生成AIコンサルティングの選び方｜システム導入成功の流れまで解説

「ChatGPTのような生成AIを会社に導入したいけれど、一体いくらかかるんだろう？」「どの会社に頼めばいいのか、正直よくわからない…」このような悩みを抱えている経営者や情報システム担当者の方は非常に多いです。

準備が不十分なまま走り出してしまい、「思ったより成果が出なかった…」という声は実際によく耳にします。費用ばかりかさみ、現場に負担が残るのは避けたいところです。だからこそ、腰を据えて取り組むには、信頼できる生成AIコンサルを見つけ、導入の流れをあらかじめ理解しておくことが外せないポイントです。

この記事では、メリットや導入の流れ、費用相場、成功と失敗の事例までを整理しました。「自社に最適なコンサル会社をどう見極めればよいか」「どのくらいの費用感で導入できるのか」が明確になり、安心して生成AIの導入を進められます。自社に最適なパートナーを見つけ、業務効率化と売上改善を実現するための参考にしてください。

目次

1.生成AIコンサルティング会社を選ぶ際の比較ポイント
2.生成AIコンサルティングを導入するメリット3つ
3.生成AIコンサルティングの基本的な流れ
4.生成AI導入における費用相場｜システム導入前に知っておきたいポイント
5.【成功事例と失敗事例】導入から学べる注意点
6.まとめ

生成AIコンサルティング会社を選ぶ際の比較ポイント

適切なコンサルティング会社を選ぶことは、生成AIを営業活動や業務に活かす上で欠かせない最初のステップです。豊富な事例を持っているか、提案内容が具体的で課題に即しているか、さらに費用とサービスの釣り合いがとれているかを確認しましょう。代表的な3つを順に解説していきます。

実績や事例の豊富さをチェックする

実績が豊富な会社であれば、自社の課題にフィットした提案が返ってくる確率はぐっと上がります。公式サイトに事例が掲載されているなら、「単に導入しました」ではなく、どんな成果につながったのかを必ず見てみましょう。ここを読み飛ばすと、後で「思っていた支援と違った」というギャップにつながりかねません。

<実績確認の主なチェック項目>

• 自社と同じ業界での事例があるか
• 公開されている実績が新しいか
• 利用者の評価が安定しているか
  

実績や事例を総合的に判断することで、信頼できる会社かどうかを見極めてください。

提案内容の具体性と支援範囲を確認する

相談の際に示される提案が具体的かどうかは大きな判断基準となります。例えば、営業で使うなら「商談資料の自動作成」や「顧客提案の最適化」など、実際に業務に役立つイメージが示されているかを確認しましょう。

また、契約範囲に含まれる支援内容を確認しておきましょう。導入後のサポートや研修、改善提案の有無を比べることで、長期的に成果を出せる会社かどうかを判断できます。仮に、具体性に欠ける場合は、期待した結果につながらないリスクがあるため、気を付けてください。

コストとサービス内容のバランスを見極める

導入の価格だけで判断すると支援が不十分になり、失敗する危険性があります。費用とサービスの内容を比較し、見合った会社を選びましょう。複数社に見積もりを依頼し、提示された範囲と費用を照らし合わせると違いが明確になります。追加費用の有無や、基本料金に含まれるサービス範囲も確認してください。

<費用とサービスを比較する視点>

• 基本料金に含まれる範囲
• 追加費用が発生する条件
• サポート範囲が費用に見合っているか
  

複数社から見積もりを取ることで条件の違いが明確になり、サービス不足や過剰請求などのリスクを避けられます。そのうえで、自社にとってコストパフォーマンスの高い会社を選べば、導入効果を上げることができます。

生成AIコンサルティングを導入するメリット3つ

生成AIを会社に取り入れるとき、最初に悩むのは「どのツールを選べばいいのか」「リスクは大丈夫なのか」といった部分ではないでしょうか。正直、社内だけで解決するのは難しいんです。そんなときに専門家の力を借りると、導入スピードも精度も一気に変わります。ここでは代表的な3つのメリットを紹介します。

1.専門的な知見で導入スピードを加速できる

生成AIと一口に言っても種類は本当に多く、何を選ぶべきか迷うのは当然です。そこに専門家が関わることで、業務課題に応じたツールを選び、導入計画を効率的にまとめることができます。2025年時点ではビジネス用の生成AIが多様化しており、最適な仕組みを判断できれば導入準備の時間の短縮が可能です。

