AI受託開発会社22社一覧。費用相場から選び方まで徹底解説

多くの企業が「AI導入の効果が感じられない」「期待通りの精度が出ない」「プロジェクトが遅れている」といった課題に直面し、AI技術を活用しきれない状況に悩んでいます。社内でAI開発を進めているものの、要件定義が不十分だったり、データの質が問題だったり、そんな問題に心当たりはありませんか？

AI開発はただシステムを作るだけではなく、ビジネスニーズにマッチした高精度なAIモデルを提供することが求められます。これには専門的な知識と高度な技術が必要で、適切な開発パートナーを選ぶことが重要です。しかし、リソースが限られた企業にとっては、AI開発の全工程を担うことは簡単ではありません。

そこで、多くの企業が利用しているのが「AI受託開発会社」です。プロのAI開発チームに依頼することで、時間やコストを削減しながら、ビジネスに適したAIソリューションを導入することが可能となります。

本記事では、AI受託開発会社の選び方や料金相場を解説し、特定のニーズに合ったおすすめのサービスを紹介します。自社に最適なパートナーを見極め、AI技術を活用したビジネスの成長を加速させるための参考にしてください。

AI受託開発会社とは

AI受託開発とは、企業や個人が特定の課題を解決するために、AI技術を活用したシステムやアプリケーションを依頼を受け開発する専門企業です。

近年では、AI技術の進化により、業界を問わず多様な課題に対応できるようになり、企業の業務改善や新たな価値創出の手段として注目されています。また、既存のシステムにAIを組み込むケースも増えており、単なる技術開発だけでなく、戦略的な活用方法の提案までを含めた総合的な支援を行う企業も少なくありません。

AI開発を外注することで得られるメリット

AI開発を外注することで得られるメリットには以下のようなものがあります。

• 専門知識を活用できる
• 開発スピードが向上する
• コスト削減ができる
• 最新技術を導入できる
• リスク管理を強化できる

専門知識を活用できる

AI開発には、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、画像認識、強化学習などの高度な専門知識が求められます。これらの技術は日々進化しており、最適なアルゴリズムや最新のフレームワークを活用するには、継続的な学習と経験が必要です。

AI受託開発会社に依頼することで、最新の研究や技術トレンドを取り入れた高精度なAIソリューションを手に入れることができます。また、各分野の専門家が関わることで、単なるAI導入ではなく、業務に最適化された実用的なAIシステムの構築が可能になります。

開発スピードが向上する

AI開発を内製する場合、エンジニアの採用、教育、開発環境の整備など、多くの時間とコストが必要になります。一方で、AI受託開発会社はすでに開発経験のあるエンジニアやデータサイエンティストを抱えており、最適な開発環境も整っています。

そのため、要件定義からプロトタイプの作成、本番環境での運用開始までのスピードが格段に向上します。また、プロジェクトの進行管理やテストも専門チームが行うため、開発期間の短縮と品質の向上が期待できます。

コスト削減ができる

AIの内製化には、開発だけでなく運用・保守のコストも考慮する必要があります。エンジニアの採用・教育には高額な費用がかかり、またAIモデルの精度向上には定期的なデータ更新やチューニングが必要です。

AI開発を外注することで、必要な部分だけを依頼できるため、初期投資や継続的な運用コストを抑えることができます。さらに、プロジェクトごとに専門チームを活用できるため、無駄なコストを削減しながら効率的にAIを導入できます。

最新技術を導入できる

AI技術は日々進化しており、新しいアルゴリズムやツールが次々と登場しています。例えば、自然言語処理ではGPTシリーズやBERT、画像認識ではYOLOやViT（Vision Transformer）などが注目されています。

これらの最新技術を効果的に活用するには、継続的な研究と実践が必要ですが、AI受託開発会社は最新技術に精通しているため、最も適した手法を選択し、導入することが可能です。また、AIの効率を向上させるためのハードウェア（GPUやTPU）にも精通しており、コストパフォーマンスを最大化する提案を受けることができます。

リスク管理を強化できる

AI開発にはさまざまなリスクが伴います。例えば、データの品質管理が不十分な場合、バイアスが発生し、正確な判断ができなくなる可能性があります。また、AIシステムの信頼性やセキュリティ対策が不十分だと、情報漏えいや誤作動のリスクが高まります。

AI受託開発会社と連携することで、これらのリスクを専門家が管理し、適切な対策を講じることができます。さらに、外部企業は複数のプロジェクトでの経験を持っているため、過去の事例をもとに効果的なリスク管理手法を適用することができます。

AI受託開発とAI導入支援サービスの違い

AIを導入する際には、「AI受託開発」と「AI導入支援サービス」の2つの選択肢が存在します。どちらのサービスでも AIを導入することは可能ですが、特徴がそれぞれ異なります。

	AI受託開発	AI導入支援サービス
目的	特定のAIソリューションを開発・提供	AI技術の導入を支援し、業務改善を図る
アプローチ	クライアントの要件に合わせてカスタマイズした開発	既存のAI技術を活用し、企業の業務プロセスに組み込む
提供内容	AIシステム開発、プロトタイプ作成、特定用途向けのAI開発	AIツールの選定、導入プロセスの最適化、教育・サポート
納品物	開発されたAIソリューション、プロダクト	導入済みのAIツール、最適化された業務フロー
対象企業のニーズ	高度なAI開発が必要な企業、特定の機能やアプリケーション開発を求める企業	AI導入を希望するが、技術面でのサポートやノウハウが不足している企業
導入までの時間	通常、数ヶ月〜1年以上（開発の規模による）	数週間〜数ヶ月（導入のスピードや規模に依存）
関与する技術	機械学習、ディープラーニング、NLP、画像認識などの先進技術	既存のAIソフトウェアやツール（例: RPA、分析ツール）
役割	開発者、エンジニアが主導	コンサルタント、導入支援担当者が主導

AI受託開発の特徴

AI受託開発は、特定のビジネスニーズに基づいて、AI技術を使ってソリューションやプロダクトを開発するサービスです。これには、顧客の業務や課題に合わせたカスタマイズ開発が含まれます。開発の範囲は、機械学習アルゴリズム、画像認識、音声認識、自然言語処理（NLP）など、技術的に高度なAIシステムを構築することに特化しています。一般的にはプロジェクトベースで進行し、納品物として完成したAIプロダクトが提供されます。

AI導入支援サービスの特徴

AI導入支援サービスは、企業が既存のAI技術を利用し、自社の業務プロセスに適切に組み込むためのサポートを行うサービスです。このサービスでは、AIツールやソフトウェアの選定、導入の計画、業務フローの最適化、そして従業員教育や運用サポートが含まれます。通常は、AIの技術自体を開発するのではなく、既存のAI技術を最大限に活用し、企業の業務改善や効率化を行うことが目的です。

既存のAIを活用して業務の効率化を行いたい場合には、以下の記事にて「AI導入支援サービス」を詳しく解説しているので、参考にしてみて下さい。

AI受託開発サービスに依頼できること

AI受託開発サービスを利用することで、企業は特定の業務課題に対応するために最適化されたAIシステムやソリューションを開発できます。以下は、AI受託開発サービスを通じて依頼できる主要な内容です。

データ分析・活用	大量データのマイニング、予測、分類 / 顧客行動データの分析
プロトタイプ開発	AI事業適用性検証用プロトタイプ作成
AIモデル開発	機械学習・ディープラーニングモデル作成 / 自然言語処理・画像認識技術開発
AIシステム構築	AI活用システム・プロダクト開発 / エッジAI・自律AI開発
DX推進支援	AI・IoTを活用したデジタルトランスフォーメーション支援
運用支援	開発AIシステムの運用サポート

データ分析・活用

データ分析・活用では、企業が保有する大量のデータをもとに、重要なビジネスインサイトを抽出します。これにより、売上予測や需要予測を行い、ビジネス戦略の意思決定を支援します。

また、顧客行動データの分析を通じて、消費者の嗜好や行動パターンを明らかにし、ターゲットを絞ったマーケティング戦略を立てることができます。データを活用して、新たなビジネスチャンスを発見するためのサポートを行ってくれます。

