AIを開発するか、購入するか。ブラジル企業の調査

調査では五つの方法を区別しています。従業員が開発したAIソフトウェア・システム、従業員が改修したもの、従業員が改修したオープンソースのもの、そのまま使える状態で取得したもの、そして外部の事業者に開発や改修を委託したものです。企業は複数の方法を回答できます。^[2]

最初の三つを、社内での開発・改修としてまとめました。委託した作業は社外の人が行うため、別に扱います。事業者がすでに提供している製品を導入しただけでは、開発を委託したことにはなりません。また、ソフトウェアの変更は、必ずしもAIモデルの学習を意味しません。

技術の定義も生成AIより広く、言語・画像の分析、音声認識、予測、業務フローの自動化、自律的に動く機械を含みます。チャットボット、AI文章作成ツール、AIエージェントだけの統計として読むことはできません。^[2]

設問が結び付けていない重要な点があります。企業がどのようにAIを調達したかと、マーケティングや営業にAIを使っているかは、別々に聞いています。ある企業が既製のマーケティング製品を導入し、それとは関係のない業務システムを外注している可能性があります。関連するシステムについて複数の方法を回答している場合もあります。企業内での組み合わせは分かりますが、マーケティング用のアプリケーションの調達方法までは特定できません。

条件を満たし、マーケティングまたは営業でAIを使い、調達の回答がすべてそろう447社では、推計69.0%が既製AIの導入と少なくとも一つの開発・改修方法を報告しました。推定値ごとの95%信頼区間は61.9%〜76.1%です。別の16.1%は既製AIを導入しつつ、追加の開発・改修方法はいずれも報告しておらず、区間は10.5%〜21.6%でした。^[1][4]

いずれも加重割合です。最初の結果に該当する回答企業は307社ですが、307を447で割ると、重みを付けない標本内の比率になり、母集団の推計にはなりません。調査の重みは、回答企業が対象母集団の企業をどのように代表するかを考慮します。

次に、回答がすべてそろい、既製AIの導入を報告した376社に問いを絞ります。この集団では、同じ307社が開発や改修も報告した割合は推計81.1%、95%区間は74.7%〜87.5%になります。変わったのは分母です。69.0%と81.1%は同じ組み合わせを二つの視点から示したもので、独立した二つの発見ではありません。

マーケティング責任者にとっての示唆は、社内で次の問いを立てることです。「導入したツールと並行して、どんな作業が行われているか」。従業員が行う場合も、委託先が行う場合も、その両方の場合もあります。既製品そのものが変更されたとは、この調査からは分かりません。役立つ棚卸しは、個々のシステムと、それに伴う作業を確認するところから始まります。

回答がすべてそろう既製AIの導入企業では、66.3%が開発・改修の外部委託を、39.0%が社内での開発・改修を報告しました。この二つは重なっており、24.2%が両方を報告しています。二つの割合を足すと、一部の企業を二重に数えてしまいます。^[4]

四つの組み合わせに分けると、役割が見えやすくなります。外部委託があり社内作業はない企業が42.1%、社内作業があり外部委託はない企業が14.8%、両方ある企業が24.2%、いずれもない企業が18.9%です。この図の全グループが既製AIの導入も報告しています。「いずれもない」とは、追加の開発方法のどちらも報告していないという意味であり、AIやその担当者がいないという意味ではありません。

外部委託の割合から社内作業の割合を引いた差は27.3ポイントで、推定値ごとの95%区間は14.0〜40.5ポイントです。二つの回答の関係を保つため、調査の各反復重みで差を計算しました。示しているのは各役割が報告された頻度であり、支出、作業時間、事業価値に占める比率ではありません。

この区別は、マーケティング責任者が「誰が変更できるか」を確認するときに役立ちます。従業員なら直接調整できても、委託先には仕様書、合意した範囲、引き継ぎが必要かもしれません。両方の方法を使う企業は、依頼したい変更がどちらの取り決めに当たるかを把握する必要があります。ただし、いずれの方法がうまく機能したかは調査では分かりません。

