AI開発会社おすすめ21選！特徴と選び方を解説

「AI開発を外注したいけれど、どの企業に依頼すればいいかわからない」「大手とベンチャーで何が違うのか判断できない」「費用感や選定基準がつかめない」と悩んでいる方も多いのではないでしょうか。

AI開発企業は多々ありますが、得意分野や対応範囲が企業ごとに大きく異なります。しかし、比較軸を持たないまま選定を進めると、期待した成果につながらないリスクがあります。

この記事では、AI開発会社の業務範囲や費用相場、失敗しない選び方を整理したうえで、おすすめ21社を紹介します。

AI開発の全体像を押さえ、自社に合ったパートナー選びに役立ててください。

AI開発会社とは

AI開発会社とは、画像認識や自然言語処理、需要予測といったAI技術を活用し、企業の課題解決に向けたシステムを専門に手がける企業です。

ここでは、AIシステムの主な種類と、要件定義から運用・改善に至るまでの開発の流れを確認します。

• AIシステムの種類
• AI開発の流れ

AIシステムの種類

AI開発会社が手がけるシステムは様々ですが、ここでは主な3つの領域を紹介します。自社の課題がどの領域に該当するかを把握しておくと、依頼先の得意分野と照らし合わせやすくなります。

製造業では約3割が「製造・品質管理」、「開発・技術支援」に、非製造業では3割近くが「顧客分析」、「顧客対応」にAIを活用しています。

参照元：「地域におけるＡＩ活用を巡る現状 （特別調査）」財務省

注目度が高いのが生成AI領域です。SMBCグループでは社員の75%以上がChatGPTを業務に取り入れるなど、大手企業での実装が急速に進んでいます。

参照元：「SMBCグループにおける生成AI活用の取組」

発注先を検討する際は、「自社の課題がどの種類に当てはまるか」を整理した上で、その領域の実績が豊富な企業を候補に挙げてください。

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2023年12月14日

AI開発の流れ

AI開発プロジェクトは、大きく3つのフェーズで進みます。全体像を把握しておくと、開発企業との打ち合わせや社内稟議がスムーズに進みます。

1つ目は要件定義・課題分析フェーズです。自社の業務課題をAIで解決できるかを検証します。ここでの品質目標やリスクレベルの合意が、プロジェクト全体の方向性を左右します。要件が曖昧なまま進めると後工程での手戻りが大きくなるため、開発企業と密にすり合わせてください。

2つ目は開発・学習フェーズです。データの収集・前処理からモデル選定、学習・評価、チューニングまでを実施します。データ品質は精度を大きく左右する要素です。正確性や網羅性が不十分なデータで学習を進めると、偏った結果やバイアスが生じるおそれがあります。

3つ目は運用・改善フェーズです。本番環境への導入後も継続的な監視と精度改善が必要になります。AIモデルは時間の経過とともに予測精度が低下する場合があります。定期的な再学習や運用ガバナンスの整備を計画に組み込んでおくと安心です。

発注を検討している方は、各フェーズで開発企業がどこまで対応してくれるかを事前に確認しておきましょう。

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2024年8月20日

AI開発会社に依頼できる業務

AI開発会社には、企画段階から運用まで幅広い業務を依頼できます。ここでは、5つの主要フェーズに分けて解説します。

• 要件定義・企画コンサルティング
• データ収集・前処理・分析
• AIモデルの設計・開発・学習
• システム実装・アプリ連携
• 運用保守・精度改善支援

自社の課題がどの工程に該当するかを把握しておくと、発注時の相談内容が明確になり、見積り依頼もスムーズに進められます。

要件定義・企画コンサルティング

「何を相談すればいいのか分からない」と感じる方も多いでしょう。要件定義・企画コンサルティングは、その悩みを解消するための上流工程です。

AI開発企業は、経営課題のヒアリングからAI活用の方向性設計までを伴走してくれます。営業数値の予測精度を上げたい、顧客の離脱傾向を分析したい、問い合わせ対応を自動化したいなど、漠然とした課題でも相談できます。

要件定義で決定する主な項目は以下のとおりです。

ただし、自社側にも準備が必要です。現状の業務フローや保有データの種類・量、おおよその予算感を事前に整理しておきましょう。

これらが明確なほど、開発企業からの提案精度が高まります。技術的な実現可能性の判断やAI手法の選定は、開発企業に任せてよい領域です。

「自社の課題を言語化して伝えること」が発注側の大切な役割です。

データ収集・前処理・分析

「データさえあればAIは作れる」と考える方もいるかもしれません。実際には、データの収集から前処理・分析までに多くの工数を費やすケースも珍しくありません。

AI開発企業が担うデータ関連の作業は、主に以下の内容です。

• 社内データベースや外部ソースからの学習用データ収集・抽出
• ノイズ除去・欠損値補完・表記ゆれ統一などのクレンジング処理
• データ形式の変換・統合と保存形式の標準化
• データ分析による偏り・不足・品質課題の特定と対応策の立案

膨大なデータの中から「質の高いデータ」を選別する工程が精度を左右します。量が十分でも、ラベルの誤りや偏りがあるとAIの精度は大きく低下します。

企業側に求められるのは、提供データの定義と整理です。どの業務データをどの形式で渡せるか、個人情報の取り扱いルールはどうなっているかを事前にまとめておくと、前処理の期間とコストを抑えられます。