プロトタイプ開発

プロトタイプ開発では、AI技術の導入が企業のビジネスにどのように適用できるかを検証するため、実験的なモデルを作成します。これにより、AIソリューションが業務にどのように適合するのかを事前に確認し、実際のビジネス課題にどの程度効果があるかをテストすることができます。プロトタイプが成功した場合、さらに本格的なシステム開発に進むための準備を行ってくれます。

AIモデル開発

AIモデル開発では、機械学習やディープラーニングを用いて、企業の具体的な課題を解決するための予測モデルや分類モデルを作成します。これには、自然言語処理技術を使ったテキスト分析や、画像認識技術を使った視覚データの解析も含まれます。開発したAIモデルを通じて、企業は業務の効率化や自動化を実現するための強力なツールを手に入れることができます。

AIシステム構築

AIシステム構築では、企業のニーズに応じたAIシステムやプロダクトを開発します。例えば、営業支援システムや製造業向けの品質管理システムにAIを統合し、業務の効率化を図ります。さらに、エッジAIや自律AIを活用したシステム開発を行い、リアルタイムで意思決定を行えるようにします。これにより、企業はより高度な自動化を実現し、業務の最適化を行ってくれます。

DX推進支援

DX推進支援では、企業がAIやIoT技術を活用して、業務のデジタル化や効率化を進めるための支援を行います。AIやIoTを組み合わせることで、生産ラインの効率化や物流の最適化、設備の故障予測などを支援します。また、データ収集から分析、意思決定に至るまで、企業がデジタルトランスフォーメーションを加速できるようサポートを行ってくれます。

運用支援

運用支援では、開発したAIシステムが実際の業務環境で効果的に運用されるよう、サポートを行います。これには、システムの監視やパフォーマンスの維持、トラブルシューティング、定期的なチューニングが含まれます。また、必要に応じてデータの更新やモデルの再学習を行い、システムの効果を最大化します。運用支援を通じて、企業はAIシステムをスムーズに活用できるようになります。

AI受託開発サービスの費用相場

AI受託開発サービスの費用相場は、プロジェクトの規模や複雑さによって大きく異なります。以下は開発するAIの種類別の費用相場です。

AIチャットボット開発	約200万円～500万円
画像認識AIシステム	約100万円～800万円
需要予測・最適化AI	約300万円～1,500万円
AI活用の業務自動化システム	約500万円～2,000万円
AIによるカスタマーサポートシステム	約300万円～1,000万円

この相場は、あくまで目安であり、実際の費用は企業の要件や開発の範囲により大きく変動します。主に以下の要素が費用に影響を与えることが多いです。

プロジェクトの規模と目的

プロジェクトが小規模であれば、比較的低コストで開発が可能です。例えば、特定の業務プロセスの自動化やデータ解析のためのシンプルなAIツールの開発であれば、低価格で依頼できます。

しかし、大規模なシステム開発や複数の業務に対応するAIシステムの開発では、開発費用が高くなる傾向があります。例えば、企業全体でのAI導入や複雑な業務フローをサポートするAIシステムの場合、1,000万円以上の費用がかかることもあります。

開発に必要な技術

AI開発に使用する技術が高度であるほど、費用は高くなります。例えば、深層学習（ディープラーニング）を使用した画像認識や自然言語処理などの高度なAI技術を導入する場合、専門知識や大規模なデータセット、計算資源が必要となるため、開発費用が増加します。一方、比較的シンプルなアルゴリズムを使ったAIシステムの場合、コストを抑えることができます。

開発期間

プロジェクトの開発期間も費用に大きく影響します。短期間で完成するシンプルなAIツールの開発であれば、費用は低くなりますが**、数ヶ月以上の開発期間が必要な場合や、継続的なサポートが求められる場合は、費用が増える**ことになります。また、開発途中で仕様変更や追加要望が発生すると、費用が増加することもあります。

開発チームの専門性

AI受託開発を担当する企業の規模や専門性によっても価格は異なります。大手の開発会社や専門性が高い企業は、通常、価格が高くなる傾向がありますが、その分、クオリティや信頼性も高くなります。一方、比較的小規模な開発会社やフリーランスエンジニアに依頼すれば、コストを抑えることができますが、対応力や納期において柔軟性が求められます。

AI受託開発サービスの主な活用事例

AI受託開発サービスに依頼できるAIには以下のようなものがあります。

では実際に各業種でどのように活用されているのかを以下で詳しく解説します。

製造業：品質管理と予知保全

製造業では、AIを活用した品質管理と予知保全が非常に重要な分野となっています。品質管理においては、画像認識技術を用いることで製品の外観検査を自動化できます。これにより、作業者が目視で行っていた検査作業をAIが代替し、人的ミスを減らし、より高精度での検査が可能となります。例えば、傷や欠陥を瞬時に検出することができ、製品の品質を向上させるとともに、不良品の発生率を減らすことができます。

また、予知保全の分野では、AIが機械の稼働データやセンサーから得られる情報を分析し、故障の兆候を事前に検知するシステムを構築することができます。これにより、機械のダウンタイムを最小化し、メンテナンスコストを削減できます。例えば、JFEスチール株式会社は、AI画像認識技術を活用して作業者の安全を確保するためのサポートシステムを国内業界で初めて導入しました。このシステムでは、作業者の動きや作業環境をリアルタイムで監視し、危険を検出した場合に警告を発することで、労働災害を未然に防いでいます。

小売業：顧客行動分析と店舗最適化

小売業におけるAI活用は、主に顧客行動分析と店舗最適化に集中しています。AIは、店舗内に設置されたカメラやセンサーから得られるデータをリアルタイムで解析し、顧客の動線、滞在時間、商品への注目度などを詳細に把握します。この情報をもとに、商品レイアウトの最適化や、販促活動の改善を行うことができます。

例えば、AIを使った顧客行動分析により、顧客が最も滞在しやすい場所や商品棚を特定し、売り場のレイアウトを変更して売上を最大化することが可能です。また、商品の在庫状況や売れ行きデータを基に、AIはリアルタイムで仕入れや商品の配置変更を提案し、売上向上を図ります。加えて、AIは過去のデータを解析して顧客の購買傾向を予測し、最適な商品をタイムリーに店舗に配置することができるため、効率的な在庫管理が実現します。

金融業：リスク分析と不正検知

金融業界では、AI技術の進展により、リスク分析や不正検知の分野で革新的なサービスが登場しています。AIを利用した信用スコアリングでは、顧客の過去の信用履歴や行動データをもとに、より正確な融資審査が可能となります。従来の手法では判断できなかったリスク要因をAIが分析することで、リスク管理が強化され、融資を受けやすくなったり、企業側のリスクを最小限に抑えたりすることが可能です。

さらに、AIを活用した不正検知システムは、金融機関にとって重要な役割を果たしています。例えば、クレジットカード会社や銀行は、AIを使ってリアルタイムで取引データを解析し、不正な取引や不審な動きがあった場合には警告を出すことができます。このようなシステムにより、詐欺や不正行為を事前に検出し、顧客や企業を守ることができるため、セキュリティの強化に大いに貢献しています。

医療・ヘルスケア：診断支援と個別化医療

医療分野では、AIが診断支援や個別化医療の実現に向けて大きな役割を果たしています。画像診断支援では、AIがX線やMRI、CTスキャンの画像を解析し、病変や異常の兆候を発見することができます。これにより、医師が見逃しがちな微細な異常を発見し、早期発見や早期治療につなげることが可能となります。AIによる診断支援は、特に放射線科や病理学の分野で注目されており、医療従事者の負担を軽減し、診断精度を向上させています。

また、個別化医療においては、患者の遺伝子情報や生活習慣データをAIが解析し、患者一人ひとりに最適な治療法や薬剤を提案することが可能です。これにより、より効果的で副作用の少ない治療が提供されることが期待されています。例えば、がん治療においては、患者の遺伝子解析結果を基に、最適な治療法をAIが推薦することで、治療効果を最大化することが可能となります。