AIの内製と外部からの調達を組み合わせる考え方は新しいものではありません。Hoffreumon、Forman、van Zeebroeckの2024年の研究は、欧州3,143社の既製AIの導入と社内開発・カスタマイズを調べています。公開された要旨では、調達方法が互いを補完する関係は一般的だと報告しています。^[6]

Ceticの2025年版書籍も、AIの各調達方法の割合を個別に示し、さまざまな導入経路が併存することを論じています。今回加えるのは、より対象を絞った結果です。マーケティングや営業でAIを使うと定義したブラジル企業の集団で、同じ企業がどの方法を報告しているかを、従業員の作業と外部委託の違いも含めて再現可能な形で推計しました。^[5]

この参考値は見直しのきっかけにはなりますが、委託先を選んだり、投資の妥当性を決めたりするものではありません。よくある方法でも、特定の企業には適さないことがあります。判断すべきなのは、提案された体制で目的の仕事ができるか、納品後に維持する人がいるかです。

ブラジルの架空のオフィス家具販売会社を考えます。マーケティングチームは商品説明を書くために既存のツールを導入しています。従業員は問い合わせを分類する社内AIシステムを改修し、それとは別の売上予測システムの調整を外部開発者に委託しています。説明のための架空の体制であり、調査に回答した企業でも、推奨する組み合わせでもありません。

マーケティング責任者は、一つの依頼から始めます。「商品の仕様が変わっても、説明文との整合性を保ちたい」。導入した文章作成ツールは、この仕事の一部分にすぎません。承認済みの仕様を渡し、下書きを確認し、使用できる状態か判断する人が必要です。こうした担当があるだけで、AIソフトウェアを開発・改修したことにはなりません。

問い合わせのシステムには別の問いがあります。担当者が問い合わせの割り振り方を変更したため、誰がその変更を理解しているか、誤った割り振りをどう発見するか、不適切な変更を誰が戻せるかを確認します。外注した予測システムでは、外部開発者が何を引き渡すか、どの変更が契約に含まれるか、納品後は誰が対応するかを確認します。

チームは三つのシステムを、ワークシートの別々の行に記入します。「AIを買う会社」という一つの呼び方では、従業員による改修と委託作業が見えなくなります。「AIを作る会社」という呼び方では、導入した既製品が見えなくなります。棚卸しをしたからといって、三つとも同じ調達方法にする必要はありません。

次にすることは具体的です。商品説明の確認者を決め、問い合わせシステムの変更を記録し、予測システムの引き継ぎを取り決めます。この例は、コスト削減や性能向上を主張していません。実際に事業が改善するかを知るには、その企業の業務から得られる証拠が必要です。

既存のシステムや提案中のアプリケーションごとに、一行を使います。商品文の作成、営業への問い合わせの分類など、具体的な仕事から始めてください。単に「マーケティングAI」と書くと、ツールが何をするのかが見えません。このシートは実務への提案であり、調査で効果が検証された施策ではありません。

システムと仕事を記録します。名称、事業上のどんな問いに答えるか、使う情報、人が次の行動に用いる出力を書きます。現在の手順を実演できる人も確認します。提案されたツールがまだ存在しないなら、やりたい仕事と、ツールができるはずだという想定を分けましょう。

入手方法と変更方法を記録します。既製品の導入、従業員による開発・改修、開発・改修の外部委託、またはその組み合わせを選び、それぞれの具体的な作業を書きます。通常の利用、内容確認、設定作業は、従業員がソフトウェアを開発したという主張とは分けてください。区別が難しい場合は技術担当者に確認します。

引き継ぎと保守の担当を決めます。納品された変更を受け入れる人、入力情報を更新する人、不具合に対応する人、置き換えを承認する人を確認します。外部事業者が関わる場合は、実際に引き受けた責任を書きます。連絡先の名前だけでは、その人が不在のときにどうするかは分かりません。

見直しと利用をやめる場合の対応を決めます。システムが処理できるべき具体例と、人の確認が必要だと分かっている状況を選びます。結果をどう確認するか、システムが使えない、あるいは適さない場合にどうするかを記録します。新しい事業者に既存の顧客データを渡してよいと決めつけず、承認されたテスト情報を使ってください。

