【ニーズ別】生成AI導入支援サービス16選！本当におすすめな企業を厳選

生成AIの導入は企業の競争力を高める重要な施策となっていますが、多くの企業が「どこに相談すれば良いのか」「何を基準に選べば失敗しないのか」という悩みを抱えています。実際、適切なパートナー選びが成功の鍵を握るケースが多いのが現状です。

本記事では、生成AI導入をサポートする16社を5つのカテゴリーに分類し、それぞれの特徴や得意分野を紹介します。大企業向けの戦略コンサル型から、低コストで始められるサービスまで、様々なニーズに応える選択肢を網羅。導入会社の選び方のポイントや、商談時にしておくべき質問、費用を抑えるコツなども詳しく解説しています。

これから生成AI導入を検討している企業の方はもちろん、すでに検討中だけれど適切なパートナーが見つからずに悩んでいる方にも役立つ内容となっています。自社の状況や予算に最適な導入パートナーを見つけるための指針として、ぜひご活用ください。

【早見表】生成AI導入支援会社まとめ

戦略策定から相談できる生成AI導入会社

大規模な生成AI導入を検討する場合、戦略面からの相談ができる以下の会社がおすすめです。

• アクセンチュア ジャパン
• デロイト トーマツ
• PwC ジャパン

アクセンチュア ジャパン

ビジネス再創造 & トランスフォーメーション 事例紹介 | アクセンチュア

項目	内容
会社名	Accenture Japan
最大の特徴	グローバル連携と戦略コンサルが一体化したAI導入支援
どんなケースにおすすめか	全社DXをトップダウンで推進したい大企業

項目	評価(5段階)
費用の安さ	2
課題解決能力	5
技術専門性	5
セキュリティ・ガバナンス	5
運用サポート	5

アクセンチュア ジャパンは、世界的なコンサルティング企業の日本法人として、大規模な生成AI導入をサポートしています。特に「AI HUB」や「AI Powered Services」といったサービスを通じて、企業全体のデジタル変革を支援。北米BMWのプラットフォーム構築やBBVAのデジタルバンキング構築など、グローバル規模の実績が強み。

大企業向けの総合的な戦略立案から技術導入まで一貫したサポートが可能なため、全社的な取り組みを検討している企業に最適です。技術面での専門性はもちろん、セキュリティ面やガバナンス（組織の統制・管理）についても最高レベルの知見を持っています。費用面ではエンタープライズ向けの高額な料金設定ですが、その分確実な成果を期待できるパートナー。複数の国や地域をまたぐプロジェクトでも、グローバル連携によって一貫した品質のサービスを提供できる点も見逃せません。

デロイト トーマツ

デロイト トーマツ グループ | 監査・保証業務、リスクアドバイザリー、税務、法務、コンサルティング、ファイナンシャルアドバイザリー

項目	内容
会社名	Deloitte Tohmatsu
最大の特徴	国内初の「AI Experience Center」による共創型支援
どんなケースにおすすめか	部門横断でPoC→実装まで伴走してほしい企業

項目	評価(5段階)
費用の安さ	2
課題解決能力	5
技術専門性	4
セキュリティ・ガバナンス	5
運用サポート	5

デロイト トーマツの最大の特徴は、国内初となる「AI Experience Center」を活用した共創型の支援アプローチです。このセンターでは、クライアント企業と一緒になって生成AIの可能性を探り、実際の業務への適用までを一貫してサポート。単なる技術導入にとどまらない、ビジネス価値を重視した提案が強みです。

特に部門をまたいだ横断的なプロジェクトに強く、実証実験（PoC：Proof of Concept）から本格実装までを伴走型で支援します。業界別に60以上のユースケースをまとめた冊子を公開するなど、実践的な知見の蓄積も豊富。セキュリティやガバナンス面での対応も万全で、大企業の厳しい基準をクリアするサポート体制を整えています。費用面では高額な設定ですが、中長期的な伴走によって確実な成果を出すための投資として考えるべきでしょう。運用サポートも充実しており、導入後の継続的な改善までをカバーする総合的なサービスを提供しています。

PwC ジャパン

生成AI（Generative AI）コンサルティングサービス | PwC Japanグループ

項目	内容
会社名	PwC Japan
最大の特徴	監査・税務・法務を束ねたリスクガバナンス重視の生成AI支援
どんなケースにおすすめか	ガバナンスと導入を同時に設計したい企業

