おすすめの生成AIコンサルタント会社を解説！選び方・導入ポイントも紹介

AI技術の革新は、ビジネスに新たな価値創出をもたらすと同時に、企業にはそれに伴うさまざまな戦略的課題が発生します。
本記事では、特に近年の関心が高まっている生成AIの導入を検討する企業向けに、その市場規模の成長見通しや、導入に際しての留意点、また、生成AIコンサルティングサービスに焦点を当てて詳しく解説していきます。

生成AIコンサルティングサービスは、企業が直面するビジネス課題の洗い出しから始まり、PoCの設計、データガバナンス、法規制対応、運用・保守体制の構築といった一通りのプロセスを戦略立案から運用設計、教育支援まで一気通貫でサポートします。
また、生成AIの技術的な進展と共に、市場では多くの調査機関が内製化の重要性を指摘し、内製化のメリットについても併せて考察。内製化とコンサルの活用の適切な使い分けを導入する企業に示唆します。

生成AIコンサルティングサービスとは

ChatGPTやStable Diffusionをはじめとする生成AIは、大量のデータから新たなコンテンツ（テキスト・画像・音声など）を創り出す能力を持ちます。しかし、いざ企業が導入するとなると、

• ビジネス課題の洗い出し
• PoC（概念実証）の設計
• データガバナンスや法規制対応
• 運用・保守体制の構築
  など、多岐にわたる検討事項が必要です。生成AIコンサルは、こうした戦略立案から運用設計、教育支援までを一気通貫でサポートする役割を担っています。

市場規模の成長見通し

生成AI市場全体参考：総務省

BloombergやStatistaのデータによれば、生成AI市場全体は今後10年で急拡大し、2032年頃には1300億ドルを超えるとの予測があります。また、日本国内では、多くの調査機関が導入コンサルティングサービス市場の中期成長を予測しており、2029年に向けてコンサル・SI・ソフトウェアライセンスといった関連分野が大きく伸びる見通しが示されています。

生成AIコンサルティングサービスの市場予測参照:デロイトトーマツ

これは、生成AIの活用を行うことが様々な企業で非常に重要であり、適切な導入が不可欠になることを示しています。

---

生成AIコンサルが提供する主なサービス領域

では実際に生成AIコンサルとはなんなのでしょうか。以下は、生成AIコンサルが提供するサービスをご紹介します。
AI総合研究所では、AIの導入開始前のビジネス課題の洗い出しから開発、実際の導入まで一気通貫で支援いたします。

生成AIコンサルが提供する主なサービス領域

1. ビジネス課題の整理とROI検討

   • 生成AIが本当に必要な領域を見極め、投資対効果を試算。
   • 社内の業務プロセスを把握し、導入優先度や成果指標(KPI)を策定。
     
     

2. PoCの企画・実施

   • 実際に少規模でAIモデルを導入し、技術的な適合度や期待成果を検証。
   • 成果を基に本格導入の要否を判断し、必要なら追加データ収集やモデル選定を再検討。
     
     

3. システム統合・MLOps構築

   • 社内システムやクラウド環境と生成AIモデルを連携するためのアーキテクチャ設計。
   • 学習データの管理・更新、モデルのデプロイ・監視などを自動化し、運用コストを最適化。
     
     

4. 人材育成・教育サービス

   • 社員向けにプロンプトエンジニアリングやAI活用ノウハウの研修を実施。
   • 生成AIを安全かつ効果的に使いこなすためのガイドライン整備と、継続的なアップデート。
     
     

5. ガバナンス・リスク管理

   • データプライバシー、著作権・知的財産、生成物の信頼性などの課題への対応策を提示。
   • 社内規定の整備や法令遵守ルールの策定、AI倫理バイアスへの対策も含めた運用指針を提供。

