AIの内製化 外注との比較と仕事ごとの決め方、社内で担う3つの役割と外注から移す順番【2026年11月】
AIの活用を外部の会社に頼み続けるか、社内で担えるようにするかは、何で決めればよいのでしょうか。IPAの調査では、AIに限らないシステム開発の内製化を進めている日本の企業は22.3%で、米国の46.4%の半分以下です。
AIの内製化は、すべてを社内で行うことではありません。業務の知識で成果が決まり、変更の多い仕事を社内に移し、社内に経験者のいない開発は外注か、外部と一緒に作る形にします。
この記事を読むと、自社のAIの仕事を内製・外注・組み合わせに分け、社内で担う人と、外注から社内へ移す順番を決められます。数字は2026年11月13日に各機関の公式ページで確認しました。
この記事の結論
- 内製化の現状：システム開発の内製化を進めている日本の企業は22.3%で、米国の46.4%の半分以下（IPA「DX動向2025」・AIに限らない）
- 決め方：業務の知識が成果を左右するか・変更の頻度・技術と社内の経験者・扱う情報の4つの基準で、仕事ごとに内製・外注・組み合わせを決める
- 社内の役割：推進担当・業務の担当・開発の担当の3つを置き、開発の担当は外部の伴走を受けながら育てる
- 移す順番：契約と納品物を確かめ、指示文の更新などの運用の仕事から社内へ移し、開発は最後に移す
- 課題：システム開発の内製化を進める日本の企業（334社）の課題の最多は「人材の確保や育成が難しい」（82.3%・IPA「DX動向2025」・AIに限らない）
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AIの内製化とは
AIの内製化とは、外部の会社に頼んでいたAIの活用・開発・運用を、社内の社員が担えるようにすることです。内製化の範囲は、AIを使う、AIの仕組みを作る、AIを開発するの3つの段階に分かれます。
| 段階 | 社内で担う仕事の例 | 社内に要る技能 |
|---|---|---|
| 1. AIを使う | 生成AIの指示文の作成・社内ルールの作成・研修 | 業務の知識と生成AIの使い方 |
| 2. AIの仕組みを作る | ノーコード（プログラムを書かずに画面の操作で作る方法）のツールでの自動化・社内向けAIチャットの資料の更新 | 業務の手順を書き出す力とツールの操作 |
| 3. AIを開発する | 社内のシステムとつなぐAIの開発・予測のAIの開発 | プログラミングとデータの扱い |
外注とは、これらの仕事を契約で外部の会社に任せることです。社内にプログラミングの経験者がいない会社は、1と2の段階を社内で担い、3の段階を外部に頼む形から始められます。
段階1の「AIを使う」の進め方は、中小企業のAI導入の進め方の記事にあります。
AIの内製化の現状
日本でシステム開発の内製化を進めている企業は22.3%で、29.3%は「外部開発を今後も利用予定であり、内製化は進めていない」と答えています。IPA（情報処理推進機構）の「DX動向2025」の結果で、AIに限らないシステム開発についての数字です。調査は2025年2月10日〜3月28日に行われ、図表の日本の回答は1,500社です。
| システム開発の内製化の状況 | 日本 | 米国 |
|---|---|---|
| 内製化を進めている | 22.3% | 46.4% |
| 必要な部分は内製化済みなので、現在は進めていない | 16.7% | 37.1% |
| パッケージやSaaSを利用しているので、内製化は進めていない | 22.5% | 9.2% |
| 外部開発を今後も利用予定であり、内製化は進めていない | 29.3% | 6.5% |
出典：IPA「DX動向2025」データ集 p.52（日本 n=1,500・米国 n=509。「その他」を除く）
同じ調査では、事業の中心の領域（コア事業／競争領域）の開発の方法も尋ねています。日本は「外部委託による開発」が37.8%で最も多く、「内製による自社開発」は28.2%でした（複数回答・n=1,480）。米国は「内製による自社開発」が48.5%で最も多い結果です。
