生成AIが得意なシステム開発会社16選！ChatGPT開発に関わる企業が厳選

生成AIの活用が広がる中、どの開発会社に依頼すべきか迷われている方も多いのではないでしょうか。

本記事では、目的別におすすめの生成AI開発会社をご紹介します。課題整理から相談できる会社、コスト重視の会社、業界特化型、短納期対応、海外展開支援など、様々な観点から最適なパートナーを見つける参考にしてください。各社の特徴や強み、費用感などを詳しく解説していきます。

生成AIが得意なシステム開発会社一覧表

課題整理から相談できる生成AI会社

生成AIの導入を検討する際、まず何から始めればよいのか悩む方も多いでしょう。ここでは、課題整理の段階からしっかりとサポートしてくれる会社を4社ご紹介します。

• ExaWizards
• PKSHA Technology
• ABEJA
• ニューラルオプト

ExaWizards

株式会社エクサウィザーズ

項目	内容
会社名	ExaWizards
最大の特徴	exaBase 生成AIで企画〜運用を一括支援
どんなケースにおすすめか	まず課題を棚卸ししPoCから伴走したい

評価項目	評価（5段階）
費用の安さ	3
課題解決能力	5
実績・専門性	5
品質／技術力	5
コミュニケーション品質	4

エクサウィザーズは、生成AI導入のプロセス全体をサポートする「exaBase」というサービスが強みの企業です。大企業を中心に100社以上の導入実績があり、信頼性の高さが特徴的。月額50万円からという価格設定ですが、その分の価値は十分にあると言えるでしょう。

同社の最大の魅力は、課題の洗い出しから実際の運用まで一気通貫でサポートしてくれる点にあります。生成AIの導入は技術だけでなく、組織の課題や業務フローの見直しが重要なポイント。イオン全90社1000人への生成AI導入や、東京電力HDでの新規事業アイデア創出など、大規模かつ複雑なプロジェクトの実績も豊富です。

技術面では、GPT-4やClaude等の複数のAIモデルに対応しており、用途に応じて最適なモデルを選定可能。単に技術を導入するだけでなく、ワークショップを通じて社内の理解促進やスキル向上もサポートしています。

特に「何から始めればいいかわからない」「自社の課題に合わせた導入方法を知りたい」といったケースには最適な選択肢。高い課題解決能力と技術力で、導入後の効果測定まで見据えた支援が期待できます。

PKSHA Technology

AI搭載型SaaSで最速の企業変革を「PKSHA AI SaaS」 | エンタープライズ向けAI SaaS

項目	内容
会社名	PKSHA Technology
最大の特徴	AIヘルプデスク等SaaSで即導入可
どんなケースにおすすめか	社内問い合わせ・FAQを高速自動化

評価項目	評価（5段階）
費用の安さ	3
課題解決能力	4
実績・専門性	5
品質／技術力	4
コミュニケーション品質	4

PKSHA Technologyは、SaaS型のAIソリューションを強みとする企業です。特に「AIヘルプデスク」は社内の問い合わせ対応を自動化するのに最適なツール。初期費用100万円から、月額30万円からという費用感で、比較的導入しやすい価格設定となっています。

同社の特徴は、金融や製造など規制の厳しい業界でも数多くの導入実績があること。北國銀行ではACW（アフターコールワーク）を30％削減、静岡銀行では全店展開を実現するなど、具体的な成果を出しています。セキュリティや法令順守が厳しく求められる業界でも安心して導入できる点は大きな魅力です。

もう一つの強みは、SaaS形式での提供とPoCによる短期立ち上げが可能な点。「まずは小さく始めたい」「効果を確認してから本格導入したい」といったニーズにも対応できます。また、導入後の保守やデータ連携まで提供しているため、長期的な運用も安心。

特に社内のFAQや問い合わせ対応の自動化、業務効率化を図りたい企業にとって、スピーディーに効果を出せるパートナーと言えるでしょう。実績の豊富さと導入の手軽さを重視する場合におすすめの選択肢です。

ABEJA

株式会社ABEJA｜ゆたかな世界を、実装する｜DX｜AI

項目	内容
会社名	ABEJA
最大の特徴	ABEJA Platform×LLMで業務特化AI
どんなケースにおすすめか	自社データを活かし業務フローを置換

評価項目	評価（5段階）
費用の安さ	3
課題解決能力	4
実績・専門性	4
品質／技術力	4
コミュニケーション品質	4

ABEJAは、自社データと生成AIを組み合わせて業務フローを効率化したい企業におすすめの開発会社です。「ABEJA Platform」という基盤とLLM（大規模言語モデル）を組み合わせることで、特定業務に特化したAIソリューションを構築できます。PoC（概念実証）は300万円からという費用感になっています。