新規サービス開発：画像認識技術の活用

AIの画像認識技術は、新しいサービス開発にも活用されています。例えば、ファッション業界では、スマートフォンのカメラで撮影した服装をAIが解析し、類似の商品を検索・推奨するアプリが人気を集めています。このような技術は、消費者が購入したい商品を素早く見つける手助けとなり、ショッピング体験を向上させます。

不動産業界では、AIを活用して物件の外観写真を分析し、物件の価値を自動的に査定するサービスが登場しています。これにより、不動産取引における手間を大幅に削減することができ、消費者はより効率的に物件を選ぶことが可能となります。AIは、単に画像を分析するだけでなく、物件周辺の情報や過去の市場データを組み合わせて、リアルタイムで正確な査定結果を提供します。

AI受託開発のプロセス

AIの開発を行う主なプロセスは以下になります。

1. 要件定義とニーズの把握

AI開発は、クライアントのビジネス課題や解決したい問題を徹底的に理解することから始まります。この段階では、プロジェクトの目的や期待される成果を明確にし、AIがどのように役立つのかを具体的に定義します。

また、必要となるデータの種類やその範囲を決めることも重要です。クライアントとの密なコミュニケーションを通じて、解決すべき課題や提供されるべき価値を十分に把握し、その後の開発作業における方向性を定めます。

2. プロジェクト計画の策定

要件定義が完了した後、次に行うのはプロジェクト計画の策定です。この段階では、開発スケジュールやリソースの配分を決定し、具体的な進行方法を決めます。開発手法（アジャイル、ウォーターフォールなど）を選択し、プロジェクトの進行に必要な予算や人的リソースを見積もります。

さらに、納期や各フェーズごとの目標を設定し、クライアントと合意を得ることで、進捗が順調に進むように管理します。

3. データ収集と前処理

AIモデルのトレーニングにおいては、高品質なデータが不可欠です。データ収集の段階では、AIが学習に使用するためのデータを集めます。データの種類は多岐にわたり、テキストデータ、画像データ、音声データなどが含まれますが、その後、収集したデータがAIに適した形式であるかどうかを確認します。

前処理では、データに欠損値やノイズが含まれていないかをチェックし、必要な場合はそれらを修正または除去します。正規化や特徴量エンジニアリングなどを行い、AIが学習しやすい状態に整える作業もこの段階で行われます。

4. モデル選定とアルゴリズム設計

データが整った後、次に行うのは最適なAIモデルとアルゴリズムの選定です。このプロセスは、開発するAIシステムが課題を解決するための核心部分です。機械学習、深層学習、強化学習などの中から、具体的な問題に適した技術を選択します。

その後、選定した技術に基づき、モデルの設計を行います。必要に応じて、アルゴリズムのカスタマイズや最適化を行い、最大限の性能を引き出すための調整を加えます。

5. モデルのトレーニングと評価

モデル選定後、実際にデータを使ってAIモデルをトレーニングします。この段階では、データセットをトレーニング用とテスト用に分け、トレーニングデータを使用してモデルを学習させます。

その後、テストデータを使ってモデルの精度やパフォーマンスを評価し、必要に応じてハイパーパラメータの調整や別のアルゴリズムを試すこともあります。モデルが期待通りの結果を出すまで、このサイクルを繰り返し、最適なモデルを構築します。

6. 実装とシステム統合

十分にトレーニングされたモデルは、実際の運用システムに統合されます。ここでは、AIモデルを既存のシステムに組み込むための作業が行われます。APIやインターフェースを設計し、AIシステムが他のシステムやデータベースと連携できるように調整します。

システム統合後、実運用環境でのテストを行い、エラーや不具合がないかを確認します。デプロイメントが完了すれば、AIは実際の業務で使用されることになります。

7. テストと品質管理

最後に、AIシステムが運用環境に適しているかを確認するために、徹底的なテストと品質管理が行われます。負荷テストやエラー処理のテスト、セキュリティチェックなどを通じて、システムの安定性や信頼性を確認します。

また、AIが出力する予測結果の解釈性や精度も検証し、必要に応じて改善を行います。品質管理は、システムが運用環境でしっかり機能し、クライアントの期待に応えることを保証するために重要となります。

AI受託開発会社の選び方

AI受託開発会社の数は非常に多いため、選ぶのに苦労するかもしれません。そこで、特徴別に3タイプに分類してみたので、自社の課題や状況と照らしてひとつの判断基準にしてみてください。

特定業界に強みを持つタイプ	業界固有の問題解決を優先したい場合
特定のAI開発に強みを持つタイプ	高度な技術や最先端のAI技術を活用したい場合
カスタマイズに強みを持つタイプ	自社特有のニーズに合わせて柔軟にカスタマイズされたAIシステムを必要とする場合

特定業界に強みを持つタイプ

特定業界に強みを持つタイプのAI受託開発会社は、特定の業界に深い知識と経験を有しています。医療、製造業、金融、物流、小売など、各業界に特化したプロジェクトを数多く手掛けてきた実績があります。そのため、業界固有の問題や課題を理解し、より効果的なAIソリューションを提供できるのが特徴です。

たとえば、医療業界では、画像診断支援システムや患者データの解析を効率化するAI技術、製造業では生産ラインの予知保全や在庫管理の自動化などが挙げられます。業界特有の規制や標準に適合したソリューションの提案ができるため、業界知識が豊富な企業は導入後のトラブルも少なく、信頼性が高いです。

さらに、業界特化型の企業は、過去の事例を基にした成功事例を多く持ち、クライアントに対して具体的なソリューションを示しやすくなります。業界のニーズに合わせた深い分析を行い、適切な技術を選定してくれるため、AI開発における効率性と効果を最大化できます。

特定のAI開発に強みを持つタイプ

特定のAI開発に強みを持つタイプの受託開発企業は、画像処理、自然言語処理（NLP）、ディープラーニング、強化学習、AIによる予測分析など、特定のAI技術に深い専門知識と経験を持っています。最新のアルゴリズムやライブラリを積極的に採用し、常に最先端のAI技術を取り入れているため、技術的に高度なAIソリューションを提供できます。

このタイプのサービスは、特定の技術領域に特化しており、難易度の高いAI開発を行うことが可能です。例えば、高精度な画像分類や顔認識、音声認識、感情分析など、高度な処理を必要とするAIモデルの開発などに強みがあります。

また、業界に依存せず、AI技術の研究開発が進んでいるため、柔軟な対応が可能であり、技術的なニーズに応じて様々な形でAIシステムを提供できます。例えば、AIによる予測モデルを使ったデータ分析、顧客行動予測やセグメント化など、ビジネスの中で活用するための高度な技術を提供することができます。

カスタマイズに強みを持つタイプ

カスタマイズに強みを持つAI受託開発会社は、クライアントの個別ニーズに合わせたAIソリューションの設計と実装に特化しています。クライアントの業務フローやワークフローに適合したシステムを構築するため、要件定義から納品後の運用、メンテナンスに至るまで高い柔軟性を発揮します。具体的には、既存の業務プロセスにAIを組み込む際の最適化や、業界特有の要件に合わせた仕様変更、個別のデータに基づいたモデルの作成を行うことができます。

このタイプの企業は、AIシステムの導入後に発生する変更や追加のニーズにも迅速に対応でき、システムの運用開始後もサポートが手厚いのが特徴です。特に、長期的な運用が求められるAIシステムにおいて、保守やアップデートが重要となりますが、カスタマイズに強みを持つ企業は、この運用後のサポート体制が充実しており、システムの最適化や性能向上のための改良を継続的に提供できます。

また、AIシステムの導入にあたっては、企業ごとの特有のビジネスニーズやデータ環境を考慮してカスタマイズされるため、AIの効果がより最大化されます。例えば、一般的なAIソリューションでは十分に対応できない細かいニーズにも対応でき、クライアントの業務にぴったり合ったAIシステムを提供することができます。