項目	評価(5段階)
費用の安さ	2
課題解決能力	4
技術専門性	4
セキュリティ・ガバナンス	5
運用サポート	4

PwC ジャパンは、監査・税務・法務といった専門性を活かし、リスク管理とガバナンスを重視した生成AI導入支援に強みを持っています。特に生成AIの導入に伴う法的リスクや組織内ルールの整備など、技術面だけでなく運用面での課題解決に優れたアプローチを提供。

「事業化支援」と「リスク管理支援」の両面からサポートを行い、企業が安心して生成AIを活用できる環境づくりをサポートします。専門のタスクフォースを組成して複数企業の支援実績があり、特にコンプライアンス（法令順守）やガバナンスを重視する金融機関や公共性の高い企業に最適。技術的な専門性と課題解決能力も高く評価されています。

費用面では他の大手コンサルと同様に高額設定ですが、導入後のリスク管理体制まで含めた総合的な支援を提供。生成AIの技術的な導入だけでなく、組織や人材面での変革も含めた包括的なサポートが特徴です。特に監査法人としての知見を活かした、説明責任を果たせるAI活用の枠組み構築に強みがあります。

LLMカスタマイズに強い生成AI導入会社

専門分野向けの生成AIモデル開発やカスタマイズを検討する場合、以下の会社が高い技術力を持っています。

• Preferred Networks
• PKSHA Technology
• ABEJA

Preferred Networks

Generative AI – 株式会社Preferred Networks

項目	内容
会社名	Preferred Networks
最大の特徴	国産LLM「PLaMo」などフルスクラッチ開発力
どんなケースにおすすめか	専門データで独自モデルを構築したい企業

項目	評価(5段階)
費用の安さ	3
課題解決能力	4
技術専門性	5
セキュリティ・ガバナンス	4
運用サポート	3

Preferred Networksは、日本を代表するAI開発企業として、国産の大規模言語モデル（LLM）「PLaMo」を自社開発する高い技術力が最大の特徴です。一般的な海外モデルをカスタマイズするだけでなく、必要に応じてゼロから独自のAIモデルを構築できる開発力を持っています。

特に専門分野の膨大なデータを持ち、それを活用した独自のAIモデル構築を検討している企業に最適。「PreferredAI™」や「PLaMo API」などのサービスを通じて、企業固有のニーズに合わせたAIソリューションを提供しています。費用面では中程度の設定ながら、一般的なAIサービスでは不可能な特殊な要件にも対応可能。

開発事例としては、「Insight Scan」や「Work Suite」といった業務特化型の製品を展開。高度な技術力とデータサイエンスの知見を活かした独自性の高いソリューションが強みです。運用サポート面ではやや弱いものの、自社で技術チームを持つ企業にとっては、国内トップレベルの技術パートナーとして頼れる存在といえるでしょう。

PKSHA Technology

PKSHA Technology Inc.

項目	内容
会社名	PKSHA Technology
最大の特徴	7,000体超のAIエージェント運用実績
どんなケースにおすすめか	既存チャットボットをAIエージェント化したい企業

項目	評価(5段階)
費用の安さ	3
課題解決能力	4
技術専門性	4
セキュリティ・ガバナンス	4
運用サポート	4

PKSHA Technologyは、7,000を超えるAIエージェント（自動で特定のタスクを実行するAIシステム）の運用実績を持つ企業です。特に既存のチャットボットを高度な生成AIを活用したエージェントへと進化させるノウハウが豊富。実用性の高いAIソリューションの提供に定評があります。

「PKSHA AI Agents」をはじめとする各種SaaSサービスを展開し、企業の課題に合わせた柔軟なAIエージェント構築をサポート。費用面では中程度ながら、SaaSモデルでの提供によって導入のハードルが低く、段階的な拡張が可能な点も魅力です。

面接コパイロットやHR Suiteなど人事領域での導入実績が豊富で、特に人材採用や育成に関わる業務効率化に強みを持っています。技術専門性とともに、実際の業務課題解決に焦点を当てたアプローチが評価されており、セキュリティやガバナンス面でもバランスの取れたサポートを提供。運用面においても安定したサービスで、長期的な利用を前提とした企業との協業を重視しています。

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	コンパクト高性能LLM「QwQ-32B」を自社開発
どんなケースにおすすめか	コストを抑えつつ高性能モデルを試したい事業部