同社の特徴は、Google Cloud Partnerとして認定されているなど、クラウド基盤との親和性の高さ。特に「MLOps」（機械学習の運用）基盤が整っており、AIの継続的な改善や運用がしやすい環境を提供しています。新晃工業でのLLM設計支援や、流通各社での需要予測AIなど、実務に直結する導入事例も豊富です。

さらに、コンサルティングから内製化支援まで対応しているため、自社のAI人材育成も視野に入れている企業にとっては心強いパートナーとなるでしょう。「単にツールを導入するだけでなく、社内のAI活用能力も高めたい」といったニーズにも応えられます。

特に自社が持つデータを活かして業務プロセスを根本から変革したい場合に強みを発揮。既存の業務フローをAIで置き換え、効率化するだけでなく、新たな価値創出につなげたい企業に適したソリューションを提供してくれます。データ活用とプロセス改善の両面から支援を受けたい場合の選択肢として検討する価値があります。

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ニューラルオプト

ニューラルオプト | AIシステム開発・導入支援・コンサルティング

項目	内容
会社名	ニューラルオプト
最大の特徴	ChatGPT開発知見を活かした課題解決型コンサルティング
どんなケースにおすすめか	失敗リスクを抑えた着実な生成AI導入を目指したい

評価項目	評価（5段階）
費用の安さ	5
課題解決能力	5
実績・専門性	3
品質／技術力	4
コミュニケーション品質	4

手前味噌で恐縮ですが、弊社ニューラルオプトもこのカテゴリーに含まれる企業としてご紹介させていただきます。ニューラルオプトは、世界的な生成AIであるChatGPTの開発に携わった知見を持つAI開発企業です。日本で展開されているChatGPTの裏側に関わっており、最新の生成AI技術への理解が深いのが特徴。単なる開発会社ではなく、コンサルティング能力を併せ持つハイブリッド型の企業として、課題の特定から解決策の提案まで一貫したサポートを提供しています。

同社の最大の強みは「失敗リスクを最小化する」というコンセプトに基づくアプローチ。生成AIの導入は技術的な側面だけでなく、組織への定着や運用面での課題も多いもの。こうした点を踏まえ、課題起点での解決策提案から、組織への定着支援、さらには運用しながらの主体的な改善まで、総合的なサポートを実現しています。

データサイエンスの知見も豊富で、データマイニングやテキストマイニングなどの技術も活用可能。ECサイト「eBay」の価格自動設定AIや業務システム、手書き文字のAI認識・要約システムなど、実用的な導入事例も着実に増やしています。

費用面でも高い評価を得ており、技術力と課題解決能力を兼ね備えながらもコストパフォーマンスに優れた選択肢と言えるでしょう。特に「確実に成果を出したい」「失敗せずに着実に生成AIを導入したい」といったニーズを持つ企業にとって、理想的なパートナーとなります。課題の本質を見極め、最適な解決策を提案する同社のアプローチは、生成AI導入の不確実性を大きく軽減するでしょう。

費用が明瞭で安価な生成AI会社

予算に制約がある中でも生成AIを導入したい企業や、まずは小さく始めたい場合におすすめの会社を紹介します。費用が明瞭で比較的安価な3社を選定しました。

• Sun Asterisk
• Monstarlab
• Givery

Sun Asterisk

デジタル・クリエイティブスタジオ – 株式会社Sun Asterisk

項目	内容
会社名	Sun Asterisk
最大の特徴	AI*deationで低コスト事業創出支援
どんなケースにおすすめか	スタートアップ的に素早く試したい

評価項目	評価（5段階）
費用の安さ	4
課題解決能力	3
実績・専門性	3
品質／技術力	3
コミュニケーション品質	4

Sun Asteriskは、コストを抑えながらスピーディーに生成AIを活用したいケースに適した開発会社です。「AI*deation」というアプリを提供しており、月額10万円から利用できるβ版価格設定は、特に予算の限られた企業にとって魅力的でしょう。

同社の最大の特徴は、ベトナムを拠点としたオフショア開発体制によるコスト最適化。これにより、国内企業と比較して費用を抑えながらも、質の高い開発サービスを受けられる点がメリットです。また、デザイナーを含めたチーム編成が可能で、UIやUXにも配慮したAIアプリケーションの開発が期待できます。

特に新規事業創出のためのアプリ開発や、伴走型のPoC（概念実証）を20件以上手がけた実績があり、アイデア段階からのサポートも得意としています。小規模な案件でも受託可能なため、「まずは小さく始めたい」「コストを抑えつつ素早く試したい」といったニーズに対応。

限られた予算の中でスタートアップのように素早く実験的に生成AIを導入したい企業や、新規事業の創出を目指す部門にとっては、コストパフォーマンスの高いパートナーとなるでしょう。柔軟な対応とコミュニケーション品質の高さも評価点です。予算を重視しながらも、ある程度の品質を求める場合の選択肢として検討する価値があります。