---

AI総合研究所はAI導入の総合窓口

生成AIコンサルタントサービス

では実際に生成AIコンサルを頼む際にどのような基準で選択するのでしょうか。
AI総合研究所はAIコンサルの選定やご紹介、実際のサポートまでお手伝いいたします。

どのように進めようか迷っている段階でもお気軽にご相談ください。

---

生成AIコンサルタントの選び方

生成AIコンサルタントを選定するにあたり重要なポイントをお伝えしていきます。
選定のサポートにしてみてください。

選定フロー

1. 自社の導入目的・優先順位を明確にする

まずはなぜ導入するのか、その目的を明確にしましょう。例えば以下のポイントは重要です。

• 新規事業開発向けか、既存業務の効率化か

  • 新規事業の場合は、PoC段階のアイデア発掘やスピード重視が求められるケースが多い
  • 既存業務に導入する場合は、既存システムやデータ資産との連携が重点テーマになる
    
    

• 投資対効果（ROI）のシミュレーション

  • どの段階で費用回収できるか、リスクやスコープをどう設定するかなど、社内合意を得るための試算が重要

2. コンサルファームの特性を把握する

2つ目は各企業の特徴を理解しましょう。
例えば、弊社であればMicrosoft環境（Azure）のAI導入や生成AIの最新領域のサポート実績が豊富であり、得意としています。
また、ITコンサルだけでなく開発まで承れることが特徴です。

以下は確認のポイントです。

• 大手総合コンサルか、ITベンダー系か、専門特化型か

  • 大手はグローバル展開や総合力が強みだが、費用も高めになりがち
  • ITベンダー系は既存システムやクラウドとの統合に強み
  • 特化型ベンチャーは最新技術への迅速な対応や柔軟さで優位
    
    

• 業界別の実績

  • コンサル企業が同業界でのPoC、本番導入、ユーザ事例などを持っているか確認する
    
    

• 契約形態・サポート範囲

  • スポットコンサルか、長期契約か
  • 要件定義～開発～運用まで一括支援するか、特定フェーズのみか

3. 技術連携・セキュリティ要件を確認

2の要点とも近いところがありますが技術要件を伝えることは非常に重要です。

• クラウドプラットフォームの適合性

  • AWS, Azure, GCPなど、社内既存インフラとの互換性・ポリシー
    
    

• データガバナンス・セキュリティ

  • LLM（大規模言語モデル）を導入する場合、機密データが外部に渡らない仕組みが必須
  • 必要ならオンプレ環境やプライベートクラウドでモデルを運用できる企業を選ぶ
    
    

• AIガバナンス・リスク管理

  • 人的リスク、バイアス問題、コンプライアンス面を考慮したフレームワークを提供できるか

4. 見積もりと実績の裏付け

ご予算に合わせて自社のプロジェクト規模や要件にあったパートナーを選定しましょう。

• 費用対効果の妥当性

  • 見積もりが人件費ベースか成果報酬型か、契約形態を明確化
    
    

• 過去のPoC結果や導入事例

  • 同業界での成功事例をオープンに共有しているコンサル企業なら、信頼度が高い
    
    

• チーム体制・担当者のスキルセット

  • データサイエンティスト、エンジニア、PMなど、どの程度の専門家が参画するのか

---

国内の先端企業が集まるAIxIoTコミュニティ

AIxIoTビジネス共創ラボ

また、弊社はMicrosoft社が事務局・東京エレクトロンデバイス社が幹事を務めるAIxIoTビジネス共創ラボのコミッティ企業です。
AIやIoTの導入に興味のある企業様、開発企業様でご参加をご希望される方はお気軽にご連絡ください。

---

主な生成AIコンサル企業

以下では、主な生成AIコンサル企業を表形式でまとめ、各社の特徴や公式サイトへのリンクを併記しています。大手コンサルファームからITベンダー系、専門特化型のスタートアップまで、企業規模や強みの異なるプレイヤーを一覧できるようにしました。