AIモデルの設計・開発・学習

AIモデルの設計・開発・学習は、プロジェクトの成果を左右する中核工程です。

開発企業は、課題の性質に応じて機械学習の手法を選定します。予測や分類には教師あり学習、最適な行動の探索には強化学習など、目的ごとに適切なアプローチが異なります。

モデルの大枠が決まると、パラメータチューニングと呼ばれる精度改善の作業に入ります。

学習率やモデル構造などの設定値を少しずつ変えながら、予測精度を高めていく地道な工程です。時間を要するケースもあるため、「いつまでに、どの水準を目指すか」を事前にすり合わせておくと認識のズレを防げます。

精度が上がった段階では、過学習（特定のデータに適応しすぎている状態）の有無や本番環境での汎化性能（未知のデータに対する予測能力）を検証します。学習データだけに合わせたモデルは、実運用で期待どおりに動かないリスクがあるためです。

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2024年9月17日

システム実装・アプリ連携

学習済みのAIモデルが完成しても、それだけでは業務に活かせません。実際のシステムに組み込む実装フェーズが、ビジネス成果を左右する工程です。

AI開発企業は、モデルをAPI化してWebアプリケーションや業務システムから呼び出せる形に整えます。クラウド環境としてはAWS・Microsoft Azure・Google Cloudが主な候補となり、用途や予算に応じた構成が提案されます。

統合先ごとに押さえておきたい点は以下のとおりです。

パフォーマンスやスケーラビリティの面では、利用者数の増加に耐えられるコンテナ技術の活用も一般的です。

スムーズに実装を進めるには、自社の既存システム仕様を事前にまとめておくと安心です。連携先のデータ形式やセキュリティポリシーを開発企業へ早めに共有しておくと、手戻りを防げます。

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2025年12月26日

運用保守・精度改善支援

AIは納品して終わりではありません。本番稼働後の運用保守と精度改善が、成果を持続させるうえで欠かせない工程です。

運用フェーズでAI開発企業が提供する主な支援内容は以下のとおりです。

• 本番環境でのモデル監視・ログ分析によるパフォーマンス低下の早期検知
• 新たに蓄積されたデータを用いた定期的な再学習・モデル更新
• ユーザーフィードバックを反映した精度改善や機能追加

AIモデルは、市場環境や顧客行動の変化に伴い予測精度が徐々に下がる傾向があります。クローズド環境であっても定期的な監視とアップデートが必要です。

運用保守にはGPUサーバーやクラウド利用料を含む継続的なコストが発生します。契約時にSLA（サービスレベル契約）で対応範囲・稼働率・障害時の復旧目標を明文化しておくと安心です。

「導入後に放置してしまい、気づいたら精度が落ちていた」という事態を防ぐためにも、長期的な改善体制を一緒に整えられるパートナーを選びましょう。

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2025年11月6日

AI開発会社の費用相場

AI開発の費用は、プロジェクトの規模や内容によって大きく変動します。

小規模な開発（チャットボット導入など）であれば100万〜300万円程度が目安です。中規模の画像認識や需要予測システムでは500万〜2,000万円程度、大規模な基幹システムへのAI組み込みになると3,000万円以上かかるケースもあります。

費用に影響する要因はさまざまですが、技術的な難易度・学習に必要なデータ量・開発期間などが挙げられます。

大手企業はエンジニア単価が高い分、体制の安定感があります。ベンチャー企業は柔軟な対応と価格面での優位性を持つケースも多いでしょう。

自社の予算と求める品質のバランスで判断してください。

AI開発会社の選び方・ポイント

AI開発の費用相場を把握したうえで、次に考えたいのが「どの企業に依頼するか」という選定基準です。コストだけで判断すると、プロジェクトの途中で品質やコミュニケーションの問題が発生するリスクが高まります。

ここでは、以下5つのポイントから発注先の判断基準を説明します。

• 実績と得意分野
• 開発体制と担当者の専門性
• 業界理解と課題把握力
• 見積りの透明性
• セキュリティと運用保守体制

自社の規模や予算に合ったパートナーを絞り込む際の参考にしてください。

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2025年10月3日

実績と得意分野

「実績が多い会社なら安心」と感じる方も多いでしょう。しかし、本当に確認すべきなのは、自社の課題や業界との親和性です。

ポートフォリオや案件事例を確認する際は、次の3つの項目を意識してください。

同業界の実績がある企業は、要件定義の段階から業務理解が深く、手戻りのリスクを抑えられます。他業界の実績が無意味というわけではありませんが、ドメイン知識があると安心して任せやすくなります。

開発体制と担当者の専門性

発注後にトラブルが起きる際、開発体制や担当者の質が起因となる場合があります。単に「エンジニアが何名いるか」ではなく、自社の課題に対してスキルが合っているかを確認してください。