Monstarlab

モンスターラボが提供する生成AIを活用したコード書き換え支援ツールCodeRebuild AI – 株式会社モンスターラボ

項目	内容
会社名	Monstarlab
最大の特徴	CodeRebuild AIで旧システム刷新
どんなケースにおすすめか	レガシーコードを短期で生成AI置換

評価項目	評価（5段階）
費用の安さ	4
課題解決能力	4
実績・専門性	4
品質／技術力	4
コミュニケーション品質	4

Monstarlab（モンスターラボ）は、特にレガシーシステムの刷新を生成AIで効率的に行いたい企業におすすめの開発会社です。「CodeRebuild AI」という独自のアプローチで、古いコードを短期間で最新技術に置き換えることが可能です。PoC（概念実証）は100万円からと比較的手頃な価格設定で、小規模な相談にも対応しています。

同社の特徴は、デンマークに本社を持つグローバル企業としての知見の広さ。国内外の事例や最新技術を取り入れたソリューション提案が期待できます。また、スクラム開発手法を活用した短納期対応も強み。「できるだけ早く結果を出したい」というニーズに応えられる体制を整えています。

社内ナレッジの生成AI化や、国内大手製造業のコード変換など、具体的な導入実績も豊富。特筆すべきは、AI技術だけでなくUI/UXも同時に提案できる点です。単に機能するだけでなく、使いやすさも考慮されたソリューションを提供してくれます。

バランスの取れた評価（すべての項目で4点）からもわかるように、費用対効果の高さと総合力を持った企業と言えるでしょう。特に古いシステムやコードの刷新を検討している企業にとって、コストパフォーマンスに優れた選択肢です。短期間で目に見える成果を出したい場合にも検討する価値があります。

Givery

株式会社ギブリー

項目	内容
会社名	Givery
最大の特徴	法人GAIで全社導入しやすい価格
どんなケースにおすすめか	安価に社内横展開したい

評価項目	評価（5段階）
費用の安さ	4
課題解決能力	3
実績・専門性	3
品質／技術力	3
コミュニケーション品質	4

Givery（ギブリー）は、生成AIを全社的に導入したいものの、コストが気になる企業におすすめの会社です。「法人GAI」というサービスを提供しており、月額980円/人からという驚異的な低価格で導入可能。大規模な組織でも費用を抑えながら生成AIのメリットを享受できる点が最大の魅力です。

同社の特徴は、従量課金制を採用していることで、スモールスタートが容易な点。まずは一部の部署や少人数から始めて、効果を確認しながら徐々に拡大していくアプローチが取りやすくなっています。また、セキュリティ対策機能が標準で付いているため、企業の機密情報の保護も考慮されています。

清水建設での全従業員導入やニトリでのCX（顧客体験）向上ワークショップなど、大企業での導入実績も。特に豊富なワークショップメニューを持ち、単にツールを提供するだけでなく、活用方法や社内への浸透を支援してくれる点も評価できます。

費用を抑えつつ、組織全体に生成AIを展開したい企業や、「まずは試験的に導入して効果を見極めたい」といったニーズを持つ企業にとって最適な選択肢。コミュニケーション品質の高さも含め、初めて生成AIを導入する企業にも親しみやすいパートナーと言えるでしょう。

特定業界に強い生成AI会社

業界特有の課題や規制に対応した生成AIソリューションを求める場合、その分野に特化した開発会社を選ぶことが重要です。ここでは、製造、医療、金融などの特定業界に強みを持つ3社をご紹介します。

• HACARUS（製造・医療）
• Medmain（医療・病理）
• Arithmer（保険・金融）

HACARUS（製造・医療）

未来を造る人に 次世代の「はかる」を｜株式会社HACARUS

項目	内容
会社名	HACARUS
最大の特徴	疎化学習で軽量・解釈性高いAI
どんなケースにおすすめか	製造検査や医療でオンプレ実装

評価項目	評価（5段階）
費用の安さ	3
課題解決能力	4
実績・専門性	5
品質／技術力	4
コミュニケーション品質	3

HACARUSは、製造業や医療分野に特化した生成AIソリューションを提供する開発会社です。「疎化学習」という独自の技術を用いて、データ量が少なくても高精度なAIを実現できる点が最大の特徴。PoC（概念実証）は200万円からという費用感になっています。

同社の特筆すべき強みは、少量のデータでも効果的に学習できるAI技術です。製造業や医療分野では、大量のデータを集めることが難しいケースも多いもの。そんな状況でも高精度なAIを構築できる技術は非常に価値があります。また、省電力デバイスに対応した軽量なAIを実装できるため、工場の製造ラインや医療機器など、様々な環境での活用が可能です。