<専門知見を活かす利点>

• 課題に適したAIの選定が可能になる
• 業務内容を踏まえた導入計画が整う
• 導入準備のスピードを早められる
  

知見を持つコンサルタントが関わることで、導入が進みやすくなるでしょう。

2.リスクを抑え、失敗を防ぐ仕組みが整う

生成AIの活用には、情報漏洩や権利侵害といったリスクが伴います。コンサルティング会社は課題を予測し、データ管理やセキュリティ強化などの具体的な対策を提案してくれます。導入段階で想定外の課題が発生した場合でも、経験に基づき迅速に対処してもらえるため、安心して進められることが大きな利点です。事前に対策を取ることで、導入効果を引き上げましょう。

3.社内のAI人材育成・スキル定着を支援

生成AIは導入後の運用や改善が欠かせません。そのため、知識を持つ人材を社内で育成していきましょう。コンサルティング会社は社員向けの研修や講習を実施し、業務に応用できるスキルを習得させます。例えば、研修でAIを使った分析や提案を学ぶことで、担当者が自ら運用改善を進められる体制を整えられます。外部支援と社内育成を組み合わせることで、長期的に効果を発揮できるのが特徴です。

トライフォースが提供する「生成AIコンサルティング」

弊社が提供する「生成AIコンサルティング」サービスは、企業の営業部門向けにホビの業務にAIを取り入れることをサポートしております。生成AIによる、営業生成・AI活用スキルの向上・資料作成の大幅な時間短縮などAIの自動化による業務の効率化が実現できます。

弊社のチームは、経営・人材・デジタル・コンサルティングの各領域で豊富な実績を持つプロフェッショナルメンバーで構成されており、企業ごとのニーズに合わせたAIプロンプト作成など生成AIで代替え可能な領域を見極め、効果的なアウトプットを提供できます。

生成AIコンサルティングの基本的な流れ

生成AIコンサルティングの効果を高めるためには、導入の進め方をあらかじめ理解しておきましょう。全体のプロセスはおおまかに5つあります。まずは資料請求で情報を集め、相談・ヒアリングで課題や目的を明確化していきます。続いて提案内容を比較検討し、合意後に実行支援へと移りましょう。最後に勉強会やセミナーを通じて知識を社内に浸透させる流れです。各段階で確認すべきポイントを意識することで、導入効果をより高められます。

資料請求と情報収集

まず、最初の段階は資料請求です。サービス内容、導入事例、料金プランを入手すると比較が可能です。公式サイトやオンラインフォームから取り寄せが可能で、複数社の資料を並べて読むと専門性や実績の違いを把握しやすいでしょう。資料に記載された支援範囲や過去の実績は信頼性の判断材料になります。情報を集め切れていない状態で次の段階へ進むと、以降の検討が空回りしやすいため、十分な材料をそろえたうえで、相談・ヒアリングをしてください。

<資料請求で確認すべき要点>

• サービス内容と支援範囲の記載
• 導入事例や実績の公開状況
• 料金プランと追加費用の条件

上記の観点を満たす情報を十分に揃えることで、次の検討段階がスムーズになります。

相談・ヒアリングで課題を整理

資料を踏まえた相談・ヒアリングでは、導入目的や直面する課題を詳細に共有しましょう。活用したい分野や期待する効果を明示すれば、以降の提案が的確になりやすいです。担当コンサルタントは業務フローや現状の問題点を掘り下げ、要件を言語化してくれるでしょう。

また、目的が曖昧な状態だと提案が広がりやすく、検討期間の長期化につながります。課題と目標指標を言葉で整理し、優先順位を付けると議論が進んでいきます。ヒアリングの記録を共有してすり合わせを行えば、次の提案段階で誤解が生じにくいです。着地点を早期に描ければ、導入計画の精度を高めることができるでしょう。

提案内容の確認と比較検討

ヒアリング結果を基に各社から生成AIの導入案を提示してくれます。提案にはAIツールやシステムの選定、プロジェクトのスケジュール、費用見積もり、ROI見込みが含まれます。「安い方がいい」という気持ちはよくわかりますが、ここで価格だけを見て判断するのは危険です。後悔を避けるためにも、実行計画の現実性をしっかり見極めましょう。

