# 外注費削減の前に、AIで代わりを作る — 外注業務をAIに移した3ヶ月の記録

- カテゴリ：AI活用
- 公開：2026-08-10（更新 2026-08-10）
- 著者：オプトアップ株式会社
- URL：https://optup.jp/column/outsourcing-cost-ai

毎月100万円を超えていた外注費を、十数万円の契約に切り替えるまでの自社の記録です。固定費化した外注が切れなかった理由、AIへ業務を移した3ヶ月の中身、そして中堅企業が自社に当てはめて考えるための視点を整理しました。

変動費のつもりで始めた外注がいつのまにか毎月同じ金額で出ていくようになり、案件が減った月には、その費目が真っ先に経営を圧迫する。規模の大小こそあれ、多くの経営者にとって見覚えのある構図ではないでしょうか。

AIを導入すれば外注費が下がるという話は世の中にあふれていますが、それを自分の会社で実行し、経過まで含めて公開している会社は多くありません。本稿は、AI導入の支援を仕事にしている私たちOptUpが、お客様に勧める前にまず自社で実行した記録です。契約の切り替えはすでに完了し、削減された金額での運営が始まっていますが、私たちがこれを実績と呼ぶのは、お客様側から見た品質の検証を終えてからと決めています。本稿ではその基準を保ったまま、固定費化した外注がなぜ切れなかったのか、代わりをどのように作ったのか、そして読者のみなさまが自社に当てはめて考えるとしたら何から始めればよいのかを、順を追ってたどります。

## 外注費が、固定費になっていた

結論から言えば、私たちの外注費は、契約上は変動費でありながら、実態としては完全な固定費になっていました。

創業から1年目の私たちには、毎月ほぼ同じ金額が出ていく費目がありました。副業人材のマッチングサービス経由で委託していた外部委託費で、勘定科目こそ外注費であるものの、ある時期からは毎月満額の請求が続いて月100万円を超える水準に固定されており、変動費としての性質はすでに失われていました。

問題は、この支払いが売上とまったく連動していなかったことです。1年目の期首と期末を比べると、事業の状況は次のように変化していました。

期首（2025年7月）
期末付近（2026年5月）

売上
—
半分以下に低下

外注費
小さい
5倍以上に増加

損益
黒字
営業赤字

売上が半分以下に落ち込む一方で外注費は5倍以上に膨らんでおり、仕事が減った月にも支払いだけがそのまま続きました。その結果、1年目は実績のある11ヶ月のうち4ヶ月が営業赤字となり、しかもその赤字はいずれも、この構造だけで説明のつくものでした。売上の変動が、外注費というクッションを経由せず、そのまま利益の変動として落ちてくる状態です。

誤解のないように書き添えると、私たちはこの費目の固定費化に、決算を見て初めて気づいたわけではありません。最初から分かっていながら、それでも切れなかったのです。

## なぜ切れなかったのか — 問題は気づきではなく、代わりの不在

固定費化した外注が切れないのは、経営者がそれに気づいていないからではなく、多くの場合、代わりがないからだと考えています。

私たちの場合、外部に委ねていたのはコンサルティング案件で用いる調査資料の作成でした。経費精算や日程調整のような周辺業務ではなく、調べ、整理し、資料に仕上げるという納品物の中身に直結する工程であったため、委託費は高い水準になり、同時に、そこを切れば納品物そのものが止まってしまう以上、案件が少ない月であっても契約を見直すという選択肢を取ることができませんでした。今月は結構です、と言えるのは、代わりがある場合に限られます。

この構造は、外注の対象が中核業務に近いほど強く働きます。周辺業務の外注であれば止めても事業は続きますが、商品やサービスの中身を作る工程を外に出している場合、その契約は事実上、事業の生命線を握っています。切れない外注は、単価交渉もしにくくなります。私たちの支払いが満額で固定されていったのも、振り返ればこの力学によるものでした。

そう整理してみると、私たちに必要だったのは切る決断ではなく、先に代わりを作ることでした。

## 代わりを作る — AIへ移した3ヶ月

そこで私たちは、外部に委託していた調査資料作成の工程をAIに移すことにしました。用いたのは[Claude Code](https://claude.com/claude-code)というAnthropic社のAIエージェント環境で、移行には約3ヶ月を要しました。

### 移した業務と、移していない業務

はじめに範囲を明確にしておきます。AIに移したのは、外部に出していた調査資料作成という一つの工程であり、コンサルティングの仕事全体をAIに置き換えたわけではありません。

区分
業務
担い手

AIに移した工程
公開情報の調査、調査結果の整理・取りまとめ、資料への仕上げ
AI（人が品質を確認）

引き続き人が担う仕事
お客様との議論、課題の見立て、意思決定への伴走、最終的な品質判断
コンサルタント

AIが受け持ったのは、人の仕事を支える調査と資料化の部分であり、お客様と向き合う仕事そのものではありません。この区分は、置き換えの成否を左右しただけでなく、後述するように、どの業務からAI化を検討するかという順序の問題にもつながっています。