生成AIに限った数字は、総務省の令和8年版 情報通信白書にあります。設問は、生成AIによる業務変革のための環境整備の状況です。「社員が生成AIを活用したアプリやAIエージェントを開発可能な技術環境にある」と答えた日本の企業は15.3%でした。この設問の集計は日本326件で、調査の有効回答515件の一部です（白書に対象の説明はありません）。米国は22.1%、中国は31.1%です。
白書の調査は2026年1〜2月のインターネット調査です。従業員10名以上で、2025年までにデジタル化に取り組み始めた企業の管理職以上が答えています（日本515件）。同じ設問で「専門家によるアドバイスやサポート体制がある」は日本で22.1%、中小企業に限ると27.8%でした。
内製・外注・組み合わせの比較
AIの仕事の任せ方は、内製、外注、外部と一緒に作って運用を社内で担う組み合わせの3つで、違いは社内に要る人と、費用がかかる項目です。社内に経験者がいない場合、立ち上げは外注、作った後の変更は内製の方が、早く進めやすくなります。
| 観点 | 内製 | 外注 | 組み合わせ |
|---|---|---|---|
| 任せる範囲 | 企画から開発・運用まで社内 | 開発と保守を外部、企画と確認を社内 | 開発は外部と社内が一緒に行い、運用は社内 |
| 社内に要る人 | 推進担当・業務の担当・開発の担当 | 推進担当と、仕様を決める業務の担当 | 推進担当・業務の担当。開発の担当は外部から学ぶ |
| 立ち上げの期間 | 担当者が学ぶ期間が加わる | 契約の後、開発会社の体制で決まる | 外部が作り、社内の担当者が並行して学ぶ |
| 費用がかかる項目 | 担当者の人件費・研修費・ツールの利用料 | 開発費・保守費・保守の範囲に入らない変更の費用 | 伴走の支援費・担当者の人件費・研修費 |
| 向いている仕事 | 業務の知識で成果が決まり、変更が多い仕事 | 社内に経験者のいない技術が要る、一度きりの仕事 | 業務の知識と社内にない技術の両方が要る仕事 |
伴走とは、外部の会社が社内の担当者と一緒に作業し、作り方を社内に教えながら進める支援の形です。組み合わせは、伴走の契約が終わった後に、変更と運用を社内で続けられるかが成否を左右します。
外注の費用の目安と見積もりの比べ方は、AI開発会社比較の記事にあります。
3つの形は、会社全体で1つを選ぶものではありません。同じ会社の中でも、仕事ごとに内製・外注・組み合わせを使い分けます。
内製か外注かを決める4つの基準
内製か外注かは、業務の知識が成果を左右するか、変更の頻度、技術の難しさと社内の経験者、扱う情報の4つの基準で、仕事ごとに決めます。基準1と2に当てはまる仕事は内製に向き、基準3に当てはまる仕事は外注か組み合わせに向きます。
| 基準 | 確かめること | 当てはまるときの向き |
|---|---|---|
| 1. 業務の知識 | 成果が自社の業務の知識や判断で決まるか | 内製 |
| 2. 変更の頻度 | 指示文やルールを月1回以上変えるか | 内製 |
| 3. 技術と経験者 | 社内のシステムとのつなぎ込みなど、社内に経験者のいない技術が要るか | 外注・組み合わせ |
| 4. 扱う情報 | 顧客の個人情報や取引の金額など、管理の方法を先に決める情報を扱うか | 外部に渡す範囲を契約で決める |
基準1と2の両方に当てはまる仕事を外注すると、保守の範囲に入らない変更は、そのたびに依頼と費用が要ります。基準3に当てはまる仕事を社内だけで始めると、担当者が学ぶ期間の分だけ立ち上げが遅れます。
基準4は、内製と外注のどちらかを決めるものではなく、外注や組み合わせにするときの条件です。外部の会社やツールに顧客の情報を渡す場合は、保存の場所と利用の範囲を契約で決めます。
仕事の一覧をAIで判定した結果
AIに関わる仕事の一覧と4つの基準をAIに渡すと、仕事ごとの判定の表と、社内へ移す順番の案が39秒で出ました。2026年11月13日に、Claude Sonnet 5.5（Anthropic社のAI）で試した結果です。
