AI開発をオフショアに任せるメリットと注意点

生成AI導入の相談は増えているものの、社内にAIエンジニアがいない、採用しようにも人材市場が競争過多で採れない、という声をよく聞きます。一方で、要件の曖昧さがそのまま精度低下につながるのでは、学習データの機密性が心配、といった理由から、AI開発をオフショアに任せることを懸念される方もおられるかもしれません。実際のところはどうなのでしょうか。

AI開発をオフショアに任せることへの懸念

AI開発は要件が定まりにくく、精度検証を繰り返しながら進める部分が多いため、対面でのすり合わせが前提の高度な開発だと捉えられ、オフショアに任せることを懸念される方もおられるかもしれません。実際、要件があいまいなまま海外の開発チームに丸投げしてしまうと、意図した精度が出ない、何度もやり直しが発生するといった問題は起こり得ます。

ただしこれは、AI開発そのものがオフショアに向かないというより、要件定義の詰め方と進行管理の体制に起因する問題です。実際には、生成AI統合やRAG構築といった案件でもオフショア体制を活用した開発は広く行われています。

オフショアで進める3つのメリット

1. 国内で不足しがちなAI人材を確保できる

生成AI・機械学習の実務経験を持つエンジニアは、国内では採用競争が激しく、採用できたとしても人件費は高騰しています。オフショア開発を活用することで、国内だけでは確保が難しいAI開発リソースを継続的に確保しやすくなります。

2. PoCから本開発までリソースを柔軟に拡張できる

AI開発はPoC(技術検証)の結果を見てから本開発の要否や規模を判断することが多く、案件の進み方に合わせてリソースを増減させたい場面が頻繁に発生します。オフショア体制であれば、都度採用や契約をやり直すことなく、必要なタイミングでエンジニアを増員しやすいという利点があります。

3. 国内SES比較でのコストパフォーマンス

AI開発の実務経験者をSESで確保する場合、専門性の高さから月単価は高めに設定される傾向があります。オフショア開発を組み合わせることで、国内水準と比べて高いコストパフォーマンスでAI開発リソースを確保できます。

注意すべきポイント

AI開発をオフショアに任せる際、特に注意したいのは以下の点です。

「何を実現したいか」だけでなく、「どの精度・どのデータ範囲まで求めるか」を要件定義の段階で言語化しておく必要がある
学習・検証に使うデータの取り扱いルール(機密情報の範囲、持ち出し可否)を契約前に明確にしておく
PoCの評価基準があいまいだと、「動くものはできたが、実運用に耐えるかは判断できない」という結果になりやすい

AI開発は通常のシステム開発以上に、要件定義とPoCの評価基準づくりが成果を左右します。この工程を誰が・どの体制で担うかを、契約前に確認することが重要です。

失敗しないための進め方

AI開発をオフショアで進める場合も、要件定義とPoC設計の段階は国内のPMが伴走する体制が望ましいといえます。実現したいことの言語化、評価基準の設計、データの取り扱いルールの整理といった上流工程を国内側が担い、実装フェーズでオフショアのエンジニアリソースを活用する構成であれば、精度と柔軟性を両立しやすくなります。

VIETISのAI駆動開発体制

VIETISは、AI駆動型DX推進ラボ「AX Labo」を通じて、PoC・本開発・運用保守までを一気通貫で対応しています。国内のPMが要件定義から伴走し、オフショアの開発拠点のエンジニアが実装を担う体制のため、AI開発ならではの精度検証の難しさに対応しながら、コストパフォーマンスの高い開発リソースを確保できます。CMMI Level 3・ISO 27001・プライバシーマークを取得しており、350件を超える開発実績があります。