### 時間をかけたのは、ツールの導入ではなく仕様の設計

3ヶ月と聞くと、AIツールの選定や環境構築に時間がかかったように思われるかもしれませんが、実際にはツールを動かすこと自体は最初の段階で済んでいます。大半の時間を費やしたのは、アウトプットの品質を安定させるための仕様づくりでした。

私たちはこの仕様をスキルと呼んでいます。どの順番で何を調べるのか、どの出典なら信頼してよいのか、何を書いてはいけないのか——AIに渡す作業手順と品質基準を文書として作り込んだもので、人に仕事を引き継ぐ際に用意する手順書を、AIに向けて書くのだと考えていただくと近いかもしれません。出力の質を、その日の担当者の力量やAIの応答のばらつきに左右させないための仕組みです。

現在、全社では20本のスキルを運用していますが、資料作成を支えているのはスライド構成、ライティング、ロジックチェックの3本が中心です。3ヶ月の調整期間でとくに時間を要した論点と、それに対応して作り込んだスキルを並べると、次のようになります。

時間を要した論点
対応するスキル

資料のメッセージを、本文が論理的に支えているか
ロジックチェック

内容に適したスライドレイアウトになっているか
スライド構成

時間を使った先と、作り込んだスキルが一致しています。丁寧に設計したというのは、この対応関係のことを指しています。

振り返って言えるのは、AIツールを入れれば費用が下がるという単純な話ではなく、下がるかどうかを分けたのは、ツールそのものよりも、そこに作り込む仕様のほうだったということです。同じツールを使っても、仕様づくりを省けば、出力の品質はその都度の指示の巧拙に左右され、業務として任せられる水準には届かなかっただろうと考えています。

### 契約を変えたのは、品質を確認してから

契約の変更は、ある日を境に一度に行ったものではありません。業務を段階的にAIへ移しながら、アウトプットの品質が安定してきたことを自分たちの目で確認し、そのうえで委託先との契約を縮小しました。確認できるまでの間は、従来どおりの金額を払い続けています。私たちはお客様に、提案の前に動くデモをお見せすることを約束している会社ですので、自社の意思決定でも同じ順序を守った形です。

ただし、ここで確認できたのはあくまで、自社から見てアウトプットの品質が安定してきたことまでであり、それが契約を変更する判断の根拠になりました。お客様が納品物をどう受け止めるかは現在も検証の途中であるため、品質を落とさずに置き換えられたと言えるかどうかは、その検証が終わるまで分かりません。この二つは似ているようで別のものですので、区別したまま書き進めます。

## 何が変わったか — 削減は始まり、検証が残っている

契約変更の内容を整理すると、次のようになります。

項目
内容

外注費（月額）
100万円超 → 十数万円

削減率
88.7%

年換算の削減額
1,000万円超（見込み）

契約変更の適用開始
2026年7月

委託先
変更なし（同じ委託先との契約を縮小）

委託先を別の会社へ切り替えたのではなく、同じ委託先との契約を縮小した形で、引き続きお願いする部分は残しています。

適用が始まったのは2026年7月です。それから1ヶ月あまりが経過した本稿の公開時点で、縮小した契約での運営は実際に始まっており、案件の納品もこれまでどおり続いています。自社の会計から見れば、削減はすでに動き出していると言ってよい状態です。

そのうえで、私たちはこの取り組みの成否を、自社のコストだけでは判断しないことにしています。納品物の質が落ちたと感じるお客様が一社でも出れば、失う売上は削減額を上回るからです。だからこそ成否の基準はコストではなく、2026年7月から9月にかけての主要なお客様との取引継続に置いており、その結果は9月頃には明らかになります。年間1,000万円超の削減を実績として語るのは、この検証を終えてからにします。良い結果であれ悪い結果であれ、本稿に追記します。

## この記事から言えないこと

正直に書くと、小さな会社で成立したことが、年商50億円の製造業で同じように成立する証明にはなりません。規模も業務の複雑さも関わる人の数も異なりますし、私たちが置き換えたのは一人の意思決定で完結する業務であって、部門をまたぐ承認や現場の慣行、既存システムとの連携といった、大きな組織に必ず存在する摩擦はここには含まれていないからです。この記事をお読みになって、自社でも9割下がると受け取ることはお控えください。同じ削減率が出るとは、私たちには言えません。

それでもこの記録に意味があるとすれば、削減率ではなく順番のほうにあると考えています。固定費化した外注は、気づいていないから切れないのではなく、代わりがないから切れない。だとすれば必要なのは切る決断ではなく代わりを作る作業であり、そこには仕様の設計という地味な工程が伴う——ここまでが、自社で一度やってみて言えることです。

## 自社に当てはめて考えるには — 経験からの示唆

ここからは、この記録を自社に引きつけて考えたい方に向けて、私たちの経験から言える進め方の視点を整理します。前節のとおり規模の違いは大きいため、手順の正解としてではなく、検討の出発点としてお読みください。

