機械学習システムに強い開発会社おすすめ16選！ニーズ別に同業者が厳選

ビジネスにAI・機械学習を取り入れたいと考えているものの、どの会社に依頼すべきか迷っていませんか？本

記事では、目的別に厳選した16社の機械学習会社をご紹介します。戦略策定から実装、低コストでの検証、製造業向け、クラウド活用、そして運用保守まで、あらゆるニーズに対応できる会社をピックアップしました。

それぞれの特徴や強み、費用感などを詳しく解説していきますので、自社に最適なパートナー選びの参考にしてください。

機械学習システムに強い開発会社おすすめ16選まとめ

戦略策定から相談できる機械学習会社

経営課題をAIで解決したい場合、戦略からしっかり相談できる会社を選ぶことが重要です。ここでは、AIの導入計画から実装までを一貫してサポートしてくれる4社をご紹介します。

• BrainPad
• SIGMAXYZ
• IBMコンサルティング（日本IBM）
• ニューラルオプト

BrainPad

BrainPad

項目	内容
会社名	BrainPad
最大の特徴	DX戦略～実装を一気通貫
どんなケースにおすすめか	経営課題をKPIに落としたい

項目	内容
費用の安さ	★3
課題解決能力	★5
技術力と品質	★4
実績と信頼性	★4
運用サポート体制	★4

ブレインパッドは、経営課題をデータとAIを活用して解決に導くことに長けた会社です。特に強みなのは、ビジネス課題を具体的な数値目標（KPI）に落とし込み、それを達成するための戦略から実装までを一貫して手がける点。単にAIを導入するだけでなく、その効果を測定する指標まで設計してくれるため、投資対効果を明確にしたい企業におすすめです。

最近では、AIエージェント（対話型のAIアシスタント）開発に特化した子会社も設立し、より専門性の高いサービス提供を強化しています。また、製造現場での動画解析AIなど、多岐にわたる事例を持っているのも心強いポイント。

費用は案件ごとの見積もりとなり、中～高程度の予算が必要になりますが、課題解決能力は最高評価の★5。ビジネスとテクノロジーの両面から最適な解決策を提案してくれる点が高く評価されています。

データ分析から機械学習モデルの構築、そして実運用に必要なMLOps（機械学習の運用管理）まで、データ活用の全工程をカバーしているため、長期的なパートナーシップを築きたい企業に適しています。

SIGMAXYZ

SIGMAXYZ

項目	内容
会社名	SIGMAXYZ
最大の特徴	AI導入AIDプログラム
どんなケースにおすすめか	構想-実行を短期で回したい

項目	内容
費用の安さ	★2
課題解決能力	★4
技術力と品質	★3
実績と信頼性	★3
運用サポート体制	★3

SIGMAXYZは、AI導入を加速させるための独自プログラム「AI導入AIDプログラム」を持つコンサルティング会社です。このプログラムの特徴は、AI導入の構想から実行までを短期間で実現できる点にあります。アイデア段階から素早く実証し、成果が見込めるものだけを本格的に展開するアプローチは、スピード感を重視する企業に最適です。

同社の事例としては、中古カメラの自動価格改定システムや製造工程の最適化支援などがあり、幅広い業界での実績があります。特に、データを活用した意思決定の高度化や、業務プロセスの効率化において強みを発揮します。

費用面では高めの設定となっており、★2の評価ですが、それに見合った専門的なコンサルティングを提供しています。課題解決能力は★4と高評価で、クライアントの課題を的確に捉え、AIを活用した解決策を提案する力に定評があります。

技術力と運用サポート体制は★3と標準的な評価ですが、「Edge実装」と呼ばれる現場レベルでのAI活用も支援しており、現場での実用性を重視したソリューションを提供しています。短期間でAI導入の効果を確認したい企業や、複数の小さなプロジェクトを素早く回したい企業におすすめの会社です。

IBMコンサルティング（日本IBM）

IBMコンサルティング（日本IBM）

項目	内容
会社名	IBM Japan
最大の特徴	Watson/watsonxによる業種特化
どんなケースにおすすめか	グローバル標準を導入したい

項目	内容
費用の安さ	★1
課題解決能力	★5
技術力と品質	★5
実績と信頼性	★5
運用サポート体制	★5

IBMコンサルティングは、世界的に有名なWatsonやwatsonxといったAIプラットフォームを活用し、業種ごとに特化したソリューションを提供しています。グローバル企業としての膨大な実績と標準化されたアプローチが強みで、世界共通の品質基準でAIを導入したい企業に最適です。

特に注目すべき事例として、みずほ銀行のコールセンターAIや製鉄設備の故障対応AIなどがあります。これらは単なる実験的な取り組みではなく、実際のビジネスで大きな成果を上げている点が評価されています。金融、製造、小売、医療など、あらゆる業界向けのAIソリューションを持っており、業界特有の課題に対応できる知見を蓄積しています。

費用面では★1と最も高額な評価となっていますが、その分、課題解決能力、技術力、実績、サポート体制のすべてが★5の最高評価を獲得。エンタープライズレベルの品質と安定性を求める大企業や、グローバル展開を視野に入れている企業におすすめです。

「AIモダナイゼーション」と呼ばれる既存システムのAI化支援も行っており、レガシーシステムからの段階的な移行も得意としています。長期的な視点でAIを活用したビジネス変革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。