面談や提案段階で確認したい項目は以下のとおりです。

面談時には「担当エンジニアは本プロジェクトに何割稼働で入るか」「途中で担当者が変わる可能性はあるか」と聞いておくと安心です。

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2025年8月27日

業界理解と課題把握力

「技術力が高い会社なら安心」と考える方も多いでしょう。しかし実際には、自社の業界やビジネス課題をどれだけ理解しているかが、提案の質を大きく左右します。

業界特有の習慣や規制、データの扱い方に詳しくない企業に依頼すると、要件のすり合わせに時間がかかり、手戻りや追加コストが発生しやすくなります。各産業領域に特化した知見が開発品質に直結するため、技術力だけで判断するのは避けましょう。

初期ヒアリングや提案資料の段階で、業界理解度を判断する項目は3つあります。

同業界での実績がない企業を選ぶ場合も、補完策を講じれば十分にカバーできます。業界に精通したコンサルタントをプロジェクトに参画させたり、業務フロー・課題を詳細に記載したRFPを事前に作成したりするのがおすすめです。

見積りの透明性

見積り内容が不透明なまま契約すると、開発途中での予算超過や仕様トラブルの原因になります。「一式○○万円」のような一括表示しかない提案書は、注意が必要です。

提案を受け取ったら、以下の項目が明記されているか確認してください。

契約形態によっても費用の見通しは変わります。

固定価格型は総額が確定する反面、仕様変更のたびに追加費用が発生しやすくなります。準委任型は柔軟に進められるものの、稼働時間に応じて費用が変動するため上限管理が必要です。

自社のリスク許容度に合った契約形態を選ぶことが、予算超過を防ぐうえで大切です。

複数社から相見積りを取り、内訳の粒度や項目の網羅性を比較すると、適正価格を判断しやすくなります。

セキュリティと運用保守体制

AIシステムは納品後も長期にわたって稼働します。セキュリティと運用保守の体制が脆弱な企業に依頼すると、情報漏洩や長期間のシステム停止といった経営リスクに直結しかねません。

生成AIや個人データを扱うシステムでは、プロンプトインジェクション（悪意ある指示文をAIに読み込ませ、意図しない動作を引き起こす攻撃）や機密情報の流出など、従来のシステムにはなかった脅威への備えが必要です。発注前に確認しておきたい項目は以下のとおりです。

運用保守費用は月額で継続的に発生するため、初期開発費だけでなく3〜5年単位の総コストで試算しておくことが重要です。

AI開発の費用を抑える方法

AI開発の費用は、プロジェクトの規模や要件によって大きく変動するため、コストへの不安を感じる方も多いでしょう。ここでは、開発費用を抑えるための実践的な5つの方法を紹介します。

• PoCによるスモールスタート
• 要件の事前明確化
• 既存ツール・APIの活用
• 補助金・助成金の利用
• 複数社からの相見積り

それぞれ単独でも効果がありますが、組み合わせることでより大きなコスト削減が期待できます。

PoCからスモールスタートする

PoC（Proof of Concept:概念実証）とは、本格開発に入る前に小さな規模でAIの有効性を試す検証の流れです。

PoCで検証すべき内容は、大きく3つあります。

3つのうち1つでも基準を下回った場合は、早期に中止を判断できます。「費用をかけたのに成果が出ない」というリスクを抑えられる点が、PoCの最大のメリットです。

PoCで手応えを得られれば、本開発への段階的なスケーリングに進みます。段階的に投資する考え方を取り入れることで、費用リスクを分散しながらAI導入に向けて着実に取り組めるでしょう。

要件を事前に明確化する

「ざっくりとした方向性だけ伝えて発注する」のは、追加費用が膨らむ最大の原因です。要件が曖昧なまま開発が進むと、途中での仕様変更や手戻りが頻発し、当初の見積り以上の費用がかかるケースもあります。

こうしたスコープクリープを防ぐには、発注前に以下の5項目を整理しておくと安心です。

自社だけで完璧にまとめる必要はありません。ベンダーとの初回打ち合わせまでに「たたき台」を用意し、双方で実現の可能性を協議することが大切です。

要件書のテンプレートを活用すれば、抜け漏れを防ぎながら短時間で整理できます。

既存ツールやAPIを活用する

ノーコードツールやAPIを活用すれば、フルスクラッチ開発と比べて工数・費用を削減できる場合があります。

定型業務の自動化やチャットボットの導入、データ分析といった課題は、既存ツールの組み合わせで十分対応できるケースが多いでしょう。ただし、自社独自のアルゴリズムや他社にない競争優位を生むモデルが必要な場合は、フルスクラッチ開発が適しています。

開発手法を比較する際の判断基準は以下のとおりです。

「全部つくる」前提の見積りだけで判断せず、複数の方法を手元に揃えたうえで比較検討すると、費用を抑えやすくなります。

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2025年11月20日

補助金・助成金の活用

AI開発の費用負担を軽くする手段として、公的な補助金・助成金の活用があります。

2026年2月時点で、AI開発に活用しやすい主要制度は以下のとおりです。

地方企業の方は、自治体独自のDX支援制度やデジタル田園都市国家構想交付金の対象事業も確認してください。

申請にあたって注意したいのは、多くの補助金が後払い方式である点です。採択後に自己資金で開発を進め、完了報告後に補助金が支給される流れのため、開発スケジュールと資金繰りを事前に確認しましょう。