渡したのは、従業員80名の住宅設備の販売会社という架空の会社の、AIに関わる仕事8件です。情報システムの担当は1名で、プログラミングができる社員はいない条件にしました。
私は従業員80名の住宅設備の販売会社で、AI活用の推進担当です。社内の情報システムの担当は1名で、プログラミングができる社員はいません。AIに関わる仕事を「内製（社内で担う）」「外注（外部に任せる）」「組み合わせ（外部と一緒に作り、運用は社内）」のどれにするかを決めたいです。
下の8つの仕事を、次の4つの基準で評価し、表にしてください。表の列は「仕事」「業務の知識が成果を左右するか」「変更の頻度」「技術の難しさと社内の経験者」「扱う情報」「判定（内製・外注・組み合わせ）」の6つにしてください。
基準1：その仕事の成果が、自社の業務の知識や判断で決まるか
基準2：指示文やルールを、月に1回以上の頻度で変えるか
基準3：社内のシステムとのつなぎ込みや大量のデータの処理など、社内に経験者がいない技術が要るか
基準4：顧客の個人情報や取引の金額など、社外に出す前に管理の方法を決める必要がある情報を扱うか
表のあとに、外注から内製へ移す順番の案を、移す仕事の順に3行で書いてください。最後に、この判定で人が確かめるべき点を2つ挙げてください。書かれていないことは推測せず「記載なし」と書いてください。
（このあとに仕事8件の内容と、今の担当・件数を貼る）
AIの判定は、内製4件、外注3件、組み合わせ1件でした。内製とされたのは、営業の指示文の更新、利用ルールの作成、社内向けAIチャットの資料の更新、返信の下書きの確認です。業務の知識で成果が決まり、社内に技術の壁がないことが理由です。
商品カタログを検索するAIチャットの構築、基幹システムのデータを使う在庫予測のAIの開発、全社員向けの研修は、社内に経験者がいないため外注とされました。顧客の氏名と住所が入る返信の下書きの自動化は、組み合わせです。
社内へ移す順番の案は、AIチャットの資料の更新、返信の下書きの自動化、全社員向けの研修の順でした。人が確かめる点は2つです。1つ目は、顧客の氏名と住所を外部のツールに渡してよいかで、契約と保存の場所を人が決めます。2つ目は社内だけで回せるかで、月約20件の資料の差し替えと毎日約40件の下書きの確認を、誰が担うかを確かめます。
社内で担う3つの役割と育て方
AIの内製化で社内に置く役割は、推進担当、業務の担当、開発の担当の3つです。中小企業では、推進担当と業務の担当を社内で決め、開発の担当は外部の伴走を受けながら育てる形が取りやすい分け方です。
| 役割 | 担う仕事 | 充てる人と育て方 |
|---|---|---|
| 推進担当 | 内製と外注の判断・外部の会社との契約・社内ルール・効果の記録 | 経営者に報告できる管理職。兼任から始め、外部の会社との打ち合わせに毎回出る |
| 業務の担当 | 指示文の作成と更新・AIの出力の確認・誤りの記録 | その業務を今担当している社員。研修のあと、自分の業務で使いながら覚える |
| 開発の担当 | ノーコードのツールでの自動化・社内向けAIチャットの更新・外部が作った仕組みの改修 | 業務の手順を書き出せる社員。伴走の期間に外部と一緒に作業し、作り方を引き継ぐ |
AI企業ナビのガイドは、推進担当は専任である必要はなく、兼任でも担当を決めることを第一歩としています。推進担当の役割の詳しい分け方は、AI企業ナビのAI推進担当・社内推進体制の作り方にあります。
育て方の基本は、研修で使い方を学んだ後に、自分の業務で使う機会を業務時間の中に作ることです。業務の担当は、研修のあと自分の業務の指示文を作り、推進担当が使った件数を記録します。
役割ごとに社内の誰を育てるかの決め方はAI人材の不足、研修の料金の比べ方は生成AI研修の費用、AIエージェントを作る研修はAIエージェント研修の選び方の記事にあります。
外注から内製へ移す順番