区分	企業名	特徴・強み	公式サイト
Microsoft環境を得意とするAI導入の総合窓口	AI総合研究所（国内ベンチャー）	- 学術機関出身の研究者が中心となり、企業の生成AI導入を総合支援 - 要件定義からモデルチューニング、教育サービスまで一括して提供 - 大手システム開発企業やクラウドサービス事業者との連携も可能	https://www.ai-souken.com/
大手総合コンサルファーム	Accenture（アクセンチュア）	- 生成AIに特化したプラクティス・R&D部門を保有 - 大規模言語モデル（LLM）を活用した企業変革の事例が豊富 - 業種別に深い知見を持ち、グローバル案件にも強い	https://www.accenture.com/jp-ja
	Deloitte（デロイト）	- 「AI & Data」サービスとして、生成AIの実用化とリスク管理を推進 - 幅広い産業でPoCから本番運用までカバー - 監査・リスクマネジメントの知見も豊富	https://www2.deloitte.com/jp/ja.html
ITベンダー系コンサル	NTTデータ	- 「ChatGPTなどのLLM活用支援」メニューを公開 - ユーザー企業との共同PoCプランが充実 - SI能力と連携したトータルソリューションを提供	https://www.nttdata.com/jp/ja/
	IBM Consulting	- Watson系AIサービスとの連携で、エンタープライズ向け生成AI導入を支援 - 大規模クラウド環境と合わせた実装が強み - AIガバナンスやセキュリティ面へのコンサルティングも充実	https://www.ibm.com/services/jp/ja/consulting/

1. 大手総合コンサルファーム

• Accenture（アクセンチュア）
  生成AI分野において、企業の組織改革やビジネスモデル再構築まで踏み込んだ支援を提供。海外案件にも豊富な実績がある。
• Deloitte（デロイト）
  監査法人としてのバックグラウンドを活かし、AIリスク管理やコンプライアンス対応に強みを持つ。
  
  

2. ITベンダー系コンサル

• NTTデータ
  SI（システムインテグレーション）のノウハウを活かし、大手企業向けのPoCや大規模導入を一貫してサポート。
• IBM Consulting
  Watsonの実績やクラウド環境との連携力を武器に、大企業での生成AI実装を推進。AIガバナンスやセキュリティ対策にも定評あり。
  
  

3. 専門特化型コンサル

• AI総合研究所
  研究者の専門知識をフルに活かし、大手企業から中小企業まで柔軟に対応可能。要件定義から教育サービスまでワンストップで対応できる点が特徴。

売上高別の国内AI企業ランキング

国内の売上高別のAI企業ランキングは以下の通りです。

順位	企業名	売上高（億円）	営業利益（百万円）	当期純利益（百万円）	営業利益率	ROE	リンク
1	Appier Group	264.18	800	1,001	3.0%	3.3%	Appier Group
2	PKSHA Technology	168.93	3,235	2,100	19.2%	6.5%	PKSHA Technology
3	ブレインパッド	105.61	1,348	909	12.8%	15.9%	ブレインパッド
4	ウェルスナビ	81.67	523	375	6.4%	1.3%	ウェルスナビ
5	FRONTEO	73.75	-186	-2,844	-	-	FRONTEO
6	ダブルスタンダード	71.47	2,309	1,654	32.3%	29.9%	ダブルスタンダード
7	HEROZ	48.41	451	-1,135	9.3%	-	HEROZ
8	ENECHANGE	43.79	-2,126	-4,986	-	-	ENECHANGE
9	AI inside	41.90	448	535	10.7%	10.5%	AI inside
10	メタリアル	41.77	746	534	17.9%	28.8%	メタリアル

参考：売上高別のAI企業ランキング

---

生成AIコンサル導入のメリット

以下では、生成AIコンサルを導入することで得られる主なメリットをまとめました。各メリットについて、どのような効果があり、どのような付加価値をもたらすのかを具体的にご紹介します。

