AIの受託開発ベンダー・企業一覧！各社の特徴・選定ポイントを徹底解説

近年、「ChatGPT」をはじめとした大規模言語モデル（LLM）が急速に普及し、企業の業務効率化や新規事業創出のために生成AIを活用する動きが加速しています。
しかし、実際にAI・生成AIを導入・開発しようとすると、専門知識やデータセットの整備、インフラ構築など多くの工程が必要となり、自社だけで完結するのは難しい場合が少なくありません。

本記事では、AI受託開発会社の選び方、および市場に存在する様々な企業の特色をご紹介します。
大手コンサルから最新技術を駆使するベンチャー、クラウドサービスに特化した企業、特定業界に強みを持つ企業など、目的やニーズに合わせた最適なパートナー選びのポイントを解説。

AI活用の全過程をサポートする体制が整った企業の選定で、事業目標の達成を加速させましょう。

AI・生成AI受託開発会社を選ぶポイント

受託開発会社を選定する際には4つの大きなポイントがあります。
ここでは選定のポイントをわかりやすくお伝えしていきます。

1. 技術領域・専門性の確認
2. プロジェクトマネジメント・運用体制
3. ビジネス的視点とコンサルティング能力
4. 予算とコスト管理

の3つです。以下に詳細をご説明します。

技術領域・専門性の確認

1. 大規模言語モデル（LLM）への対応

   • ChatGPT、Gemini、Llamaなど各社が提供する大規模モデルへのチューニング・カスタマイズ実績があるか。
   • LoRA（Low-Rank Adaptation） などのパラメータ最適化技術を活用して、コストやメモリ使用量を抑えながら必要な精度を確保できるか。
     
     

2. 画像・音声・動画などマルチモーダル技術

   • テキストベースの生成AIにとどまらず、画像認識や音声合成、さらには映像解析など「複合的なメディア処理」を得意としているか。
   • 製造ラインや医療現場など複雑なセンサー・映像データが絡む領域での実績やノウハウを持っているか。
     
     

3. ドメイン特化型AIの開発実績

   • 医療、金融、製造、法務など、特定業界・業務に特化したAI開発の実績があるか。
   • 業界固有の規制や専門用語、データ形式を深く理解しているか。
     
     

4. 最新技術の追随

   • マルチモーダルAIや生成AIなど、最新技術への対応や、研究開発体制が整っているか。
     
     

5. スケーラビリティ

   • AIシステムが、将来的なユーザー増加やデータ量の増大に対応できる設計を持っているか。

プロジェクトマネジメント・運用体制

1. 要件定義～運用保守までのワンストップ対応

   • コンサルティングや要件定義から、モデル開発、インフラ構築、運用保守まで一貫してサポートしてくれる体制があるか。
   • DevOpsやMLOpsなどの最新ツールを活用し、継続的なモデル更新やパイプライン管理ができるか。
     
     

2. 法規制・コンプライアンス対応

   • GDPR や 個人情報保護法、業界固有の規制に対応したデータ取り扱いが可能か。
   • セキュリティ面の知識が豊富で、顧客情報や機密データを安全に管理できる仕組みが整っているか。
     
     

3. アジャイル型開発・スプリント管理

   • 要件の変化が早いAI開発において、アジャイル手法で柔軟に開発を進められるか。
   • 定期的なスプリントレビューや成果物のデモを通じて、顧客側が進捗を把握・フィードバックできる仕組みがあるか。
     
     

4. サポート体制

   • 緊急時やトラブル発生時に迅速な対応を提供する専任担当者がいるか。
     
     

5. 導入後の教育支援

   • 導入後、システムやモデルの利用方法についてトレーニングやサポートが提供されるか。

ビジネス的視点・コンサルティング能力

1. ROI（投資対効果）の算出支援

   • AIを導入することでどの程度コスト削減や売上増加が見込めるのか、定量的に試算してくれるか。
   • ビジネス課題の整理や要件抽出を、経営視点でアドバイスできるコンサルタントが在籍しているか。
     
     