ニューラルオプト

ニューラルオプト

項目	内容
会社名	ニューラルオプト
最大の特徴	課題解決から実装まで一気通貫
どんなケースにおすすめか	失敗リスクを最小化したいAI導入

項目	内容
費用の安さ	★5
課題解決能力	★5
技術力と品質	★4
実績と信頼性	★3
運用サポート体制	★4

手前味噌で恐縮ですが、弊社ニューラルオプトについてもご紹介させてください。世界的に有名な生成AIであるChatGPTの開発にも携わっており、最先端のAI技術と実践的なコンサルティングを組み合わせたサービスを提供しています。

ニューラルオプトの最大の特徴は「失敗リスクを最小化する」アプローチ。単にAI開発を請け負うのではなく、まず経営課題を深く理解し、本当に必要なソリューションを見極めることから始めます。多くの企業がAI導入に失敗する原因は技術ではなく、課題設定の誤りにあるという考えに基づいています。

具体的な事例としては、大手ECサイト「eBay」の価格自動設定AIや業務システム開発、手書き文字のAI認識・要約システムの構築などがあります。特に価格自動設定AIでは、市場動向を分析し最適な価格設定を行うことで、クライアントの売上向上に貢献しました。

費用面では★5と高評価で、費用対効果を重視したプランニングが特徴。課題解決能力も★5と高く評価されており、データサイエンスの知見を活かしたデータマイニングやテキストマイニングなども対応可能です。実績と信頼性は★3とまだ発展途上ですが、一つひとつのプロジェクトを丁寧に進めることで着実に実績を積み上げています。

また、AIの導入後も組織への定着支援や継続的な改善提案を行うなど、長期的なパートナーシップを重視したサポート体制も整えています。「AI導入を検討しているが何から始めればよいかわからない」「過去のAI導入で思うような成果が出なかった」という企業におすすめの選択肢です。

低コスト・短期PoCに強い機械学習会社

AIや機械学習の導入を検討する際、まずは小規模な実証実験（PoC：Proof of Concept）から始めたい企業も多いでしょう。ここでは、低コストかつ短期間でPoCを実施できる3社をご紹介します。

• ABEJA
• MatrixFlow
• DataRobot Japan

ABEJA

ABEJA

項目	内容
会社名	ABEJA
最大の特徴	ノーコードABEJA Platform
どんなケースにおすすめか	小規模PoCを迅速に回したい

項目	内容
費用の安さ	★4
課題解決能力	★4
技術力と品質	★4
実績と信頼性	★4
運用サポート体制	★4

ABEJAは、プログラミングの知識がなくても機械学習モデルを構築できる「ABEJA Platform」を提供している会社です。このプラットフォームの最大の特徴は「ノーコード」で操作できること。専門的な技術者がいなくても、データさえあれば簡単にAIモデルを作成・検証できる点が大きな魅力です。

同社は200件以上のPoC支援実績を持ち、成功率も公開しているという透明性の高さも評価ポイント。様々な業種での実証実験を通じて得たノウハウを活かし、初めてAIを導入する企業でも失敗リスクを最小限に抑えることができます。

費用面では月額＋従量制の中程度の価格設定となっており、★4と比較的手頃な評価です。必要な分だけ使える料金体系なので、小規模な検証から始めたい企業に適しています。課題解決能力、技術力、実績、サポート体制のすべてが★4と高い評価を得ており、バランスの良さが特徴的です。

特に画像認識や需要予測など、データから一定のパターンを学習させるタイプの機械学習に強みがあります。「まずは小さく始めて、成果を確認しながら段階的に拡大していきたい」という現実的なアプローチを取りたい企業に最適な選択肢といえるでしょう。何よりも、PoCの成功確率の高さと迅速な実施が魅力です。

MatrixFlow

MatrixFlow

項目	内容
会社名	MatrixFlow
最大の特徴	ドラッグ&ドロップAutoML
どんなケースにおすすめか	非エンジニア主体の分析

項目	内容
費用の安さ	★5
課題解決能力	★3
技術力と品質	★3
実績と信頼性	★2
運用サポート体制	★3

MatrixFlowは、機械学習の専門知識がなくても、直感的な操作でAIモデルを作成できるサービスを提供している会社です。「ドラッグ&ドロップ」の操作だけで機械学習モデルが作れる「AutoML」（自動機械学習）の仕組みが最大の特徴。非エンジニアであっても、データ分析からモデル構築、予測までを簡単に行うことができます。

具体的な事例としては、材料配合の最適化や都心マンション価格予測などがあり、幅広い分野での活用が可能です。特に、現場のビジネスパーソンが自らデータを分析して意思決定に活かしたい「データ民主化」を目指す企業に適しています。

費用面では月額数万円からと最も手頃で、★5の評価を獲得。中小企業や部門単位でのAI活用にも取り組みやすい価格設定となっています。一方で、課題解決能力や技術力は★3、実績と信頼性は★2と、他社と比べるとやや評価が低くなっています。

しかし、この評価は相対的なものであり、複雑な問題解決よりも、「手軽さ」と「使いやすさ」を重視する企業にとっては、むしろメリットとなる部分です。データサイエンティストを雇用する余裕がない企業や、現場担当者が自ら試行錯誤しながらAIを活用したい場合に、最も敷居の低いソリューションを提供してくれる会社といえるでしょう。

DataRobot Japan

DataRobot Japan

項目	内容
会社名	DataRobot Japan
最大の特徴	AutoML＋MLOps一体型
どんなケースにおすすめか	PoC後の運用まで見据える

項目	内容
費用の安さ	★2
課題解決能力	★4
技術力と品質	★5
実績と信頼性	★4
運用サポート体制	★4

DataRobot Japanは、世界的に有名なAutoMLプラットフォーム「DataRobot」の日本法人です。同社の最大の特徴は、モデル開発だけでなく、その後の運用（MLOps）までを一体的に提供している点にあります。PoCで終わらせず、実際のビジネスでAIを継続的に活用していくための仕組みづくりまでサポートしてくれます。

