うのか — これがPoC予算です。検証が目的であり、完成が目的ではありません。次回で扱います。
- 運用に毎年いくらかかるのか — 導入価格の20〜40%です。この数字が稟議書になければ、3年目に予算会議が揺らぎます。
- いつから回収が始まるのか — ROIを勘ではなく指標で算出する方法は、第5回で扱います。
この3つの数字を見積書の隣に並べるだけでも、6倍の差の正体が半分ほど見えてきます。
次回予告
次回はPoCの4週間で実際に何を買うのかを扱います。PoCをROI検証と勘違いすると、予算は2倍に跳ね上がります。検証の目的をどこに置き、どんな成果物を受け取るべきか — 稟議者の視点から整理します。
いま見積書を前にされている方であれば、5years+の無料相談はこちらで、まず社内データの状態から確認いたします。見積を受け取る前にデータの状態を把握することが、6倍の差を縮める最短ルートです。