【シミュレーション付き】AI画像認識アプリの開発費用の相場まとめ【2024年最新版】

2024年12月25日

この記事のまとめ

AI画像認識アプリの開発費用の相場は、最低限の機能のみ実装する場合は「50〜150万円」、基本的な機能のみ実装する場合は「150〜300万円」、複雑・細かな機能も実装する場合は「300〜600万円」、非常に複雑な機能も実装する場合は「数千万円」となっています。

しかし、「ノーコード開発×補助金利用」で約80%の費用削減が可能です。

本記事では、200社以上のプロジェクト実績を持つ弊社Walkers（ウォーカーズ）が、実際にご相談いただいたお客様の事例をもとに、AI画像認識アプリの開発費用から開発会社の選び方まで、わかりやすく徹底解説しています。ぜひ最後までお読みください。

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執筆者：山口鳳汰
ノーコード開発専門メディア「Walkersメディア」編集長。
ノーコードの電子書籍を3冊出版し、1冊はAmazonベストセラーを獲得。
その他、受託開発や教育など多数のノーコード事業に参画している。

運営会社：株式会社Walkers
ノーコード専門の開発会社。
300件以上の開発/制作実績、200件以上の企業様を支援。
マーケティングやUI/UXと掛け合わせたサービス開発を得意としている。

執筆者：山口鳳汰
「Walkersメディア」編集長。
ノーコードの電子書籍を3冊出版し、1冊はAmazonベストセラーを獲得。

運営会社：株式会社Walkers
ノーコード専門の開発会社。
これまでに300件以上の開発/制作実績、200件以上の企業様を支援。

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ノーコード開発を利用した場合のAI画像認識アプリの開発費用シミュレーション — ノーコード開発を利用した場合のコストシミュレーション

ノーコードとは、「プログラミング言語を用いることなく、ホームページやアプリケーションを開発できる革新的なサービス」を指します。

ノーコードを活用してAI画像認識アプリを構築する場合、以下の3つの大きなメリットが得られます。

開発コストを50%以上削減
開発期間を50%以上短縮
高度な機能を持つアプリの構築が可能

実際、80%以上のAI画像認識アプリはノーコードで十分実装可能です。そのため、まずはノーコード開発を検討することで、コスト削減や開発スピードの向上を実現することをおすすめします。

【早見表つき】AI画像認識アプリの開発費用の相場を一覧！

ノーコード開発の場合

全体平均の費用相場

費用の種類	相場
初期費用	200〜550万円
運用費用	1〜5万円/月

AI画像認識アプリは目的によって開発費用は大きく異なるため、「目的別」に分類してさらに詳細に説明します。

目的別の費用と開発期間の相場

開発の目的	初期費用の相場	開発期間
最低限の機能のみ	50〜150万円	1〜2ヶ月
基本的な機能のみ	150〜300万円	2〜3ヶ月
複雑・細かな機能まで	300〜600万円	3〜6ヶ月
非常に複雑な機能も実装	※非推奨	※非推奨

※1 「非推奨」ではフルスクラッチでの開発を推奨。
※2 要件定義やデザイン費用が別途かかることもあります。

ノーコード開発は、「非常に複雑な機能」の実装には不向きな場合があり、必ずしも最適な選択肢とは限りません。しかし、想定している機能の中には、驚くほど簡単に実現できるものも少なくありません。

的確な判断を行うためには、まずノーコード開発に精通した専門家へ相談し、目標とする機能が実現可能かどうかを確認することをおすすめします。

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フルスクラッチ開発(コードによる開発)の場合

全体平均の費用相場

費用の種類	相場
初期費用	700〜1,500万円
運用費用	4〜20万円/月

アプリの目的によって開発費用は大きく異なるため、「目的別」に分類してさらに詳細に説明します。

目的別の費用と開発期間の相場

開発の目的	初期費用の相場	開発期間
最低限の機能のみ	300〜600万円 ※非推奨	2〜5ヶ月 ※非推奨
基本的な機能のみ	600〜1,500万円 ※非推奨	5〜7ヶ月 ※非推奨
複雑な機能まで	1,500〜3,000万円	7〜10ヶ月
非常に複雑な機能も実装	3,000万円〜	10ヶ月以上

※1 「非推奨」ではノーコードでの開発を推奨。
※2 要件定義やデザイン費用が別途かかることもあります。

フルスクラッチ開発は、「最低限の機能」または「基本的な機能」しか必要としない場合、費用対効果が低下しやすい傾向があります。

一方、「複雑な機能まで」を実現する際には、ノーコードが有効に機能するケースもあれば、フルスクラッチ開発のほうが適している場合もあります。
そのため、最適な開発手法を見極めるには、ノーコードとフルスクラッチの両方に精通した専門家に相談することをおすすめします。