具体的な事例として、トーシンパートナーズグループの全社AI化やJT（日本たばこ産業）のAI民主化などがあります。特に印象的なのは、単なる技術導入ではなく、組織全体でAIを活用する文化づくりまで支援している点です。

費用面では年間サブスクリプション形式で高めの設定となっており、★2の評価です。しかし、技術力と品質は最高評価の★5、課題解決能力や実績、サポート体制も★4と高い評価を得ています。初期投資は大きいものの、長期的な運用を見据えた企業にとっては、コストパフォーマンスの高い選択肢となるでしょう。

DataRobotの強みは、多数のアルゴリズムを自動的に試して最適なモデルを選定する機能や、モデルの解釈可能性（なぜそのような予測結果が出たのかを説明できる機能）が充実している点。

AI導入の初期段階ではシンプルに始められ、徐々に高度な活用へとステップアップできる柔軟性も魅力です。PoCの段階から本格運用まで、一貫したプラットフォームで進めたい企業におすすめです。

製造業データに強い機械学習会社

製造業特有のデータ活用には、業界知識と専門的な技術力が求められます。ここでは、製造業の課題解決に特化した3社をご紹介します。

• Preferred Networks (PFN)
• Mujin
• 日立ソリューションズ

Preferred Networks (PFN)

Preferred Networks (PFN)

項目	内容
会社名	Preferred Networks
最大の特徴	世界水準の深層学習研究
どんなケースにおすすめか	最先端AIで工程革新

項目	内容
費用の安さ	★2
課題解決能力	★5
技術力と品質	★5
実績と信頼性	★4
運用サポート体制	★3

Preferred Networks（PFN）は、日本を代表する深層学習（ディープラーニング）研究開発企業です。世界トップレベルの技術力を持ち、特に製造業や医療分野における高度なAI開発に強みを発揮しています。単なるAI導入ではなく、これまで不可能だと思われていた課題を最先端技術で解決する「工程革新」を実現できる点が大きな特徴です。

代表的な事例としては、FANUCとの共同開発による射出成形機の予防保全システムや、ENEOSとの協業による自動運転蒸留装置などがあります。これらは単なる効率化ではなく、AIによって根本的な生産方式を変革した事例として注目されています。

費用面では共同研究形態をとることが多く、★2と高めの評価ですが、課題解決能力と技術力は★5の最高評価。特に複雑なデータ処理が必要な課題や、従来の方法では解決が難しい問題に対して、独自のアプローチで成果を出すことに定評があります。

運用サポート体制は★3とやや標準的な評価ですが、これは同社が研究開発型の企業であり、日常的な運用支援よりも技術開発に強みを持つためです。

製造現場の複雑なデータを活用した予測モデルの構築や、ロボット制御、異常検知などの領域で特に優れた実績を持っています。技術的な難易度が高く、競合他社では解決が難しい製造業の課題に挑戦したい企業におすすめです。

Mujin

Mujin

項目	内容
会社名	Mujin
最大の特徴	ロボット制御AIコントローラ
どんなケースにおすすめか	倉庫・工場のロボ自動化

項目	内容
費用の安さ	★3
課題解決能力	★4
技術力と品質	★5
実績と信頼性	★3
運用サポート体制	★3

Mujinは、産業用ロボットを高度なAIで制御する「MujinController」を提供している会社です。特に物流センターや工場における複雑な作業を自動化する技術に特化しており、単純作業だけでなく、形状や配置が不規則な対象物のハンドリングも可能にする点が大きな強みです。

代表的な事例としては、PALTACの次世代物流センターにおける導入や、ピースピッキング（バラ積みされた商品を一つずつ取り出す作業）の自動化などがあります。特に人手不足が深刻な物流業界において、従来は難しいとされていた作業の自動化を実現しています。

費用面では個別見積もり制で★3の評価。技術力と品質は★5と最高評価を得ており、特にロボット工学とAIを融合させた高度な技術力が評価されています。一方、実績と信頼性、運用サポート体制は★3と標準的な評価ですが、これは同社が比較的新しい企業であるためと考えられます。

Mujinの強みは、従来のロボットプログラミングとは異なり、ロボットに「理解力」を持たせる点にあります。例えば、箱の中からランダムに積まれた商品を認識して取り出すなど、従来は人間にしかできなかった作業を自動化できます。

特に物流センターや製造ラインにおいて、人手不足解消や作業効率化を図りたい企業におすすめです。最先端のロボット技術とAIを組み合わせた自動化ソリューションを求める企業にとって、強力なパートナーとなるでしょう。

日立ソリューションズ

日立ソリューションズ

項目	内容
会社名	Hitachi Solutions
最大の特徴	Lumada製造AI＋安全監視
どんなケースにおすすめか	既存ラインにAIを後付け

項目	内容
費用の安さ	★3
課題解決能力	★4
技術力と品質	★4
実績と信頼性	★4
運用サポート体制	★4

日立ソリューションズは、日立グループのITソリューション企業として、製造業向けに「Lumada」と呼ばれるデジタルプラットフォームを活用したAIソリューションを提供しています。特に製造ラインの画像認識技術やエッジコンピューティング（現場のデバイスでデータを処理する技術）を活用した安全監視システムに強みがあります。

代表的な事例としては、道路工事現場の安全監視AIやX線検査での禁止物検知などがあります。既存の製造ラインや設備に後付けでAIを導入できる点が特徴的で、大規模な設備投資をせずに段階的にAI化を進めたい企業に適しています。

