RAG・独自AI開発はデジタル化・AI導入補助金2026の対象？費用別に解説

完成済み・一般販売済みの登録製品部分は対象候補です。一方、独自画面、個別API、スクラッチ開発は対象にしにくいため、見積と契約を分けます。「RAG構築一式」ではなく、登録ソフト、連携、設定、研修、個別開発、データ整理ごとに判断してください。

結論：登録製品部分と個別開発部分を分ける

通常枠の公式ページでは、ソフトウェアを必須とし、登録された機能拡張、データ連携、導入設定、研修、保守を対象候補として示しています。

公式ITツール検索で確認できたこと

2026年8月3日に公式ITツール検索を、ITツール名称の部分一致、1回100件、先頭から取得という条件で実査しました。

RAG：6件、AI検索：0件でした。ただし、RAGの6件を「登録RAG製品6件」とは数えられません。公式検索は部分一致のため、製品の機能を個別に確認する必要があります。

製品名を推測で紹介せず、候補のITツール番号、説明、業務プロセス、販売事業者、連携オプションを確認します。検索画面は移行登録を順次更新中で、オプション・役務を一覧に含めないとも注意しています。

RAGとは：社内情報を検索して回答に使う仕組み

RAGは、社内文書やデータベースを検索し、取得した情報を生成AIへ渡して回答を作る仕組みです。ChatGPTのライセンス配布だけでは扱いにくい社内規程、FAQ、案件資料等を参照できます。

精度はモデルだけでなく、元データ、検索、権限、出典、評価、更新運用で決まります。補助金の対象判断でも、製品名ではなく構成要素を分ける必要があります。

導入方式別の対象可否

既製RAG・AI検索サービス

完成済み・一般販売済みで、2026年度の登録ITツールなら対象候補です。対象プラン、利用人数、データソース、業務プロセス、販売事業者を確認します。

既製AIチャットボット

登録製品本体は候補になり得ます。FAQ設定、Webサイトへの設置、独自デザインは別費用として登録範囲を確認します。

既製製品と個別連携の組み合わせ

登録製品本体は候補でも、独自画面、個別API、評価ダッシュボードは対象にしにくい方向です。対象候補と自己負担を契約書・見積書でも分けます。

ゼロからの独自AI開発

未完成の製品や特定企業専用のスクラッチ開発は対象にしにくい方向です。補助金へ合わせて必要機能を削るのではなく、補助金を使わない開発も比較します。

既製ツールと独自開発の境界

たとえば、登録AI検索サービスへGoogle Driveを接続し、部署別権限を設定する構成を考えます。登録済みの連携・設定は候補でも、独自案件画面、履歴DB、評価画面の新規開発は分離します。

「軽微な設定」と「個別開発」は名称だけで決まりません。登録された価格表・機能説明と、実際の成果物を照合します。

ここでいうAI初期学習は、対象製品へFAQや既存データを登録し、初期状態を整える設定作業です。基盤モデルの再学習を意味しません。登録役務に含まれるかを確認します。

契約と成果物も分ける

見積だけを分けても、契約書で一式になっていると対象範囲を説明しにくくなります。登録製品の利用契約、登録された連携・設定、個別開発、データ整備について、成果物と検収条件を対応させます。

既製製品側は、ITツール番号、利用期間、アカウント数、標準機能、登録オプションを示します。個別開発側は、画面、API、ワークフロー、評価機能等の成果物を示し、登録製品の価格へ混ぜません。

データ整備も、既存データの移行と、新しい文書の作成・通常業務代行を区別します。費目名を「初期設定」へ変えるだけでは対象候補にならず、実際の作業内容と登録役務の一致が必要です。

保守・活用支援は、対象製品、期間、対応内容を明記します。独自開発した機能の保守を登録製品の保守と同じものとして扱わないようにします。

不明な項目は対象と決めず、支援事業者へ確認する項目として残します。

320万円の費用分解例

次は制度上の標準価格やCREARIの確定見積ではありません。費用を分けて検討するための架空例です。

自社の見積も、製品名だけでなく成果物と契約単位まで分けると確認しやすくなります。

自社の費用を登録ツール・設定・個別開発に分けて整理する

検討例1：問い合わせ対応RAG

問い合わせ対応では、過去情報を探す時間と回答案を作る時間を導入前に測ります。情報がメール、チャット、クラウドストレージへ分散している場合は、生成AIライセンス、既製AI検索、複数データを接続するRAG、業務システムへの組み込みを比較します。

確認項目は、最新版だけを参照できるか、出典を表示できるか、部署別権限を守れるか、誤回答を評価できるかです。本稿では特定顧客の公開許可を確認できない数値を掲載せず、一般化した検討例としています。

検討例2：多拠点の業務ナレッジ基盤

多拠点企業では、本部問い合わせ、研修、営業・店舗資料等のナレッジが属人化することがあります。すべてを一度に取り込まず、利用頻度が高く、正解を定義できる業務から検証します。

最初にFAQ、次に研修資料、その後に履歴データや数値分析を扱う流れです。これは導入実績や成果保証ではなく、個社を特定しない一般化した設計例です。

RAG品質とPoCで確認すること

代表質問への回答率だけでなく、検索漏れ、根拠の正しさ、情報漏えい、現場での採用可否を確認します。PoC費用は、未完成の個別開発であれば補助対象にしにくい方向です。

PoCの範囲を固定する

PoCを始める前に、対象業務、利用者、データソース、代表質問、評価者、終了条件を決めます。「精度が高い」という曖昧な評価ではなく、必要な根拠を取得できるか、誤った根拠を使わないか、回答できない質問で無理に答えないかを確認します。

データは、全社文書を一度に入れず、更新責任者と閲覧権限が分かる範囲から始めます。古い版、重複、表、画像、アクセス権をどう扱うかも記録します。

評価結果は、質問、期待する根拠、取得した文書、生成回答、評価理由を対応させます。モデルや検索設定を変えた後も、同じ評価セットで比較できるようにします。

本番移行の判断では、回答品質だけでなく、更新運用、監査ログ、障害時の代替手順、利用者教育、月額運用費を確認します。PoCで不足が見つかった場合は、既製製品の設定で補えるか、個別開発が必要かを再度分けます。

補助金を待つか、PoCを先に行うか

改善の緊急性、登録製品の適合度、データ準備、独自要件、申請負担で判断します。交付決定前に始める作業と、申請する契約を混同しないようにします。

CREARIのRAG・AIデータ基盤支援

CREARIは補助金申請代行や採択保証を行いません。業務課題、データソース、既製製品、PoC、データ連携、検索、権限、評価、業務システムへの組み込み、運用・研修を設計します。

補助金を待つ案、登録製品部分だけ申請する案、自己負担でPoC・独自開発を進める案を比較します。未確認の支援件数や平均期間は、本記事に掲載していません。

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よくある質問

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• デジタル化・AI導入補助金2026の対象・補助額・締切
• ChatGPTの月額・API・研修費は補助対象か

執筆者：祖父江 聡士。補助金専門家による個別監修は行っていません。

一次情報：ITツール検索、通常枠、ITツール登録申請、通常枠公募要領。いずれも2026年8月3日に確認しました。

更新履歴：2026年8月3日、検索条件と結果を追記し、導入方式、320万円の費用例、検討例、PoC、CTA、FAQを再構成しました。