AIコンサルとは？中小企業が依頼できる仕事・費用・支援範囲を解説

監修：株式会社アスタ 代表取締役 小路雅也

AIを業務に取り入れたいが、何を頼めばよいのかわからない。社内で試してみたものの、担当者の個人利用から先へ進まない。AIコンサルを検討するときは、使い方を教わることと、会社の業務を改善することを分け、必要な支援を具体化することが大切です。

AIコンサルは、AIに関する助言だけでなく、業務課題の整理、活用方法の検討、試行や運用の設計などを支える仕事です。ただし、設定・開発・日々の改善まで含むかは支援内容によって異なります。「相談できること」と「作業を任せられること」を同じものとして考えると、依頼後に想定外の作業が社内へ残ります。

この記事では、中小企業の経営者に向けて、AIコンサルに依頼できる具体的な仕事、受け取りたい成果物、費用の考え方を整理します。サービスの名称だけで判断せず、自社に必要な依頼範囲を考えるための解説です。

AIコンサルとは、経営・業務課題とAIの使い方を結び付ける支援

AIコンサルティングでは、何を実現したいかを整理し、そのためにAIを使うべきか、どのような条件で使えるかを検討します。対象は、文章や資料を扱う生成AIだけとは限りません。予測や分類なども含め、解決したい課題と使える情報に合わせて手段を選びます。新しいAI製品を紹介することだけが役割ではありません。

たとえば、営業資料の作成が遅いという相談でも、文章を書く時間が長いのか、必要な情報を探せないのか、上司の確認を待っているのかで対策は変わります。業務を分けて確かめれば、AIによる下書きが必要な部分と、資料の整理や承認手順の変更で改善できる部分を区別できます。

経済産業省のGENIACが公開する企業間の議論でも、目指す状態の曖昧さ、データ整備の担当の不明確さ、効果の測り方などが導入上の課題として挙げられています。これはAIの機能だけを見ても、仕事に組み込む条件は決まらないことを考える参考になります。出典：GENIAC「生成AI導入の共通課題と成功事例導出に向けたヒント」。

AIの使い方を知ることと、会社の業務を改善することは別

AIの操作方法は調べられても、実際の業務への導入・活用・改善には、別の仕事が必要です。たとえば、指示文を工夫しても、AIに渡す商品情報が古ければ、誤った提案につながるおそれがあります。情報の正確さや更新方法を整え、用途に合うLLM（文章の理解や生成を担う大規模言語モデル）を選びます。回答の品質だけでなく、費用、情報の扱い、既存業務への組み込みやすさも判断材料です。

さらに、ある部署の作業を減らすために、別の部署へ入力や確認の負担が増えるなら、全社での調整が欠かせません。誰の作業を減らすかだけでなく、会社として何を実現するかから設計する必要があります。経営戦略とつながる優先順位、利用ルール、情報や設定のメンテナンス、全体を統括する責任者まで決めてこそ、導入後の改善を続けられます。依頼先を選ぶ際も、技術の知識に加え、こうした仕事をつないで進められるかを確認します。

AIコンサルに依頼できる仕事と、受け取りたい成果物

依頼内容を考えるときは、作業の名称と、その結果として何を確認できるようになるかをセットにします。「調査」「提案」「検証」という言葉だけでは、経営者が次の判断に使える内容なのか、実際に社員が使える仕組みまで残るのかがわかりません。

以下は依頼範囲を整理するための例です。すべてのAIコンサルが全項目を担当するという意味ではありません。自社に必要な仕事を選び、提案書や見積書で担当と成果物を確認します。

成果物は、厚い報告書である必要はありません。たとえば「対象業務を決める」が目的なら、候補を並べるだけでなく、なぜその業務を優先するか、どの情報が不足しているかまでわかる資料が必要です。試作品を受け取る場合は、動く場面だけでなく、使えない条件や人による確認箇所も残します。

提案・開発・運用のどこまでを頼むかで、支援範囲は変わる

助言や計画づくりを中心に依頼する場合、設定や社員への説明を誰が進めるか、別に決める必要があります。自社に実行できる担当者がいれば、その形が合うこともあります。一方、兼務担当者に時間がないなら、資料作成、設定、試行後の修正まで誰が手を動かすかを具体的に確認します。

「導入まで支援」に何が含まれるかは、作業・担当・完了条件で確かめます。アカウントを用意した時点で完了なのか、試作品を渡すのか、現場で確認して直すところまでなのか。言葉が同じでも、受け取るものと社内の負担は異なります。