メリット	具体的効果・付加価値	ポイント
1. 導入リスクの最小化	- 企業のニーズやデータ環境に合った最適解を提案 - 不要な試行錯誤や失敗リスクを削減 - スコープの明確化やPoC（概念実証）フェーズの効率化	- リスクヘッジ：過去事例やベストプラクティスを活かし、導入失敗の確率を下げられる - 費用対効果向上：予算・要件のミスマッチを早期に防げる
2. 最新技術のキャッチアップ	- 日々更新される最先端のAI手法やライブラリに精通 - ChatGPTやDiffusion Modelなど最新アーキテクチャをいち早く導入 - 社内だけでは追いきれない論文・技術トレンドをシステム化	- 先端知見の取り込み：研究や学会情報を把握し、すぐにプロトタイプに落とし込める - 技術競争力強化：競合他社との差別化につながる高性能AIの活用
3. 社内人材の成長加速	- コンサルを通じて先端的なノウハウを社内に移転 - エンジニアやデータサイエンティストが短期間でスキルアップ - OJT形式でチームが実プロジェクトを通じて学習	- 社内文化の育成：AI・データ分析のリテラシーが広まり、継続的な改善やイノベーションに結びつきやすい - 後続プロジェクトの自走力：外部依存度の低減
4. ガバナンス・リスク管理の強化	- AIバイアス問題やコンプライアンス対応を専門知識でカバー - データプライバシーやセキュリティ面のリスクを可視化し対策 - 大規模言語モデル導入時の情報漏洩リスクなども事前に把握	- 企業イメージ保全：不祥事や法令違反を未然に防ぎ、顧客・取引先の信頼を損ねにくい - 成熟したAI運用：運用ガイドラインや社内ポリシーを整備し、長期的な安全性を確保

1. 導入リスクの最小化

まず、生成AIを活用するには、データ整理やモデル選定、PoC設計など多くのステップが必要です。
これを社内リソースだけで進めると、ノウハウ不足や要件定義のミスによって失敗リスクが高まりがちです。

• コンサルの価値
  • プロジェクト初期段階でスコープを明確化し、費用対効果が低い試行錯誤を減らせる
  • 他社事例やベストプラクティスを基に、導入のロードマップを具体的に示す

2. 最新技術のキャッチアップ

ChatGPTやStable Diffusionなど、次々と新しいAIモデルが誕生している現在、社内で常に最先端の研究やフレームワークを追うのは容易ではありません。
生成AIコンサルに依頼すれば、研究論文や海外動向をウォッチしつつ、ニーズに合った最適なソリューションを提案してもらえます。

• トレンドと実用性の両立
  • 単なる「新しいだけ」の技術ではなく、実ビジネスに即した実装が可能
  • 競合他社との差異化につながる技術要素を素早く取り入れる

3. 社内人材の成長加速

外部からコンサルが入ることで、社内チームがプロジェクトを通して先進的なAIノウハウを吸収しやすくなります。
特にPoC〜本番運用の過程で、データの前処理やモデルチューニング、MLOpsなどの実践的スキルを身につけられる点は大きな利点です。

• OJT（On-the-Job Training）効果
  • プロジェクトを進めるうちに、自然と最新ツールやライブラリの使い方をマスター
  • コンサル依存を減らし、将来的には社内で運用・拡張できる体制づくりが期待できる

4. ガバナンス・リスク管理の強化

大規模言語モデルの活用やAIによる意思決定には、法的・倫理的リスクがつきまといます。たとえば、AIバイアスによる差別的アウトプットや、データ漏洩などが大きな問題になる可能性があります。

コンサルがこれらのリスク分析やコンプライアンス対応策を提供することで、安心してAIを導入しやすくなります。

• 具体的対策例
  • 誤情報の拡散を防ぐためのチェックフロー導入
  • 個人情報を含む学習データを扱う際の暗号化やアクセス権限管理
  • AI倫理ガイドライン策定と社員への周知

以上のように生成AIコンサルに頼むことにより、企業の成長がより加速するきっかけとなることが推察されます。

---

AI内製化とは

一方で、AIの活用はインハウスで内製化することも重要です。外部コンサルやベンダーを利用せず（または最小限の利用で）、自社独自のノウハウを蓄積・活用していく点が大きな特徴です。