「HACARUS KY安全提案」や製薬向け表現型創薬プロジェクトなど、業界特化型の導入事例も豊富。特に「Explainable AI」（説明可能なAI）に強みを持っており、AIの判断根拠を説明できることが重要な医療や安全分野での活用に適しています。

規制の厳しい製造業や医療分野で、オンプレミス（自社内設置）環境でのAI実装を考えている企業にとって、専門性の高いパートナーとなるでしょう。特に「なぜそのような判断をしたのか」というAIの透明性が求められる場面では、同社の技術が大きな価値を発揮します。業界に特化した高い専門性を求める場合の選択肢として検討する価値があります。

Medmain（医療・病理）

Medmain | メドメイン株式会社

項目	内容
会社名	Medmain
最大の特徴	PidPortで病理画像をAI診断
どんなケースにおすすめか	病理AIをクラウドで利用

評価項目	評価（5段階）
費用の安さ	2
課題解決能力	4
実績・専門性	5
品質／技術力	4
コミュニケーション品質	3

Medmain（メドメイン）は、医療、特に病理分野に特化した生成AIソリューションを提供する開発会社です。「PidPort」という病理画像AI診断サービスを中心に、高度な医療AIソリューションを展開しています。医療機器としての提供のため費用は要問い合わせですが、専門性の高さでは群を抜いています。

同社の最大の特徴は、医療規制に対応したQMS（品質マネジメントシステム）を整備している点。医療分野、特に診断に関わるAIには高い安全性と信頼性が求められますが、そうした厳しい基準をクリアする体制を整えています。世界40か国にわたるネットワークを持ち、グローバルな知見も豊富。WHO（世界保健機関）に掲載された精度データを持つなど、国際的な評価も高いのが特徴です。

病理画像のAI解析や国内外の遠隔病理連携など、高度な医療分野での実績が豊富。特に病理医不足や地域間での医療格差といった課題に対して、AIと遠隔診断を組み合わせたソリューションを提供しています。

医療機関や製薬会社など、特に病理分野でのAI活用を検討している組織にとって、専門性の高いパートナーとなるでしょう。費用面では高めの設定ですが、医療という人命に関わる分野での確かな実績と技術力は、それに見合う価値があります。規制対応や国際標準への準拠が求められる医療分野でのAI導入を検討する場合には、最適な選択肢の一つと言えるでしょう。

Arithmer（保険・金融）

Arithmer株式会社 | 数学とAIで社会課題を解決する

項目	内容
会社名	Arithmer
最大の特徴	災害データ×AIで保険請求迅速化
どんなケースにおすすめか	保険・災害シミュレーションが必要

評価項目	評価（5段階）
費用の安さ	3
課題解決能力	4
実績・専門性	4
品質／技術力	4
コミュニケーション品質	3

Arithmerは、保険や金融分野に特化した生成AIソリューションを提供する開発会社です。特に災害データとAIを組み合わせ、保険請求の迅速化や災害シミュレーションを得意としています。費用は要問い合わせですが、専門性の高いソリューションを提供しています。

同社の特筆すべき強みは、物理シミュレーションと生成AIを組み合わせたアプローチです。特に災害時の被害予測や保険金査定など、複雑な状況判断が必要な場面で威力を発揮します。また、ドローンによる3Dマッピング技術も保有しており、災害発生時の被害状況を迅速に把握するソリューションも提供可能。実際の物理現象と連動したAI活用は、他社にはない強みと言えるでしょう。

三井住友海上での一括払い実証や徳島銀行でのAIクラウド導入など、金融機関での実績も複数あります。保険業界特有の課題である「災害発生時の迅速な対応」や「正確な保険金査定」といった点に焦点を当てたソリューションは、業界のニーズに的確に応えるものです。

特に保険会社や金融機関で、災害対応や保険金査定の効率化、リスク分析などを検討している企業にとって、専門性の高いパートナーとなるでしょう。自然災害のリスク評価やシミュレーションが必要なケースでも、高い技術力を持ったソリューションを期待できます。業界特有の課題に対応した専門的なAI活用を目指す場合には、検討する価値のある選択肢です。

短納期対応が得意な生成AI会社

「できるだけ早く」生成AIを導入したい企業にとって、開発期間の短さは重要な選定基準です。ここでは、短納期対応に優れた3社をご紹介します。

• bakuraku
• Rist
• Alt Inc.