項目	評価(5段階)
費用の安さ	3
課題解決能力	4
技術専門性	4
セキュリティ・ガバナンス	3
運用サポート	3

ABEJAは、効率的かつ高性能な国産大規模言語モデル「QwQ-32B」を自社開発した技術力が特徴の企業です。このモデルは、サイズを抑えながらも高い性能を発揮する設計となっており、コストパフォーマンスに優れたAI導入を検討する企業に最適なソリューションとなっています。

「ABEJA Platform」を通じて、QwQ-32Bモデルを活用したサービスを提供。APIの従量課金制を採用しており、使った分だけ支払う柔軟な料金体系で、中小規模の事業部でも導入しやすい環境を整えています。費用対効果の高さが強みの一つです。

開発事例としては、国家プロジェクトのLLM開発「GENIAC」への参画や、製造業向けの推論モデル構築などがあります。特に日本語に特化した独自モデルを活用したい場合や、大手の高価なAIサービスではコスト面で折り合いがつかない場合の選択肢として注目されています。

セキュリティ面や運用サポートでは他社と比べると若干劣るものの、技術的な専門性と課題解決能力は高く評価されており、特に技術部門と連携しながら柔軟なAI導入を進めたい企業にとっては魅力的なパートナーとなるでしょう。

自社データ連携が得意な生成AI導入会社

企業内の既存データを活用した生成AI導入に強みを持つ会社は以下の通りです：

• BrainPad
• LayerX
• AI inside

BrainPad

株式会社ブレインパッド（BrainPad Inc.）｜データ活用推進パートナー｜データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる

項目	内容
会社名	BrainPad
最大の特徴	1か月で環境構築できる導入パッケージ
どんなケースにおすすめか	小さく試して素早く評価したい企業

項目	評価(5段階)
費用の安さ	3
課題解決能力	4
技術専門性	3
セキュリティ・ガバナンス	3
運用サポート	4

BrainPadは、わずか1か月という短期間で生成AI環境を構築できる導入パッケージが最大の特徴です。「まずは小さく始めて、効果を確認しながら拡大していきたい」という企業のニーズに応える、スピード重視のアプローチを提供しています。

自社が保有するデータ分析のノウハウを活かし、「LLM研究プロジェクト」や「導入支援」サービスを通じて、企業のデータ資産を効果的に生成AIに連携させるサポートを実施。月額制とPoC（実証実験）を組み合わせた中程度の費用設定で、初期投資を抑えながらも確実な成果を目指せる点が魅力です。

伊藤忠商事との協業事例をはじめ、多数のPoC実績を持ち、実践的な知見に基づいたアドバイスが強み。特に自社データの活用に課題を感じている企業や、導入効果を短期間で検証したい部門にとって理想的なパートナーといえるでしょう。

運用サポートも充実しており、導入後のフォローアップまで含めた伴走型の支援が可能。技術的な深さよりも、ビジネス課題の解決に重点を置いたアプローチで、非IT部門でも理解しやすい提案と実装を心がけています。迅速な立ち上げと効果検証を優先する企業におすすめです。

LayerX

株式会社LayerX

項目	内容
会社名	LayerX
最大の特徴	ノーコード生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」
どんなケースにおすすめか	社内文書業務を簡単に自動化したい企業

項目	評価(5段階)
費用の安さ	4
課題解決能力	3
技術専門性	4
セキュリティ・ガバナンス	3
運用サポート	3

LayerXは、プログラミング知識がなくても生成AIを業務に導入できる「Ai Workforce」というノーコードプラットフォームが最大の特徴です。特に社内に蓄積された文書データを活用した業務自動化に強みを持ち、専門的なIT知識がなくても、現場の担当者が直感的に生成AIを活用できる環境を提供しています。

費用面では比較的リーズナブルなサブスクリプション形式を採用しており、初期投資を抑えながら段階的に拡張できる柔軟性が魅力。特に社内の文書処理業務の効率化や、定型業務の自動化を検討している企業にとって、導入ハードルの低いソリューションとなっています。

開発事例としては、大企業向けの文書処理システムや「Sales Portal」などの内製活用実績があり、特に営業資料や社内マニュアルなど、テキストベースの情報を多く扱う部門での導入効果が高いとされています。

技術的な専門性は高いものの、課題解決能力やセキュリティ面ではやや物足りない部分も。しかし、ノーコードの特性を活かした「現場主導」のAI導入を重視する企業にとっては、即効性のある選択肢となるでしょう。運用面でのサポートは平均的ですが、シンプルな操作性により、導入後も社内で管理しやすい設計になっています。