2. PoCから拡張フェーズへのスムーズな移行

   • 小規模な実験（PoC）を迅速に行い、上手くいったケースを本番環境へ展開できるノウハウがあるか。
   • 拡張フェーズでは運用コストやスケーラビリティを踏まえたアーキテクチャ設計ができるか。
     
     

3. 柔軟な契約形態

   • サブスクリプション型や成果報酬型など、柔軟な契約形態を選択できるか。
     
     

4. 戦略的提案力

   • 単なる技術提供だけでなく、ビジネス課題に対する戦略的な提案が可能か。
     
     

5. パートナーシップの構築

   • 長期的なビジネスパートナーとして協力関係を構築できる姿勢があるか。

予算とコスト管理

1. コストの妥当性

   • 提案される費用が市場相場と比較して適切か。
   • 初期費用やランニングコスト（運用保守費用）が明確か。
     
     

2. 追加費用の明確性

   • 予算外の追加費用（例: アップデートやカスタマイズ料金）が発生する場合、事前に明確に提示されているか。
     
     

3. 費用対効果

   • 提案内容が期待するROI（投資対効果）に見合うか。
     
     

4. コスト削減策

   • クラウドリソースやオープンソースツールを活用し、コスト削減に向けた提案がされているか。

その他の考慮事項

1. データ管理

   • オンプレミスやクラウドなどのデータ管理方針が明確で、自社ポリシーに適合しているか。
   • データのバックアップや障害対策が十分か。
     
     

2. 地域特化型の対応

   • 地域や業界特有のニーズに対応できるサポートがあるか。

受託開発会社選定のチェックシート

以下にチェックシートを用意してますので自由にご利用ください。

チェックシートイメージ

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1NpI5o5NPsZRakVz3ZdGq0NZSaO27Zm2tOv15f6BmlNc/edit?pli=1&gid=0#gid=0https://docs.google.com/spreadsheets/d/1NpI5o5NPsZRakVz3ZdGq0NZSaO27Zm2tOv15f6BmlNc/edit?pli=1&gid=0#gid=0

主要なAI・生成AI受託開発会社の特徴

では、AIの受託開発会社にはどのような会社があるのでしょうか。ここでは、その特徴をご紹介いたします。

AI受託開発会社の主な5カテゴリ比較表

カテゴリ	特徴	メリット・強み	留意点・注意点	代表的な企業例
1. 大手ITコンサル系	- 包括的なサポート - 豊富な実績 - 幅広い専門人材	- 大規模プロジェクトや全社的導入に強み - 戦略立案から運用までワンストップ - グローバルな知見・ネットワーク	- プロジェクト規模に応じて費用が高くなる傾向 - 契約・意思決定プロセスが複雑化しやすい	- Accenture（アクセンチュア） - Deloitte（デロイト トーマツ） - IBM - NTTデータ
2. AI専業ベンチャー	- 最先端技術に特化 - スピード感ある開発 - イノベーション志向	- 深層学習や自然言語処理など先端領域に強み - PoC（概念実証）での試行や小回りの利く開発が可能 - 技術力の差別化によりユニークなソリューションを提供	- 企業規模が小さく大規模案件のリソース不足が懸念 - 運用・保守など長期サポート体制が脆弱な場合がある	- Preferred Networks（プリファードネットワークス） - ABEJA（アベジャ） - LeapMind（リープマインド） - FRONTEO
3. クラウドサービス系（プラットフォーム）	- インフラ面の安定性と拡張性 - AI関連のマネージドサービスやAPIが充実 - ベンダー独自のエコシステムを活用	- スケーラビリティに優れ、大規模データを扱いやすい - セキュリティや運用管理機能が充実 - 豊富な機能を活用して短期開発・実装が可能	- ベンダーロックイン（特定クラウドへの依存）のリスク - 多機能ゆえのコスト最適化・サービス選定が課題	- AWS（Amazon Web Services） - Microsoft Azure - Google Cloud - IBM Cloud
4. 業種特化型プロバイダ	- 深いドメイン知識 - 特定業種・業務フローに最適化 - 法規制や慣習への対応ノウハウ	- 業界特有の要件や課題を的確に把握 - カスタマイズ性が高く導入後の精度・効率を向上 - 実務に即した具体的なソリューションを提案可能	- 他業種への横展開が難しい場合がある - プロダクト寄りの企業は要件を満たすための追加開発が必要となる場合も	- 製造業向け：外観検査AI、予知保全AIなどに特化したベンダー - 金融業向け：リスク管理、不正検知に強みをもつベンダー - 医療業向け：画像診断やカルテ分析に強いベンダー など
5. クラウドを得意とする受託開発会社	- クラウドネイティブなアーキテクチャ設計や運用に強み - 要件定義～構築・運用保守までワンストップで対応 - マルチクラウド、ハイブリッドクラウドの実装も柔軟に対応可能	- インフラとアプリケーション開発を一体で最適化できる - DevOpsやCI/CDを活用しスピーディにリリース可能 - 最新クラウドサービスを適切に組み合わせたソリューションを提供	- 要件に合わせたクラウド選定やセキュリティ強化策が必要 - 各クラウドプラットフォームのサービス更新に追従する体制が求められる	- クラウド特化型SIer・開発ベンダー - その他、AWSやAzureのパートナー認定を持つ専門企業 など