### まず、外注費の性質を確かめる

出発点は、会計の月次推移です。案件や生産量が減った月に外注費が連動して動いているかを確認すれば、その費目が変動費として機能しているのか、固定費化しているのかは比較的はっきり見えます。固定費化していたとしても、それ自体が悪いわけではありませんが、売上の変動がそのまま利益の変動になる構造を抱えているという認識は、持っておく価値があります。

### 次に、代わりを作る対象を選ぶ

すべての外注を一度にAIへ移すのは現実的ではありませんし、私たちもそうはしていません。対象を選ぶ際に、私たちの経験から有効だと感じた観点は次の三つです。

観点
確認すること

意思決定の完結性
その業務は、少人数の判断で進め方を変えられるか。部門をまたぐ調整が多い業務は難度が上がる

手順の言語化可能性
新しく入った人に文書で引き継げる業務か。手順書が書けない業務は、AIにも引き継げない

品質基準の明確さ
出来上がりの良し悪しを、確認する人が判断できるか。基準を言葉にできない業務は品質管理ができない

私たちが最初の対象に調査資料作成を選んだのも、外注費の金額が大きかったことに加えて、この三つの条件を満たしていたためです。

### そして、並行運用で品質を確かめてから契約を見直す

対象を決めたら、いきなり契約を切るのではなく、仕様を設計し、従来の体制と並行して運用しながら品質を確かめる期間を挟みます。私たちの場合、この期間が約3ヶ月であり、その間は従来の委託費を払い続けました。二重にコストがかかる期間を許容できるかどうかは、計画段階で見ておくべきポイントです。並行運用で品質が確認できて初めて、契約の縮小や見直しという選択肢が現実のものになります。

### 3つの問い

以上を、自社に向ける問いの形にまとめておきます。

- その外注費は、変動費でしょうか、固定費でしょうか。案件が減った月に金額が動いているかどうかは、会計の月次推移で確認できます。

- 切れないのだとしたら、その理由は、代わりがないからではないでしょうか。外に出しているのが中核に近い工程であるほど、この構造になりやすいと感じています。

- 代わりを作るとしたら、その業務の手順書を書けるでしょうか。どの順番で何を行い、何をしてはいけないのか。人に引き継げない業務は、AIにも引き継げませんでした。

## まとめ

本稿の要点を振り返ります。

- 私たちの外注費は、勘定科目こそ外注費でありながら、毎月100万円を超える水準で固定された実質的な固定費になっており、売上が落ちた月の営業赤字の主因になっていました

- 切れなかった理由は、気づいていなかったからではなく、納品物の中身を作る工程を外に出していたために、代わりがなかったからです

- そこで、切る前に代わりを作りました。外注していた調査資料作成の工程をAIに移し、約3ヶ月をかけて、作業手順と品質基準を仕様として設計しました。時間を要したのはツールの導入ではなく、この仕様づくりです

- 品質が安定したことを自社で確認してから契約を縮小し、外注費は月100万円超から十数万円へ、削減率にして88.7%の切り替えが実現しています。縮小後の運営はすでに始まっており、業務もこれまでどおり続いています

- ただし、お客様側から見た品質の検証は2026年9月まで続くため、実績として確定させるのはその後です。結果は本稿に追記します

外注費の削減それ自体よりも、固定費化した外注の代わりをどう作るかという順番の問題として捉えること。それが、自社で一度やってみた私たちからお伝えできる、いちばんの示唆です。

OptUpは、仙台を拠点にAI導入・業務改善・事業開発の実行支援を行うコンサルティング会社です。本稿の数字は丸めて記載していますが、いずれも実際の会計に基づく記録であり、詳しい経緯は商談の場でご説明できます。自社の外注費の構造を確かめたい、どの業務からAIへの移行を検討すべきか整理したいという方は、[お問い合わせ](https://optup.jp/contact)からお気軽にご相談ください。

## よくある質問

### 外注業務のAIへの置き換えには、どのくらいの期間がかかりましたか？
約3ヶ月です。時間の大半はAIツールの導入作業ではなく、アウトプットの品質を担保するための作業手順書と品質基準（私たちはスキルと呼んでいます）の設計に充てました。

### 外注費はどのくらい削減できる見込みですか？
毎月100万円を超えていた外注費を十数万円の契約に切り替えており、削減率は88.7%、年換算では1,000万円を超える削減見込みです。2026年7月から縮小後の契約での運営が始まっており、業務もこれまでどおり続いていますが、実績として確定させるのは、お客様側から見た品質の検証（同年9月まで）を終えてからとしています。

### 同じ削減率がどの会社でも出ますか？
そうは言えません。この記録は小規模な会社で、一人の意思決定で完結する業務を置き換えたものであり、規模の大きな会社に存在する部門間の調整や既存システムとの連携は含まれていないため、削減率をそのまま当てはめることはできません。