Bakuraku

バクラク | バックオフィスから全社の生産性を高める

項目	内容
会社名	Bakuraku
最大の特徴	バクラク製品群で即業務自動化
どんなケースにおすすめか	SaaS＋LLMで短期間に成果

評価項目	評価（5段階）
費用の安さ	3
課題解決能力	4
実績・専門性	4
品質／技術力	4
コミュニケーション品質	4

Bakurakuは、短期間で業務自動化を実現したい企業におすすめの生成AI開発会社です。「バクラク」というSaaS製品群を持ち、請求書AI OCRなどのソリューションをすぐに導入できるのが特徴。月額数万円からという費用感も手頃です。

同社の強みは、自社開発のSaaSを通じて培った実証済みのノウハウにあります。すでに多くの企業で効果が確認されているソリューションをベースに、カスタマイズや拡張が可能なため、短期間で成果を出しやすい環境が整っています。50名を超える機械学習チームを抱え、技術力も高いのが特徴です。

Javaコードの自動変換で開発期間を55%短縮した事例など、具体的な成果も明確に示されています。また、豊富なドキュメントも用意されており、導入後の社内展開やユーザー教育もスムーズに進めやすい点も魅力。「とにかく早く結果を出したい」というニーズに応えられる体制が整っています。

SaaS型のソリューションと生成AI（LLM）を組み合わせることで、短期間で業務改善を実現したい企業にとって最適なパートナーとなるでしょう。バランスの取れた評価（すべての項目が3〜4点）からも、総合力の高さが伺えます。特に請求書処理や社内ナレッジ管理など、比較的導入しやすい業務からAI化を進めたい場合におすすめの選択肢です。

Rist

AIする日本の未来に、輝きを。 – 株式会社Rist | Rist Inc.

項目	内容
会社名	Rist
最大の特徴	研究委託サービスで最速PoC
どんなケースにおすすめか	学術レベルのAIを早期検証したい

評価項目	評価（5段階）
費用の安さ	3
課題解決能力	4
実績・専門性	4
品質／技術力	4
コミュニケーション品質	3

Ristは、最先端の生成AI技術を短期間で検証したい企業におすすめの開発会社です。「研究委託サービス」という形で、学術レベルの高度なAI技術を素早くビジネスに応用することができるのが特徴。PoC（概念実証）は150万円からと、比較的手頃な価格設定になっています。

同社の最大の強みは、学会論文レベルの高度な技術力と研究開発能力です。多数の論文発表実績があり、最新の学術研究をビジネスに活かすノウハウを持っています。Telexistence社のグループ企業であり、ロボティクスとAIの融合など、幅広い知見も魅力の一つと言えるでしょう。

特筆すべきは、GPUクラスタを自社で保有している点。AIの開発や学習には大量の計算リソースが必要ですが、自社内に高性能な環境を整備していることで、外部サービスに依存せず迅速な開発が可能です。外観検査AIの量産導入や製造新規製品検査のPoCなど、特に製造業での実績が豊富なのも特徴です。

最先端のAI技術をビジネスに早期に取り入れたい企業や、「他社と差別化できるような高度なAI活用」を模索している企業にとって、専門性の高いパートナーとなるでしょう。特に研究開発部門や新規事業部門など、革新的なソリューションを求める部署にとっては、検討する価値のある選択肢です。学術と産業の橋渡しをしながら、短期間で成果を出せる体制が整っています。

Alt Inc.

AI プロジェクト – alt

項目	内容
会社名	Alt Inc.
最大の特徴	個人AIコピー「altID」を短期構築
どんなケースにおすすめか	キャラクター・接客Botを急ぎ構築

評価項目	評価（5段階）
費用の安さ	3
課題解決能力	4
実績・専門性	3
品質／技術力	3
コミュニケーション品質	3

Alt Inc.は、キャラクターや接客ボットなど、対話型の生成AIを短期間で構築したい企業におすすめの開発会社です。「altID」という個人AIコピーを短期間で構築できるのが特徴で、月額数十万円からという費用感になっています。

同社の強みは、自社でLLM（大規模言語モデル）研究所を持ち、対話型AIに特化した技術開発を行っている点。特にキャラクターAIの分野では、IPを活用した実績も多数持っています。短納期に対応したパッケージサービスも多く提供しており、「とにかく早く始めたい」というニーズに応えられる体制が整っています。

企業内のFAQ用生成AIやマーケティング自動化など、実用的な導入事例も豊富。既存のキャラクターやブランドを活かしたAI対話システムの構築や、顧客対応の自動化など、ユーザーとの接点を強化するためのソリューションを素早く提供できる点が魅力です。

接客ボットやキャラクターAIなど、対話型のAIを短期間で構築したい企業にとって、スピード感のあるパートナーとなるでしょう。キャラクターIPを持つエンターテイメント企業や、カスタマーサポートの強化を急ぐ企業など、ユーザーとのコミュニケーションをAIで迅速に強化したいケースには最適な選択肢と言えます。