大手ITコンサル系

• 特徴

  • グローバル規模でのプロジェクト実績、コンサル～システム開発まで一貫したサービス提供。
  • AI専門チームを社内に擁しており、大手企業向けの大規模案件や官公庁案件に強い。
  • プロジェクト管理やリスクマネジメントが堅牢だが、費用面は高めになりやすい。
    
    

• メリット

  • 大規模な基幹システムとの連携や業務改革（BPR）を同時に進めたいケースに適している。
  • コンプライアンスやセキュリティ要件が厳格な場面でも豊富な実績がある。

ベンチャー・AI専業企業

• 特徴

  • AI開発を主業とし、ディープラーニングやLLMなど最新技術の研究・実装に精通。
  • スピード感があり、PoCや試作段階での柔軟対応に強い。
  • 社員のバックグラウンドが研究者やデータサイエンティスト中心のため、高度なアルゴリズム実装が期待できる。
    
    

• メリット

  • 小回りが効くため、短期集中でプロトタイプを仕上げることが可能。
  • 最先端の技術やフレームワークを早期に取り入れたい企業に向いている。

クラウドサービス系プロバイダ

• 特徴

  • AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなど、大手クラウドベンダーのAIサービスをカスタマイズする形での導入支援が得意。
  • 既存のクラウドAI API（自然言語処理、画像解析、音声認識など）の活用に長けている。
  • クラウド基盤と連携したMLOpsパイプライン構築に強みを持つケースが多い。
    
    

• メリット

  • インフラ構築コストを抑えつつ、安定した運用が期待できる。
  • アクセス量に応じたスケールアウトが容易なため、急なトラフィック増にも対応しやすい。

業種特化型ソリューションプロバイダ

• 特徴

  • 医療、金融、製造、物流など、特定の業界に特化しているため、業務フローや関連法規を深く理解している。
  • 専門用語や専門データを組み込んだ学習モデルをすでに持っている場合も多い。
  • クライアント企業独自の課題（法改正対応、社内標準データフォーマットなど）を踏まえたカスタマイズを得意とする。
    
    

• メリット

  • ドメイン知識が豊富なため、要件定義や導入初期での齟齬が少なく、短期間で高精度に仕上げやすい。
  • 法令順守や監査対応が厳しい業界ほど、このような企業の存在価値が高まる。

このように企業によっても特色があります。
自身のニーズに合った企業を選定することをお勧めいたします。

以下は、「クラウド受託開発会社」に焦点を当てたバージョンです。他カテゴリとの違いを明確にし、特徴やメリットを具体的にまとめています。

---

クラウド受託開発会社

• 特徴

  • AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどの主要クラウドプラットフォームに精通し、クラウドネイティブなアーキテクチャ設計や運用に強みを持つ。
  • マルチクラウドやハイブリッドクラウド環境にも対応可能で、柔軟性のある構築をサポート。
  • DevOpsやCI/CDなどの最新の開発手法を活用し、スピーディなリリースが可能。
  • サーバーレスアーキテクチャやコンテナ化（Docker/Kubernetes）の活用によるコスト効率の高い設計を得意とする。
    
