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AI受託開発とは？市場規模と担い手の種類｜SES営業がAI案件（データ整備・PoC・生成AI導入）を取る6ステップ

公開日：2026年9月30日更新日：2026年9月30日

AI受託開発とは？SESとの違い

AI受託開発とは、依頼を受けて、AIを使ったシステムやモデルを作って納める仕事のことです。 画像から不良品を見つける仕組みや、社内文書に答えるチャットボットなどが代表例です。

SESとの一番の違いは、何に対してお金が払われるかです。受託開発は「作ったもの」、SESは「エンジニアが働いた時間」に対して支払われるのが基本です。

比べる点AI受託開発SES（準委任）
お金が払われる対象完成したシステム・モデルエンジニアの作業時間
主な契約請負（段階によっては準委任）準委任
完成の責任受けた会社が負う原則として負わない
作業の指示受けた会社が自社の人に出すSES企業が自社の人に出す

準委任とは、作業をすること自体を引き受ける契約です。請負とは、仕事を完成させることを引き受ける契約です。違いを詳しく知りたい方は「準委任契約と請負契約の違い｜業務委託契約書を見分ける判定シート」をご覧ください。

AI受託開発を手がける会社も、すべてを自社の社員だけで作るわけではありません。データの準備や周辺のシステム作りで、外部のエンジニアを使うことがよくあります。ここにSES企業が入る余地があります。

AI受託開発の市場規模はどれくらい？

国内のAI市場は、5年で約3倍に広がる見込みです。 IT調査会社のIDC Japanは、2025年5月1日に国内AIシステム市場の予測を発表しました。

年国内AIシステム市場（IDC Japan）ポイント
2024年（実績）1兆3,412億円前年より56.5%増
2029年（予測）4兆1,873億円2024年の3.1倍
2024〜2029年年平均25.6%で成長生成AIとAIエージェントが後押し

AIエージェントとは、人の代わりに複数の作業を順番にこなすAIのことです。IDC Japanは、2024年をAIシステムがAIエージェントへ大きく進化した年と位置づけています。

使う側の企業も増えている

発注側の企業も、AIを使う方針をはっきり持ち始めています。 総務省の「令和8年版 情報通信白書」で、生成AIを活用する方針の日本企業は68.9%でした。「積極的に活用」と「領域を限定して活用」の合計で、前の年度の49.7%から大きく増えています。

生成AIとは、文章・画像・プログラムなどを新しく作り出すAIのことです。ChatGPTのような対話型のサービスが代表例です。

ただし、企業の大きさで差があります。IPA（情報処理推進機構）の「DX動向2026」によると、AIの導入率は従業員1,001人以上の企業で8割近くです。101人以下の企業では16.6%でした。

人が足りないのが一番の課題

AI案件が増えても、それを動かす人が足りていません。 同じIPAの調査では、DXを進める人材が「やや不足」「大幅に不足」と答えた企業が85.5%でした。AI関連の人材も、複数の職種で過半数の企業が「不足している」と答えています。

SES営業にとっては、人を出せる会社に声がかかりやすい市場だといえます。AIが開発の仕事に与える影響は「SESへの生成AIの影響｜人月モデルと単価の変化、営業の備え5つ」でまとめています。

AI受託開発を手がける会社の種類

AI受託開発の担い手は、AI専業の会社だけではありません。 SES営業が営業先を考えるときは、次の4種類に分けると整理しやすくなります。

種類特徴SES営業との関わり方
AI専業の上場企業研究力があり、大企業の案件を持つ周辺開発やデータ整備で人を求めることがある
大手SIer大規模システムにAIを組み込む既存の商流の中でAI案件が回ってくる
AI受託開発のベンチャーPoCや生成AI導入を小さく速く請ける人数が少なく、外部の力を借りやすい
ITコンサルAIの活用計画を作り、開発を外に出す計画のあとの実装で人が必要になる

AI専業の上場企業の売上規模や順位は、「AI開発企業ランキング｜日本の主要企業とSES営業の商流の入り方」で解説しています。この記事は、AI受託開発の案件にSES企業がどう入るかに絞っています。大手SIerのAI案件に入るには、協力会社として登録されている必要があります。流れは「SIerの協力会社登録の条件と流れ｜審査で見られる7項目」で解説しています。

SES企業が入り込めるAI案件は3種類

SES企業が取りやすいのは、データ整備・PoC支援・生成AI導入の3種類です。 AIの中身を一から作る研究の仕事は、専門の会社に集まりがちです。一方で、その周りの作業は人手が足りません。