内製化のメリット・デメリットとはなんでしょうか。以下に内製化に伴うポイントをご紹介いたします。

内製化のメリットと課題

項目	メリット	課題（デメリット）
ノウハウ蓄積	- 社内にAIスキルや知見が集まり、長期的な競争力に つながる - 新規プロジェクトや派生プロジェクトにおいて 迅速に応用できる	- 優秀なデータサイエンティストやエンジニアの 採用・育成が必須 - モデル開発・改修の負荷が全て社内で発生
コスト最適化	- 大規模運用時に外部コンサルへの支払いを 削減できる - 長期的にはライセンス費やコンサル費用を 抑えられる可能性	- 初期投資（人件費、設備費、学習コスト）が 大きくなる - コスト回収スパンが長期化する場合も
機密性・独自性	- 自社データを外部に出さずに済む - 自社のビジネス特性に合わせた柔軟な モデル開発が可能	- セキュリティ・ガバナンス体制を社内で整備 する必要あり - 法規制やバイアス対応を自前で担う必要が ある
スピード感	- 社内で素早くPDCAを回せる - 小規模PoCを高速リリースし、改善を 繰り返せる	- リソース不足や優先度の問題で、実際には 開発ペースが遅れがち - 他プロジェクトとのリソース競合が発生

---

内製化を成功に導くポイント

内製化を成功に導くにはいくつかのポイントを押さえることが重要です。
抑えたいポイントは大きく2つです。

1.人材・チーム体制の整備

• 専門人材の確保・育成

  • データサイエンティストやMLOpsエンジニア、プロジェクトマネージャーなど、多様な専門家が必要
  • 継続的に学習できる環境（勉強会・セミナー参加など）を整え、モチベーションを維持
    
    

• 社内外のコラボレーション

  • 必要に応じて外部コンサルや大学研究室とコラボし、ニーズに応じたスポット支援を受ける
  • 社内各部署との連携（データ提供や現場ニーズの吸い上げ）がスムーズに行えるよう仕組み化

2. データ基盤・開発環境構築

• データパイプラインの自動化

  • 取得・前処理・格納・可視化までを極力自動化し、モデル学習との連携をスムーズにする
    
    

• モデルライフサイクル管理（MLOps）

  • 開発・テスト・デプロイ・モニタリングのサイクルを一貫管理
  • モデルのバージョン管理や再学習ルールを明確に定義し、保守性を高める
    
    

• セキュリティ・ガバナンス体制

  • 内部統制やデータ権限管理、コンプライアンスを強化し、違反リスクを低減

人と環境をきっちりと整備することで安全に内製化を進めていきましょう。
AI総合研究所では、AI基盤の構築、AI法人研修を行っています。お気軽にお問い合わせください。

---

内製化 vs. コンサル活用の使い分け

• 「すべて内製」ではなく、必要に応じて外部を活用することが現実的なアプローチです。

  • 例：初期のPoCや戦略策定はコンサルの力を借り、ノウハウを取り込んだうえで運用フェーズから内製化に移行
  • 例：専門特化型コンサルを短期的に雇用し、モデル選定やアーキテクチャ設計だけサポートしてもらう
    
    

• 内製化できる領域が増えるほど、長期的にはコスト削減やイノベーション創出が期待できますが、最初からフル内製を目指すとリスクが高いため、段階的な移行が望ましいとされます。

  
  
  AIの内製化は、一度軌道に乗れば自社独自の競争優位を築ける手段です。自社データに最適化されたアルゴリズムやMLOps体制が完成すれば、継続的な改善や新サービス開発がスピーディに行えるようになります。

---

まとめ

BloombergやStatistaなどの予測データが示すとおり、生成AI市場は今後10年で大きな拡大期を迎える見通しです。

生成AIコンサルを導入することで、リスク低減・最新技術活用・人材育成・安全な運用体制のすべてを効率的に実現可能です。

企業のAI導入が深まるほど、これらのメリットは大きくなると考えられます。特に、これまでAIに馴染みがなかった組織にとっては、最初のステップを成功裡に進める意味でもコンサルのサポートが大きなアドバンテージとなるでしょう。

適切なパートナーを選び企業のAI導入・開発・新規プロジェクトを成功に導きましょう！

AI総合研究所はAI導入の総合窓口です。AIの活用方法、開発、リスキリングなどAIの包括的サポートを実施しています。
ぜひお気軽にご相談ください。