制度内容は年度ごとに変わるため、中小企業庁や経済産業省の公式サイトで最新の公募情報を定期的にチェックしておきましょう。

複数社から相見積りを取る

同じ要件でも、依頼先によって見積り金額が大きく変わるケースは珍しくありません。ベンダーごとに得意領域・開発体制・利益率の考え方が異なるためです。

複数社から相見積りを取り、比較しましょう。以下の項目を整理しておくと比較をスムーズに進められます。

見積りが出揃った段階で注意したいのは、最安値だけで判断しないことです。極端に安い提案はスコープが狭かったり、品質管理やサポートが手薄だったりする場合があります。

おすすめのAI開発会社21選

ここでは、発注先の候補として押さえておきたいAI開発会社21社を、4つのカテゴリに分けて紹介します。

• 総合力が高い大手AI開発会社
• AI駆動開発導入支援に強い企業
• 業務効率化のためのAI開発に特化した企業
• AIを活用したプロダクト開発・新規事業支援に強い開発会社

なお、AI開発会社にはAIモデルそのものを開発する企業だけでなく、最新の生成AIエージェントをシステム開発の工程に組み込み、従来のアプリ開発を加速させる「AI駆動開発」を得意とする企業もあります。自社の目的が「AIモデルの構築」なのか、「AIを活用した迅速なプロダクト開発」なのかを明確にしておきましょう。

総合力が高い大手AI開発会社

大規模かつ複雑なAI導入を検討している方には、豊富な実績と安定した開発体制を持つ大手企業が適しています。

• 株式会社NTTデータ
• 富士通株式会社
• 株式会社日立製作所
• 日本アイ・ビー・エム株式会社
• 日本マイクロソフト株式会社

株式会社NTTデータ

株式会社NTTデータは、大規模企業・官公庁向けのAI開発・導入支援をワンストップで提供する国際的なITサービス企業です。AIモデル設計からデータ基盤構築、生成AIや機械学習の運用まで幅広いフェーズに対応し、AIガバナンスやセキュリティ対応を含む企業向けAI活用支援に定評があります。

OpenAI等の外部AIサービスとの連携実装やノーコードAI開発基盤など、先進技術を活用した効率的なAI導入にも注力しています。シリコンバレーにAI特化子会社を設立するなどグローバル技術連携も進めており、国内最大規模のSIerとしてAI・DXプロジェクトの総合力で評価されている企業です。

株式会社りそなホールディングスとの共創では、生成AIの業務活用を安全に推進するためのAIガバナンス体制構築を支援。ガイドライン策定からリスクチェックの仕組みづくり、社員向け教育コンテンツの整備まで一体で対応し、金融機関におけるAI活用の「攻めと守り」を両立した事例です。

参照元:「りそなホールディングスと共創する、AIガバナンス構築の取り組み」NTTデータ

富士通株式会社

富士通株式会社は、AIとデータを活用したDX支援を「Fujitsu Uvance」ブランドで推進する日本を代表するIT企業です。AI基盤やデータ統合技術を中心に企業のデジタルトランスフォーメーションを総合的に支援し、製造・流通・公共分野など幅広い業種に導入実績があります。

2026年からオンプレミス環境向けの専有型AIプラットフォーム『Fujitsu Kozuchi Enterprise AI Factory』の提供を開始し、データ主権やセキュリティを重視した生成AI基盤の構築に着手。AIインフラからアプリケーションまで一貫した提案力を持つエンタープライズ向けAI・DXソリューション企業です。

株式会社SUBARUとの共創では、エンジン用カムシャフトの研削加工工程にAIモデルを導入し、全数品質保証を実現しました。加工機のセンシングデータからリアルタイムで良否を判定し、従来の抜き取り検査と比べて品質保証レベルを大幅に向上させた事例です。AIモデルの精度低下を防ぐライフサイクル管理の仕組みも組み込み、量産ラインでの本格稼働に至っています。

参照元:「株式会社SUBARU 様 量産工程の品質保証にAIを活用しものづくり変革を実現」富士通

株式会社日立製作所

株式会社日立製作所は、「Lumada」を核としたAI・データ活用・DX支援を推進する総合電機メーカーです。AIを含むデータ分析・予測技術を社会インフラ分野に応用し、製造、エネルギー、輸送、公共サービスなど幅広い業種のデジタル変革を支援しています。

Lumadaは顧客の現場データを活用して業務改善や効率化を実現するAI中心のプラットフォームのほか、物理世界のデータとAIを統合した「Physical AI」活用にも積極的に取り組んでいます。MicrosoftやGoogle Cloudとのパートナーシップも進めており、幅広い産業ニーズに対応できる体制が整っている企業です。

日本アイ・ビー・エム株式会社

日本アイ・ビー・エム株式会社は、AI・クラウド・データ活用を中核に企業のデジタル変革を支援する米IBMの日本法人です。WatsonやRed Hat技術を活用した生成AI・自然言語処理ソリューションを提供し、データ統合・分析基盤からAIモデル構築・運用までの一貫した支援体制が特徴です。

大企業のAI導入・DX推進をサポートし、産業ごとの業務改善を支援します。ハイブリッドクラウド環境でのAI実装やセキュリティ設計にも強みがあり、AIとクラウドの融合によるDX支援を検討している企業に適しています。