海外展開を支援する生成AI会社

グローバルな事業展開を行う企業にとって、多言語対応や国際標準への準拠は重要な課題です。ここでは、海外展開を支援する生成AI開発に強い3社をご紹介します。

• NTT Data
• Fujitsu
• NEC

NTT Data

NTTデータ | Trusted Global Innovator

項目	内容
会社名	NTT Data
最大の特徴	Global Generative AI CoEで多言語支援
どんなケースにおすすめか	海外複数拠点で統一導入

評価項目	評価（5段階）
費用の安さ	2
課題解決能力	5
実績・専門性	5
品質／技術力	5
コミュニケーション品質	5

NTT Dataは、グローバルな生成AI導入を検討する大企業におすすめの開発会社です。「Global Generative AI CoE」（センターオブエクセレンス）という専門組織を持ち、多言語での生成AI活用をサポートしています。費用は数千万円規模からと高めですが、その分の価値ある支援が期待できます。

同社の最大の強みは、58か国30万人という圧倒的なグローバル体制。世界中の拠点で統一的な生成AI導入を実現するためのノウハウと人材を擁しています。特にAzure OpenAIとの連携実績が多く、マイクロソフト製品を活用している企業には親和性の高いソリューションを提供できるでしょう。また、生成AIの利用に関するコンプライアンス枠組みも提供しており、グローバルでの責任ある利用をサポートしています。

「AI記者」と呼ばれるニュース自動生成システムや、航空券予約システムのJava刷新など、大規模かつ先進的な事例も豊富。大企業特有の複雑な要件や高度なセキュリティニーズにも対応できる技術力とリソースを持っています。

多国籍企業や海外拠点を持つ大企業、特に複数の国や地域で統一的な生成AI導入を目指す企業にとって、頼れるパートナーとなるでしょう。費用面では高めの設定ですが、グローバル展開に伴う複雑な課題解決能力や品質面では最高レベルの評価を受けています。国際的な規制対応やセキュリティ要件の厳しいプロジェクトでは、その価値が十分に発揮されるでしょう。

Fujitsu

Fujitsu Kozuchi : 富士通

項目	内容
会社名	Fujitsu
最大の特徴	Kozuchi生成AI基盤でグローバル展開
どんなケースにおすすめか	海外拠点含め安全にLLM活用

評価項目	評価（5段階）
費用の安さ	2
課題解決能力	5
実績・専門性	5
品質／技術力	5
コミュニケーション品質	5

Fujitsu（富士通）は、安全性とコンプライアンスを重視したグローバルな生成AI導入を目指す企業におすすめの開発会社です。「Kozuchi」という独自の生成AI基盤を活用し、世界各国での安全なLLM（大規模言語モデル）活用をサポートしています。エンタープライズ向けという位置づけで、費用は要見積りとなっています。

同社の最大の強みは、独自のAIアクセラレータ研究など、先進的な技術開発力と、EU-AI Actなどの国際的な規制への準拠支援能力です。特に欧州など、AIに対する規制が厳しい地域での展開を検討している企業にとって、貴重なパートナーとなるでしょう。専用クラウドとオンプレミス（自社内設置）の両方に対応しており、企業の状況や各国の規制に合わせた柔軟な導入が可能です。

愛知県がんセンターでの診療支援やGKN Aerospaceでの品質AIなど、医療や航空宇宙といった高度な専門性と安全性が求められる分野での実績も豊富。グローバル企業として培った幅広い業界知識と、日本企業としての品質へのこだわりを併せ持つ点も魅力です。

世界各国に拠点を持ち、特に安全性やコンプライアンスを重視した生成AI活用を目指す企業にとって、信頼できるパートナーとなるでしょう。費用面では高めの設定ですが、グローバル展開における複雑なリスク管理や規制対応を含めた総合的な支援を受けられる点は、その価値に見合うと言えます。特に欧州を含むグローバル展開や、高い安全性が求められる業界での活用を検討している場合には、最適な選択肢の一つです。

NEC

NEC(Japan)

項目	内容
会社名	NEC
最大の特徴	BluStellar AI等で公共+海外案件多数
どんなケースにおすすめか	官公庁・社会インフラと連動

評価項目	評価（5段階）
費用の安さ	2
課題解決能力	4
実績・専門性	4
品質／技術力	4
コミュニケーション品質	4

NECは、特に官公庁や社会インフラとの連携が必要な生成AI導入を検討する企業におすすめの開発会社です。「BluStellar AI」などの生成AIプラットフォームを活用し、公共分野と海外案件の両方で多くの実績を持っています。費用は要見積りとなっていますが、公共性の高いプロジェクトでの豊富な経験が強みです。

同社の特筆すべき強みは、20か国以上で社会インフラプロジェクトを受注している国際的な実績。特に空港の顔認証システムや税関のDX（デジタルトランスフォーメーション）、海外通信事業者のAI運用など、公共性の高い大規模プロジェクトでの経験が豊富です。また、サイバーセキュリティソリューションを併設しており、セキュリティ面での懸念が大きい公共分野での導入をトータルでサポートできる点も魅力です。

