費用・発注ガイド
MVP開発の外注費用を50〜75%削減する方法——AIで70%を作ってから発注する戦略
従来200〜500万円かかるMVP開発を50〜150万円に抑えるには、AIで70%を作ってから専門家に残り30%を依頼する。費用内訳の分解、AIで削れる部分・削れない部分、発注時の注意点を解説。
開発会社にMVPの見積もりを依頼すると、200〜500万円という数字が返ってくることが多い。
これは高いのか適正なのか。答えは「ゼロから作るなら適正だが、2026年現在その必要はない」だ。
AIコーディングで70%を自分で作ってから発注すると、同じプロダクトを50〜150万円で仕上げられる。この差は、何に費用がかかっているかを理解すれば納得できる。
なぜ200〜500万円かかるのか
MVP開発の費用を分解するとこうなる（300万円の例）：
| 工程 | 割合 | 費用 |
|---|---|---|
| UI/UXデザイン | 15% | 45万円 |
| フロントエンド実装 | 25% | 75万円 |
| バックエンド実装 | 20% | 60万円 |
| セキュリティ・非機能要件 | 10% | 30万円 |
| テスト・品質担保 | 10% | 30万円 |
| デプロイ・インフラ | 5% | 15万円 |
| PM・要件定義・調整 | 15% | 45万円 |
上の3行（デザイン + フロント + バックエンド）で全体の60%、180万円だ。そしてここがAIコーディングで大幅に削減できる部分だ。
残り40%（セキュリティ・テスト・インフラ・PM）はAIに任せると品質が担保できない部分で、プロが担当する必要がある。
AIで削れる部分と削れない部分
削れる部分
- UIデザイン: v0やLovableを使えば数時間で高品質なUIが生成される。デザイナーへの発注が不要になることが多い
- フロントエンド実装: UIコンポーネント、フォーム、テーブル、画面遷移などは AIが得意な分野
- バックエンドの基本実装: Supabaseを使えば、データベース操作・認証・ファイル保存の基本構造はAIが生成できる
削れない部分
- セキュリティ対策: XSS対策、RLS設定、環境変数管理、入力バリデーションをAIだけに任せると穴が開く。詳しくは→
- インフラ・デプロイ: 本番環境の構築、監視、バックアップ設定はプロの設計が必要
- 品質担保: テストと本番リリースの判断はAIに委ねられない
- 要件定義: 何を作るかの判断は人間の仕事
現実的な削減率は**全体の50〜75%**だ。
費用シミュレーション
小規模MVP（50〜80万円）
前提: 画面5〜8枚、基本CRUD + ログイン、権限2種、外部連携なし
| 工程 | 担当 | 費用 |
|---|---|---|
| UI・フロントエンド | あなた（AIツール） | 0円 |
| バックエンド基本 | あなた（Supabase + AI） | 0円 |
| セキュリティ確認・修正 | 専門家 | 20〜30万円 |
| 本番インフラ構築 | 専門家 | 10〜20万円 |
| テスト・品質チェック | 専門家 | 10〜20万円 |
| 運用設計 | 専門家 | 10万円 |
| 合計 | 50〜80万円 |
従来の300万円から80万円になる。削減率73%。
標準MVP（80〜120万円）
前提: 画面8〜15枚、通知・CSV出力・権限3種、外部連携1〜2サービス
セキュリティ・インフラの複雑度が上がるため、専門家の工数が増える。それでも120万円。
複雑なMVP（120〜150万円）
前提: 画面15〜25枚、決済・検索・分析、複数の外部連携
決済（Stripe連携）が入ると検証が複雑になり費用が上がる。それでも150万円が上限の目安だ。
AIでプロトタイプを作ってから発注するメリット
費用削減以外にも大きなメリットがある。
見積もりが正確になる
「こんなアプリを作りたい」よりも「このプロトタイプを本番品質にしてほしい」の方が、発注先が何をすればいいかが明確になる。その結果、見積もりがブレにくくなる。
要件の認識ズレが減る
言葉で説明したものより、動くプロトタイプを見せる方が「これが欲しいもの」の伝達が正確だ。発注後の「イメージと違う」問題が減る。
期間が短縮される
UIがすでに動いている状態からスタートできるので、開発期間が短くなる。
発注前に整えるべきこと
AIで作ったプロトタイプを発注するとき、以下が揃っている方がスムーズに進む。
GitHubへのエクスポート
Bolt.new・LovableのコードをGitHubリポジトリに出力しておく。発注先がコードを確認できる状態にする。
動作確認の環境
「このURLを見てください」と言える状態だと、発注先も状況を把握しやすい。Netlify・Vercelの無料枠でプレビュー環境として公開しておく。
機能の一覧
何ができていて何ができていないかをメモにまとめておく。発注範囲が明確になる。
安すぎる見積もりへの警戒
30万円以下の見積もりには注意が必要だ。
その価格帯で対応できるのは「コードを書くだけ」で、セキュリティ確認・テスト・運用設計が含まれていないことが多い。「安く作れたけどリリース後にセキュリティ問題が発覚して作り直し」という話は珍しくない。
発注前に確認すべき最低限のこと：
- セキュリティ対策が含まれているか（RLS確認、認証チェック等）
- 本番環境の構築が含まれているか
- 納品後のサポート期間があるか
- ソースコードの所有権が自社にあるか
よくある質問
AIでプロトタイプを作るのに費用はかかりますか？
Bolt.newやLovableの有料プランが月額$20〜$50程度。1〜3ヶ月使うとしても1〜2万円程度だ。この投資で100万円以上の開発費を削減できると考えると、コスパは非常に高い。
どのツールでプロトタイプを作れば発注しやすいですか？
コードをGitHubにエクスポートできるツールが望ましい。LovableとBolt.newはどちらも対応している。エクスポートしたコードがNext.js + Supabaseの構成であれば、専門家が扱いやすい。
プロトタイプが完成していなくても発注できますか？
できる。「途中まで作ったが詰まっている」という状態でも相談可能だ。現在の状態を見て、何が必要かを一緒に整理することから始められる。
費用の感覚が掴めたら、次のステップは見積もりだ。AIのあとしまつでは、プロトタイプの状態を確認して、本番化に必要な作業と費用の概算を出す無料相談を受け付けている。