2025年になって注目の集まる「AIエージェント」
「AIエージェントを導入したいが、どれくらいの費用がかかるんだろう?」
このように感じている方も多いのではないでしょうか。
実は、AIエージェントには 「SaaS一体型」「構築型」「ネイティブ型」 など複数のタイプがあり、選ぶ種類によってかかる費用が大きく異なります。
本記事では、AIエージェントを3つのタイプ に分類し、それぞれのタイプの費用・メリット・デメリット を詳しく解説します。
「どのAIエージェントを選べばいいのか?」を判断するポイントを押さえ、自社に最適な選択をしましょう!
AIエージェントとは
AIエージェントとは、目的遂行に向けて自律的に一連の業務を実行する人工知能のことです。
生成AIが人間の指示に応じて成果物までに留まるのに対して、AIエージェントは自律的に状況を判断し、業務の実行まで行います。
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そんなAIエージェントですが、実際に業務に組み込むためにはどのような費用が発生するのでしょうか?
AIエージェントの種類と費用
ここからは具体的な3つのAIエージェントのタイプとそれぞれの費用の考え方について解説します。
1.SaaS一体型AIエージェント
まず初めに紹介するのがSaaS一体型AIエージェントです。このタイプは既存のSaaSの中に業務をサポートするAI機能が組み込まれているタイプです。
SaaS一体型AIエージェントの具体的な例を見ていきましょう。
SaaS一体型AIエージェントの例
Salesforce.comが提供する「Agentforce」などが、このパターンに該当します。
Agentforceでは、従来のSalesforceのSaaSを利用しているユーザー向けに一部のAI機能を無料で提供し、より実践的・自律的な機能は従量課金や月額課金で提供しています。
- Agentforceの会話とリード1000件(無料)
- Agentforce Service Agent(従量課金:240円/1会話)
なお、無料プランは、一定以上のCRMプランを利用している場合に、AIエージェントを利用できるという形になっています。
SaaS一体型エージェントでは一般的に以下のような費用が想定されます。
SaaS一体型AIエージェントの費用
- SaaSの利用料金
- AI機能の利用料金(無料・月額・従量課金)
SaaS一体型AIエージェントの費用は、他タイプに比べてシンプルで管理しやすい傾向がある点が特徴です。
ここからは、SaaS一体型AIエージェントのメリットとデメリットについて見ていきましょう。
SaaS一体型AIエージェントのメリット
SaaS一体型AIエージェントは、他のタイプに比べて以下のメリットがあります。
- 特定業務への知見やデータを持つSaaSベンダーが提供する最適化済みのAIを利用可能
- SaaSとの高い連携性があるため、短期間で導入しすぐに使い始めやすい
- 既存のSaaS環境に統合されているため、保守運用コストを抑えることが可能
SaaS一体型AIエージェントのデメリット
SaaS一体型AIエージェントの他タイプと比較したデメリットは以下です。
- 既存の同業務用SaaSを利用している場合、システムの乗り換えが必要
- SaaSの機能範囲に限定される制約を受ける可能性がある
- 細部にわたるカスタマイズができない可能性がある
以上がSaaS一体型AIエージェントを導入する場合にかかる費用・メリット・デメリットです。
SaaS一体型AIエージェントは、「そもそもSaaSを未導入」「どの業務に利用するかが明確であり、すぐに使い始めたい場合」は非常におすすめの選択肢と言えます。
2.構築型AIエージェント
次に紹介するのが、構築型AIエージェントです。このタイプは自社の業務に合わせて、ゼロからAIエージェントを構築するタイプです。
構築型AIエージェントの具体的な例を見ていきましょう。
構築型AIエージェントの例
引用:Dify 公式サイト
米国のLangGenius社が提供するDifyはこのタイプに該当します。
difyは、企業が独自の業務プロセスに合わせたAIエージェントをノーコード・ローコードで迅速に構築できるプラットフォームです。
直感的な操作でカスタムAIエージェントの開発が可能なため、顧客対応や業務自動化の分野で活用されています。
- オープンソース版(サーバー費用・初期設定費用)
- クラウドサンドボックス版(無料・200処理/10アプリまで)
- クラウドプロフェッショナル版($49・5000処理・50アプリまで)
AIエージェント開発プラットフォームであるDifyの費用だけで見ると上記ですが、構築を行うため以下のような費用も発生します。
構築型AIエージェントの費用
- 開発の外注費
- AIのAPI利用料金(例.ChatGPT)
- 保守やチューニング費用
構築型AIエージェントでは開発・AIのAPI利用・保守まで自身で行わないといけないためその点で大幅なコストが発生することが見込まれます。
しかし、一度構築してしまい問題なく運用できれば、SaaS組み込み型や後述のネイティブ型よりも安価なランニングコストで運用できる可能性が最も高いのもこのタイプです。
ここからは、構築型AIエージェントのメリットとデメリットについて見ていきましょう。
構築型AIエージェントのメリット
構築型AIエージェントは、他のタイプに比べて以下のメリットがあります。
- 自社の業務プロセスに合わせたオーダーメイドのAIエージェントが構築可能