特に注目すべきは、AI倫理ガイドラインを公開するなど、責任あるAI活用への取り組みも進めている点。国や自治体など、公平性や透明性が強く求められる分野でのAI活用においても、信頼できるパートナーとなるでしょう。

官公庁や自治体、公共インフラ関連企業など、高いセキュリティと社会的責任が求められる分野で生成AIの活用を検討している組織にとって、経験豊富なパートナーとなります。特に海外の公共機関との連携や、グローバルな社会インフラプロジェクトでの活用を視野に入れている場合には、その実績と知見が大きな価値を持つでしょう。コストは高めですが、公共性の高いプロジェクトでは安心感と実績を重視する価値があります。

生成AI開発会社の選び方

生成AI開発を外部に依頼する際、どのような点に注目して会社を選べばよいのでしょうか。失敗しないための重要なポイントを5つご紹介します。

具体的な実績事例があるか確認

生成AI開発会社を選ぶ際、最も重視すべきは「実績」です。特に自社と似た業界や規模の企業での導入事例があるかどうかをチェックしましょう。実績紹介が抽象的な場合は、具体的な成果や数字について質問することが大切。「○○業界で導入実績あり」だけでなく、導入後どのような効果があったのか、具体的な指標の改善例などを確認すると安心です。可能であれば、実際に導入した企業の担当者からの評価も参考になります。

自社の課題を明確に可視化しておく

生成AIの導入失敗の多くは、課題の曖昧さに起因しています。「とりあえずAIを導入したい」という漠然とした要望では、適切なソリューションを提案してもらえません。事前に「どの業務のどの部分を改善したいのか」「どんな効果を期待するのか」を明確にしておくことが重要です。

プロジェクトの契約範囲を細かく確認

生成AI開発プロジェクトでトラブルが発生しやすいのが、契約範囲の認識の違いです。開発だけなのか、導入支援や運用保守まで含むのか。データの前処理は誰が担当するのか。追加の機能開発が必要になった場合の対応はどうするのか。こうした点を事前に明確化しておくことで、後々のトラブルを防げます。

実際の担当者の経験・知識を確認

提案時の営業担当者と、実際に開発に携わるエンジニアが異なるケースは少なくありません。契約前に、実際のプロジェクトを担当するチームのメンバー構成や経験について確認することが重要です。特に生成AIは技術の進化が速いため、最新の知見を持ったエンジニアがアサインされるかどうかがプロジェクトの成否を左右します。可能であれば、実際の開発担当者との面談の機会を設けることをお勧めします。

導入後のサポート体制が充実しているか

生成AIの導入は、システムの稼働で終わりではありません。むしろ、本格的な活用はそこから始まるといっても過言ではないでしょう。導入後の運用サポート、モデルの再学習や更新、トラブル発生時の対応など、継続的なサポート体制が整っているかを確認することが大切です。特に、社内での定着に向けたトレーニングプログラムの有無や、利用状況のモニタリング、改善提案の仕組みなどが整っている開発会社を選ぶと、長期的な成功につながります。

生成AI開発会社に商談時にしておきたい質問

生成AI開発会社との商談では、適切な質問をすることで相手の能力や自社との相性を見極めることができます。ここでは、重要な3つの軸に沿って、ぜひ聞いておきたい質問をご紹介します。