日本マイクロソフト株式会社

日本マイクロソフト株式会社は、Microsoftの日本法人として、Azure AI・Copilot・Azure OpenAI Serviceなど最先端のAIプラットフォームを提供し、企業の生産性向上や業務効率化を支援しています。

日本国内にAIや高性能コンピューティング基盤を拡充する投資を進めるとともに、AI教育や技術者育成に対する支援プログラムも展開しています。Azureを中心としたクラウド・AIサービスは、企業のデジタル変革基盤として幅広い業種で採用されています。

AI駆動開発導入支援に強い企業

AI駆動開発は、生成AIやAIエージェントを開発工程に組み込み、開発速度と品質を向上させるアプローチです。ここでは、AI駆動開発の導入支援に実績のある企業を紹介します。

• 株式会社アイスリーデザイン
• ULSコンサルティング株式会社
• クラスメソッド株式会社
• 株式会社豆蔵
• 株式会社SHIFT
• 株式会社メンバーズ
• クリエーションライン株式会社

株式会社アイスリーデザイン

アイスリーデザインでは、AI駆動開発とクラウドネイティブ技術、UX/UIデザインを融合した次世代の開発支援を提供しています。AIエージェント（Cursor・Devin等）の導入と、スクラムチームによる実践的なアジャイル開発を組み合わせ、従来の開発工程に生成AIによる自動化・効率化を統合できるのが特徴です。

デザインシステムやプロトタイピングによるUX強化、特徴量エンジニアリングを活かした生成AI適用といった技術領域も網羅しており、単なるツール導入に留まらないAIと開発体制の改革を支援します。AI駆動開発コンソーシアムの共同設立にも参画し、業界横断的な知見共有にも取り組んでいます。

株式会社大和総研との取り組みでは、金融機関向け生成AIチャットサービスの開発をアジャイル×UX/UIデザインで支援しました。Cursorを活用したAI駆動開発により、仕様策定から詳細設計・タスク分解までを効率化し、プロジェクト開始から1か月足らずでプロトタイプを構築。リリース後は課題解決率が大幅に向上し、コンタクトセンターの負荷軽減にも貢献しています。

参照元:「課題解決率が大幅向上 – “使える生成AIチャット”をアジャイル×UX/UIでスピード実現」アイスリーデザイン

ULSコンサルティング株式会社

ULSコンサルティング株式会社は、戦略・業務・ITテクノロジーを総合的に支援するコンサルティング企業です。2025年にウルシステムズから社名を変更し、AI駆動開発の普及・適用支援に注力しています。

企業の業務システム開発において、技術選定からアーキテクチャ設計、プロジェクト推進まで幅広く対応し、AI駆動開発コンソーシアムの共同設立にも参画しています。AI技術を単なる機能追加ではなく、企業全体の業務変革として実装する支援が特徴で、内製化と技術力向上に向けた伴走型の支援に定評があります。

札幌総合情報センター株式会社が推進する札幌市の基幹システム標準化プロジェクトでは、自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」の活用を提案し、開発効率化を支援しました。Javaのバージョンアップに伴う約150万ステップのテストコード書き換えにDevinを適用し、従来200人月と見込まれていた工数を50人月へと約1/4に短縮。エンジニアが業務知識や仕様理解を要する専門性の高い作業に集中できる体制を実現した事例です。

参照元:「ULSグループ、札幌市の基幹システム標準化プロジェクトで『Devin』を活用」ULSコンサルティング

クラスメソッド株式会社

クラスメソッド株式会社は、AWSパートナーとしてクラウドインフラ構築からシステム開発・運用まで広範な技術支援を提供する企業です。2025年には「Classmethod AI Experience Center」を立ち上げ、企業のAI導入と定着・スケールを支援する専門組織を設置しています。

AWS Generative AI Competency認定やAnthropicとの戦略的提携など、主要クラウドAIサービスとの連携体制が強固で、AI活用プロジェクトを技術面・運用面から支える体制が整っています。データ基盤構築やDevOps、アジャイル開発と合わせて、AI導入を本番運用できる形へ導く力が高い企業です。

株式会社エムティーアイへの支援では、AI駆動開発実践プログラムを通じて、生成AI活用の全社浸透を伴走支援しました。Claude CodeをはじめとするAIコーディングエージェントの実践ワークショップを実施し、技術部門だけでなく事業部門でも生成AIの活用が拡大。エンジニア以外の担当者がUI/UXのモックアップを自ら作成できるようになり、事業部門とエンジニア間の意思疎通や意思決定のスピードアップにつながった事例です。

参照元:「AI駆動開発に舵を切りソフトウェア開発の変革へ」クラスメソッド

株式会社豆蔵

株式会社豆蔵は、ソフトウェア工学・システム開発・AI技術を一体として支援する技術系企業です。2025年10月にグループ4社を統合しブランドを一本化し、AI開発・クラウド技術・ロボティクスといった先進分野を強化しています。