    

• メリット

  • スケーラブルな構築：トラフィック増加やビジネス拡大に応じて、リソースを柔軟にスケール可能。
  • 運用コストの最適化：インフラ管理をクラウドベースで最適化し、無駄なリソースを削減。
  • 最新技術の活用：クラウドプラットフォームの豊富なAIサービスやAPIを組み合わせ、短期間で高性能なアプリケーションを実現。
  • セキュリティ対応：クラウドプロバイダーが提供する最新のセキュリティ機能を活用した堅牢なシステムを構築。
  • 運用支援：システムの24/7監視や障害対応、リソース管理など、導入後のサポートも一貫して提供。
    
    

• 注意点

  • 各クラウドプロバイダーの特性に応じた選定が必要（例：データプライバシー、地域要件、予算）。
  • ベンダーロックイン（特定クラウドに依存）のリスクを回避するため、アーキテクチャ設計時に柔軟性を考慮する必要がある。

---

AI受託開発会社選定の無料相談窓口

• AI総合研究所

AI総合研究所は、AIおよび生成AI領域における最初の相談窓口です。受託開発会社選びにお悩みの場合もご気軽にご相談ください。

AI総合研究所は、マイクロソフトの生成AI支援パートナーとして生成AI活用、Azureクラウド活用、IoT領域のビッグデータなどのデータ基盤構築を得意としています。

また、Azureを起点としたサービスを展開しており、End to Endでの支援が可能です。

AI総合研究所サービス

➡️無料相談はこちら、資料ダウンロードはこちらです。

---

AI・生成AI受託開発会社37選

以下は上記の4つの特徴でわけた開発会社のご紹介です。

AI総合研究所はMicrosoft Azureの特化したAI専業の開発会社です。
AI導入の相談、開発、導入支援まで一気通貫でご支援いたします。お気軽にご相談ください。

1. 大手ITコンサル系

以下は、大手コンサル系の開発会社です。

企業名	所在地	設立年	従業員数	強み・特徴	得意分野・ユースケース
アクセンチュア	東京都港区赤坂	1989年	約700,000名	- 戦略立案から導入・運用まで対応 - グローバルプロジェクト多数 - AI、RPAに特化した実績豊富	- 全社規模のAI導入 - グローバル市場向けプロジェクト - 金融・製造分野の業務効率化
デロイト トーマツ	東京都千代田区	1968年	約330,000名	- リスク管理とコンプライアンス対応に特化 - 金融、公共分野での実績 - データ分析力が強み	- 規制対応が必要な業界 - 業務改革プロジェクト - サプライチェーン最適化
IBM	東京都中央区	1937年	約280,000名	- Watsonを活用したAIソリューション - 医療・金融分野での高い実績 - ハイブリッドクラウドに対応	- 自然言語処理を活用するプロジェクト - 厳しい規制がある業界のAI導入 - データガバナンスが必要な案件
NTTデータ	東京都江東区	1988年	約140,000名	- 国内最大級のSIer - 公共・金融分野での豊富な経験 - クラウド移行から運用まで対応	- 日本市場に特化したプロジェクト - データ分析やガバナンス強化プロジェクト - クラウド基盤の構築と運用
PwCコンサルティング	東京都千代田区	1999年	約320,000名	- 経営戦略とAIの統合に特化 - サプライチェーンや業務プロセス最適化 - グローバル展開に対応	- ビジネス効率化を目指したAI導入 - マーケティングデータの最適化 - 業務プロセス改善プロジェクト
EYアドバイザリー	東京都千代田区	1996年	約300,000名	- ガバナンスやリスク管理に強み - DX支援を提供 - 医療・公共分野でのAI活用事例が多数	- 医療・公共分野のAI導入 - 規制が厳しい分野でのデータ活用 - ガバナンス強化プロジェクト
KPMGコンサルティング	東京都千代田区	2014年	約250,000名	- 財務改善やリスクマネジメントが得意 - 厳しい業界規制に対応 - 経営分析力が高い	- 金融業界のコンプライアンス対応 - 経営戦略支援プロジェクト - 医療分野の規制対応プロジェクト
ベイン・アンド・カンパニー	東京都港区	1973年	約13,000名	- 収益改善やコスト削減に特化 - 中規模から大規模プロジェクトに対応 - データ分析力が強み	- 営業プロセス最適化 - マーケティング戦略の最適化 - データ活用による意思決定支援
ボストン コンサルティング グループ（BCG）	東京都中央区	1966年	約25,000名	- AIを活用したデータドリブン経営支援 - 製造・消費財分野の実績多数 - デジタルイノベーションに特化	- デジタル化による業務改革 - 製造業の生産性向上プロジェクト - データ活用型経営支援