案件の種類主な作業求められるスキルの例
データ整備データの収集・加工・アノテーション・基盤作りSQL、Python、クラウドのデータ基盤
PoC支援試作品づくり、検証環境の構築、結果のまとめPython、機械学習の基礎、画面の試作
生成AI導入社内チャットボット、RAG、既存システムへの組み込みAPI連携、Web開発、クラウド

データ整備

データ整備とは、AIに学ばせたり読ませたりするデータを、使える形に整える仕事のことです。 AIの精度は、データの質で大きく変わります。

アノテーションとは、画像や文章に「これは不良品」などの正解ラベルを付ける作業です。データ基盤を作れるエンジニアは、AI案件の入口として提案しやすい人材です。

PoC支援

PoC（概念実証）とは、本格的に作る前に、小さく試して効果を確かめる段階のことです。 期間が短く、少人数で動くことが多いです。

PoCは「作ってみないと結果がわからない」仕事なので、契約の決め方に注意が要ります。詳しくは「PoC案件とは？意味と契約形態｜SES営業が受ける前の確認12点」で解説しています。

生成AI導入

生成AI導入とは、生成AIを会社の業務やシステムに組み込む仕事のことです。 総務省の白書でも、活用方針を持つ企業が大きく増えています。

RAGとは、生成AIに社内の文書を検索させてから答えさせる仕組みのことです。AIの専門家でなくても、Web開発やAPI連携の経験があるエンジニアが活躍しやすい分野です。

SES営業がAI案件を取る6ステップ

AI案件は、今の取引先の「困りごと」から入るのが近道です。 次の6ステップで進めます。

  1. 自社のエンジニアを棚卸しする：Python、SQL、クラウド、API連携の経験を洗い出します。AIの実務経験がなくても、データや連携の経験は強みになります。

  2. スキルシートにAI周辺の経験を書く：「データ基盤の構築」「外部APIとの連携」など、AI案件で通じる言葉にします。

  3. 既存の取引先にAIの予定を聞く：定例の連絡で「AIを使う計画はありますか」と一言聞きます。計画段階から声をかけてもらえる関係を作ります。

  4. AI受託開発の会社をリスト化する：4種類の会社を、エリアや得意分野で分けて一覧にします。

  5. 小さな支援から提案する：データ整備やPoCの1〜2名から始めます。いきなり大人数を出すより、決まりやすくなります。

  6. 実績を次の提案に使う：終わった案件の内容を、営業資料とスキルシートに反映します。1件の実績が、次のAI案件の決め手になります。

エンドに直接PoCを提案するときの資料は「エンド直案件の提案書の作り方｜SESの体制提案の構成と見本」が使えます。

取引先に送る確認メールの例文

ステップ3で使える文面です。日付は2026年の暦に合わせています。

件名：AI活用のご予定について（株式会社〇〇 △△）

いつもお世話になっております。株式会社〇〇の△△です。
最近、生成AIの導入やデータ整備のご相談を多くいただいております。
貴社で、今後AIを使う計画やPoCのご予定はございますか。
弊社には、データ基盤の構築やAPI連携の経験があるエンジニアが在籍しています。
10月5日（月）〜10月9日（金）のどこかで、15分ほどお話を伺えますと幸いです。

AI案件の要員提案メールに書く1行の例

AIの実務経験が浅い人を出すときは、「AI周辺で何ができるか」を1行で書きます。

経験案件メールに書く1行の例
SQL・データ基盤「BigQueryで販売データの集計基盤を構築（1年）。PoC用のデータ準備に対応可」
Python「Pythonでデータ加工の自動化（半年）。機械学習ライブラリの利用経験あり」
Web・API連携「社内システムと外部APIの連携開発（2年）。生成AIのAPI組み込みに対応可」
クラウド「AWSで検証環境を構築（1年）。PoCの環境づくりから参画可」

「AI経験あり」とだけ書くと、面談で深く聞かれて食い違いが出ます。やったことを具体的に書くのが安全です。

AI案件で気をつける契約のポイント

AI案件では、準委任か請負かを最初に決め、働き方を契約とそろえることが一番大切です。 AIは作ってみるまで精度がわからないため、「完成」の意味で揉めやすいからです。

確認することなぜ大切か
契約は準委任か請負か完成の責任を負うかどうかが変わる
成果物は何か（報告書・コード・モデル）「何を渡せば終わりか」を決める
作業の指示は誰が出すか客先が直接指示すると偽装請負の疑いが出る
データの扱いと秘密保持客先の大事なデータを預かることが多い