AI受託開発会社の比較ポイント

自社に合ったタイプがわかったら、次はそのタイプの中で自社に最適な開発会社を選定するための比較するポイントは以下の5点です。

• サポート体制
• 導入スピード
• カスタマイズの柔軟性
• データセキュリティとプライバシー
• 過去の実績と信頼性

サポート体制

AI受託開発会社のサポート体制は、単なる開発段階での対応に留まらず、導入後の運用・メンテナンスにも重要な役割を果たします。特にAIシステムは、運用を続けていく中でパフォーマンスの改善やトラブルの対応が必要になるため、開発後のサポートが充実しているかが重要な比較ポイントとなります。

サポート体制においては、トラブルシューティングやシステム改善のための継続的なサポートが提供されているか、予期しない不具合や新しい技術の導入に対してどれだけ迅速に対応してもらえるかなどを確認しましょう。

また、システムの運用後には、ソフトウェアのアップデートや最適化を定期的に行っているか、これらが長期的にサポートされているかも大切なポイントです。これらの要素が充実している企業は、安心してAIシステムを長期間運用することができ、サポート面でも信頼性が高いといえます。

導入スピード

AIシステムの開発にかかる時間は、開発するAIによって大きく異なります。開発から実際に稼働するまでの期間がどれだけ迅速か、そしてその期間における進行の効率性を確認することが求められます。AI開発は、データ収集、モデルのトレーニング、テスト、調整など、多くの工程を含むため、どれだけスムーズに進行するかを見極める必要があります。

また、企業の業務に組み込むためには、AIの精度や使いやすさも重要ですが、その前に時間がかかりすぎてしまうと、競争優位性を失ってしまうことになります。そのため、迅速に開発が行える企業は、効果的なプロジェクト管理体制を持っている証拠であり、時間を節約しながら質の高いシステムを提供することができます。

カスタマイズの柔軟性

AIシステムは、すべての企業に標準化された解決策ではなく、各社の特定の業務ニーズやワークフローに合わせたカスタマイズが必要です。この点で、カスタマイズにどれだけ柔軟に対応できるかは、受託開発会社の能力を示す重要な要素となります。クライアントの要件に基づいて、システムをどれだけ調整できるか、または既存のツールをどれだけ自社のニーズに合わせて変更できるかがポイントです。

例えば、業務プロセスに合わせたAIモデルの作成、既存システムとの連携、特殊なデータ処理の要件など、企業ごとの個別のニーズに応じてAIシステムをどれだけ対応させるか、調整できる能力がある企業は非常に有用です。この柔軟性を持っている企業は、導入後もクライアントの要望に応じて進化するシステムを提供し続けることができるため、長期的なパートナーシップを築くのにも適しています。

データセキュリティとプライバシー

AIシステムは膨大なデータを扱うため、データのセキュリティとプライバシーに対する取り組みが非常に重要です。企業が取り扱うデータが個人情報や機密情報を含む場合、その保護が最優先されます。GDPR（一般データ保護規則）など、地域ごとの法規制に準拠した対応をしているか、セキュリティ対策（データ暗号化、アクセス制御、バックアップ、災害復旧計画など）がしっかりと実施されているかを確認しましょう。

また、AIシステムを通じて生成されるデータの管理が適切に行われているかも評価ポイントです。セキュリティが不十分な場合、情報漏洩やサイバー攻撃のリスクが高まるため、システム選定時には強固なセキュリティ対策が施されている企業を選ぶことが求められます。

過去の実績と信頼性

AI受託開発会社を選ぶ際には、過去の実績と信頼性を確認することが非常に重要です。特に、同じ業界や類似のニーズを持つ企業に対してどれだけ成功したプロジェクトがあるかを確認しましょう。過去に提供したAIシステムがどれだけ高いパフォーマンスを発揮しているか、また導入後にどのような改善をもたらしたのか、クライアントからのフィードバックを参考にすることができます。

成功事例や顧客満足度が高い企業は、その能力が証明されていると言えます。加えて、信頼性を評価するためには、プロジェクト管理体制や納期、予算の遵守状況もチェックする必要があります。信頼性の高い企業は、プロジェクトの進行が透明であり、予期しないトラブルへの対応が迅速かつ適切であることが多いため、長期的に信頼できるパートナーとなります。

AI受託開発会社一覧

以下は、本記事で紹介するAI受託開発会社の一覧比較表です。

上記で解説した「タイプ」と「比較ポイント」をフィルターで絞ることができますので、各AI受託開発会社の詳細紹介を読む前に、自社に最適なAI受託開発会社のあたりをつけてみてください。

【特定業界に強みを持つタイプ】のAI受託開発会社

まずは製造業界、医療業界、小売業界、鉄道業界に絞って紹介します。

株式会社ProFab（製造業特化）

株式会社ProFabは、クライアントの課題解決に特化したソリューションを提供しており、AI技術を活用して業務効率化や新たなビジネス価値の創出を目指す企業におすすめです。高度な技術力と豊富な経験を活かし、顧客のニーズに合わせた最適なAIソリューションを提供しています。

ローコードAI開発ツール「Dify」を活用し、短期間でAIを組み込んだアプリケーションを構築し、導入は経験豊富な経営コンサル出身者が担当するため、プロフェッショナルなマネジメント力が期待できます。また、各業界の特性を理解し、カスタマイズされたソリューションを提案することで、顧客のビジネス課題を的確に解決しています。

プロジェクトの初期段階から導入後のサポートまで、継続的な支援体制を整えており、長期的なパートナーシップを築くことができるでしょう。

サポート体制	データ分析からモデル開発、システム実装まで一貫したサービスを展開
導入スピード	AIアプリが10分で開発可能
カスタマイズの柔軟性	Difyのプログラムはオープンソースとして公開されているため、業務要件やニーズにあわせ独自にカスタマイズすることが可能
データセキュリティとプライバシー	プライバシーポリシーを公開し、個人情報の適正な管理に対し厳粛に取り組んでいる
過去の実績と信頼性	経営コンサルティング×生成AIサービスを武器に多数の企業を支援

株式会社グリッド（製造業特化）

「インフラ＋LIFE＋イノベーション」をフィロソフィーとして掲げ、社会と暮らしを豊かにするための社会インフラにイノベーションを起こすことを目標としています。

現実空間をデジタル空間上に再現するデジタルツイン技術と、AI最適化技術とを融合させ、顧客それぞれの複雑な課題を解決に導きます。また、最新の技術・複数のアルゴリズムを活用し、課題ごとに最適なアルゴリズムを用いる「アルゴリズムミックス」によって、あらゆる課題に対応します。

さらに、量子コンピュータ上で動作するアルゴリズムの研究開発を行っており、量子コンピュータが実用化される未来を見据えた研究に力を入れているところもポイントです。常に最新の技術を取り入れ、自社サービスをアップデートしていきたい企業におすすめです。

サポート体制	常に顧客の想像を超えた価値を提供するために行動
導入スピード	柔軟かつ迅速なソリューションを提供
カスタマイズの柔軟性	常に最新技術を取り入れており、各企業の課題に適応したソリューションを提供
データセキュリティとプライバシー	独自の情報セキュリティ指針を策定
過去の実績と信頼性	インフラを中心に多様なソリューションを提供

株式会社フツパー（製造業特化）

株式会社フツパーは、製造業や物流業に特化したAI受託開発サービス「カスタムHutzper AI」を提供しています。現場の課題解決に注力し、最新技術の単なる導入ではなく、顧客の真のニーズに基づいた分析設計を重視しています。機械学習やデータ分析の専門知識を持つエキスパートが、最速かつ最大の価値を提供するためのソリューションを提案します。AI活用研修、業務改善サポートの提供も行っており、一般業務から研究開発まで、活用レベルや要望に応じたカスタマイズ可能です。

また、導入相談から運用まで一貫したサポート体制を整え、スモールスタートを実現するサブスクリプション提供も行っています。製造業や物流業で現場の具体的な課題解決を目指す企業にとって、頼れるパートナー企業になること間違いなしです。