AI inside

AI inside 株式会社

項目	内容
会社名	AI inside
最大の特徴	AI OCR「DX Suite」に生成AIを拡張しRAGを実装
どんなケースにおすすめか	紙書類を含む業務プロセスを自動化したい企業

項目	評価(5段階)
費用の安さ	3
課題解決能力	3
技術専門性	4
セキュリティ・ガバナンス	4
運用サポート	3

AI insideは、AI OCR（画像からテキストを読み取る技術）で定評のある「DX Suite」に生成AIの機能を拡張し、RAG（検索拡張生成）技術を実装した点が最大の特徴です。特に紙の書類やスキャンされた資料を含む業務プロセスを自動化したい企業に最適なソリューションを提供しています。

OCR技術と生成AIを組み合わせることで、これまで人間が行っていた紙書類の読み取りや入力作業、内容の理解と処理までを一貫して自動化。「DX Suite」「Heylix」「AnyData」といった複数のサービスを通じて、企業の多様なデータ形式に対応したAI導入をサポートしています。

費用体系は従量課金とSaaSの組み合わせで、利用量に応じた柔軟な支払いが可能。約2兆円規模の業務効率化シナリオを公開するなど、具体的な導入効果の提示にも積極的です。

技術専門性とセキュリティ面での評価は高いものの、課題解決能力や運用サポートではやや平均的。しかし、特に紙とデジタルが混在する業務環境を持つ企業や、アナログ資料のデジタル活用を模索している組織にとっては、独自の強みを持ったパートナーとなるでしょう。保険や金融、公共機関など、紙の書類処理が多い業種での導入実績が豊富です。

低コストで始められる生成AI導入会社

予算を抑えながら生成AI導入を検討する企業におすすめの会社は以下の通りです。

• Aidemy
• さくらインターネット
• FastLabel
• ニューラルオプト

Aidemy

株式会社アイデミー

項目	内容
会社名	Aidemy
最大の特徴	研修＋PoCを一体提供するリスキリング型支援
どんなケースにおすすめか	人材育成とPoCを同時に進めたい中小企業

項目	評価(5段階)
費用の安さ	5
課題解決能力	3
技術専門性	3
セキュリティ・ガバナンス	3
運用サポート	4

Aidemyは、AI人材育成と実証実験を同時に進められる「リスキリング型支援」を特徴とする企業です。従業員のAIスキル向上と生成AI導入を並行して進めたい中小企業にとって、コストパフォーマンスに優れたアプローチを提供しています。

「生成AI実践講座」や「ブートキャンプ」などのサービスを通じて、単なる技術導入にとどまらない、人材育成を重視した総合的な支援を実施。30万円前後からという低コストで始められる点が最大の魅力で、初期投資を抑えつつ社内にAI人材を育てながら導入を進められます。

「生成AI活用塾」をはじめとする企業向け研修の実績が豊富で、特に自社内にAI専門家がいない企業や、これから本格的にAI活用を始めたい組織におすすめ。技術的な深さよりも、実務での活用方法や基礎知識の習得に重点を置いたカリキュラムが特徴です。

課題解決能力や技術専門性ではやや物足りない部分もありますが、運用サポートは充実しており、導入後も継続的な支援を受けられる点が評価されています。特に「まずは社内でAIリテラシーを高めたい」「限られた予算の中で効果的なAI活用を模索したい」企業にとって、最適な入口となるでしょう。

さくらインターネット

さくらインターネット

項目	内容
会社名	さくらインターネット
最大の特徴	国産GPUクラウド「高火力」＋生成AI PaaS
どんなケースにおすすめか	GPU環境を従量課金で使いたいスタートアップ

項目	評価(5段階)
費用の安さ	4
課題解決能力	3
技術専門性	4
セキュリティ・ガバナンス	4
運用サポート	3

さくらインターネットは、国産GPUクラウド「高火力」と生成AIプラットフォームを組み合わせた、コストパフォーマンスに優れたインフラ環境の提供が特徴です。特に高性能なGPU（画像処理やAI計算に特化したプロセッサ）を時間単位で利用できる柔軟な料金体系が魅力で、スタートアップ企業や予算に制約のある開発チームに適しています。

「生成AIプラットフォーム」や「高火力VRT」といったサービスを通じて、AIモデルの開発や学習、推論処理に必要なインフラ環境を低コストで提供。海外の大手クラウドサービスよりも安価に、かつセキュリティ面での安心感を持って利用できる点が日本企業から評価されています。