 <比較時に見る観点>

観点	目的	主な確認事項
選定内容	適合性の確保	業務要件と一致するか、代替案の提示有無
スケジュール	実行可能性の担保	体制やマイルストーンの具体性
費用	妥当性の確認	追加費用の条件、変更時の取り扱い
ROI	効果の見通し	想定根拠、検証方法、見直し条件

表に沿って確認すれば、見落としが減るため、提案の強みと弱みを整理し、実現性が高い案を選びましょう。

勉強会・セミナーによる知識習得

生成AIの導入完了後は勉強会やセミナーで社員教育を行います。操作手順から活用事例まで幅広く学び、実務に落とし込める力を養います。

研修で得られた知識を実践へ移すと、運用面の疑問が減り、改善のサイクルを回しやすいです。定期開催の場が用意されていれば、新機能やアップデートにも対応可能です。

また、教育を継続する姿勢が根付けば活用頻度が増し、社内に定着しやすくなるでしょう。学習内容を社内ドキュメントへ反映し、問い合わせ先や手順を明記しておくと、現場で迷いが生じにくいです。

生成AI導入における費用相場｜システム導入前に知っておきたいポイント

生成AIコンサルティングの費用は一律ではなく、支援内容や期間、企業規模によって大きく変動します。相場感を持たないまま契約に進むと、「思ったより高かった」「この内容なら不要だった」といった後悔につながりやすいです。

導入を検討する際は、プロジェクトごとの費用水準や契約形態を理解し、コストの内訳を明確にすることが欠かせません。以下では代表的な費用区分を解説します。

※ここでは、弊社が提供する「生成AIコンサルティング」だけでなく、実際に生成AIシステムを構築しシステム導入に至るまでの一般的な相場を記載しております。当社の費用感を示すものではございませんので、ご注意ください。

プロジェクト単位で発生する費用の目安

戦略立案からPoC、システム設計・開発に至るまで、プロジェクト単位で多額の費用が発生します。一般的な相場は、戦略立案やコンサルティングが数百万円から数千万円、PoC（Proof of Concept：概念実証）と呼ばれる「まず小さく試してみる」段階では、数百万円から1,000万円程度、システム設計や開発は1,000万円から数億円規模となるケースが見られます。

<主な費用目安>

項目	相場の範囲
戦略立案・コンサルティング	数百万円～数千万円
PoC（概念実証）	数百万円～1,000万円程度
システム設計・開発	1,000万円～数億円
運用・保守	数百万円／年～

費用の目安を把握しておくと、プロジェクト規模に応じて現実的な予算を組みやすくなるでしょう。

顧問契約や継続支援の料金体系

プロジェクトが終了した後も継続支援を依頼する場合は、顧問契約や月額制の契約が採用されることがあります。契約形態によっては、問い合わせ対応や改善提案などが含まれるケースも存在します。料金は契約範囲に応じて変動し、長期契約では安定した支援を受けられるのが特徴です。

短期的な契約では十分な成果が得られにくいこともあるため、社内で定着させたい場合は継続的な契約を検討すると良いでしょう。複数のプランを比較することで、自社に合った料金体系を選びやすくなります。

開発・運用コストを左右する要因

費用は支援範囲や業務内容によって大きく変わります。業種やデータ量、セキュリティ要件が主要な要因です。既存システムとの統合の有無や、保守や研修の必要性も見積もりに影響します。

<費用を変動させる代表的な要因>

• 対象業務や業種の特性
• データ量や品質の管理体制
• セキュリティや法的要件の水準
• 既存システムとの統合有無
• 保守・研修などの継続支援範囲

見積もり依頼するとき、「うちは特殊な業界だから説明が難しくて…」と遠慮しがちですが、それは逆効果です。むしろ「こんな細かいことまで？」と思うくらい、現状の課題を詳しく話してください。

遠慮してしまって、後から「そんな要件があるなら最初に言ってよ」と言われる可能性があります。

相場を参考にするだけでなく、自社に必要な要件を具体的に提示することが、適切な予算配分にもつながります。

【成功事例と失敗事例】導入から学べる注意点

生成AIコンサルティングは成果を高める一方で、導入の仕方によっては失敗につながる危険もあります。

営業活動に特化して導入を進める場合、成功事例と失敗事例の両方を理解しておきましょう。

以下では、実際の活用ケースをもとに、成果につながる条件とつまずきやすいポイントを解説します。

成功事例：業務効率化や新規事業に活用できたケース

営業現場では、生成AI導入によって日常業務を大幅に効率化した企業があります。

ある企業の法人営業部門に生成AIを導入した結果、年間で8万時間以上の工数削減を実現しました。これは従来人が担っていた提案資料作成や顧客対応の下準備を自動化した効果であり、営業担当者がより付加価値の高い業務に集中できる環境が整ったと報告されています。