AI駆動開発の文脈では、設計・コード品質・アーキテクチャ設計からスクラム/DevOps運用まで全体を見渡し、AIを組み込むソフトウェア開発の標準化・効率化を支援します。製造業のデジタル変革や複雑なシステムの再設計など、規模の大きいプロジェクトへの対応力も特徴です。

株式会社SHIFT

株式会社SHIFTは、品質保証・テストの専門性を核に、品質を前提にしたAI駆動開発支援という独自のポジションを持つ企業です。生成AI導入に伴い開発速度は向上しますが、品質管理やテスト体制の整備なしには信頼性が確保できないという視点で支援を提供しています。

品質設計・テスト自動化・検証体制の構築を通じて、AI導入プロジェクトのリスク低減と品質担保を実現します。グループ企業やSIer勢との連携により、企画から設計・実装・運用までの幅広い工程にも対応でき、プロジェクト全体を健全に回す体制づくりを支援できる点が特徴です。

株式会社メンバーズ

株式会社メンバーズは、企業のデジタル変革を現場伴走で支援するデジタル人材・チーム支援型の企業です。AI駆動開発では、開発組織の体制整備やプロダクトオーナー・スクラムチーム育成、体制改善まで含めた支援を提供しています。

AIインテグレーションやDX戦略支援、UI/UXの改善支援など、企業のデジタル実務に幅広く携わっている点が強みです。企業内部のAIプロジェクトを実際に動くチームとして支え、継続的な価値創出まで伴走するスタイルが評価されています。

日本ハム株式会社のDX推進支援では、AIディレクターとエンジニアがDX推進チームに伴走し、生成AIを活用した顧客分析アプリのWebアプリケーション化を支援しました。Pythonで内製していたプロトタイプをAzure上のWebアプリへ移植し、アジャイル開発によるPoC／PoBの高速化を実現。アンケート1,000件分の生成時間を45分から10分へ短縮するなど、全社規模でのAI活用環境の構築と内製化体制の強化に貢献した事例です。

参照元:「生成AI×Webアプリ開発の内製化でPoC／PoBを支援」メンバーズ

クリエーションライン株式会社

クリエーションライン株式会社は、AI駆動開発とクラウドネイティブ/アジャイル・DevOpsを融合した開発支援を提供する企業です。AI駆動開発コンソーシアムの共同設立にも参画し、生成AIを活用した開発スタイルの普及推進に取り組んでいます。

企業の技術方針策定からプロトタイプ検証、AIツール活用実装、運用設計まで一貫して支援し、エンタープライズ企業のAI開発体制構築・内製化支援を得意としています。短期間でMVPを検証するトライアル支援やワークショップなど、実践フェーズでの習熟を促すサービスが充実しています。

日産自動車株式会社へのAI駆動開発トライアル支援では、販売店向けシステムの刷新をテーマに、Bolt.newやCursor、Claude 3.7などのAIツールを活用したプロトタイプ開発を実施しました。事前のトレーニングからトライアル開発までを伴走し、従来125日かかっていた開発工程を36日に短縮。約3.5倍の高速化と71%の効率化を実現し、アジャイル×AI駆動開発による内製化体制の構築に向けた本格導入の足がかりとなった事例です。

参照元:「日産自動車がAI駆動開発のトライアルプロジェクトを実施」クリエーションライン

業務効率化のためのAI開発に特化した企業

業務プロセスの自動化や生産性向上を目的としたAI導入では、クラウド環境や生成AIツールとの連携に強い企業が頼りになります。ここでは、業務効率化に特化したAI開発支援の実績がある5社を紹介します。

• JTP株式会社
• 株式会社りゅう
• 株式会社サーバーワークス
• クラウドエース株式会社
• 株式会社クレスコ

JTP株式会社

JTP株式会社は、1987年設立のITインテグレーション企業で、企業の業務効率化や生成AI導入を支援するAIソリューション「Third AI」を提供。RAGによるドキュメント活用やAIワークフロー自動化までまとめてサポートします。

Third AIは企業固有のデータやシステムと連携する機能を持ち、セキュリティを保ちながら業務全体の生産性向上を実現します。Microsoft Azureにも対応しており、単体のツール導入に留まらず、生成AIを業務プロセスやワークフローに結び付ける支援力が特徴です。

宮崎県日向市役所への支援では、議会会議録や例規などの行政データを学習した独自の生成AIモデル「Hyuga_AI」を、Azure OpenAI Service上に構築しました。議会答弁案の作成やQ&A生成に活用できるよう、マルチターン対応のプラグイン実装やプロンプトの調整、和暦データの変換処理などを実施し、4か月のPoCを経て職員1人あたり1日平均17分の業務時間短縮を達成。自治体業務における生成AIの実用化を実現した事例です。

参照元:「行政の独自データを学習した生成AI日向市モデルを構築」JTP

株式会社りゅう

株式会社りゅうは、沖縄を拠点にAIやソフトウェア開発を強みとする企業で、AI技術を経営と開発プロセスの中心に据える「AI駆動型経営」を掲げています。AI駆動開発コンソーシアムの共同設立にも参画し、生成AIを用いたソリューションやナレッジ基盤、AIエージェント構築までを一貫して支援しています。