サポート体制	業務改善サポートも充実
導入スピード	実際の現場を理解したうえで、ニーズに応じた実務に役立つツールと最適な解決策を提案
カスタマイズの柔軟性	顧客課題の本質を突く分析を設計
データセキュリティとプライバシー	情報セキュリティを維持するための活動を実践
過去の実績と信頼性	現場訪問3,000件以上　AI構築実績900件以上

株式会社Mediest（医療業界特化）

株式会社Mediestは、医療データの受託解析サービスを行っています。医療データを使用した機械学習モデル・深層学習モデルを専門としており、AI技術と医療知識を組み合わせた革新的なソリューションを提供することにより、持続可能で包括的な医療サービスを実現し、患者と医療従事者のニーズに寄り添った価値創造を目指しています。

また、医学研究にAIを活用するためのコンサルティングや、AIモデルを作成するための教師データについて、正解付けをする医療画像AI用アノテーションサービスも行っています。医療の専門家とAI技術者の懸け橋となるべく、AI技術者兼医療専門家でチームを編成し医療分野の問題解決に取り組んでおり、医療機関やヘルスケア関連企業で、AIを活用した業務効率化や診断支援を検討している方におすすめです。

サポート体制	AI技術の研究開発からシステム構築、運用サポートまで一貫したサービスを提供
導入スピード	小さなチームながら、PDCAサイクルを迅速に回すことに注力
カスタマイズの柔軟性	顧客のニーズに応えるAI活用コンサルティングも実施
データセキュリティとプライバシー	個人情報保護の仕組みを構築
過去の実績と信頼性	医療分野で多くの課題を解決

株式会社 PKSHA Technology（医療業界特化型）いらん

株式会社PKSHA Technologyは、自然言語処理、画像認識、機械学習/深層学習技術を活用したアルゴリズムの開発・提供を行っており、医療分野においても革新的なソリューションを展開しています。PKSHA Technologyの強みは、顧客のニーズに合わせたオーダーメイド型のAI開発にあります。医療業界特有の課題に対して、個別のAIアルゴリズムを提供することで、効率的かつ高精度な解決策を実現しています。

医療機関や製薬会社との業務提携を通じて、医療現場のニーズを深く理解し、それに応じたAIソリューションを共同開発しており、例えば、メドピアグループと共同で産業保健支援サービス「first call」における医師の回答文案作成をサポートするAIシステムを開発しました。このシステムは、医師の回答フローの効率化と回答精度の向上を実現し、医療相談サービスの質を大幅に向上させています。

サポート体制	専門チームによる24時間体制のサポートを提供
導入スピード	迅速な導入が可能であり、約8ヶ月でリリースした事例もあり
カスタマイズの柔軟性	顧客のニーズに応じたオーダーメイド型のAI開発が可能
データセキュリティとプライバシー	最新のセキュリティ対策を実装し、個人情報保護に配慮
過去の実績と信頼性	ANAセールス、メドピアグループなど多数の導入実績あり

木村情報技術株式会社（医療業界特化）

木村情報技術株式会社は、2016年から医薬品情報におけるAI活用を推進し、製薬業界向けのAIチャットボット市場で導入実績No.1を誇っています。木村情報技術の強みは、医療業界特有の言葉や単語を理解し、それらを活用したAIチャットボットを開発する能力にあります。同社は70名体制の製薬企業専門のAIソリューション組織を持ち、製薬企業出身者や業界出身者を中心に構成されたチームが、顧客のニーズに合わせたカスタマイズを行っています。

AIソリューションは、コールセンター、営業部門、医療従事者向けサイト、法務・総務・IT部門、メディカルアフェアーズなど、医療業界の様々な分野で活用されています。例えば、LTLファーマ株式会社向けに開発された「LTLチャットボット」は、7製品に関する疑問を24時間365日解決できる医療関係者向けAIチャットボットとして機能しています。

サポート体制	製薬企業出身者や業界出身者を中心とした70名体制の専門組織による充実したサポート
導入スピード	要問い合わせ
カスタマイズの柔軟性	医療業界特有の言葉や単語を理解し、顧客のニーズに合わせた細かなチューニングが可能
データセキュリティとプライバシー	医療業界の厳格な基準に準拠したセキュリティ対策を実施
過去の実績と信頼性	製薬企業向けコールセンター/問い合わせ支援システムにおけるAI市場で導入実績No.1

株式会社エーエヌラボ（小売業界特化）

株式会社エーエヌラボは、15年以上にわたる豊富なAI開発経験を活かしたサービスを提供しており、小売業界が直面する課題に対して、画像認識技術を中心とした革新的なAIソリューションを開発しています。エーエヌラボの強みは、低コストかつ短納期でのAI開発能力にあり、実現可能性の検証やコンサルティングから、データ収集、AI開発、そしてシステムインテグレーションまでをワンストップで対応し、クライアントのニーズに合わせたカスタマイズされたソリューションを提供しています。

特に小売業界向けには、商品識別技術に優れたAIエンジンを開発しており、高速認識（1〜3秒）と大量データ（数百点）への対応を実現しています。この技術は、在庫管理の効率化や自動レジシステムの構築など、小売業務の様々な側面で活用されています。

サポート体制	実現可能性の検証・コンサルからデータ収集・開発・システムインテグレーションまでワンストップで対応
導入スピード	低コスト・短納期での開発が可能
カスタマイズの柔軟性	ラウド、オンプレミス、スマホアプリなど多様な環境に対応
データセキュリティとプライバシー	要問い合わせ
過去の実績と信頼性	製造・物流・小売業界での200件以上の導入実績あり

TakumiVision株式会社（鉄道業界特化）

TakumiVision株式会社の技術は、鉄道会社にも採用されており、特に「踏切滞留」や「駅ホーム見守り」といった人命に直結する重要な分野で高い評価を得ています。TakumiVisionの強みは、顧客のニーズに合わせたカスタム開発能力と、ローエンドシステムでも軽快に動作する独創性の高い開発力にあります。

特筆すべきは、同社のAIシステムが低照度環境下でも高い性能を発揮する点です。0.1ルクスという極めて暗い環境下でも80%以上の顔認識率を達成することを目標としており、これは夜間や薄暗い駅構内での安全管理に大きな意味を持ちます。さらに、TakumiVisionのAIシステムは、高解像化処理技術を組み込むことで、低解像度カメラでも高解像度カメラに匹敵する映像品質を実現しています。これにより、高価な機器を使用せずにコスト削減を図りつつ、高品質な監視システムを構築することが可能となっています。

サポート体制	顧客ニーズに合わせたカスタム開発サポートを提供
導入スピード	要問い合わせ
カスタマイズの柔軟性	顧客ニーズに応じて検知対象物のカスタマイズが可能
データセキュリティとプライバシー	要問い合わせ
過去の実績と信頼性	踏切滞留や駅ホーム見守りシステムとして高評価を獲得

【特定のAI開発に強みを持つタイプ】のAI受託開発会社

特定のAI開発に強みを持つタイプのAI受託開発会社は以下になります。

株式会社モルフォ（画像処理・認識AI）

株式会社モルフォの特徴は、スマートフォンカメラ向けの画像処理技術から始まり、AIやディープラーニングの実用化に伴って活躍の場を広げてきた点にあります。現在、スマートフォン世界シェアトップ10メーカーのうち7社に対して同社のイメージングテクノロジーを提供しており、業界内での高い信頼性を示しています。

モルフォは、スマートデバイス、車載・モビリティ、ファクトリーオートメーション、スマートシティの4つを戦略的事業領域として設定し、各分野での技術開発とパートナー協業を積極的に進めています。例えば、イベント広場の混雑状況を判定する「Morpho Crowd CountingTM」や、大腸がんの深達度診断支援システムなど、多岐にわたる分野でAI技術を応用しています。

モルフォの強みは、高度な画像処理技術とAIを組み合わせた独自のソリューション開発能力にあります。特に、低照度環境下での高精度な顔認識技術や、低解像度カメラでも高品質な映像を実現する高解像化処理技術など、独創性の高い技術開発に注力しています。