費用面では案件別の中程度の価格設定で★3の評価。課題解決能力、技術力、実績、サポート体制のすべてが★4と安定した高評価を得ています。特に日立グループならではの製造業への深い理解と、IT技術の融合が評価されています。

日立ソリューションズの強みは、ハードウェアからソフトウェア、コンサルティングまでを一貫して提供できる総合力にあります。最近では生成AI基盤の構築も手がけており、製造現場のナレッジ継承や作業効率化にも貢献しています。

製造業の現場課題を熟知した上でのソリューション提案と、導入後の安定したサポート体制を求める企業におすすめです。特に、日本の製造業ならではの「カイゼン」文化と親和性の高いアプローチで、現場との協働を重視したAI導入を実現します。

クラウドネイティブ設計が得意な機械学習会社

クラウド環境を最大限に活用したAI導入を考える企業に適した会社をご紹介します。クラウドネイティブな設計により、柔軟性と拡張性に優れたAIシステムを構築できます。

• Classmethod
• SCSK
• FIXER

Classmethod

Classmethod

項目	内容
会社名	Classmethod
最大の特徴	AWSプレミア＋豊富技術ブログ
どんなケースにおすすめか	SageMaker活用で早く作る

項目	内容
費用の安さ	★4
課題解決能力	★3
技術力と品質	★4
実績と信頼性	★4
運用サポート体制	★4

Classmethodは、AWSのプレミアコンサルティングパートナーとして、クラウド環境での機械学習導入に強みを持つ会社です。特にAWSのSageMaker（機械学習プラットフォーム）を活用した開発に精通しており、同社の技術ブログには実践的なノウハウが多数公開されている点も大きな特徴です。

代表的な事例としては、星野リゾートのレコメンデーションシステム開発があります。このプロジェクトでは、クリック率が2倍になるなど具体的な成果を出しています。AWS上で機械学習モデルを素早く構築し、実運用まで持っていく技術力に定評があります。

費用面ではAWS利用料＋支援費の形で★4と比較的リーズナブルな評価。クラウドの特性を活かした従量課金型の費用体系で、初期投資を抑えながらAI導入を進められます。技術力、実績、サポート体制は★4と高評価で、特にAWS環境におけるベストプラクティスの知見が豊富です。

Classmethodの強みは、豊富な技術情報の公開と透明性にあります。同社のブログやセミナーでは具体的な実装方法まで詳しく解説されており、社内のエンジニアが学びながらAI導入を進めたい企業にとって心強いパートナーとなります。

SageMarkerやAWS LambdaなどのAWSサービスを組み合わせた機械学習システムの構築に強みがあり、特にクラウドネイティブなアプローチでAIを導入したい企業におすすめです。

SCSK

SCSK

項目	内容
会社名	SCSK
最大の特徴	NebulaShift®でクラウドネイティブ化
どんなケースにおすすめか	基幹×AIをGCP/Azureで運用

項目	内容
費用の安さ	★3
課題解決能力	★4
技術力と品質	★4
実績と信頼性	★4
運用サポート体制	★4

SCSKは、独自のクラウド移行・最適化サービス「NebulaShift®」を活用し、基幹システムとAIの融合を得意とする会社です。特にGCP（Google Cloud Platform）やAzureといったクラウド環境でのAI実装に強みを持ち、企業の中核システムとAIを連携させるアプローチが特徴的です。

注目すべき事例としては、Google GeminiとLookerを組み合わせたAIダッシュボードの開発や、複数の業務領域を横断した最適化ソリューションの提供などがあります。単なるAI導入ではなく、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）全体を見据えた提案力が評価されています。

費用面ではSI（システムインテグレーション）一括での中程度の価格設定で★3の評価。課題解決能力、技術力、実績、サポート体制はすべて★4と安定した高評価です。特に企業の基幹システムとAIの連携という複雑な課題に対する解決力が評価されています。

SCSKの強みは、ERPなどの基幹システムの知見と最新のAI技術を組み合わせた総合力にあります。「pSeven」という最適化ツールも提供しており、製造業における複雑な条件下での最適化問題にも対応可能です。

特に、既存の基幹システムをクラウドに移行しながらAI機能も追加したい企業や、GCP/Azureの環境を活用したAI開発を検討している企業におすすめです。包括的なDX推進の中でAIを戦略的に位置づけたい場合に、頼れるパートナーとなるでしょう。

FIXER

FIXER

項目	内容
会社名	FIXER
最大の特徴	生成AI基盤「GaiXer」
どんなケースにおすすめか	セキュアLLMを国内クラウドで

項目	内容
費用の安さ	★3
課題解決能力	★3
技術力と品質	★3
実績と信頼性	★3
運用サポート体制	★3

FIXERは、国内クラウド環境で安全に利用できる生成AI基盤「GaiXer」（ガイザー）を提供している会社です。Microsoft Azureをベースにした独自のAIプラットフォームで、特に情報セキュリティを重視する企業向けに、安全な生成AI活用環境を構築できる点が大きな特徴です。

注目すべき事例としては、愛知県安城市役所における全庁的な導入や、最新のGPT-4oに対応したサービス提供などがあります。特に自治体や金融機関など、情報セキュリティに厳しい要件がある組織でも利用できるよう設計されています。

費用面では月額＋API従量制の中程度の価格設定で★3の評価。課題解決能力、技術力、実績、サポートもすべて★3と標準的な評価です。しかし、生成AIの安全な活用という特定領域に特化している点が強みとなっています。

FIXERの最大の強みは、情報漏洩リスクを最小限に抑えながら最新の生成AI技術を活用できる環境を提供している点です。国内データセンターでの運用やセキュリティ対策が施されているため、機密情報を扱う企業でも安心して導入できます。