技術力と実績を見極める質問

生成AI開発会社の本質的な能力を確認するために、以下のような質問が効果的です。

「具体的にどのようなAIモデルを使用する予定ですか？その選定理由は？」

この質問で技術選定の根拠や知識の深さを確認できます。単に流行りの技術を提案するのではなく、課題に適したモデル選定ができているかがポイント。

「類似案件での失敗事例とその対応策を教えてください」

成功事例だけでなく失敗事例も共有できる会社は、経験値が高く誠実である可能性が高いです。失敗からどう学び、対策を講じているかも重要な判断材料になります。

「AIモデルの精度向上のために、どのような取り組みをしていますか？」

継続的な改善手法や、精度を高めるためのノウハウがあるかどうかを確認。具体的な数値や方法論を持っているかどうかで、経験の豊富さがわかります。

「プライバシーやAI倫理に関してどのような対応をしていますか？」

生成AIでは特に重要な観点です。法令遵守やバイアス対策などへの意識の高さは、信頼できるパートナーかどうかの判断材料になります。

プロジェクト管理と進行プロセスを確認する質問

プロジェクトの進め方を事前に把握することで、スムーズな協業が可能になります。

「具体的なプロジェクト進行のマイルストーンと期間を教えてください」

明確なスケジュール感を持っているかを確認。具体的な工程と期間の提示があるか、また妥当性があるかを判断します。

「プロジェクト中のコミュニケーション方法と頻度はどうなりますか？」

報告の頻度や方法、問題発生時の対応フローなどを確認。透明性の高いコミュニケーションを重視している会社かどうかがわかります。

「社内へのAI導入・定着をどのようにサポートしますか？」

技術導入だけでなく、実際に社内で活用されるためのサポート体制も重要です。マニュアル作成や研修など、具体的な支援内容を確認しましょう。

「プロジェクト担当者の変更があった場合の対応は？」

担当者の突然の交代はプロジェクトリスクの一つ。引継ぎ体制やナレッジ共有の仕組みがあるかを確認しておくと安心です。

費用と契約条件に関する質問

予算と期待値のギャップを事前に埋めておくことが重要です。

「追加開発や仕様変更が発生した場合、どのように対応しますか？」

追加費用の算出方法や変更管理プロセスを確認。柔軟に対応できる体制があるかどうかは重要なポイントです。

「月額費用に含まれるサポート範囲は具体的に何ですか？」

継続的な費用が発生する場合、その内訳と範囲を明確にしておくことで、後々のトラブルを防げます。

「成果物の著作権や知的財産権はどうなりますか？」

特に重要な権利関係について、事前に確認しておくことが必須。自社のデータや生成されたモデルの権利がどうなるかを明確にしておきましょう。

「契約終了後のデータやシステムの取り扱いはどうなりますか？」

長期的な視点で、将来的な移行や終了時の対応も確認しておくと安心です。データの取り扱いやシステムの引継ぎ方法について具体的な回答があるかをチェックしましょう。

生成AI開発会社の費用を安く抑える方法

生成AI開発は高額になりがちですが、適切な方法を知ることで費用を効果的に抑えることができます。以下に3つの重要なポイントをご紹介します。

必要最小限のスコープに絞り込む

生成AI開発で費用が膨らむ最大の原因は「スコープの広がり」です。最初から多機能なシステムを目指すのではなく、本当に必要な機能に絞り込むことが重要です。例えば、全社導入ではなく特定部署での試験導入から始めたり、対象とする業務プロセスを限定したりすることで、初期費用を大幅に削減できます。

具体的には、「まずは何を実現したいのか」という核心部分を明確にし、それ以外の機能は後回しにする決断が必要です。「あったら便利」と思われる機能をすべて盛り込むのではなく、「なくては困る」機能に絞ることがポイントになります。

段階的な発注で確実に進める

大規模なプロジェクトを一度に発注するのではなく、フェーズごとに分けて発注する「段階発注」も効果的な方法です。例えば、最初はPoC（概念実証）だけを発注し、結果を見てから本格開発に進むという流れです。

この方法のメリットは、初期投資を抑えながらリスクを管理できる点。PoC段階で効果が見込めないと判断すれば、その時点で計画を見直すことができます。また、段階ごとの成果を確認しながら進められるため、プロジェクト全体の成功率も高まります。

補助金・助成金を上手に活用する

生成AI開発には、様々な補助金や助成金が活用できます。例えば、経済産業省のIT導入補助金や、各自治体が行うDX支援事業などが該当します。こうした制度を活用することで、場合によっては開発費用の半額程度が補助されることもあります。

ただし、補助金申請には独自の条件や提出書類が必要なため、申請のノウハウを持つ開発会社を選ぶことが重要です。多くの開発会社では、補助金申請のサポートも行っているため、商談時に「補助金申請のサポートは可能か」を確認しておくと良いでしょう。

また、申請から交付までには一定の期間がかかることも念頭に置いておく必要があります。プロジェクトのスケジュールに余裕を持たせ、補助金の申請スケジュールも考慮した計画を立てることが成功のポイントです。申請書類の作成には自社の状況や課題を明確に伝えられるよう、事前準備も大切にしましょう。

生成AI開発ならニューラルオプト

世界的な生成AIであるChatGPTの開発に携わった知見を持つニューラルオプトは、単なる開発会社ではなく課題解決に強いコンサルティング能力も併せ持つ企業です。「失敗リスクを最小化する」というコンセプトのもと、課題の本質を見極めるところから始まる総合的なサポートが強み。

特筆すべきは、技術導入にとどまらない組織への定着支援や運用面でのフォローアップ体制。ECサイト「eBay」の価格自動設定AIや手書き文字のAI認識システムなど、実用的な事例も確実に積み上げています。

データマイニングやテキストマイニングなどのデータサイエンス技術にも精通しており、幅広い角度からの課題解決が可能です。費用面でも高いコストパフォーマンスを実現。「確実に成果を出したい」「生成AI導入の失敗リスクを抑えたい」といった企業にとって、理想的なパートナーとなるでしょう。

ニューラルオプトが選ばれる理由は、最新技術への知見だけでなく、企業の課題に寄り添い、持続的な成長を支える総合力にあります。生成AIの可能性を最大限に引き出し、ビジネスに実装するためのパートナーとして、安心してご相談いただけます。