AIを経営の中心に据える「ADaM（AI-Driven Adaptive Management）」を掲げ、経営支援から現場導入まで多面的なAIサービス展開に取り組む企業です。従来の受託開発にとどまらず、AIを経営戦略やプロダクト開発に組み込む支援が特徴です。

株式会社サーバーワークス

株式会社サーバーワークスは、AWSに特化したクラウドインテグレーター企業で、クラウド導入・移行・運用支援とともに生成AIを用いた業務効率化にも取り組んでいます。自社のクラウド運用自動化サービス「Cloud Automator」では、生成AIによるジョブ作成支援機能を実装し、AWS環境での定常業務設定をAIで補助する仕組みを提供しています。

米Anthropic社の生成AIモデル「Claude」をAWS上で正規ライセンス販売するリセラー契約も締結しており、企業向けに高度AIモデルの導入支援も進めています。長年のAWSパートナーとしての設計・運用実績を背景に、クラウド運用の効率化と生成AI活用を組み合わせたソリューションが特徴です。

株式会社ヤオコーへの支援では、Amazon Connectとサーバーワークス独自の「クラウドコンタクトワークスペース」を組み合わせ、コンタクトセンターに生成AIによる自動文字起こし・要約機能を導入しました。Amazon Bedrockを活用した通話内容の自動要約により、通話後の後処理時間（ACW）を1件あたり平均9分から2分へ短縮。オペレーター1人あたりの1日平均受電数は28件から35件へと約25％増加し、記録品質の標準化とオペレーターの心理的負担の軽減も実現した事例です。

参照元:「後処理時間（ACW）を9分から2分へ短縮。1人当たりの受電数25％アップを実現」サーバーワークス

クラウドエース株式会社

クラウドエース株式会社は、Google Cloud専業のクラウドインテグレーターです。国内で最初にGoogle CloudのMSPパートナーに認定され、現在はDiamondパートナーとして1,000社以上の導入実績を持ちます。

生成AI活用支援やGemini Enterprise導入支援、AIエージェント開発のほか、買い切り型チャットボットキット「RAG Accelerator Kit」なども提供しています。Google CloudのAI/MLサービス（Vertex AI等）を活用したデータパイプライン構築からモデルデプロイ、モニタリングまで対応し、クラウド環境とAIを結び付けた業務改善を支援する企業です。

東邦ガス株式会社への支援では、社内規程やマニュアルが各所に散在し情報検索に時間がかかっていた課題に対し、RAG構築パッケージ「RAK（RAG Accelerator Kit）」を活用した社内規程検索AI「さがすくん」を構築しました。インフラ企業特有の閉域網環境や厳格なセキュリティ要件をクリアしながら、わずか4か月で本番リリースを実現。従来15〜20分かかっていた社内規程の検索時間を大幅に短縮し、週100件に及んでいた人事部門への問い合わせ負荷の軽減にもつなげた事例です。

参照元:「RAG構築キット『RAK』を採用し、わずか4ヶ月で社内規程検索AI『さがすくん』をローンチ」クラウドエース

株式会社クレスコ

株式会社クレスコは、1988年設立の独立系システムインテグレーターで、データ活用・DX支援・AI導入支援まで幅広く対応しています。生成AI環境構築サービスやRPA・業務自動化ツールの導入支援、データアナリティクス基盤の整備までを一体で提供します。

企業の業務プロセス改革に向けて、AIによる定型作業自動化や意思決定支援モデルの構築を通じた生産性向上支援を進めており、ITコストの見直しや人材育成支援にも対応しています。単なるAIモデル提供ではなく、業務の流れの設計から実装・運用まで一貫して支援します。

株式会社ザイマックスグループが運営する「からくさホテル」への支援では、数理最適化の手法を用いてホテルの部屋割り業務を自動化するシステムを開発しました。コネクティングルームや団体・個人旅行、滞在期間などの複雑な条件を考慮した独自のアルゴリズムを構築し、従来1ホテルあたり1日1〜4時間かかっていた部屋割り作業を約3分の1に短縮。担当者の経験やスキルに依存していた業務の標準化にも成功し、全国のホテルへの適用を進めている事例です。

参照元:「数理最適化による部屋割り自動化で業務時間を約3分の1に短縮」クレスコ

AIを活用したプロダクト開発・新規事業支援に強い開発会社

AIを活用したプロダクト開発や新規事業の立ち上げでは、技術力だけでなくUX/UIデザインや事業計画との接続が欠かせません。ここでは、企画からAI実装・事業化まで伴走できる5社を紹介します。

• 株式会社アイスリーデザイン
• 株式会社セブンデックス
• 株式会社Sun Asterisk
• 株式会社アール・エス・アール
• 株式会社MAKE A CHANGE

株式会社アイスリーデザイン

アイスリーデザインでは、プロダクトデザイン・エンジニアリング・AI技術を統合し、新規事業創出やプロダクト開発を企画段階から伴走支援しています。AIを活用したアプリ開発や生成AI対応プロダクトの設計から実装までフルスタックで対応しており、UX/UI設計やデータ利活用、プロトタイピングにも対応しています。

デザイン思考とクラウドインフラ構築を組み合わせ、スピード感のあるプロダクト立ち上げを支援します。AIを前提としたプロジェクト推進のための組織構造・開発体制の改善にも取り組んでおり、事業化から内製化支援まで一貫してサポートできる体制を整えています。