- SaaSや他システムの制約に囚われる事なく、複数領域横断でAI化が可能
- 問題が起きなければ導入後のAI利用費は他の2種類より安価な傾向
構築型AIエージェントのデメリット
構築型AIエージェントの他タイプと比較したデメリットは以下です。
- 初期費用が高額になりがちで、最悪の場合は思っていた挙動をしないものが完成
- 開発期間が長くなりがちで、すぐに使い始めることがでいない
- 導入後も継続的な運用・保守費用が必要となる
以上が構築型AIエージェントを導入する場合にかかる費用・メリット・デメリットです。
構築型AIエージェントは、「自社にオーダーメイドのAIエージェントを作りたい」「複数業務領域を跨いだAIエージェントを作りたい」場合などにおすすめの選択肢と言えます。
一方で、「思っていたのとは違う」「想定以上に費用や構築期間がかかってしまった」というリスクがある点も注意が必要です。
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3.ネイティブ業務用AIエージェント
最後に紹介するのがネイティブ業務用AIエージェントです。このタイプは主に以下の2パターンが考えられます。
- SaaS型:構築済みの業務用AIエージェントをサービスとして提供
- サービス型:従来のBPOの裏側をAIエージェントで劇的に効率化・高精度化して提供
特に、AIエージェントの操作はユーザ側で直接行わずBPOの裏側をAIエージェントで回すタイプの座組も今後増えるのではないかと言われています。
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ネイティブ業務用AIエージェントの例
引用:アポドリ 公式サイト
生成AIサービスを提供するAlgomatic社が提供する「アポドリ」などがこのパターンのSaaS型に該当します。
アポドリでは、アポ取得に最適化した構築済みAIエージェントを従量課金ですぐに使い始めることが可能です。
ネイティブ業務用AIエージェントでは一般的に以下のような費用が想定されます。
ネイティブ業務用AIエージェントの費用
- SaaSもしくはBPOの利用料金(月額・従量課金)
- (場合によっては)初期設定・学習費用
- (場合によっては)既存ツールとの連携費用
ネイティブ業務用AIエージェントの費用は基本的にはシンプルなのですが、AIエージェントを利用する業務内容によっては月額や従量課金以外の利用料が発生する可能性がある点に注意が必要です。
ここからは、ネイティブ業務用AIエージェントのメリットとデメリットについて見ていきましょう。
ネイティブ業務用AIエージェントのメリット
ネイティブ業務用AIエージェントは、他のタイプに比べて以下のメリットがあります。
- 既存システムの制約を受けにくく、導入が簡単
- 構築済みの業務特化AIをすぐに使い始められる
- 初期費用不要のものも多く、保守費用も考えなくても良い
ネイティブ業務用AIエージェントのデメリット
ネイティブ業務用AIエージェントの他タイプと比較したデメリットは以下です。
- サービス提供事業者の業務用AI構築の精度で成果が決まる
- 既存の業務ツール(例.SFA等)との連携が別途必要になる場合がある
- 長期的なランニングコストが割高になる可能性がある
以上がネイティブ業務用AIエージェントを導入する場合にかかる費用・メリット・デメリットです。
ネイティブ業務用AIエージェントは、「既存システムの制約を受けずにAIエージェントを活用したい」「どの業務に利用するかが明確であり、すぐに使い始めたい場合」におすすめの選択肢と言えます。
AIエージェント導入で見落としがちな費用
以下のようなコストが、AIエージェント導入で見落としがちと言われています。
同じシステムでも、従来のSaaS・オンプレミスのシステムとはかなり異なる性質のものであると考えることが重要です。
1.継続的な運用・改善コスト
従来のシステム費用に比べて、AIモデルの再トレーニング、定期的なチューニング、性能モニタリングなど導入後の長期運用を維持するためのコストが想定以上にかかる場合があります。
2.データ準備コスト
AIエージェントを導入するには、適切なデータを準備する必要があります。しかし、データの収集・整理・加工には想定以上のコストがかかることがあります。特に、社内に分散したデータの統合、不要データのクレンジング、AIの学習用にラベリングを行う作業は、膨大な工数や専門知識が必要です。また、運用後も継続的なデータ更新が求められるため、長期的なメンテナンスコストも発生します。
3.システム統合・連携コスト
既存の業務システムやデータベースとの統合、カスタムインターフェースの開発など、内部システムとの連携に予想以上の工数と費用がかかるケースがあります。
4.セキュリティ・コンプライアンス対策
個人情報保護や各種規制対応のためのセキュリティ対策、監査対応、法令遵守のための措置は、後回しにされがちですが、実際にはかなりの追加コストとなる可能性がある。また、対応できておらず問題が発生した場合に後から大きな損失コストが発生する可能性がある。
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まとめ:AIエージェントの費用
自社の業務フローや予算、そして長期的な運用計画に合わせて、どのタイプのAIエージェントが最も費用対効果が高いかを見極めることが重要です。
AIエージェント導入支援サービス:代わりにAI担当
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