ChatGPTなどの一般公開AIサービスではセキュリティ面で懸念がある企業や、コンプライアンス要件の厳しい業界でも生成AIを活用したい場合におすすめです。特にMicrosoft Azureを基盤としたクラウド環境でのAI活用を検討している企業にとって、適切なパートナーとなるでしょう。

運用保守まで一気通貫の機械学習会社

AIの導入後、継続的な運用と保守も視野に入れたパートナー選びが重要です。ここでは、モデル開発から長期的な運用まで一貫してサポートできる3社をご紹介します。

• NTTデータ
• 富士通 (Ridgelinez連携)
• NEC

NTTデータ

NTTデータ

項目	内容
会社名	NTT Data
最大の特徴	MLOps導入サービス
どんなケースにおすすめか	大規模運用・継続改善必須

項目	内容
費用の安さ	★2
課題解決能力	★5
技術力と品質	★4
実績と信頼性	★5
運用サポート体制	★5

NTTデータは、機械学習モデルの開発から運用までを一貫して支援する「MLOps」（Machine Learning Operations）導入サービスに強みを持つ会社です。特に大規模システムでのAI運用実績が豊富で、モデルの継続的な改善と安定運用を実現するための体制構築に定評があります。

注目すべき事例としては、画像・動画分析のMLOps導入によりコストを70%削減した事例などがあります。単なる開発だけでなく、AIの「使い続ける」ための仕組みづくりに強みがあり、長期的な運用を見据えたアプローチが特徴です。

費用面ではSI＋保守契約の形で高めの価格設定となっており、★2の評価。しかし、課題解決能力は★5、実績と運用サポート体制も★5と最高評価を獲得しています。特に大規模システムにおけるAI運用の知見が豊富で、エンタープライズレベルの品質を求める企業に適しています。

NTTデータの強みは「AI DevOps→MLOps」と呼ばれる方法論にあります。これは従来のシステム開発で培われたDevOpsの考え方をAI開発に応用し、短期間でMLOpsの体制を構築するアプローチです。

モデルの精度劣化監視や再学習の自動化など、運用面での課題を解決するノウハウが豊富にあります。特に、ミッションクリティカルなシステムにAIを組み込みたい企業や、複数の機械学習モデルを安定して運用したい大企業におすすめです。

富士通 (Ridgelinez連携)

富士通 (Ridgelinez連携)

項目	内容
会社名	Fujitsu
最大の特徴	Kozuchiプラットフォーム＋AI3X
どんなケースにおすすめか	基幹刷新とAI併走

項目	内容
費用の安さ	★3
課題解決能力	★5
技術力と品質	★4
実績と信頼性	★5
運用サポート体制	★5

富士通は、コンサルティング子会社のRidgelinez（リッジラインズ）と連携し、「Kozuchiプラットフォーム」を活用した生成AI導入から、「AI3X」と呼ばれる変革アプローチまでを提供している会社です。特に基幹システムの刷新とAI導入を同時に進める「モダナイゼーション」に強みがあります。

代表的な事例としては、高島屋のシステムモダナイゼーションやAIエージェント技術の研究開発などがあります。単なるAI導入ではなく、ビジネス全体のデジタル変革を見据えた戦略的アプローチが特徴的です。

費用面ではT&M（Time and Material）＋保守の形で中～高程度の価格設定となっており、★3の評価。課題解決能力は★5、実績と運用サポート体制も★5と最高評価を獲得しています。特に大規模企業における基幹システムとAIの連携に関する知見が豊富です。

富士通とRidgelinezの強みは、「End-to-End生成AIコンサル」と呼ばれる、構想から運用までを一貫して支援するアプローチにあります。

「AI3X」とは、AIによって業務の効率化（Efficiency）、体験の向上（Experience）、探索と創造（Exploration）を同時に進める考え方で、単なる効率化だけでなく、新たなビジネス価値の創出まで視野に入れています。特に、レガシーシステムの刷新とAI導入を同時に進めたい企業や、長期的なパートナーシップでデジタル変革を実現したい大手企業におすすめです。

NEC

NEC

項目	内容
会社名	NEC
最大の特徴	NEC MLOps＋dotData Ops
どんなケースにおすすめか	AI精度劣化を防ぎたい

項目	内容
費用の安さ	★3
課題解決能力	★4
技術力と品質	★4
実績と信頼性	★5
運用サポート体制	★5

NECは、独自の「NEC MLOps」と「dotData Ops」を組み合わせた機械学習の運用サービスを提供している会社です。特にAIモデルの精度劣化を防ぎ、常に安定したパフォーマンスを維持するための仕組みづくりに強みがあります。

注目すべき事例としては、金融業界でのモデル更新事例や、「dotData Ops」による自動特徴量作成（機械学習に必要なデータの特徴を自動的に抽出する技術）などがあります。特に、データの変化に応じて自動的にモデルを更新していく仕組みの構築に定評があります。

費用面では年額＋従量制の中程度の価格設定で★3の評価。課題解決能力と技術力は★4、実績と運用サポート体制は★5と高い評価を得ています。特に長期運用を見据えたAIシステムの設計と保守に関する知見が豊富です。

NECの強みは、モデルの監視から再学習までを自動化する仕組みにあります。時間の経過とともにデータの傾向が変化し、AIの精度が落ちていく「モデル劣化」は多くの企業が直面する課題ですが、NECのMLOpsはこの問題に対応するための機能が充実しています。また、「dotData Ops」を活用することで、データサイエンティストの専門知識がなくても、高品質な特徴量を自動生成できる点も大きなメリット。特に、長期間にわたってAIの精度を維持したい企業や、運用負荷を最小限に抑えながらAIを活用したい企業におすすめです。