AIコンサル、AI導入支援、AI顧問は、実際のサービスでは仕事が重なる場合があります。導入の工程や進め方を詳しく知りたい場合はAI導入支援の解説、継続的な相談や実行管理を検討する場合はAI顧問の解説も参考にしてください。本記事では、その前提となる依頼内容と担当範囲に焦点を置きます。

外部へ任せても、社内に残す判断と協力がある

AIコンサルへ依頼すれば、現状の整理や選択肢づくりを一緒に進められます。ただし、どの課題を優先するか、どこまで費用をかけるか、顧客に何を約束するかまで、外部だけで決めることはできません。経営者と現場が判断・確認に関われる時間を、計画に含めます。

専任の推進部署や開発担当を置ける大企業と、通常業務を兼ねる社員が進める中小企業では、実行に使える時間が違います。大企業の計画を小さくするだけでは、資料や会議は増えても現場の作業が進まないことがあります。中小企業では、少人数でも判断できる対象へ絞り、外部支援が抜けた後に誰が運用するかまで考える必要があります。

社内にAI専任者がいない場合も、最初から専門部署をつくる必要はありません。少なくとも、次の役割を誰が担うかがわかると、相談や試行が止まりにくくなります。同じ人が複数の役割を兼ねる場合は、その人に確認が集中しない範囲へ対象を絞ります。

• 経営者・統括責任者：改善の優先順位と予算を決め、部門間の調整や実施・継続の判断に責任を持つ
• 現場担当者：実際の仕事や例外を伝え、試した結果を確かめる
• 情報管理の担当者：利用できるデータ、アカウント、アクセス範囲を確認する

IPAのDX推進スキル標準でも、目的や業務を設計して関係者をつなぐ役割と、データ・システムの設計や実装を担う役割を整理しています。これを依頼の分担に当てはめるなら、AIに詳しい一人へすべてを任せるのではなく、業務を知る人と技術を扱う人が協働できる状態をつくることが重要です。出典：IPA「DX推進スキル標準」。

AIコンサルの費用は、依頼範囲と総コストで考える

AIコンサルの費用を比べる前に、対象業務、調査する部署、依頼する作業、支援期間をそろえます。単発の相談と、既存システムを確認して試作品をつくる仕事を同じ料金で比べることはできません。公開されている最低価格だけを見て、自社に必要な費用の総額と判断しないようにします。

料金の示し方にも、特定の相談や診断への費用、範囲を決めたプロジェクトの費用、継続支援の月額などがあります。大切なのは名称ではなく、何をどの程度依頼できるかです。見積書では、次の費用が含まれるか、別途必要になるかを確認します。

• 支援そのものの費用：現状調査、提案、設定、試行、修正などの対象範囲
• 利用・連携の費用：AIや外部サービスの利用料、データ整理、既存システムとの接続や開発
• 運用を続ける費用：保守、障害対応、変更対応、社員の確認・説明・管理に必要な時間

たとえば、資料作成を対象にするだけでも、公開情報だけで下書きをつくる場合と、社内資料の検索権限を設け、顧客情報と連携する場合では、必要な仕事が変わります。対象を増やしたときの追加費用や、想定外の調整が見つかったときに誰が承認するかも先に確認すると、予算を管理しやすくなります。

具体的な料金例として、アスタの中小企業AI業務改善では、スモールスタート月額10万円〜、スタンダード月額30万円〜、フルサポート月額50万円〜を掲載しています（2026年9月22日確認）。これは当社サービスの料金例であり、AIコンサル全体の相場ではありません。企業規模・支援内容・プロジェクト期間によって料金は異なるため、必要な作業と対象範囲を確認したうえで個別に見積もります。

支援料金の安さと、社内の仕事を含めた総コストの低さは同じではありません。助言が安くても、実行する人が足りなければ計画が止まります。反対に、自社で進められる仕事まで外部へ依頼する必要もありません。必要な支援と社内に残る仕事を合わせて判断します。

営業資料づくりの相談で見る、依頼内容の具体化

ここでは、営業資料の準備に時間がかかる会社を説明用の仮定として考えます。経営者は「文章をAIで早く書けないか」と考えているものの、現場では過去の提案や最新の商品情報を探す時間が長いかもしれません。まず実際の作業と使用資料を確認し、困りごとの認識が同じかを確かめます。

依頼する仕事を具体化するなら、資料の所在と更新担当の整理、使ってよい情報の確認、下書きの型づくり、営業担当者による試行と修正などに分けられます。情報の所在を整理するだけで十分なら、AI導入を急ぐ必要はありません。AIを使う場合も、価格や契約条件などの重要な内容は、人が元の情報と照合する運用にします。