NECの「cotomi」との協業事例や「GaiXer on さくらクラウド」など、国内AIベンダーとの連携も積極的に進めており、日本企業のニーズに合わせたサービス展開が強み。特に国内でのデータ保管やセキュリティ要件の高い業種において、コスト面でのメリットを活かしつつも安全なAI開発環境を求める企業にとって理想的な選択肢です。

技術的な専門性とセキュリティ面での評価が高く、特にAI開発の基盤となるインフラ部分に注力したい企業や、自社開発チームを持つ組織にとって、低コストで始められる環境として注目されています。

FastLabel

FastLabel – AIインフラを創造し日本を再び「世界レベル」へ

項目	内容
会社名	FastLabel
最大の特徴	日本語特化データセット＆アノテーションを低コスト提供
どんなケースにおすすめか	学習データ不足で精度が出ない開発チーム

項目	評価(5段階)
費用の安さ	4
課題解決能力	3
技術専門性	3
セキュリティ・ガバナンス	3
運用サポート	3

FastLabelは、日本語に特化した学習データセットとアノテーション（データへの注釈付け）サービスを低コストで提供する企業です。生成AIの開発において最も重要な「質の高い学習データ」の確保に悩む開発チームにとって、貴重なパートナーとなります。

「データセット提供」や「Data Factory」などのサービスを通じて、生成AIの学習に必要な日本語データを効率的に収集・整備するサポートを実施。従量制とSaaSを組み合わせた比較的リーズナブルな価格設定で、特にスタートアップや中小企業でも導入しやすい環境を整えています。

Instruction Tuning（指示調整）用データの作成やRAG（検索拡張生成）向けデータベース構築支援などの実績があり、特に既存モデルのチューニングや精度向上に課題を抱える開発チームに最適なソリューションを提供。日本語特有の表現や文脈理解に必要なデータ整備に強みを持っています。

技術専門性や課題解決能力はやや平均的ですが、特に「データの質」に焦点を当てたアプローチが、生成AIプロジェクトの成功率を高める重要な要素となります。自社データだけでは不十分な場合や、専門分野の日本語データが必要な場合に頼れるパートナーとして、開発コストを抑えながらも高品質なAIモデル構築を支援します。

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	合同会社ニューラルオプト
最大の特徴	課題解決コンサルティングと開発を低コストで両立
どんなケースにおすすめか	予算を抑えつつ失敗リスクを最小化したい企業

項目	評価(5段階)
費用の安さ	5
課題解決能力	5
技術専門性	4
セキュリティ・ガバナンス	4
運用サポート	4

手前味噌で恐縮ですが、こちらのカテゴリに弊社ニューラルオプトも加え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の開発にも携わる技術力と、コンサルティングのノウハウを兼ね備えた企業です。単なる開発会社ではなく、「失敗リスクを最小化する」をコンセプトに、課題の特定から解決策の提案、組織への定着支援まで一貫したサポートを提供しています。

最大の強みは、高い課題解決能力とコストパフォーマンスの両立。技術力だけでなく、顧客の事業課題を深く理解した上で最適なAIソリューションを提案するアプローチに定評があります。また、データサイエンスの知見も豊富で、企業内に眠るデータの価値を最大化するデータマイニングやテキスト分析なども対応可能。独自のアルゴリズムによって、効率的かつ効果的なAI導入を実現します。

開発事例としては、大手ECサイト「eBay」での価格自動設定AIや業務システム、手書き文字のAI認識・要約システムなどがあります。比較的小規模なプロジェクトから始め、効果を確認しながら段階的に拡大していく柔軟なアプローチが特徴。特に「AIを導入したいが何から始めればいいかわからない」「限られた予算で確実に成果を出したい」といった企業にとって、頼れるパートナーとなるでしょう。

他の大手企業と比較して実績数はまだ少ないものの、一つひとつのプロジェクトに対する丁寧な対応と、導入後も継続的に改善を支援する姿勢が高く評価されています。生成AI導入の第一歩を確実に、かつコスト効率よく踏み出したい企業におすすめです。

グローバル対応可能な生成AI導入会社

国内外の拠点を持つ企業に適した、グローバル対応の生成AI導入をサポートする会社は以下の通りです：

• 富士通
• NEC
• 日立製作所

富士通

富士通｜Fujitsu Limited

項目	内容
会社名	富士通
最大の特徴	Private AI＋Takane LLMを組み込んだ安全なクラウド
どんなケースにおすすめか	機密データをグローバル拠点で扱う大企業