以下に、大手ITコンサル系の代表的な企業を全てリストアップし、それぞれの特徴や強みを記載します。

---

1. アクセンチュア

• 所在地：東京都港区赤坂

• 設立年：1989年

• 従業員数：約700,000名（世界全体）
  
  

• 特徴：

  • グローバル規模でAI戦略コンサルティングから導入支援まで対応可能。
  • AI、RPA、ビッグデータ解析の分野で幅広い実績を持つ。
  • 製造、金融、公共分野など、業界ごとにカスタマイズされたソリューションを提供。

---

2. デロイト トーマツ コンサルティング

• 所在地：東京都千代田区

• 設立年：1968年

• 従業員数：約330,000名（世界全体）
  
  

• 特徴：

  • 金融・製造業におけるリスク管理やコンプライアンス対応に強みを持つ。
  • AIを活用した業務最適化やデータ分析の分野で実績が豊富。
  • 公共機関向けのコンサルティングやグローバル展開支援も得意。

---

3. IBM（International Business Machines）

• 所在地：東京都中央区

• 設立年：1937年（日本法人）

• 従業員数：約280,000名（世界全体）
  
  

• 特徴：

  • Watsonを活用した自然言語処理やAIソリューションに特化。
  • 医療・金融業界での導入事例が多く、規制対応に強い。
  • ハイブリッドクラウドやオンプレミス環境のAI導入にも対応可能。

---

4. NTTデータ

• 所在地：東京都江東区

• 設立年：1988年

• 従業員数：約140,000名
  
  

• 特徴：

  • 国内トップクラスのシステムインテグレーターとして、公共・金融分野での豊富な実績。
  • AIモデルの開発やビッグデータ分析の分野で活躍。
  • 日本企業の文化や業務フローに特化したAI導入支援を得意とする。

---

5. PwCコンサルティング

• 所在地：東京都千代田区

• 設立年：1999年（日本法人）

• 従業員数：約320,000名（世界全体）
  
  

• 特徴：

  • 経営戦略と連動したAI導入コンサルティングが得意。
  • サプライチェーン最適化や業務プロセス改革に強みを持つ。
  • グローバル展開と日本市場の両方でバランスよく対応可能。

---

6. EYアドバイザリー・アンド・コンサルティング

• 所在地：東京都千代田区

• 設立年：1996年（日本法人）

• 従業員数：約300,000名（世界全体）
  
  

• 特徴：

  • AIを活用したガバナンス強化やリスク管理に特化。
  • 企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を支援するAIソリューションを提供。
  • 医療、公共分野でのAI活用事例が豊富。

---

7. KPMGコンサルティング

• 所在地：東京都千代田区

• 設立年：2014年（日本法人）

• 従業員数：約250,000名（世界全体）
  
  

• 特徴：

  • AIとデータ活用による財務改善や業務効率化を支援。
  • 経営分析やリスクマネジメントで高い信頼性を持つ。
  • 規制が厳しい業界（金融、医療、公共など）でのAI導入に強みを発揮。

---

8. ベイン・アンド・カンパニー

• 所在地：東京都港区

• 設立年：1973年（グローバル本社）

• 従業員数：約13,000名（世界全体）
  
  