アート引越センター株式会社のDX推進施策では、スマートフォンで室内を撮影するだけでAIが自動で引越料金を算出するアプリ「ぐるっとAI見積り」の開発を支援しました。3Dスキャナー技術と物量積算AIエンジンを組み合わせ、従来は営業担当者の訪問が必要だった見積り業務を無人化。単身引越では見積りから予約までをアプリ内で完結できる仕組みを実現し、申し込み率の改善と引越業務の効率化につなげた事例です。

参照元:「AI搭載アプリ開発で申し込み率改善、引越業務も効率化」アイスリーデザイン

株式会社セブンデックス

株式会社セブンデックスは、デザインと事業設計を核にしたプロダクト開発・新規事業支援を手がける企業です。デザイン思考に基づくサービス設計、UX/UIデザイン、ブランディング、マーケティングを組み合わせ、プロダクト価値を高める支援を提供しています。

新規事業立ち上げにおいては、アイデア創出から概念設計、プロトタイピング、実装支援まで幅広い領域をカバーし、プロダクトの差別化要素や顧客体験を高めています。デザイン主導で事業の競争力向上を支援できる点が特徴です。

株式会社Sun Asterisk

株式会社Sun Asteriskは、ビジネス・テック・クリエイティブの3つの専門チームが連携し、企業の新規事業立ち上げ・プロダクト開発をワンストップで支援するデジタル・クリエイティブスタジオです。

アイデア創出から実装・ユーザー検証まで一気通貫でサポートし、UI/UX・プロダクト方針・仮説検証の流れまで含めた高速な価値創造と検証サイクルの実現を支援しています。850以上のプロダクト開発実績があり、企業規模を問わず多様なパートナーとの協業実績があります。

cotobox株式会社のグローバル展開支援では、Sun*独自のAI駆動開発フロー「HEART Development」を活用し、海外向け商標調査サービスの新規開発を支援しました。生成AIによるコード実装で試作・改善サイクルを高速化し、わずか2か月で国際展示会に出展可能な実動モックアップを構築。展示会では約73カ国・300社との商談リードを創出し、サービスコンセプトの検証に成功しました。将来の本リリースにも継続利用できる設計で開発されており、プロトタイピングから事業グロースまでを一気通貫で支援した事例です。

参照元:「海外向け商標調査サービスを2ヶ月で実動モックアップ開発」Sun Asterisk

株式会社アール・エス・アール

株式会社アール・エス・アールは、AIやクラウド技術を活用したソフトウェア開発と継続的運用支援を提供する企業です。AIを活用したPoC（概念実証）や試作開発だけでなく、本番運用を前提とした開発設計とクラウドアーキテクチャ設計を得意としています。

MVP（Minimum Viable Product）から本番移行までの工程を初期段階から設計し、スケールしやすく安定的なプロダクト運用環境の確立を実現します。テスト自動化や改善体制の内製化支援も提供しており、開発後の品質向上・運用改善まで視野に入れたプロダクト成長支援が特徴です。

株式会社MAKE A CHANGE

株式会社MAKE A CHANGEは、2021年設立のAIネイティブ企業で、AI駆動開発を軸にしたプロダクト開発・事業支援を手がけています。LLMを活用したアプリ・システム開発、RAG機能の実装、AIエージェント構築など、生成AI領域の開発に幅広く対応しています。

AI駆動開発コンソーシアムの共同設立にも参画し、AI専門のオフショアチームとの連携による設計から運用までのワンストップ支援が特徴です。自社プロダクトとしてAIクローン・アバターサービス「Gen DigiTwin」やインバウンド向けAIチャットボット「Travel Mate AI」なども展開しています。

東京書籍株式会社の新規AI事業支援では、教科書に基づいた個別最適学習を実現するAI対話型学習サービス「教科書AIワカル」の開発を担当しました。生成AIを活用し、学習者の理解度に応じた問題生成や解説、対話による授業進行、音声を使った英会話練習など、一人ひとりに最適化された学習体験を提供するプロダクトです。令和7年度版中学校英語教科書『NEW HORIZON』に対応してリリースされ、今後は数学など他教科への展開も予定されています。

参照元:「東京書籍『教科書AIワカル』開発」MAKE A CHANGE

まとめ

AI開発会社の選定は、自社の目的や予算、開発規模に合ったパートナーを選べるかどうかが成果を左右します。

実績や得意分野を確認し、提案力や事業理解度を打ち合わせで評価しましょう。料金体系の透明性や保守・運用サポート体制も判断材料になります。

複数社を比較検討し、契約前に仕様変更時の追加費用を明記しておけば、トラブルを未然に防げます。自社に合った開発企業を選び、ビジネス成果につながるAI活用を実現してください。

アイスリーデザインでは、AI駆動開発とUX/UIデザインを融合し、企画・戦略設計からAI実装、運用改善までをワンチームで伴走しています。生成AIの業務活用やデータ分析環境の構築など、技術選定から顧客体験の設計まで一貫してご支援できる体制が強みです。

AI開発のご相談やお見積りなど、まずはお気軽にお問い合わせください。

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