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AI画像認識アプリの開発費以外にかかる5つの費用

【費用①】運用・保守

AI画像認識アプリは、リリース後も常に正常動作とユーザー満足度の維持・向上が求められます。そのため、以下のような継続的なコストを考慮しましょう。

基盤の維持・拡張：
アプリがスムーズに動作するためのクラウドサーバー、データベース、ストレージ、負荷分散装置などのインフラ費用が定期的に発生します。ユーザー数が増えればトラフィックも増大し、より強固なインフラ体制やスケーラブルなクラウドサービスを導入する必要があります。
定期アップデート・バグ修正：
新OSバージョンへの対応やライブラリの更新、セキュリティの修正、操作性改善など、アプリは「一度作って終わり」にはなりません。継続的な開発・保守体制が必要です。
サポート体制の構築：
ユーザーからの問い合わせ対応、FAQやヘルプページの整備、トラブル時の緊急対応など、カスタマーサポート部門の人件費や外部コールセンター委託費用なども考慮が必要となります。

【費用②】外部サービス・API利用料

AI画像認識機能は、独自にモデルを学習・構築するケースもあれば、Google Cloud VisionやAWS Rekognitionなどの外部APIを利用するケースがあります。これらには以下のような費用が発生します。

利用量に応じた課金体系：
外部サービスは通常、APIコール数や解析対象画像数、処理量に応じて課金が行われます。ユーザーが増えれば自然とコストも増加し、人気の出たアプリほど「処理コスト」の増大に直面します。
上位モデルやオプション機能へのアクセス料：
基本的な画像認識だけでなく、顔認証や物体検出、テキスト抽出(OCR)など高度な機能を利用する場合、追加料金が設定されていることもあります。精度向上や処理高速化オプションなど、顧客満足度向上のために機能拡張を行うと、費用も右肩上がりになりがちです。

【費用③】モデルのチューニング

初期状態のモデルが常に最高のパフォーマンスを発揮するとは限りません。モデルの精度を維持・向上するためには、継続的なチューニングが不可欠です。

データ収集・前処理コスト：
より高度なモデルにするためには、ユーザーがアップロードした画像やエラーが発生したケースを再検証し、学習データセットとして再利用するサイクルが必要です。これらのデータ収集・整理・クリーニング作業には、データサイエンティストやエンジニアの工数がかかります。
再学習やファインチューニングのコスト：
モデルを改善するには、高性能なクラウド環境での再学習が必要な場合があります。これには計算リソースの費用が発生します。また、専門知識を有するエンジニアを雇用するための人件費も無視できません。
精度評価とテスト：
モデル更新後には精度評価・テストが必要です。この評価プロセスやA/Bテストによる効果検証も、隠れたコストとして積み上がります。

【費用④】マーケティング・プロモーション

優れたAI画像認識機能を持つアプリが完成しても、知られなければユーザーは集まりません。認知拡大やユーザー獲得に向けたマーケティング戦略や施策は必須です。

広告出稿やキャンペーン費用：
SNS広告、検索連動型広告、アプリ内広告など、ユーザーが最初にアプリをダウンロードしてくれる段階を突破するための露出強化には一定のコストが必要です。
PRイベント・メディア対応：
展示会やカンファレンスでの出展、ニュースメディアへのプレスリリース配信、インフルエンサーや専門家とのコラボレーションなど、信頼性や話題性を高める手段にも費用が伴います。
ユーザーリテンション施策：
新規ユーザー獲得だけでなく、既存ユーザーを維持するためのクーポン配布や有料会員向け特典、プッシュ通知による再訪促進などの施策にもコストがかかります。

【費用⑤】リリース費用(iOS/Android対応にする場合)

モバイルアプリをiOSやAndroidで配信するには、それぞれのプラットフォームへの対応と申請が不可欠です。

デベロッパーアカウント費用：
Apple Developer Program（年額費用）やGoogle Play Developer Console（初回登録費用）など、ストアにアプリを公開するためのアカウント維持費がかかります。
ストア審査対応とリジェクト対策：
アップデートや新機能リリースのたびに、ストア審査をクリアする必要があります。ガイドライン遵守や不適切なコンテンツの排除など、審査落ちを防ぐためには細かい調整やテスト作業が必要となり、その分の人件費も生じます。
ASO（App Store Optimization）やメタデータ更新：
ユーザーが検索したときにアプリが上位表示されるよう、タイトル、キーワード、説明文、スクリーンショット、アイコンなどの最適化を行う必要があります。ASOコンサルタントに依頼したり、内部担当者による定期的な分析・改善が必要で、これらも間接的なコストに計上されます。

