自社開発と外注、どちらが良いか？

社内にデータサイエンティストが在籍し、継続的にモデルを改善していく体制がある場合は自社開発が向いています。そうでない場合は、外部に構築を依頼し、運用開始後のサポート体制を含めて契約する方が、実運用までの期間を短縮できます。

判断のポイント

自社開発は、業務知識を持つ担当者が直接モデルに関われる強みがありますが、専門人材の採用・育成には時間とコストがかかります。外注は立ち上げが早い一方、業務知識の伝達が不十分だと、実務に合わないモデルになるリスクがあります。

ハイブリッドという選択肢

• 初期構築は外部に依頼し、早期に成果を出す
• 運用しながら社内にノウハウを移転する
• 将来的な内製化を見据えた引き継ぎ計画を立てる

自社開発と外注のハイブリッドで、初期構築は外部に依頼し、運用しながら徐々に社内にノウハウを移転していく進め方も選択肢の一つです。

例えば、最初の1つのモデルは外部に依頼して構築し、2つ目以降は社内担当者が主体となって外部の技術支援を受けながら構築する、といった段階的な移行方法も実務ではよく採用されています。

また、契約時には、モデルの著作権やソースコードの帰属についても確認しておくことをおすすめします。将来的に内製化を目指す場合、これらの権利関係が不明確だと、スムーズな引き継ぎの妨げになることがあります。

加えて、外注する場合でも、構築過程に社内の担当者を同席させることで、モデルがブラックボックス化するのを防ぎ、将来の内製化に向けた学びを得やすくなります。当社では、この同席・引き継ぎのプロセスを標準的なご支援内容に含めています。