外注している仕事を社内へ移すときは、今の外注の範囲と契約を確かめてから、変更の多い運用の仕事を先に移し、開発は最後に移します。運用から移すと、外部の会社が作った仕組みを残したまま、社内の担当者が経験を積めます。
- 外注の範囲を書き出す外部に任せている仕事と、月ごとの依頼の件数を一覧にする
- 契約と納品物を確かめる設計書・プログラム・設定の権利と受け取りの有無を見る
- 移す仕事を決める4つの基準で、内製に向く仕事を選ぶ
- 運用を移す指示文の更新・資料の差し替え・出力の確認を社内で行う
- 外部と一緒に改修する伴走の期間に、社内の担当者が改修を担う
- 外部の役割を見直す保守の範囲と費用を、社内で担う分だけ減らす
手順2で、契約書と納品物について確かめる項目の例です。受け取れないものがあると、社内で改修できないか、外部の会社を変えるときに作り直しが必要になる場合があります。
| 確かめる項目 | 確かめること |
|---|---|
| プログラムと設定の権利 | 権利がどちらにあるかが、契約書の条項に書かれているか |
| 設計書と手順書 | 設計書と手順書が、契約書の納品物の一覧に入っているか |
| AIのサービスのアカウント | 契約者は自社か、外部の会社か |
| 自社のデータの扱い | 外部の会社が他の案件に使えるか |
| 引き継ぎの支援 | 契約の終了時に協力を受けられるか、その範囲と費用はいくらか |
これから外注する仕事は、契約の前に上の項目を決めておくと、後で社内へ移しやすくなります。権利とデータの扱いは、AI受託開発の進め方の記事に詳しくあります。
社内へ移す最初の仕事は、指示文の更新や資料の差し替えなど、変更の多い運用の仕事が向いています。開発を移すのは、運用を社内で続けられるようになった後です。
AIの内製化の課題と対策
内製化を進めている日本の企業が挙げた課題の最多は「人材の確保や育成が難しい」で、82.3%でした。IPAの「DX動向2025」で、システム開発の内製化を進めていると答えた日本の企業334社の回答で、AIに限らないシステム開発についての数字です（複数回答）。
| 内製化の課題（日本・割合） | 対策 |
|---|---|
| 人材の確保や育成が難しい（82.3%） | 採用より先に、業務を知る社員を推進担当と業務の担当に充てる |
| 新しい技術への対応が難しい（48.8%） | 変化の速い開発の部分は、外注か組み合わせにする |
| 内製化には利点も欠点もあるため、判断が難しい（34.7%） | 会社全体ではなく、仕事ごとに4つの基準で決める |
| 開発量の増減への対応が難しい（33.2%） | 件数の多い時期だけ外部に頼める契約にする |
| 開発設備の導入・維持にコストがかかる（26.6%） | 社内で作る範囲を、契約して使うAIのサービスとノーコードのツールで作れるものにする |
| 外部開発したシステムの内製化への移行が難しい（19.5%） | 運用から移し、契約で納品物と引き継ぎを決める |
出典：IPA「DX動向2025」データ集 p.55（日本 n=334）
米国（n=236）で「人材の確保や育成が難しい」を挙げた企業は38.1%で、日本は米国の2倍以上です。一方、「外部開発したシステムの内製化への移行が難しい」は米国が33.1%で、日本の19.5%より高い結果でした。
人材の確保が難しい会社は、内製化の範囲を「AIを使う」「AIの仕組みを作る」の段階に絞ると、プログラミングの経験者がいなくても始められます。採用と育成のどちらを先にするかは、AI企業ナビのAI人材は「採用」か「育成」かで比べられます。
中小企業のAIの内製化
従業員100人以下の企業で、システム開発の内製化を進めているのは11.1%で、38.0%は外部開発を今後も利用する予定です。IPAの「DX動向2025」の従業員規模別の結果で、AIに限らないシステム開発についての数字です。規模が小さいほど内製化を進める割合が低くなっています。
| 従業員の規模（日本） | 内製化を進めている | 外部開発を今後も利用 |
|---|---|---|
| 100人以下（n=405） | 11.1% | 38.0% |