機械学習会社の選び方：失敗しないための5つのポイント

機械学習やAIプロジェクトを外部に依頼する際、適切なパートナー選びが成功の鍵となります。ここでは、失敗しないための会社選びのポイントを5つご紹介します。

類似案件の実績確認が最重要

機械学習会社を選ぶ際、最も重視すべきは「類似案件の実績」です。AIプロジェクトは業種や課題によって必要な知識や技術が大きく異なるため、自社と似た業界や課題に取り組んだ経験がある会社を選ぶことが重要です。

実績を確認する際は、単に「AI開発の経験あり」といった抽象的な説明ではなく、具体的な事例や成果を確認しましょう。可能であれば、実際に導入した企業への問い合わせも検討すると良いでしょう。また、事例の詳細さも重要なポイント。

成果指標（KPI）を数値で明確化

AIプロジェクトを成功させるためには、何をもって「成功」とするかを明確にすることが不可欠です。漠然と「AIを導入したい」ではなく、「予測精度を〇%向上させる」「作業時間を〇分短縮する」など、具体的な数値目標（KPI）を設定できる会社を選びましょう。

提案の段階で具体的なKPIを示せない会社は要注意。また、KPIの設定だけでなく、その測定方法や評価期間についても明確な提案があるかをチェックすることが大切です。数値で測れない効果についても、どのように評価するのかを事前に合意しておくと安心です。

契約範囲と責任分界を細かく確認

AIプロジェクトでは、「どこまでが会社の責任範囲か」「何が追加費用となるか」を明確にしておくことが重要です。特に学習データの準備、モデルの評価方法、精度が出なかった場合の対応などは、事前に詳細な合意が必要です。

契約書や提案書に曖昧な表現が多い場合は要注意。「AI開発一式」といった包括的な表現ではなく、フェーズごとの作業内容や成果物、責任範囲を具体的に記載してもらいましょう。

データ連携方法を事前に検証

機械学習プロジェクトの成否を分けるのは、質の高いデータをいかに効率的に収集・活用できるかという点。特に既存システムとの連携方法や、データの前処理の方法について、具体的な提案ができる会社を選ぶことが重要です。

商談の段階で、自社のデータ環境について詳細なヒアリングを行い、データ連携の具体的な方法や課題を指摘してくれる会社は信頼できる証拠。

また、小規模なデータサンプルを使った検証（PoC）を提案してくれる会社も、リスクを最小化する姿勢があると言えるでしょう。実際のデータを使った検証は、本格開発前に必ず行うべき重要なステップです。

長期的な保守体制も重視

機械学習モデルは一度作って終わりではなく、データの変化に応じて定期的な更新やメンテナンスが必要です。開発だけでなく、長期的な保守・運用体制が整っている会社を選ぶことが、持続的な効果を得るポイントです。

具体的には、モデルの監視方法、再学習の頻度、トラブル時の対応体制などについて確認しましょう。また、担当者の変更があっても継続的にサポートできる体制（複数人での対応や、ナレッジの共有方法など）も重要な選定基準となります。

機械学習会社に商談時にしておきたい質問：失敗を避けるための3つの軸

機械学習やAIプロジェクトを成功させるためには、商談の段階で適切な質問をすることが重要です。ここでは、失敗を避けるために商談時にしておきたい質問を、3つの軸に分けてご紹介します。

技術力・実績に関する質問

機械学習会社の本質的な実力を見極めるために、技術力と実績に関する質問は欠かせません。以下のような質問を通じて、会社の専門性と過去の成功事例を確認しましょう。

「当社と似た業界や課題での具体的な導入事例はありますか？」 まずは自社の業界や解決したい課題に近い事例があるかを確認します。単に「AI開発の実績あり」ではなく、具体的な業種や課題での成功事例を聞きましょう。

「機械学習プロジェクトで直面した最大の課題とその解決方法は？」 この質問で実際のプロジェクト経験の深さがわかります。経験豊富な会社であれば、データの品質問題やモデル精度の向上策など、具体的な課題と解決法を説明できるはず。

「どのような機械学習アルゴリズムや技術スタックを使用する予定ですか？」 技術的な専門性を確認する質問です。問題に適した技術選定の理由や、それぞれの技術の長所・短所まで説明できるかどうかが重要なポイント。

「プロジェクトに関わるデータサイエンティストのバックグラウンドや経験は？」 実際にプロジェクトに携わるメンバーの経験や専門性を確認します。特に主要メンバーの経歴や、過去の類似プロジェクトでの役割について詳しく聞いておきましょう。

プロジェクト進行に関する質問

プロジェクトの進め方や管理方法に関する質問は、スムーズな協業のために重要です。以下のような質問を通じて、プロジェクト管理の方針や体制を確認しましょう。

「具体的なプロジェクトのスケジュールと各フェーズの内容は？」 プロジェクトの全体像を把握するための質問です。データ収集、前処理、モデル開発、評価、デプロイなど、各フェーズの詳細とタイムラインを確認しましょう。

「プロジェクト途中での要件変更にどう対応しますか？」 AIプロジェクトは進行に伴って新たな発見や課題が生じることが多いもの。柔軟な対応が可能かどうかを確認することが重要です。

「進捗状況や課題はどのように共有されますか？」 コミュニケーション方法や頻度、使用するツールなどを確認します。定期的な進捗報告会や、課題発生時の連絡体制が明確であることが望ましいでしょう。

「プロジェクトの中間成果物はどのようなものがありますか？」 長期プロジェクトの場合、中間段階での成果確認が重要です。データの前処理結果や初期モデルの評価など、段階的な成果物の有無を確認しましょう。