偽装請負とは、契約は請負や準委任なのに、実際は客先が作業者へ直接指示を出している状態のことです。PoCは客先と一緒に動く場面が多いので、特に気をつけます。判断の目安は「偽装請負の判断基準｜SES営業が避けたいNG行為10選と予防策」で確認できます。

成果物を約束する準委任もあります。報告書などの成果に対して報酬を払う「成果完成型」と呼ばれる形です。

AIの開発や提供で気をつける点は、総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」にもまとまっています。AIを使う前提で準委任の人材を出すときの提案書の書き方は「AI駆動SESとは？従来型との違いと営業が提案で押さえる4点」で解説しています。客先から質問されたときに備えて、目を通しておくと安心です。

AI案件の情報と人材を早くそろえる方法

AI案件は動きが速いので、案件と人材の情報を1か所にまとめることが大切です。 まずは自分でできる方法から始めましょう。

自分でやる方法

  1. 案件メールのうち、AI・データ・PoC・生成AIを含むものに印を付けて、1つの表にまとめる

  2. 自社エンジニアのスキルを「Python」「SQL」「クラウド」「API連携」の4列で一覧にする

  3. 週に1回、案件の表と人材の表を見比べて、提案できる組み合わせを探す

この方法はすぐ始められます。ただ、案件が増えると表の更新が追いつかなくなりがちです。

もっと楽にするなら：チョータツ

チョータツは、SES営業のための案件・人材の管理・共有ツールです。 3,000社以上が利用していて、無料で始められます。

  • 案件・人材の情報を管理・共有できるので、AI案件と候補者を1か所で見比べられます

  • 他社と連携すると、他社の営業中案件・営業中人材をデータベース化できます

  • パートナーへのメール配信機能で、AI案件の募集をまとめて届けられます

  • AIが入力を手伝うので、情報をためる手間を減らせます

自社にAI経験者が少ない会社ほど、他社の営業中人材まで候補を広げられる点が役に立ちます。

AI案件に入る前のチェックリスト

提案を始める前に、次の9項目を確認しましょう。

  • 自社にPython・SQL・クラウド・API連携の経験者が何人いるか把握している

  • スキルシートに、AI周辺で使える経験を具体的に書いている

  • 既存の取引先ごとに、AIの計画があるかを聞いている

  • AI受託開発の会社を、4種類に分けてリストにしている

  • 最初はデータ整備やPoCの小さな支援から提案する方針を決めている

  • 大手SIerの協力会社登録の有無と、登録の条件を確認している

  • 契約が準委任か請負かを、案件ごとに確認する流れがある

  • 客先が作業者へ直接指示しない体制を説明できる

  • 客先データの扱いと秘密保持の取り決めを確認している

よくある質問

Q. AIの実務経験がないエンジニアでも、AI案件に入れますか？
データ整備や生成AIの組み込みなら、入れる可能性があります。SQLやAPI連携など、周辺の経験が求められる作業が多いからです。
Q. AI受託開発の市場規模はどれくらいですか？
IDC Japanによると、国内AIシステム市場は2024年に1兆3,412億円でした。2029年には4兆1,873億円に広がると予測されています。
Q. PoC案件は準委任と請負のどちらで受けるべきですか？
結果がわからない段階なので、準委任で受けることが多いです。どちらにしても、成果物と指示の出し方を契約前に決めておきましょう。
Q. AI案件の単価は高いですか？
案件ごとの差が大きく、決まった相場は公的データでは確認できません。まずは職種ごとの相場を押さえ、スキルの希少さで上乗せを考えます。

まとめ

  • AI受託開発とは、依頼を受けてAIのシステムやモデルを作って納める仕事

  • 国内AIシステム市場は、2024年の1兆3,412億円から2029年に4兆1,873億円へ伸びる予測

  • 担い手はAI専業・大手SIer・AIベンチャー・ITコンサルの4種類。企業の売上順位はAI開発企業ランキングの記事で確認する

  • SES企業が取りやすいのは、データ整備・PoC支援・生成AI導入の3種類

  • 既存の取引先の困りごとを聞き、小さな支援から入るのが近道

  • 契約は準委任か請負かを先に決め、指示の出し方を契約とそろえる

  • 案件と人材の情報は1か所にまとめ、他社の営業中人材まで候補を広げる

運営：チョータツSES研究所（株式会社DrivenX）｜編集方針｜公開日：2026年9月30日｜更新日：2026年9月30日

参考資料（2026年9月30日確認）

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