サポート体制	顧客ニーズに合わせたカスタム開発サポートを提供しており、4つの戦略的事業領域でのパートナー協業を推進
導入スピード	要問い合わせ
カスタマイズの柔軟性	顧客の価値をより強くするために、各領域での技術開発とパートナー協業を進めており、高いカスタマイズ性を提供
データセキュリティとプライバシー	要問い合わせ
過去の実績と信頼性	スマートフォン世界シェアトップ10メーカーのうち7社への技術提供実績

株式会社サイバーコア（画像処理・認識AI）

株式会社サイバーコアは、画像鮮明化技術「LuxEye」や軽量AIアルゴリズム「NeuroEye」、欠損画像復元アルゴリズム「WipeEye」、そして不良品学習が不要な正例判定AI「DetectEye」など、独自の基幹技術を開発し、様々な産業分野に応用しています。

サイバーコアの強みは、顧客の課題に最適なアルゴリズムを開発から組み込み段階まで一貫して提供できる点にあります。特に、画像AI分野では精度を落とさずに高速化するAI圧縮技術を提供し、自動運転、インフラ点検、医療分野、ロボティクスなど多岐にわたる産業分野で最先端の画像認識技術を展開しています。

また、サイバーコアの技術は暗闇・夜間、濃霧・霞の鮮明化や高精度顔認証、車間距離計測などに応用され、車載カメラ、防犯カメラ、マシンビジョンなど幅広い分野で活用されています。さらに、組み込みシステム開発や信号処理システム開発、人工知能応用システムの開発にも注力しており、顧客のニーズに合わせた柔軟なソリューションを提供しています。

サポート体制	開発から組み込み段階まで一貫したソリューションを提供
導入スピード	要問い合わせ
カスタマイズの柔軟性	顧客の課題に最適なアルゴリズムを開発から組み込み段階まで一貫して提供しており高い柔軟性あり
データセキュリティとプライバシー	ISMS(ISO27001)情報セキュリティマネジメントシステムの認証を取得
過去の実績と信頼性	太陽誘電、富士通コネクテッドテクノロジーズ、NECネッツエスアイ、興和光学、関西電力などの導入実績があり、CVPRの画像認識コンペティションで準優勝を獲得

株式会社Lightblue（画像処理・認識AI）

株式会社Lightblueは、2018年1月に東京大学の学生を中心に設立された画像処理・認識AI開発に強みを持つAI受託開発会社です。同社は「AI技術で、青い空青い海を未来につなぐ」をミッションに掲げ、独自開発のAIシステム「Zig-Zag AI System」や画像認識AIシステム「Lightblue Cam」を活用し、多様な産業分野に革新的なソリューションを提供しています。

Lightblueの特徴は、高度な画像認識技術と独自の軽量化技術を組み合わせた高性能なAIシステムの開発能力にあります。同社は異常検知、動体検知、顔認証など幅広い用途に対応し、食品工場での異常検知システム、車両台数測定システム、店舗内での顧客属性分析システムなど、多岐にわたる分野でAI技術を応用しています。

さらに、Lightblueは自然言語処理技術やデータ解析による需給予測など、画像処理以外の分野でもAIサービスを展開しています。最近では、独自開発の大規模言語モデル「Qarasu/Karasu」を用いた「Lightblue Assistant」を提供し、企業の業務効率化を支援しています。

サポート体制	生成AI・LLMの研究開発に特化したチーム「LLab」による実装サポートを実施
導入スピード	「Lightblue Cam」により、データの取得から学習までを一貫して行い、導入までの期間を短縮
カスタマイズの柔軟性	パッケージ提供だけでなく、個別カスタマイズにも対応しており、顧客のニーズに合わせた柔軟なソリューションを提供
データセキュリティとプライバシー	独自APIを経由してセキュリティを担保
過去の実績と信頼性	建設、製造、インフラ、公共施設など累計100プロジェクト以上の実績あり

株式会社知能情報システム（大規模言語モデルAI）

株式会社知能情報システムは、研究開発業務を効率化するAIエージェントの開発や、LangGraph、CrewAI、Swarmなどの最新技術を活用したカスタマイズ開発を行っています。特に、自動コード生成AIの顧客開発環境への導入に強みを持ち、企業の研究開発プロセスを革新的に改善することを目指しています。

知能情報システムの特徴は、大規模言語モデルを活用した高度な受託研究開発サービスにあり、顧客のニーズに合わせて、研究開発業務の自動化や効率化を実現するAIソリューションを提供しています。また、自社開発環境に適した自動コード生成AIの導入支援も行っており、企業の開発プロセスを大幅に効率化する取り組みを行っています。

サポート体制	AIエージェントの開発や自動コード生成AIの導入支援など、幅広いサポートを実施
導入スピード	要問い合わせ
カスタマイズの柔軟性	LangGraph、CrewAI、Swarm等の最新技術を活用し、顧客の研究開発業務に合わせた柔軟なカスタマイズが可能
データセキュリティとプライバシー	要問い合わせ
過去の実績と信頼性	要問い合わせ

株式会社言語理解研究所（大規模言語モデルAI）

株式会社言語理解研究所（ILU）は、徳島大学発のベンチャー企業として25年前に設立された、大規模言語モデルAI開発に強みを持つAI受託開発会社です。同社は、人と機械のコミュニケーションを豊かにすることを目指し、独自の「大規模言語データベース（LLD）」と「言語理解エンジン」を核とした革新的なAIソリューションを提供しています。

ILUの技術力の中核は、40年以上にわたり蓄積・強化されてきた大規模言語知識データベース（LLD）にあります。このLLDは約7万語の概念知識と1,300万語の大規模解析辞書を含み、200種類以上のライブラリと組み合わせることで、多様なAIソリューションを実現しています。

ILUは、大規模言語モデル（LLM）とLLDを組み合わせた「クラフトAI」を強みとしています。この技術により、少ない学習データでコスト効率の高いAI開発が可能となり、さらにルールベースのアプローチにより、AIの判断過程の可視化と精度向上を実現しています。

サポート体制	技術者の体制とノウハウが充実
導入スピード	要問い合わせ
カスタマイズの柔軟性	200種以上のライブラリを活用し、顧客の目的に合わせて最適なシステムをカスタマイズ可能
データセキュリティとプライバシー	要問い合わせ
過去の実績と信頼性	大手新聞社、放送局、情報出版会社など、情報の正確性を重視する企業での導入実績あり

ELYZA株式会社（大規模言語モデルAI）

ELYZA株式会社は、大規模言語モデル（LLM）の研究開発および社会実装を牽引する日本のAI企業です。ELYZAは、単なる研究開発にとどまらず、企業のLLM活用や独自LLM開発の支援、AI SaaSの開発・提供を通じて、金融・人材などの様々な業界領域においてLLMの社会実装を推進しています。2024年3月には、日本語の性能がグローバルモデルに匹敵する、国内最高水準の700億パラメータのLLMを開発し、その技術力を証明しました。

ELYZAは、KDDIグループとの資本業務提携を通じて、さらなる成長と社会実装の加速を目指しています。この提携により、ELYZAの持つ国内トップクラスのLLM研究開発力とKDDIグループの計算基盤、ネットワーク資源などのアセットを組み合わせ、生成AIの社会実装を加速させる取り組みを進めています。

サポート体制	企業のLLM活用や独自LLM開発の支援、AI SaaSの開発・提供を通じて、幅広いサポートを提供
導入スピード	取り組み開始から導入決定まで2ヶ月という短期間で実現可能
カスタマイズの柔軟性	領域特化型のLLM開発や、企業・自治体向けに特化・カスタマイズしたLLMの提供が可能
データセキュリティとプライバシー	要問い合わせ
過去の実績と信頼性	最大54%の業務効率化を実現した実績あり

株式会社Preferred Networks（ディープラーニング）

株式会社Preferred Networks（PFN）は、自社開発の省電力AIプロセッサーやスパコン、基盤モデルを軸に、幅広い分野でAIソリューションを展開しています。PFNの強みは、深層学習技術を核としながら、各産業分野の専門知識を組み合わせることで独自の競争優位性を確立していることです。トヨタ、ENEOS、ファナックなどの業界大手企業との戦略的パートナーシップを構築し、技術開発の加速、資金調達、販路拡大において大きな相乗効果を生み出しています。また、大学との連携を通じて最先端技術の研究開発も積極的に推進しています。