「プロジェクトの責任者やエスカレーションの仕組みはどうなっていますか？」 問題発生時の対応体制を確認する質問です。誰がプロジェクトの最終責任者で、問題が発生した場合にどのようなルートで解決を図るのかを明確にしておきましょう。

保守・運用に関する質問

機械学習モデルは開発して終わりではなく、継続的な保守と運用が必要です。以下のような質問を通じて、長期的なサポート体制を確認しましょう。

「モデルの精度低下をどのように検知し、対応しますか？」 時間の経過とともにモデルの精度は低下することが一般的です。その検知方法と、再学習などの対応策について確認しましょう。

「データの変化や新しいパターンにどのように対応しますか？」 ビジネス環境の変化に伴い、データの傾向も変わります。そうした変化への対応方法を確認することが重要です。

「モデル更新の頻度やプロセスはどのように設計されていますか？」 定期的なモデル更新の仕組みがあるかどうかを確認します。更新の判断基準やプロセス、そのコストについても明確にしておくと安心です。

「障害発生時の対応体制と復旧までの目標時間は？」 システム障害が発生した場合の対応方法や、復旧までの目標時間を確認します。24時間対応が可能か、緊急連絡先はあるかなども重要なポイントです。

「自社チームへの知識移転や教育プログラムはありますか？」 将来的に自社での運用を視野に入れている場合、知識移転の方法や教育プログラムの有無を確認しておくことが大切です。ドキュメント作成や研修の内容について具体的に聞いておきましょう。

これらの質問を通じて、技術力だけでなく、プロジェクト管理能力や長期的なサポート体制も含めた総合的な評価を行うことが、成功につながる第一歩です。

機械学習会社の費用を安く抑える方法：3つのコストダウン戦略

機械学習やAIプロジェクトは高額になりがちですが、適切な戦略を取ることでコストを抑えることが可能です。ここでは、費用を安く抑えるための3つの方法をご紹介します。

要件を必要最小限に絞り込む

機械学習プロジェクトのコストを抑える最も効果的な方法は、要件を必要最小限に絞り込むことです。「あれもこれも」と欲張りすぎると、開発の複雑さと費用が指数関数的に増加してしまいます。

まずは「本当に解決すべき課題は何か」を明確にし、その解決に直接寄与する機能だけに絞り込みましょう。例えば、予測精度が95%必要なのか、それとも80%でも十分なのかを検討します。必要以上の高精度を求めると、それだけでコストが大幅に上昇する可能性があります。

また、段階的なアプローチも効果的です。最初は必要最小限の機能でシンプルなモデルを開発し、効果を確認した上で徐々に機能を追加していく方法です。このアプローチなら、投資対効果を確認しながら進められるため、無駄な開発コストを抑えられます。

要件定義の段階で開発会社と十分に議論し、「必須」と「あれば便利」を明確に区別することが重要です。時には開発会社から「この機能は必要ないのでは」という提案があるかもしれませんが、そのような率直な提案ができる会社は信頼できるパートナーと言えるでしょう。

複数社から相見積もりを取得する

機械学習プロジェクトの適正価格を把握するためには、複数の会社から見積もりを取ることが効果的です。同じ要件でも、会社によって価格やアプローチが大きく異なることがあります。

見積もりを依頼する際は、できるだけ詳細な要件書を用意し、すべての会社に同じ条件で見積もりを出してもらうことが重要です。これにより、公平な比較が可能になります。また、単に価格だけでなく、提案内容の質や技術的なアプローチ、使用するツールなども含めて総合的に評価しましょう。

見積もりの内訳も詳細に確認することがポイント。「AI開発一式」といった大雑把な項目ではなく、データ準備、モデル開発、システム連携、運用保守など、フェーズごとの費用が明確になっているかをチェックします。これにより、どの部分でコストが高くなっているのかが分かり、削減の余地を見つけやすくなります。

標準部品の流用で開発コスト削減

機械学習プロジェクトでは、すべてをゼロから開発するのではなく、既存のツールやライブラリ、クラウドサービスなどの「標準部品」を活用することでコストを大幅に削減できます。

例えば、画像認識であればGoogleのVision APIやAmazonのRekognitionなどの既存サービスを利用したり、テキスト分析ではBERTなどの事前学習モデルを活用したりすることで、開発工数を削減できます。また、データの前処理やモデル評価などの汎用的な部分も、オープンソースのライブラリを活用することで効率化できるでしょう。

会社によっては、過去のプロジェクトで開発したコンポーネントや、業界特化型の事前学習モデルなどを持っている場合もあります。提案の段階で「どのような部分に既存のツールや部品を活用できるか」を積極的に質問し、開発の効率化を図りましょう。

また、長期的な視点では、他のプロジェクトでも再利用できるような設計を心がけることも重要です。例えば、データ収集の仕組みやモデル評価の基盤などは、一度作れば他のAIプロジェクトでも活用できる可能性があります。初期投資は少し大きくなっても、長期的には大幅なコスト削減につながる場合もあるのです。

これらの方法を組み合わせることで、品質を維持しながらも費用を抑えたAIプロジェクトの実現が可能になります。ただし、コスト削減のために本当に必要な部分まで省略してしまうと、結果的に使えないシステムになってしまう恐れもあります。費用対効果のバランスを常に意識しながら、最適な選択をしていくことが大切です。

PoC成功のための5つのコツ：機械学習プロジェクトの第一歩を確実に

機械学習やAIプロジェクトでは、本格的な開発の前に実証実験（PoC：Proof of Concept）を行うことが一般的です。このPoCを成功させることが、その後の本格導入への重要なステップとなります。ここでは、PoC成功のための5つのコツをご紹介します。

