AI 開発の費用相場・発注の勘どころ
見積書の読み方、別途になりやすい費用、契約で決める権利。発注者が損をしないための情報を実務の視点でまとめています。

AI開発会社の選び方。実績より先に見る精度の評価方法と運用体制の9か所
AI開発会社の実績一覧は、精度の測り方も納品後の体制も示しません。提案書と見積書のどこを見れば分かるのかを、精度の評価方法4か所と運用体制5か所に絞って整理し、そのまま使える質問文5つを示します。

見積もりが300万・800万・1500万円。5倍の差はどこで生まれるのか
同じ案件で3社の金額が5倍違うのはなぜか。架空のモデルケースを5つの費目に貼り直し、範囲・データ整備・精度検証・保守・権利のどこで差が付くかを分解します。5年総額と、300万円が正解になる条件も示します。

「AIで安くできます」の見積書を点検する5工程。削られやすい行と質問文
AI駆動開発を理由にした低価格の見積書を、要件定義・データ整備・精度検証・受入テスト・保守の5工程で点検する手順。行が消えているときにそのまま使える質問文と、社内工数を足して比べる方法をまとめます。

AI開発で外部APIに送ってよいデータの決め方。4区分と見積依頼に書く5行
公開・社外秘・個人情報・機密の4区分で外部API利用の可否を決める手順。個人情報保護委員会Q&Aと法第28条の確認点、学習利用・保存期間・リージョン・再委託先の4点、閉域にすると増える5項目を整理します。