外部AI事業部をZeptが開始、企業が決める費用と承認範囲

公開日: 2026年9月22日

公式ドキュメント・公式発表などの一次情報を確認したうえで、株式会社Nexaが執筆・更新しています。AIツールの仕様や料金は変わることがあるため、導入判断の前に各公式サイトの最新情報もご確認ください。運営会社について

外部AI事業部は、AI活用の診断を現場の実装につなぐZept株式会社の新サービスです。2026年9月19日の公式発表では、月額60万円からのプランを示しています。ただし、最も安いプランにも開発が一律に含まれるとは限りません。

「AI化したい業務はあるが、実装する人がいない」という企業には検討材料になります。発注時には、価格だけでなく外部チームへ任せる作業と社内に残す判断を分ける必要があります。

※料金と提供内容は2026年9月22日に確認した公式発表に基づきます。後半の導入チェックは、発表された保証ではなくNexa編集部による一般的な検討事項です。

外部AI事業部は診断から現場実装までを支援

Zeptは、業務の棚卸しから設計、試作、実装、改善、定着までを支援する「外部AI事業部」の提供を開始しました。AIの使いどころを整理するレポートから、その内容を実際の業務へ組み込む支援へつなぐ位置づけです。

図1: 診断から実装までの支援範囲を発注前に確認します。

同社はこの方式をFDE型と説明しています。FDEはForward Deployed Engineerの略です。顧客の業務現場を理解し、試作と改善を繰り返しながら仕組みを作るエンジニアの役割を指します。

初めから全社システムを作るのではなく、まずPoC（概念実証）で小さく試す方針です。PoCでは、想定した方法が実際の業務データでも役立つかを確かめます。試作品が動くことと、本番業務で使い続けられることは別の評価になります。

出典：Zept株式会社の公式発表（2026年9月19日）

既存のAIツール契約との違いは、ソフトウェアの利用枠だけでなく、課題整理や構築を担う人的な支援を組み合わせる点です。自社が必要としているのが利用ライセンスなのか、実装担当者なのかを、見積依頼の前に分けておきます。

月額60万円からの3プランは実装範囲が異なる

料金を見る際は、月の稼働時間と担当体制をセットで確認します。公式発表の内容を整理すると次のとおりです。

出典：Zept公式発表の料金と支援範囲。税区分は発表本文では確認できないため、表は記載額のまま示しています。PMはプロジェクトマネージャーです。

Lightの主な体制にはエンジニアが挙げられていません。 開発を前提に検討するなら、成果物、対象ツール数、連携先まで含めて対応範囲を確認します。記載されたツール数も想定であり、あらゆる規模の開発が定額で保証されるという意味ではありません。

AIモデルやクラウドの利用料、初期費用、超過稼働、最低契約期間は別途確認が必要です。公表された月額だけで総費用を確定せず、「支援費」「外部サービス費」「社内担当者の作業」に分けて予算を組みます。

企業が先に決める権限と承認の分担

実装作業を委託しても、社内データの利用許可や本番運用の承認まで自動的に委ねるわけではありません。以下は、外部支援を受ける企業側で決める項目です。Zeptが標準提供すると確認できた仕様ではありません。

図2: 作業を委託しても、利用範囲と本番操作の承認は社内で管理します。

例えば見積書のたたき台を作る仕組みなら、AIが文章を生成する段階と、価格を決めて顧客へ送る段階を分けます。初回の検証では下書き作成までにとどめ、担当者が金額や条件を確かめます。

既存ツールも先に確認します。社内文書の保管先や販売管理システムを残すのか、どこまで接続するのかで、必要な権限と作業量が変わります。読み取りだけで試せる業務に、最初から管理者権限を渡す必要はありません。

複数の仕組みの連携方法はAIオーケストレーションの構成と導入手順、審査体制の考え方はAIガバナンスの公開事例でも補足しています。

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最初は1業務で効果と運用負担を確かめる

試験対象は、結果を人が確認しやすい業務に絞ります。Zeptの発表では、社内FAQ、見積書のたたき台、請求書入力を対象とする3カ月の流れが紹介されています。ただし、これは仮想事例です。請求書入力は次の実装対象に残る想定で、3業務がすべて完成した実績ではありません。

社内FAQで試すなら、次の手順が考えられます。

図3: 小規模な検証で効果と運用負担を確認し、本番化を判断します。

1. 対象を絞る：一部署の公開範囲が明確な手順書を選び、扱わない機密資料も決めます。
2. 比較材料を用意する：よく聞かれる質問と、担当者が確認した正解をセットにします。
3. 試作を評価する：回答の正しさだけでなく、参照元の提示、回答できないときの対応も見ます。
4. 本番化を判断する：修正にかかる時間と担当者の負担を確認し、社内責任者が移行を承認します。

公式の仮想事例は、RAGを使ったFAQ対応を想定しています。RAGは、社内文書などを検索し、見つけた情報をもとにAIが回答を作る方式です。根拠の確認に役立ちますが、誤回答や閲覧権限の問題を自動的に解消するものではありません。

試験前には、人が行う場合の作業時間も記録します。生成が速くても、確認や修正に時間がかかるなら業務全体の負担は減りません。利用頻度、修正時間、誤回答時の影響を同じ条件で比較します。

契約終了後も運用するなら、ソースコード、設定、操作手順、アカウントの管理者を誰に引き継ぐかまで決めます。データの返却と削除、成果物の権利、保守範囲も見積時の確認事項です。

外部AI事業部のよくある質問

Q. 月額60万円でAIツールの開発まで任せられますか？

公式発表では、Lightは相談、課題整理、設計が中心です。エンジニアを含む体制とツール構築の想定はStandardとPremiumに記載されています。希望する開発が含まれるかは、個別の見積と契約で確認してください。

Q. 3カ月で本番導入できる保証がありますか？

発表の3カ月の流れは仮想事例であり、一律の納期保証ではありません。対象業務、データ整備、連携先、社内審査の条件をそろえてから、検証日程と本番化の判断基準を合意します。

Q. 社内の機密情報をそのまま渡してもよいですか？

公式発表だけでは、データ保存地域、モデル学習への利用、保持期間などの条件は確定できません。契約条件と利用する外部サービスを確認し、試験では匿名化した資料や利用許可のある資料から始めます。

まとめ：見積前に業務と責任範囲を1枚にする

Zeptの外部AI事業部は、課題整理から現場実装までを支える選択肢です。Lightの設計中心の支援と、エンジニアを含む上位プランでは、想定される役割が異なります。月額だけでなく、自社がどこまで作業を依頼したいのかを照合する必要があります。

見積前に、対象業務、使うデータ、既存ツール、社内承認者、支出上限を1枚にまとめてください。まず1業務で検証し、結果を確認してから対象を広げると、未確定の条件を抱えたまま全社導入へ進むことを避けられます。

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