| 101〜300人（n=346） | 15.6% | 30.9% |
| 301〜1,000人（n=346） | 25.1% | 25.4% |
| 1,001人以上（n=403） | 36.7% | 22.3% |
出典：IPA「DX動向2025」データ集 p.53
開発の担当を社内に置きにくい中小企業は、開発を外注し、指示文の更新・資料の差し替え・出力の確認を社内で担う形が現実的です。この形では、社内に要るのは推進担当と業務の担当の2つの役割です。
総務省の令和8年版 情報通信白書では、「専門家によるアドバイスやサポート体制がある」と答えた割合は中小企業で27.8%でした。大企業の20.2%より高い割合です。白書の中小企業は、業種により従業員300人未満または100人未満の企業で、上の表のIPAの区分とは定義が違います。
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社員が生成AIを業務で使う段階だけであれば、この記事の4つの基準と役割で社内だけでも始められます。研修は、社内に講師の経験者がいなければ外部に頼む方法もあります。外部の支援が役に立つのは、社内のシステムとつなぐ開発や、社内に経験者のいない技術が要る場合です。
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まとめ
AIの内製化は、仕事ごとに4つの基準で内製・外注・組み合わせを決め、運用の仕事から社内へ移して進めます。
- システム開発の内製化を進めている日本の企業は22.3%で、米国の46.4%の半分以下です（IPA「DX動向2025」・AIに限らない）。
- 業務の知識で成果が決まり、変更の多い仕事は内製に、社内に経験者のいない技術が要る仕事は外注か組み合わせに向きます。
- 社内に置く役割は、推進担当・業務の担当・開発の担当の3つです。
- 外注から移すときは、契約と納品物を確かめ、運用から移して、開発は最後にします。
- システム開発の内製化を進める企業の課題の最多は「人材の確保や育成が難しい」（82.3%・IPA）で、業務を知る社員を充てて育てます。
最初にやることは、AIに関わる仕事を一覧にし、4つの基準で内製・外注・組み合わせに分けることです。
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よくある質問
AIの内製化には、プログラミングができる社員が必要ですか？
生成AIを使う段階と、ノーコードのツールで仕組みを作る段階は、プログラミングができなくても社内で担えます。社内のシステムとつなぐ開発は、外注か、外部と一緒に作る組み合わせにします。
外注と内製では、どちらの費用が安くなりますか？
仕事によって変わります。変更の多い仕事は、外注すると保守の範囲に入らない変更のたびに費用が要るため、内製の方が費用を抑えやすくなります。一度きりの開発は、社内の担当者が学ぶ時間を考えると、外注の方が費用を抑えやすくなります。
外注しているAIの仕組みを、途中から社内に移せますか？
移せます。最初に契約書で、プログラムと設定の権利、設計書の受け取り、AIのサービスのアカウントの契約者を確かめます。そのうえで、指示文の更新や資料の差し替えなどの運用から社内に移します。
出典
- IPA（情報処理推進機構）「DX動向2025」（公開日：2025年6月26日）
- IPA「DX動向2025」データ集（p.51 ソーシング手段の状況・p.52〜53 システム開発の内製化・p.55 内製化を進めるにあたっての課題・p.98 調査対象と実施規模）
- 総務省「令和8年版 情報通信白書」第Ⅰ部第2章第1節 企業におけるAI利用の現状（図表Ⅰ-2-1-5）
- 総務省「令和8年版 情報通信白書の概要」（企業向けアンケート調査について）
- 株式会社AITECH「事業内容」
この記事の数字は、2026年11月13日に各機関・各社の公式ページで確認しました（更新日：2026年11月13日・監修：株式会社AITECH CEO 小森谷 祐太）。