項目	評価(5段階)
費用の安さ	3
課題解決能力	4
技術専門性	4
セキュリティ・ガバナンス	5
運用サポート	5

富士通は、「Private AI」と独自開発の大規模言語モデル「Takane LLM」を組み込んだ安全なクラウド環境が最大の特徴です。特に機密性の高いデータを扱うグローバル企業向けに、セキュリティとガバナンスを重視した生成AI導入を支援しています。

「Fujitsu CaaS」（Computing as a Service）や「Generative AI Platform」といったサービスを通じて、企業の機密情報や重要データを安全に扱いながら、世界各地の拠点で一貫した品質のAIサービスを利用できる環境を提供。費用面では中〜高水準の設定ですが、専用クラウド環境によるセキュリティの高さがその価値を裏付けています。

国際的なデータセンター規格「JDCC Tier4」に準拠したデータセンターの提供や、オンプレミス（自社設置型）のPrivate AI Platformの構築など、企業固有のセキュリティ要件に応じた柔軟な対応が可能。特に金融や医療、公共機関など、データ保護の重要性が高い業種でのAI導入に強みを持っています。

セキュリティ・ガバナンスと運用サポートは最高レベルの評価で、グローバル展開する日本企業や、国内外で一貫したAI活用を検討する大企業にとって、安心感のあるパートナー。技術的な専門性と課題解決能力も高く、中長期的な視点でのAI戦略立案から実装、運用までをトータルでサポートしています。

NEC

生成AI | NEC

項目	内容
会社名	NEC
最大の特徴	国産生成AI「cotomi」とAgentic AIを併せ持つ
どんなケースにおすすめか	高コンプライアンス環境でオンプレ運用したい公共系

項目	評価(5段階)
費用の安さ	3
課題解決能力	4
技術専門性	4
セキュリティ・ガバナンス	5
運用サポート	4

NECは、国産生成AI「cotomi」と自律的にタスクを遂行する「Agentic AI」（エージェント型AI）の両方を開発・提供している点が最大の特徴です。特に高いコンプライアンス要件が求められる公共機関や重要インフラ企業向けに、オンプレミス環境でも利用可能な安全なAIソリューションを提供しています。

「Generative AI Framework」や「cotomi LLM」といったサービスを通じて、日本語に強い国産生成AIとAIエージェントを組み合わせた総合的なソリューションを展開。サブスクリプションとシステムインテグレーション（SI）を組み合わせた中程度の費用設定で、セキュリティを重視しながらも柔軟なAI導入を可能にしています。

開発事例としては、「美琴 powered by cotomi」や医療分野向けのDXプラットフォームなど、専門性の高い分野での実績が豊富。特に行政機関や医療機関、金融機関などでの導入経験を活かし、厳格なセキュリティ基準をクリアしたAI活用を支援しています。

セキュリティ・ガバナンス面での評価は最高レベルで、課題解決能力や技術専門性も高い評価を得ています。グローバル展開する日本企業の海外拠点でも、国内と同様の安全基準でAIを活用したい場合や、機密性の高いデータを扱う業務へのAI導入を検討する組織にとって、信頼性の高いパートナーとなるでしょう。

日立製作所

日立製作所

項目	内容
会社名	Hitachi
最大の特徴	Lumada×Microsoft連携で産業DXを世界展開
どんなケースにおすすめか	海外拠点を含むオペレーション改革をスケールしたい製造業

項目	評価(5段階)
費用の安さ	3
課題解決能力	4
技術専門性	4
セキュリティ・ガバナンス	5
運用サポート	4

日立製作所は、同社のIoTプラットフォーム「Lumada」とMicrosoftとの戦略的連携を活かし、産業向けデジタル変革（DX）を世界規模で展開できる点が最大の特徴です。特に製造業を中心に、国内外の拠点を含めた一貫したオペレーション改革を支援するAIソリューションを提供しています。

「Lumada Generative AI Center」やAzureとの連携サービスを通じて、製造現場のデータ活用から業務プロセス改善まで、幅広い領域をカバーするAI導入支援を実施。年間契約ベースの中〜高水準の費用設定ながら、グローバル規模での一貫した品質を保証している点が魅力です。

「JP1 Cloud Services」やダイキン工業との共同実証実験など、製造業を中心とした導入実績が豊富。特に生産設備や製品開発、サプライチェーン管理などの領域で、データ駆動型の意思決定を支援するAIソリューションに強みを持っています。