• 特徴：

  • AI導入を通じた収益改善やコスト削減に特化したコンサルティングを提供。
  • 中規模から大規模なプロジェクトで高い成果を上げる。
  • 高度なデータ分析に基づく意思決定支援が得意。

---

9. ボストン コンサルティング グループ（BCG）

• 所在地：東京都中央区

• 設立年：1966年（グローバル本社）

• 従業員数：約25,000名（世界全体）
  
  

• 特徴：

  • AIを活用したデータドリブン経営を支援。
  • デジタルイノベーションとAIを組み合わせたビジネス変革の実績が多数。
  • 製造業や消費財分野でのAI活用事例が多い。

---

2. AI専業ベンチャー

以下は、AI専業のベンチャー企業です。
以下に、LeapMind の位置を Hacarus に置き換えた修正版の表を示します。

---

AI専業ベンチャー

企業名	所在地	設立年	従業員数	強み・特徴	得意分野・ユースケース
Preferred Networks	東京都千代田区	2014年	約300名	- 深層学習に特化 - 製造業や医療分野に強み - ロボティクスや自動運転の先進技術	- 製造業の異常検知AI - 医療データ解析プロジェクト - 自動運転技術のAI開発
ABEJA	東京都港区	2012年	約150名	- 画像解析技術に特化 - 小売業向けAIソリューション - IoT連携が得意	- 小売業界向けの画像認識 - 流通業界の需要予測プロジェクト - IoTデータを活用したAI分析
Hacarus	京都府京都市	2014年	約50名	- 軽量なスパースモデリング技術を活用 - 医療や製造分野向けに特化 - エッジデバイス向けの省リソースAIモデル提供	- 医療分野での軽量AIシステム構築 - 製造業の予知保全プロジェクト - IoTデバイスと連携するAIソリューション
FRONTEO	東京都港区	2003年	約500名	- 自然言語処理を活用 - リーガルテックや医療分野に特化 - 文書解析AIの実績豊富	- 特許文書解析プロジェクト - 訴訟支援AIの構築 - 医療文書を解析する診断支援AI
Cogent Labs	東京都渋谷区	2015年	約100名	- OCRや自然言語処理に特化 - ドキュメント処理を効率化 - 金融・保険業界向けの実績が豊富	- 高精度OCRの構築 - 文書処理の自動化プロジェクト - 金融文書解析AI
モルフォ	東京都千代田区	2004年	約100名	- 画像処理技術に特化 - スマートフォンや車載カメラ向けAIソリューション - 画像認識が得意	- 画像解析を用いたモバイルアプリ開発 - 自動車分野の画像認識AI - スマートデバイス向けソリューション
Rist	福岡県福岡市	2014年	約70名	- 製造業や物流業向けに特化 - 地域密着型のAI導入支援 - 外観検査や物流最適化AIに強み	- 物流の最適化プロジェクト - 製造業向け外観検査AI - 中小企業向けAI導入支援

1. Preferred Networks

• 所在地：東京都千代田区

• 設立年：2014年

• 従業員数：約300名
  
  

• 特徴：

  • 深層学習に特化した技術開発企業で、独自フレームワーク「Chainer」を開発した実績あり。
  • 製造業や医療分野に特化し、ロボティクスや自動運転などの先端技術を提供。
  • 多くの大手企業と共同研究を行い、最先端のAIソリューションを実現。

---

2. ABEJA

• 所在地：東京都港区

• 設立年：2012年

• 従業員数：約150名
  
  

• 特徴：

  • 小売業や流通業向けの画像解析技術に強みを持つ。
  • AIプラットフォーム「ABEJA Platform」を通じて、モデル構築から運用までを支援。
  • IoTデバイスとの連携やクラウドインフラ構築にも対応可能。

---

3. Hacarus

• 所在地：京都府京都市

• 設立年：2014年

• 従業員数：約50名
  
  

• 特徴：

  • スパースモデリング（Sparse Modeling）技術を活用した軽量AIの開発に特化。
  • 医療や製造分野向けに、省リソースで動作するAIシステムを提供。
  • 日本国内外の企業との共同開発実績が多い。