AI画像認識アプリの開発費用を安く抑える3つの方法

【方法①】ノーコード開発をする活用する

何度もお伝えしていますが、最も効果的な方法はノーコード開発の活用です。
※ノーコードとは、「プログラミング言語を用いることなく、ホームページやアプリケーションを開発できる革新的なサービス」を指します。

ノーコードを活用してAI画像認識アプリを構築する場合、以下の3つの大きなメリットが得られます。

開発コストを50%以上削減
開発期間を50%以上短縮
高度な機能を持つアプリの構築が可能

【方法②】補助金を活用する

補助金制度を活用することで、一般的な開発コストを約3分の2まで削減できます。さらに、ノーコード開発を組み合わせれば、その削減率は最大約80％にまで高まり、より大きな効果が期待できます。

また、当社のシミュレーターを利用すれば、補助金適用後のおおよその費用を、わずか1分程度で手軽に試算可能です。ぜひ一度お試しください。

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【方法③】開発する機能を絞り込む

適切に機能を絞り込むことでアプリの価値を下げずに開発コスト削減が可能 — 適切に機能を絞り込むことで価値を下げずにコスト削減可能

事前に導入する機能を厳選すれば、顧客価値を損なうことなく大幅なコスト削減が期待できます。

以下の基準を参考に、導入機能を慎重に取捨選択することをおすすめします。

必要不可欠な機能
あると便利な機能
サービス拡大時に追加予定の機能
不要な機能

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AI画像認識アプリ開発会社を選ぶ際に重視すべき5つのポイント

【ポイント①】過去の実績が信頼できるか

開発会社を選ぶ際は、まずその企業が手がけてきたプロジェクトや実績を入念に確認することが欠かせません。公式サイトやポートフォリオ、事例紹介ページなどを参考に、その企業が対応してきた業界・業務領域や類似案件での成果・対応力を見極めましょう。

多彩な実績と豊富な経験を持つ企業であれば、複雑な要件にも柔軟に対応でき、予期せぬトラブルが発生した際にも、迅速かつ的確な対応が期待できます。

【ポイント②】ブログ、SNS、YouTubeで有用な情報を発信しているか

次に注目すべきポイントは、開発会社が最新の技術やノウハウを継続的に発信しているかどうかです。ブログ、動画、SNSといった多様なメディアを通じて、専門的な情報をわかりやすく定期的に発信している企業は、業界動向を深く理解し、市場の変化に対して柔軟に対応する力をより高めていると考えられます。

情報発信が活発であるほど、市場の動きを敏感に捉え、常に新たな知見を吸収している証といえます。一方で、長期間更新が途絶えている場合は、最新技術や市場トレンドのキャッチアップに遅れが生じている可能性があり、注意が必要です。

【ポイント③】問い合わせ時の対応が丁寧か

開発会社を選ぶ際には、問い合わせ対応の質も見逃せません。メールや電話で質問したときに、迅速で明確な回答が得られるかどうかは、プロジェクト開始後も円滑なコミュニケーションを築けるかを判断する上で、重要な指標となります。

顧客対応が丁寧な企業は、顧客を大切なパートナーと位置づけ、長期的な関係構築を重視する傾向があります。単純な返信の速さだけでなく、質問の意図を正確に汲み取り、専門用語や技術的背景をわかりやすく説明する姿勢は、プロジェクト進行中にとって、心強い支えとなるでしょう。

【ポイント④】サポート体制が充実しているか

アプリ開発では、計画段階で想定していない問題が発生することは珍しくありません。こうした予期せぬトラブルに直面した際、いかに素早く柔軟に対応できるかは、開発会社の実力を判断する上で極めて重要な要素といえます。

そのため、あらかじめサポート体制を入念に確認することが不可欠です。専用の問い合わせ窓口が整備されているか、緊急時の連絡手段が明確に定まっているか、問題発生時に迅速な解決策や追加対応策を提示できる仕組みがあるかなど、サポート面を細かくチェックしましょう。手厚いサポートがある企業であれば、不測の事態が起こっても円滑に問題を解決し、プロジェクトをスムーズに進められます。