セキュリティ・ガバナンス面での評価は最高レベルで、課題解決能力や技術専門性も高く評価されています。特に国内外に製造拠点や開発施設を持つ企業にとって、場所を問わず一貫した品質でAIを活用できる環境構築をサポート。Microsoftとの連携により、グローバル標準のクラウド環境とオンプレミスを組み合わせたハイブリッドなアプローチが可能で、段階的かつ安全なAI導入を検討する企業に最適なパートナーとなるでしょう。

生成AI導入会社の選び方

生成AI導入会社を選ぶ際には、以下の5つのポイントを確認することが重要です：

具体的な実績事例を確認する

生成AI導入会社を選ぶ際、まず確認すべきは具体的な実績です。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。「○○業界向けAIチャットボット導入」といった抽象的な説明だけでなく、どのような課題をどう解決したのか、実際に得られた効果は何だったのかまで詳しく聞きましょう。

技術的な専門性を見極める

次に、技術的な専門性を確認することが大切です。特に生成AIは進化が早い分野のため、最新の技術動向に精通しているかどうかがポイント。「どのようなLLM（大規模言語モデル）を使用するのか」「カスタマイズはどこまで可能か」「自社データとの連携方法」などについて具体的に質問してみましょう。

実証実験（PoC）の範囲を明確にする

大規模な導入の前に、小さな実証実験（PoC）から始めることが失敗リスクを減らす鍵。このPoCの範囲を明確にしておくことが重要です。「どのような指標で成功と判断するのか」「費用と期間はどれくらいか」「本格導入時にどのようにスケールするのか」といった点を事前に合意しておきましょう。

セキュリティ基準の適合性を確認する

生成AIは社内の機密情報や個人情報を扱うことも多いため、セキュリティ対策は特に重要なポイント。「データはどこに保存されるのか」「どのような暗号化が施されるのか」「アクセス権限の管理方法」などを確認し、自社のセキュリティポリシーに適合しているかどうかを慎重に判断しましょう。

契約内容と成果物を明確化する

最後に、契約内容と成果物の明確化は、後々のトラブルを防ぐために欠かせません。「具体的に何が納品されるのか」「保守・運用サポートの範囲と期間」「追加費用が発生する条件」などを契約書に明記しておきましょう。特に重要なのは知的財産権の扱い。開発されたAIモデルや学習データの所有権がどちらにあるのか、事前に確認することが大切です。

生成AI導入会社との商談時にしておきたい質問

生成AI導入会社との商談では、以下の3つの観点から質問を準備しておくと失敗リスクを大幅に軽減できます。

技術力と開発プロセスを見極める質問

技術面での適性を判断するための質問は商談の核心部分です。「どのAIモデルやプラットフォームを採用していますか？そのメリットと制限は何ですか？」という質問で、相手の技術選定の根拠を確認。また「自社データとの連携方法はどうなっていますか？」と聞くことで、既存システムとの親和性がわかります。「開発プロセスの各段階でどのような品質チェックを行いますか？」という質問は品質管理体制の確認に有効。

「同様のプロジェクトでの失敗事例とその対応策を教えてください」と尋ねると、企業の誠実さと問題解決能力が見えてきます。相手が失敗を隠さず、そこからの学びを共有できるかどうかは重要なポイント。「技術的なトラブルが発生した場合の対応フローはどうなっていますか？」という質問で、予期せぬ問題への備えも確認しておきましょう。

費用と契約条件を明確にする質問

費用面での透明性は、後々のトラブルを防ぐ鍵となります。「初期費用と運用費用の内訳を詳細に教えてください」と質問し、隠れたコストがないか確認を。「追加費用が発生するケースにはどのようなものがありますか？」という質問で、予算計画の精度を高められます。「支払い条件と、各マイルストーンでの成果物は何ですか？」と聞くことで、進捗と支払いの関係も明確に。

「契約途中での解約や仕様変更が必要になった場合のルールはありますか？」という質問は、プロジェクトの柔軟性を測る上で重要です。また「知的財産権や成果物の所有権はどのように設定されますか？」という点も必ず確認しておくべき事項。特に学習データやカスタマイズしたモデルの権利関係は、将来的な拡張や他社への展開を考える際に影響してきます。