---

4. FRONTEO

• 所在地：東京都港区

• 設立年：2003年

• 従業員数：約500名
  
  

• 特徴：

  • 自然言語処理技術を用いたリーガルテックやヘルステック分野に特化。
  • AIを活用した特許文書解析や法務支援ツールを提供。
  • 医療データ解析を通じた新薬開発や診断支援システムの実績も豊富。

---

5. モルフォ

• 所在地：東京都千代田区

• 設立年：2004年

• 従業員数：約100名
  
  

• 特徴：

  • 画像処理技術を活用したAIソリューションを提供し、スマートフォンや車載カメラ向けに最適化されたソリューションを提供。
  • 画像認識や解析を得意とし、カメラアプリケーション開発の実績が豊富。

---

6. Cogent Labs

• 所在地：東京都渋谷区

• 設立年：2015年

• 従業員数：約100名
  
  

• 特徴：

  • 自然言語処理や手書き文字認識など、AIを活用したドキュメント処理分野に特化。
  • 業務自動化や文書解析システムを提供し、金融・保険業界での実績が多い。
  • 高精度OCR技術に強みを持つ。

---

7. Rist

• 所在地：福岡県福岡市

• 設立年：2014年

• 従業員数：約70名
  
  

• 特徴：

  • 製造業や物流業向けに特化したAI導入支援を行う。
  • 特に、画像解析を活用した外観検査や物流最適化が得意。
  • 地域密着型で、中小企業向けのプロジェクトにも柔軟に対応可能。

これらの企業は、それぞれ独自の技術や特化分野を持ち、特定の課題解決に最適なAIソリューションを提供します。

3. 業種特化型ソリューションプロバイダ

以下は、業界特化型の開発会社です。

企業名	所在地	設立年	従業員数	強み・特徴	得意分野・ユースケース
シグマクシス	東京都港区	2008年	約1,000名	- 製造業、物流、医療に特化 - 予知保全や物流最適化が得意 - 業務フローに応じたカスタマイズ対応	- 物流業界の最適化プロジェクト - 製造業の予知保全AI - 医療分野の診断支援システム
PKSHA Technology	東京都文京区	2012年	約200名	- 日本市場特化 - 製造、小売、医療向けAIソリューション - チャットボットや品質管理AIが得意	- 小売業界向けの需要予測AI - 医療データ解析プロジェクト - 製造業の品質管理システム
アステリア株式会社	東京都渋谷区	1998年	約150名	- IoT連携プラットフォームを提供 - 公共分野でのAI導入実績豊富 - データ分析基盤が得意	- 自治体向けAIプロジェクト - IoTとクラウドの統合 - スマートシティ構築プロジェクト
ベリサーブ	東京都中央区	2001年	約900名	- 自動車や医療機器に特化 - 自動運転技術や品質検査に強み - 医療機器向け規制対応サポート	- 自動車の外観検査AI - 医療機器の安全性試験 - 自動運転技術のAI開発プロジェクト
ブレインパッド	東京都港区	2004年	約500名	- 小売・金融向けデータ活用支援 - マーケティングAIに特化 - データ活用と経営支援の融合を提供	- 小売業の購買データ解析 - 需要予測AIの構築 - 金融業界のリスク分析AI
メトロエンジン株式会社	東京都千代田区	2016年	約100名	- ホテル業界特化型AI - 料金設定の最適化と需要予測が得意 - 施設稼働率向上のAIツールを提供	- ホテルの需要予測プロジェクト - 宿泊施設の料金最適化 - 国内外施設の運営支援
ナレッジコミュニケーション	大阪府大阪市	2005年	約100名	- 教育業界向けに特化 - 学習データの解析支援 - 最適な教育プログラムを提案するAIモデル	- 学校向け教育支援システム - 学習データ解析AI - 教育分野でのパフォーマンス向上
AGC Techno Glass	東京都中央区	2018年	約300名	- ガラス製品向け品質管理AI - 欠陥検出AIの開発が得意 - 高精度な画像解析技術	- 製造業の品質検査AI - 高精度画像解析を用いた製品管理 - 自動化された検査プロジェクト