<得られた効果>

• 提案資料作成時間の削減
• 顧客対応準備の効率化
• 営業人員の戦略業務へのシフト

この成果は、単なるコスト削減ではなく、新規サービスの立ち上げや既存ビジネスの高度化にもつながり、生成AIコンサルティングの強みを示す事例といえます。

成功事例：顧客体験を向上させたケース

営業活動と密接に関わる顧客対応の分野でも、生成AIの導入で大きな改善を実現した事例があります。

ある企業では、AIアシスタントが顧客とのチャット対応の約3分の2を自動処理し、問い合わせ対応の平均時間を11分から2分へと短縮しました。

<改善点>

• 応答スピードの向上による顧客満足度改善
• 営業担当者の工数削減
• 24時間稼働による商談機会の最大化

短期間で顧客体験を変革できたのは、生成AIコンサルティング会社の支援によりシステム設計と運用プロセスを最適化した結果です。営業とカスタマーサポートの境界を越えて成果を上げた好例といえるでしょう。

失敗事例：導入目的が曖昧で成果が出なかったケース

一方で、導入目的が明確でなかったために失敗したケースもあります。ある小売業では商品説明文を自動生成する仕組みを構築しましたが、実際に生成された文章の品質が低く、現場で使えるレベルには達しませんでした。

<失敗の要因>

• 学習データの量と質が不足していた
• 営業現場の担当者を十分に巻き込めなかった
• 導入目的があいまいで、評価基準が定まらなかった

この事例が示すように、生成AIを営業活動に活用する際には「何を目的とするのか」「どの成果指標を達成するのか」を最初に明確化しましょう。準備不足のまま導入を急ぐと、期待した効果が得られないまま終わるリスクが高まります。

失敗事例：運用体制が整わず定着しなかったケース

AIシステムを導入しても、継続的に活用できなければ効果は限定的になります。ある企業ではチャットボットによる営業・顧客対応を全面的に任せましたが、品質が低下し顧客の不満が増加しました。最終的には人間によるサポートを復活させ、AIと人の役割分担を見直す必要に迫られました。

<運用が定着しなかった理由>

• AI任せにしすぎて品質管理が不十分だった
• 運用体制の見直しが遅れた
• 社内でAI活用の責任分担が明確でなかった

導入初期の期待感だけでなく、長期的な運用体制を築けるかどうかが成功を分けます。営業現場で定着させるためには、人とAIの役割をバランスよく設計していくことも、重要なポイントです。

人材開発支援助成金を活用し「生成AIリスキリング研修」も可能

生成AIコンサルティングの選び方について、ご紹介をしてきましたが、
弊社では、厚生労働省管轄の人材開発助成金を活用することで、一人当たりの受講費用を最大75%OFFで実施することも可能です。

企業が新たな事業展開やデジタル化、グリーン化に対応するために必要な人材教育を支援する助成金制度です。例えば、新分野進出や事業転換に伴う人材育成やデジタル・トランスフォーメンション（DX）やグリーン・カーボンニュートラル化の推進に必要な人材育成などのような活動に対して助成金が支給されます。

「Chat GPTを導入したけど、社内で定着しない」「AI研修をやっても、結局使われない」などそんなお悩みがございましたら、ぜひ弊社の生成AIリスキリング研修の導入をご検討いただければ幸いです。

まとめ

いかがでしたでしょうか？
この記事では、生成AIコンサルティングのメリットや導入の流れ、費用相場、成功と失敗の事例までを整理してきました。

生成AIコンサルティングは、導入の流れを理解し比較ポイントを押さえることで、自社に合った活用を実現できます。専門的な知見を取り入れることで、業務効率化や売上改善、顧客体験の向上といった効果を得やすくなるでしょう。

一方、目的が不明確なまま進めれば失敗リスクも高まります。費用相場や導入期間、業界ごとの活用可能性を事前に把握し、信頼できるコンサルタントと協働することが重要です。

生成AIコンサルティングをうまく活用できれば、業務の効率化や売上改善はもちろん、長期的な成長への足がかりになります。「導入すること」がゴールではなく、その後も継続的に使いこなしていけるかどうかが肝心です。