この場合、受け取りたいのは「おすすめAIツール一覧」だけではありません。どの資料を参照し、誰が更新し、どこを確認して顧客へ出すかがわかる仕組みです。自社に残る作業と外部が担う作業を定めることで、提案段階の助言だけでよいのか、実行まで必要なのかを判断できます。

データ・成果物・引継ぎの条件を曖昧にしない

AIコンサルへ社内資料を共有することと、その資料を外部のAIサービスへ入力することは分けて確認します。誰がどの情報を扱い、何の目的に利用するのか。顧客情報や機密資料が、想定していない用途へ使われないよう、支援先と利用環境を確認します。

経済産業省の「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」は、提供するデータの利用範囲や、サービス水準、生成物の利用条件などを検討するための資料です。契約の初期検討にも使えますが、個別の権利や責任に関する法的判断は、社内法務や顧問弁護士などへ確認してください。出典：経済産業省「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」。

さらに、支援が終わった後に、設定内容や利用手順を誰が管理するかを決めます。会社で使うアカウント、資料の保存先、更新方法、連携が止まったときの窓口がわかれば、担当者が替わっても引き継ぎやすくなります。試作品の納品と、継続して使う仕組みの引継ぎは、同じ完了条件ではありません。

依頼先の比較は、得意分野と実行できる体制を確認する

AIコンサルを比較するときは、一般的な実績数だけでなく、自社が困っている仕事に対して何を担当できるかを確認します。戦略の検討と現場での試行を別々に頼む場合も、両者を誰がつなぐかが重要です。「売上を伸ばす」という方針が、どの業務を変え、誰が実行する計画になるのか。助言と設定作業のどちらが得意かに加え、その間の調整まで担える体制かを確かめます。

• 自社の課題に対して、何を調べ、何を成果物として渡すかを説明できるか
• 提案後の設定・開発・修正を誰が担当し、自社には何が残るかが明確か
• 費用・情報管理・完了条件を具体化し、AIを使わない選択肢も比較できるか

比較の観点を詳しく確認したい方は、中小企業が失敗しないAIコンサルタントの選び方をご覧ください。面談では製品名を先に指定するより、実際の仕事と困っている場面を共有すると、提案内容の違いを見極めやすくなります。

経営戦略とAIの実務をつなぐ、アスタの支援

株式会社アスタは、従業員10〜200名規模の中小企業に特化し、全国でAI導入・活用を支援しています。特定のAIツール導入を前提にせず、経営課題と現場業務の整理から、設定・試行・運用改善・定着まで実務に伴走します。

アスタでは、AIの使い方を知ることと、会社として導入し、活用し、改善することは別だと考えています。必要なのは、AIに詳しい人を置くだけではなく、経営・組織・技術・運用をつなぐことです。アスタは、経営戦略の立案・実行から、部門間の調整、AIの選定・導入、運用改善まで、一体で支援できることを強みとしています。

その出発点として、何を課題と捉えているかを聞き、実際の仕事を自分たちの目で確かめます。関係者の認識が違う場合も、誰か一人を正解と決めず、意見と現場の事実を踏まえて改善案を作ります。課題の特定をAIへ丸投げせず、情報収集・分析や別の見方を探す議論にAIを活かし、人が判断します。

具体的には、AIへ正しく情報を伝えるための整理、用途に合うLLMの選定、利用ルールやメンテナンスの設計を、組織面の調整と切り離さずに進めます。全体を統括する責任者の選定や役割の整理も支援対象です。責任者の指名や予算などの最終判断は依頼企業が行い、アスタが担当する作業と判断権限は合意した支援範囲で明確にします。

担当が曖昧、実行する時間がない、結果を振り返っていないといった理由で改善が止まる場合もあります。こうした組織上の課題もアスタの得意領域です。AIを入れて終わりにせず、誰が動き、何を確かめ、いつ見直すかまで整え、経営上の狙いと現場の改善をつなげます。

仕組みづくりでは、既製サービスの設定変更・連携と、AIを開発工程に活かした自社専用システムの開発を比較します。試作や改修の手間を抑えられる可能性がある一方、保守、セキュリティ、変更対応を含む総コストで判断し、専用開発なら必ず安くなるとは考えません。すでに導入したSFAやCRMが使われていない場合も、その理由と必要な運用改善を確かめます。

原因や答えをすべて確定してから相談する必要はありません。何に困っているか、どこがまだわからないかを共有するところから始められます。アスタの中小企業AI業務改善では、課題整理から設定・試行・運用改善まで、必要な支援範囲をご相談いただけます。