サポート体制と継続的改善を確認する質問

導入後のサポート体制は、AI導入の長期的な成功を左右します。「導入後のサポート体制と対応可能な時間帯を教えてください」と質問し、問題発生時の対応力を確認。「担当者の変更や会社の体制変更があった場合、どのように引き継ぎが行われますか？」という質問で、長期的な安定性を評価できます。「システムのアップデートや改善はどのようなサイクルで行われますか？」と聞くことで、技術の陳腐化を防ぐ姿勢がわかります。

「他社製品やサービスとの連携可能性はありますか？」という質問は、将来的な拡張性を見極めるのに有効。また「ユーザーからのフィードバックをどのように収集し、改善に活かしていますか？」と尋ねることで、顧客志向の度合いを判断できます。これらの質問を通じて、単なる導入支援だけでなく、長期的なパートナーとしての適性を評価しましょう。質問への回答の具体性と誠実さは、その企業の姿勢を映す鏡となります。

生成AI導入の費用を安く抑える方法

生成AI導入にかかる費用を効果的に抑えるには、以下の3つの方法が効果的です：

明確な業務範囲を設定し小規模から始める

費用抑制の第一歩は、導入範囲を明確に絞り込むことです。「すべての業務をAI化したい」という漠然とした要望ではなく、「顧客問い合わせ対応の自動化」など、具体的な業務に焦点を当てましょう。目標とする効果や成功基準を数値化して設定することで、無駄な機能の追加を防ぎ、本当に必要な開発に集中できます。

また、いきなり大規模導入を目指すのではなく、小さな実証実験（PoC：Proof of Concept）から始めるアプローチも効果的。限られた部門や機能に絞ってテストし、効果を確認してから段階的に拡大することで、初期投資を抑えつつリスクも軽減できます。

既存技術や社内リソースを最大限活用する

一からカスタムAIを開発するのではなく、既存のAPIやツールを活用することで大幅なコスト削減が可能です。OpenAIのGPT、Google VertexAI、Claude AIなど、すでに高性能なAPIが比較的安価に提供されており、これらを組み合わせることで独自のソリューションを構築できます。完全オリジナルへのこだわりより、目的達成を重視する柔軟な姿勢が重要です。

また、外部委託と社内人材の併用も効果的な方法。たとえば基本設計やモデル選定は専門企業に依頼し、データ準備やカスタマイズ、社内研修などは自社で行うハイブリッドアプローチ。特に社内にIT人材がいる場合は、彼らを積極的に巻き込むことで、外注コストを抑えつつ知識の社内蓄積も図れます

公的支援制度を積極的に活用する

生成AI導入に関連する政府や自治体の補助金・助成金制度を活用することで、大幅な費用削減が期待できます。経済産業省のDX関連補助金や情報処理推進機構（IPA）の支援事業など、さまざまな制度があるため、自社の状況に合った支援策を探してみましょう。特に中小企業向けの支援は手厚いケースが多く、導入費用の半額程度が補助されることも少なくありません。

申請には準備期間が必要な場合が多いため、早めの情報収集が重要。また、専門の支援機関やコンサルタントに相談することで、より適切な制度を見つけやすくなります。補助金申請の手間を惜しんで機会を逃すよりも、時間をかけて申請することで大きなコストメリットを得られる可能性が高いでしょう。

生成AI導入ならニューラルオプト

生成AI導入の成功には、技術力と課題解決能力を兼ね備えたパートナー選びが重要です。合同会社ニューラルオプトは、ChatGPTなど世界的な生成AIの開発に携わってきた技術的基盤と、コンサルティングのノウハウを組み合わせたユニークな支援を提供しています。

私たちの最大の強みは「失敗リスクを最小化する」アプローチ。単に技術を導入するだけでなく、お客様の事業課題を深く理解することから始め、最適なソリューションを一緒に設計します。課題の特定から解決策の提案、組織への定着支援まで一貫したサポートを通じて、確実な成果へと導きます。

eBayでの価格自動設定AIや手書き文字認識システムなど、多様な業界での実績も着実に積み重ねているところ。特に「高品質な導入支援を低コストで」というニーズにお応えする料金体系には自信を持っています。

データマイニングやテキスト分析などのデータサイエンス知見も生かし、お客様の持つデータの価値を最大化。「生成AIを導入したいけれど何から始めればいいか分からない」「限られた予算で確実に成果を出したい」といったお悩みを持つ企業様に、最適なスタートラインを提供します。

小規模な実証実験から段階的に拡大していく柔軟なアプローチで、リスクを抑えながら生成AIの可能性を最大限に引き出すお手伝いをいたします。まずはお気軽にご相談ください。