記入した一行は、誰かがそのまま動ける指示になるのが理想です。例えば「商品説明ツール。承認済み仕様書を使用。カタログ編集担当が下書きを確認。商品担当が変更情報を提供。不具合は指定のツール担当へ連絡。解消までは以前の承認済み文章を使用」。これは担当を示す例であり、通常の編集をAI開発と分類するものではありません。

新しいアプリケーションの選択肢は、同じ仕事と確認基準で比較します。既存製品が標準の状態で何を処理できるか、従業員の作業が必要なのは何か、委託先が何を納品するかを確認してください。それぞれの答えを分けたうえで、組み合わせの案を比べます。

予算を組むなら、製品の料金と、開発、確認、保守、引き継ぎの作業を分けます。自社の見積書や所要時間の見積もりを使ってください。ブラジルの調査はこうした費用を測っていないため、その割合を根拠に、購入、自社開発、外部委託のいずれかが安いとは言えません。

すでに複数のシステムがある企業では、戦略に新しい名前を付ける前に棚卸しを終えましょう。今回の中心的な結果は、この特定の集団では既製AIの導入が他の調達方法と併存することが多い、というものです。次に役立つのは、自社でそれに当たる責任を確認し、担当が見える状態で次の意思決定をすることです。

NIC.br/Cetic.brのTIC Empresas 2025公開ファイルを、2026年10月17日に取得して分析しました。機密性保護のための処理が施されています。対象はブラジルで活動する登録企業のうち、指定された製造、建設、商業、サービス業に属し、従業者が10人以上の企業です。「従業者」は給与を受け取る従業員より広い概念です。規模の条件を下回る企業、公営企業、調査枠外の業種は含まれません。^[1][3]

聞き取りは2025年2月〜2026年1月に行われ、AIのモジュールは全3回の調査期で実施されました。回答条件はIT部門またはIT専門人材がいることと、列挙されたAI技術を少なくとも一つ使うことです。H10_Aは現在のマーケティング・営業利用、H9A_A〜Eは調達方法を示します。これらのAI設問には、過去12か月という指定の回顧期間はありません。^[2][3][8]

公開ファイルは4,171件で、AI利用を報告した1,085社、そのうちマーケティングまたは営業利用を報告した472社を含みます。後者のうち447社が調達の五つの設問すべてに「はい」か「いいえ」で答えており、加重した集団の96.7%を占めます。主な図はこの回答がそろう企業を使います。既製AIの導入企業に絞った集団は376社です。不明な回答を「いいえ」に置き換えてはいません。^[4]

各割合は、該当する企業の重みの合計を、分析対象集団の重みの合計で割って求めます。提供された200組の結合済み反復重みと元の分散設定を使い、比率や差全体を計算し直します。推定値ごとの正規近似による95%区間は、Ceticの方法に従い、標準誤差の1.96倍を用います。すべての比較を同時に保証する区間ではありません。^[3][7]

さらに、回答が不完全な25社を戻し、既知の回答と両立する「はい・いいえ」の補完をすべて考慮しました。その場合、両方の調達方法を報告する割合は、条件を満たしてマーケティングや営業にAIを使う全企業の67.7%〜69.0%となります。既製AIの導入企業に条件を絞った割合は、分子と分母を整合的に変化させると80.9%〜81.6%です。これは欠測回答による範囲であり、信頼区間ではありません。標本抽出による不確実性の区間は、これより広くなります。

収集報告書には、全体の回答率8%、完了した聞き取り4,174件とあります。公開ファイルとの3件の差の理由は確認できていません。重み付けや標本抽出に基づく区間は、非回答や申告に伴うすべての偏りを除くものではなく、機密性保護処理による誤差も測りません。AIの六つの個別割合とその不確実性を発行元の表と照合しましたが、新たな組み合わせの関係がすべてその処理の影響を受けていないとは証明できません。^[7][8]

調達方法の一部の組み合わせと、回答がそろう企業の四つの作業分担を示しました。どの方法も挙げなかった少数の企業は、解釈の対象にはせず、主な分母には残しています。ダウンロードには正確な定義、集計推計、出典ファイルのハッシュ値、コードが含まれます。回答企業のデータはCeticから別途取得してください。ここには個別の回答記録や識別子は含めていません。^[4][9]