目的を一点に絞った実証実験設計

PoCで最も重要なのは、検証する目的を明確に一点に絞ることです。「このAI技術で〇〇という課題が解決できるか」という具体的な仮説を立て、それを検証することに集中しましょう。

多くの企業が陥りがちな失敗は、一度のPoCで複数の課題を解決しようとすること。これでは焦点がぼやけ、どの部分が成功でどの部分が失敗なのかの判断が難しくなります。例えば「画像認識で不良品を検出できるか」というシンプルな目的に絞り、その精度や実用性を確認することが重要です。

PoCの企画段階では、「このPoCで何を証明したいのか」を関係者全員で合意しておくことがポイント。また、成功の定義（例：検出精度〇%以上など）も明確にしておくことで、評価がブレることを防げます。目的が明確なPoCほど、効率的に進行し、明確な結論を得やすくなります。

短期間での成果確認にこだわる

PoCは長期化させず、できるだけ短期間（2〜3ヶ月以内）で結論を出すことが重要です。長引くほど関係者のモチベーションが下がり、状況の変化により当初の目的自体が陳腐化するリスクもあります。

短期間で成果を出すためには、使用するデータを限定したり、検証する機能を絞り込んだりすることが効果的。例えば、全社データではなく特定の部署や地域のデータだけを使う、あるいは全機能ではなく核となる機能だけを実装するなどの工夫が考えられます。

また、アジャイル的なアプローチも有効です。2週間程度の短いスプリントを設定し、その都度成果を確認しながら方向性を微調整していくことで、効率的にPoCを進められます。「まずは動くものを早く作り、徐々に改善していく」という姿勢が、PoCの成功には欠かせません。

比較基準となるベースラインの設定

AIの効果を適切に評価するためには、比較するためのベースライン（基準）を設定することが重要です。「AIを導入する前の状態」や「現在の人間による処理」などと比較することで、AIの導入効果を客観的に評価できます。

例えば、需要予測であれば現在の予測方法での精度、異常検知であれば人間が見つけられる異常の割合など、現状のパフォーマンスを測定しておくことがポイント。このベースラインと比較して「AIによりどれだけ改善したか」を明確に示すことで、本格導入の意思決定が行いやすくなります。

また、複数のAIアプローチを並行して検証し、それらを比較することも有効です。例えば、異なるアルゴリズムやパラメータ設定での結果を比較することで、最適なアプローチを見つけられます。重要なのは「比較可能な形で評価すること」であり、それがPoCの説得力を高める鍵となります。

関係者全員の積極的な巻き込み

PoCの成功には、技術的な側面だけでなく、関係者の協力と理解が不可欠です。特に、現場の担当者やエンドユーザー、意思決定者などを早い段階から巻き込むことが重要です。

現場担当者の参加は、実際の業務フローへの適合性を確認する上で重要。彼らの知見やフィードバックを取り入れることで、より実用的なソリューションになります。また、意思決定者の理解と支持を得ることで、PoCから本格導入へのスムーズな移行が可能になるでしょう。

定期的な進捗報告会や、中間成果のデモンストレーションを行うことも効果的。関係者に「AIがどのように課題を解決するのか」を具体的にイメージしてもらうことで、理解と協力を得やすくなります。また、専門用語を避け、わかりやすい言葉で説明することも重要なポイントです。

次のステップへの学びの反映

PoCの最も重要な目的は、本格導入に向けた「学び」を得ることです。成功だけでなく、失敗や課題からも多くの知見が得られるため、それらを適切に記録し、次のステップに反映させることが重要です。

PoCの終了時には、技術的な成果だけでなく、「データの品質や量は十分だったか」「運用上の課題はあったか」「ユーザーからのフィードバックはどうだったか」など、多面的な振り返りを行いましょう。これらの学びは、本格導入時の要件定義や計画策定に活かせます。

また、PoCで明らかになった課題や限界についても正直に評価することが大切。「このままでは実用化が難しい」という結論も、価値ある学びです。そのような場合は、アプローチの見直しや追加のPoCを検討するなど、次のステップを慎重に計画することが重要です。

これらの5つのコツを押さえることで、PoCを単なる技術検証ではなく、本格導入への確実なステップとして活用できるでしょう。

機械学習ならニューラルオプト：失敗リスクを最小化するAI開発パートナー

世界的に有名なChatGPTの開発にも携わる当社ニューラルオプトは、「失敗リスクを最小化する」をコンセプトに、機械学習・AI開発の総合的なサポートを提供しています。

多くの企業がAI導入に失敗する原因は、技術的な問題よりも「本当の課題設定ができていない」ことにあります。当社では単なる開発請負ではなく、まず経営課題を深く理解し、本当に必要なソリューションを見極めるコンサルティングからスタート。そのため、無駄な開発を避け、費用対効果の高いAI導入が可能です。

具体的な実績として、大手ECサイト「eBay」の価格自動設定AIや、手書き文字のAI認識・要約システムなどがあります。これらは単に技術的に優れているだけでなく、実際のビジネスで明確な成果を上げています。

特にデータサイエンスの知見を活かしたデータマイニングやテキストマイニングにも強みがあり、お客様のデータから価値ある洞察を引き出すことに定評があります。また、AI導入後も組織への定着支援や継続的な改善提案を行うなど、長期的なパートナーシップを重視したサポート体制も整えています。

「AI導入を検討しているが何から始めればよいかわからない」「過去のAI導入で思うような成果が出なかった」という企業様に、ぜひご相談いただければと思います。