PFNの代表的な製品である「Preferred Networks Visual Inspection」は、独自の深層学習技術により、従来難しかった外観検査の自動化を高精度に実現するソフトウェアです。この製品は、少ない学習データでも簡易なアノテーションで高精度な検査を実現し、短期間・低コストで検査システムの構築を可能にしています。

サポート体制	緊急時やトラブル発生時に迅速な対応を提供する専任担当者を配置
導入スピード	アジャイル型開発・スプリント管理により、柔軟かつ迅速な開発を実現
カスタマイズの柔軟性	顧客の具体的な課題をデータドリブンで解決し、業界特有のニーズに対応
データセキュリティとプライバシー	GDPR や個人情報保護法に対応したデータ取り扱いと、セキュリティ面での豊富な知識を保有
過去の実績と信頼性	200社以上の導入実績があり、自動車、電子デバイス、鉄鋼、食品、半導体、建築など様々な業界で効果を発揮

株式会社ARAYA（ディープラーニング）

株式会社ARAYAは、「すべてのモノにAIを宿らせる」というビジョンを掲げ、ディープラーニングを中心としたAI技術の研究開発と受託開発を行う先進的な企業であり、ディープラーニング事業、エッジAI事業、自律AI事業を展開し、高度な技術力を活かして多様なニーズに応えるAIソリューションを提供しています。ARAYAの特徴として、脳科学の知見を取り入れた開発アプローチがあり、これにより独自性の高いAIアルゴリズムの開発を実現しています。

ARATAの受託開発サービスは、外観検査、流体解析、建設機械自動化など幅広い分野に及び、これまでに高性能外観検査AIソフト「InspectAI」や空調最適化ソリューションなど、多数の実績を持っています。また、クラウドと通信せずにAIの推論が可能な「エッジAI」の開発にも注力しており、企業の要件に合わせたモデルの選定や圧縮手法、適切なハードウェアの組み合わせを提案しています。

サポート体制	長期的なサポート契約を提供し、システムエラー対応やカスタマーサポートを実施。社内チームへのトレーニングやサポートも提供
導入スピード	要問い合わせ
カスタマイズの柔軟性	多様なニーズに応えるAI開発を行い、企業の要件に合わせたモデル選定や圧縮手法、ハードウェアの組み合わせを提案
データセキュリティとプライバシー	厳格な情報セキュリティ基本方針を定め、組織的・技術的に適切な対策を講じている
過去の実績と信頼性	外観検査AI、空調最適化ソリューション、車載カメラ映像からの障害物検知など、多数の実績あり

【カスタマイズに強みを持つタイプ】のAI受託開発会社

カスタマイズに強みを持つタイプのAI受託開発会社は以下になります。

AI総合研究所

AI総合研究所は、最新の技術を駆使し、特に機械学習とデータ解析に強みを持っており、企業の個別課題や高度なニーズに対応するため、既存の汎用AIツールでは解決できない問題に取り組んでいます。

AI総合研究所は、企業独自の要件に合わせてAIモデルやアルゴリズムを一から構築・最適化することで、クライアントの業務プロセスの効率化、高精度な予測分析、パーソナライズされた顧客体験の提供、さらには製品・サービス品質の向上を実現しています。また、企業のセキュリティやコンプライアンス要件に合わせたモデル設計も行い、高度なセキュリティ対策を実現しています。

さらに、AI総合研究所は新規事業開発やイノベーション創出にも力を入れており、企業独自のアイデアや未開拓市場に対応したモデルを一から設計することで、独自性の高いソリューションを構築しています。このように、AI総合研究所は単なる技術提供にとどまらず、クライアントのビジネス成長と競争力強化を総合的にサポートする、カスタマイズに強みを持つAI受託開発会社として評価されています。

サポート体制	専門の開発チームが確立されたプロセスと技術を持ち、予期せぬ問題やリスクにも柔軟に対応
導入スピード	迅速な新規事業立ち上げが可能で、内部での長期的な準備期間を省略できる
カスタマイズの柔軟性	企業独自の要件に合わせてAIモデルやアルゴリズムを一から構築・最適化
データセキュリティとプライバシー	企業特有の規制要件やデータ保護方針に合わせてモデルを設計・最適化
過去の実績と信頼性	要問い合わせ

Vareal株式会社

Vareal株式会社は、企画立案から構築・運用サービスまでを一貫して支援し、テーブルデータ、画像認識、言語処理、音声認識など、幅広いAI技術に対応する高い開発力を誇ります。Varealの強みは、ソフトウェア開発やUI/UXデザインにも精通しており、デザインからソフトウェア開発、AI開発まで一貫したサービスを提供できる点にあります。

さらに、Varealはコンサルティングからデータ基盤構築、運用保守まで総合的なサポートを行い、クライアントのニーズに合わせた効率的なプロジェクト推進を可能にします。同社の豊富な経験と最新のAI技術を活用し、企業の具体的な課題に対して実用的なソリューションを提供することで、ビジネスへの効果的な応用を実現しています。

サポート体制	コンサルティングから運用保守まで一貫したサポートを提供
導入スピード	ワンストップでの一貫したサービス提供により効率的な導入が可能
カスタマイズの柔軟性	高い開発技術力と幅広い対応範囲により、柔軟なカスタマイズが可能
データセキュリティとプライバシー	厳重な個人情報管理とセキュリティ対策を実施
過去の実績と信頼性	要問い合わせ

株式会社AVILEN　イラン

株式会社AVILENは、AI技術を活用した企業のDX支援に特化したベンチャー企業です。AVILENの強みは、顧客のニーズに合わせたカスタマイズされたAIシステムの開発にあり、AIコンサルタントが顧客の課題を深く理解し、最適なソリューションを提案することで、高度にカスタマイズされたAIシステムを提供しています。

AVILENの特徴は、単なる開発にとどまらず、成果につながるAI活用を重視している点です。AI知識が豊富なコンサルタントが戦略立案から携わり、課題解決の実現可能性や方法を含めた包括的な提案を行います。さらに、画像処理、言語処理、最適化、予測など、幅広いAI技術を活用したオーダーメイドの開発を提供しています。AVILENは、自社開発のAIツールの提供や受託開発だけでなく、AI人材育成サービスも展開しており、企業のAIリテラシー向上やAIエンジニア不足の解消にも貢献しています。また、ChatGPTの活用支援やAIシステム開発コンサルティングなど、最新のAI技術に関する幅広いサポートを提供しています。

サポート体制	AI知識豊富なコンサルタントによる戦略立案から開発まで一貫したサポート
導入スピード	顧客のニーズに合わせた効率的な開発プロセスを提供
カスタマイズの柔軟性	画像処理、言語処理、最適化、予測など幅広いAI技術を活用したオーダーメイド開発
データセキュリティとプライバシー	要問い合わせ
過去の実績と信頼性	800社以上の支援実績を持つ

株式会社リベルクラフト

株式会社リベルクラフトは、AI・データ活用の分野で卓越したサービスを提供する企業です。リベルクラフトの特徴は、顧客のニーズに合わせたカスタマイズ性の高いソリューションを提供することにあります。リベルクラフトは、データ分析やAI・機械学習などの高度な技術を駆使し、顧客企業の課題解決や業務効率化を支援しています。

リベルクラフトは、顧客が蓄積してきた様々なデータを効果的に活用し、具体的な成果につなげることを重視しています。そのため、企業の実務に直結する分析や開発に特に力を入れており、単なる実験や検証で終わらない実用的なソリューションを提供しています。

さらに、リベルクラフトは人材育成にも注力しており、AI・データ活用の内製化を目指す企業に対しても、豊富な実績に基づいたトータルサポートを行っています。これにより、顧客企業は長期的な視点でAI・データ活用の能力を高めることができます。

サポート体制	AI・データ活用のプロフェッショナルチームによる包括的サポート
導入スピード	顧客のニーズに応じた柔軟な対応が可能
カスタマイズの柔軟性	高度なカスタマイズ能力を持ち、顧客固有の課題に対応
データセキュリティとプライバシー	顧客データの適切な取り扱いを重視
過去の実績と信頼性	AI・データ解析や施策支援に豊富な実績あり

株式会社ギブリー

株式会社ギブリーは、生成AI技術を活用したカスタマイズ性の高いAI受託開発に特化した企業です。同社は、自社プロダクトである「Track」「DECA」「MANA」などのデータ基盤を活用し、独自の大規模言語モデルを開発しています。さらに、AIマーケティング支援ツール「マーケGAI」やAI面接支援ツール「Track AI Interview」など、生成AI技術を活用した革新的なプロダクトの開発にも積極的に取り組んでいます。

ギブリーの強みは、多様な開発実績と広範なネットワークを活かした高度な開発案件の獲得能力にあります。「生成AIに強いギブリーなら、きっと何かできるはず」という期待から、多くの企業からプロジェクトを任されています。また、18か国以上のスペシャリストからなるグローバルな内製開発チームを擁し、CTO経験者やGAFAM出身者を含む高度な人材を抱えています。

サポート体制	生成AIの専門人材による包括的な支援、個別アドバイザリーサービス、クローズドな勉強会の提供
導入スピード	意思決定の速さを活かした迅速な導入プロセス
カスタマイズの柔軟性	自社開発のデータ基盤を活用した高度なカスタマイズ能力
データセキュリティとプライバシー	「ChatGPT Team」活用支援におけるビジネスデータおよびチーム内会話データの非学習保証
過去の実績と信頼性	多数の開発実績と、18か国以上のスペシャリストによるグローバルな内製開発チーム

株式会社Laboro.AI

株式会社Laboro.AIは、AIテクノロジーを企業のビジネスに効果的に結びつける専門家集団です。Laboro.AIの最大の特徴は、高度にカスタマイズされたAIソリューションを提供する能力にあります。Laboro.AIは、SaaSやプラットフォームの制約にとらわれない柔軟なアプローチを採用し、顧客のニーズに合わせて最適なAIシステムを構築します。

Laboro.AIの強みは、企画構想から要件定義、開発、実装、そして継続的な改善まで一貫したサポートを提供することです。この包括的なアプローチにより、顧客は自社のビジネスプロセスに完全に統合されたAIソリューションを得ることができます。Laboro.AIは、深層学習、機械学習、最適化、強化学習など、幅広い技術を駆使し、センサーデータや画像などの非構造化データにも対応可能です。

サポート体制	企画構想から運用まで一気通貫のサポート。技術内容や開発プロセスを透明化し、顧客との密接な協力関係を構築
導入スピード	企画段階からPoCを経て運用まで一貫した検討により、効率的な導入を実現
カスタマイズの柔軟性	SaaSやプラットフォームの制約がない高いカスタマイズ力。顧客のニーズに応じて適切な技術を選択可能
データセキュリティとプライバシー	定期的なリスク評価、対策実施、従業員教育、監査を実施
過去の実績と信頼性	約70%の高いプロジェクト継続率

AIの受託開発を成功させるためのポイント

近年、多くの企業が業務効率化や売上向上を目的にAI技術の導入を進めています。しかし、AIの受託開発を成功させるためには、単に開発を依頼するだけでは不十分です。プロジェクトの目的を明確にし、適切なデータを用意し、スケジュールや予算を適切に設定することが不可欠です。さらに、リスク管理を徹底し、開発会社との密なコミュニケーションを行うことで、より高い成果を得ることができます。

ここでは、AI受託開発を成功させるための重要なポイントを詳しく解説します。

目的と期待する成果を明確に伝える

AI開発を依頼する前に、まず最初に行うべきことは、プロジェクトの目的を明確にすることです。AI技術はさまざまな分野で活用できますが、目的が曖昧なままだと開発の方向性が定まらず、期待する成果を得ることが難しくなります。

例えば、「業務効率化を図るために特定の業務を自動化する」「顧客データを分析し、売上向上につなげる」「製品の需要予測の精度を向上させる」といった具体的な目標を設定しましょう。また、期待するKPI（重要業績指標）を決めておくことで、開発の進捗や成果を客観的に評価しやすくなります。

データの質と量を確保する

AIの効果的な学習には、高品質で十分な量のデータが不可欠です。AIは学習データに基づいてパターンを認識し、判断を行うため、データの質が低かったり、偏りがあったりすると、期待通りの精度を達成できない可能性があります。

開発を依頼する前に、以下の点を確認しましょう。

データの品質	ノイズ（不要なデータ）が少なく、整備されたデータであること。誤ったデータや不完全なデータはAIの精度を低下させるため、データクリーニングが必要になる場合もあります。
データの量	十分なサンプル数があるか。少量のデータでは、AIが適切に学習できず、過学習や精度不足の原因になります。
データの多様性	特定の条件に偏らず、幅広いケースをカバーしたデータを用意することで、AIの汎用性を高められます。

また、データの収集方法や利用可能なデータソースについても、開発会社と事前に相談しておくことが重要です。

スケジュールと予算を設定する

AI受託開発では、スケジュールと予算を明確にしておくことがプロジェクト成功の鍵となります。AIの開発には、データ準備、モデル設計・学習、テスト・評価、実装といった複数のフェーズがあり、それぞれに一定の時間が必要です。

現実的なスケジュールを立てるために、以下の点を考慮しましょう。

開発フェーズの期間	各フェーズ（データ準備、モデル開発、評価、実装）にどれくらいの期間が必要かを把握する。
マイルストーンの設定	開発の進捗を管理するために、中間目標（マイルストーン）を設定し、定期的に進捗を確認する。
余裕を持った計画	予期せぬ問題や追加の調整が発生する可能性を考慮し、余裕を持ったスケジュールを組む。

予算についても、必要なリソース（データ準備、AIモデル開発、サーバーコスト、運用費用など）を考慮して適切に設定する必要があります。特に、AIの運用開始後にも継続的なメンテナンスやチューニングが必要になる場合があるため、初期費用だけでなく運用費用も含めた予算を検討しましょう。

AI開発におけるリスク管理と進行管理を行う

AIプロジェクトには、技術的な問題、進行の遅れ、予算超過など、さまざまなリスクが伴います。プロジェクトを円滑に進めるためには、事前にリスク管理計画を立てておくことが重要です。

想定されるリスク	対策
データ不足・データ品質の問題	事前に必要なデータの種類や収集方法を明確にし、不足している場合は追加のデータ収集を計画する。
開発スケジュールの遅延	マイルストーンを設定し、定期的な進捗確認を行う。また、リスクが発生した際に柔軟に対応できるよう、バッファ期間を設ける。
期待する成果が得られない	開発の初期段階でプロトタイプを作成し、早い段階で精度の確認を行う。必要に応じてモデルの改善やデータの追加を行う。
運用後のパフォーマンス低下	AIモデルは時間とともにパフォーマンスが変化する可能性があるため、定期的なモニタリングとチューニングを実施する。

また、開発会社と密にコミュニケーションを取り、進捗状況を共有することで、問題が発生した際に迅速に対処できる体制を整えておきましょう。

まとめ

本記事では、AI受託開発会社の選び方や比較ポイントについて解説しました。まずは、以下の項目にて、自社に最適なタイプを選びましょう。

特定業界に強みを持つタイプ	業界固有の問題解決を優先したい場合
特定のAI開発に強みを持つタイプ	高度な技術や最先端のAI技術を活用したい場合
カスタマイズに強みを持つタイプ	自社特有のニーズに合わせて柔軟にカスタマイズされたAIシステムを必要とする場合

また、その中でも以下の5つの比較ポイントにて絞り込みます。

• サポート体制
• 導入スピード
• カスタマイズの柔軟性
• データセキュリティとプライバシー
• 過去の実績と信頼性

この記事がAI受託開発会社選びの一助になれば幸いです。