---

1. シグマクシス

• 所在地：東京都港区

• 設立年：2008年

• 従業員数：約1,000名
  
  

• 特徴：

  • 製造、物流、医療など、特定業界の業務フローや法規制を深く理解。
  • 予知保全AIや物流最適化システムなど、業界課題に特化したソリューションを提供。
  • データ分析から導入支援まで一貫したサービスを展開。

---

2. PKSHA Technology

• 所在地：東京都文京区

• 設立年：2012年

• 従業員数：約200名
  
  

• 特徴：

  • 日本市場に特化し、製造、小売、医療などの幅広い業界向けにAIを活用したソリューションを提供。
  • カスタマーサポート向けチャットボットや製造業向け品質管理AIの開発実績が豊富。
  • 自然言語処理や画像解析技術に強みを持つ。

---

3. アステリア株式会社

• 所在地：東京都渋谷区

• 設立年：1998年

• 従業員数：約150名
  
  

• 特徴：

  • IoTデバイスと連携したプラットフォーム構築やデータ分析基盤の提供を得意とする。
  • 自治体や公共分野でのAI導入実績が豊富。
  • サプライチェーン管理やスマートシティ構築プロジェクトに対応可能。

---

4. ベリサーブ

• 所在地：東京都中央区

• 設立年：2001年

• 従業員数：約900名
  
  

• 特徴：

  • 自動車業界や医療機器分野に特化し、自動運転技術やAI検証サービスを提供。
  • 外観検査や品質管理のためのAIモデル開発が得意。
  • 医療機器向けAIソリューションの安全性試験や規制対応の支援も可能。

---

5. ブレインパッド

• 所在地：東京都港区

• 設立年：2004年

• 従業員数：約500名
  
  

• 特徴：

  • 小売業や金融業界向けのデータ活用支援に特化し、マーケティング最適化や需要予測AIを提供。
  • AI技術とアナリティクスを融合し、経営戦略を支援。
  • 特に小売業での購買データ解析の実績が豊富。

---

6. メトロエンジン株式会社

• 所在地：東京都千代田区

• 設立年：2016年

• 従業員数：約100名
  
  

• 特徴：

  • ホテル業界に特化したAIソリューションを提供。特に、料金設定の最適化や需要予測が得意。
  • 施設の稼働率向上や収益管理を支援するAIツールを開発。
  • 国内外の宿泊施設向けに多数の導入実績あり。

---

7. ナレッジコミュニケーション

• 所在地：大阪府大阪市

• 設立年：2005年

• 従業員数：約100名
  
  

• 特徴：

  • 教育業界向けのAIソリューションに特化し、学習支援システムや教育データ解析を提供。
  • 学習成果を予測し、最適な教育プログラムを提案するAIモデルを開発。
  • 学校や教育機関向けの導入実績が豊富。

---

8. AGC Techno Glass

• 所在地：東京都中央区

• 設立年：2018年

• 従業員数：約300名
  
  

• 特徴：

  • 製造業、特にガラス製品の品質管理に特化したAIソリューションを提供。
  • 製品検査の自動化や欠陥検出AIの開発実績が豊富。
  • 高精度な画像解析技術により、業界特有の課題解決を実現。

業種特化型ソリューションプロバイダは、特定業界に深い知見を持つため、業務フローや法規制を考慮したAI導入に最適です。

4. クラウドプラットフォームプロバイダ

以下は代表的なクラウドのサービス提供事業者です。

企業名	所在地	設立年	従業員数	強み・特徴	得意分野・ユースケース
Amazon Web Services	アメリカ・ワシントン州シアトル	2006年	約1,500,000名	- 世界最大のクラウドプロバイダ - 豊富なAIツール（SageMaker、Rekognition） - サーバーレス技術が先進的	- スケーラブルなAIアプリケーション開発 - 大規模なデータ処理や分析 - 多国籍企業向けのクラウド基盤構築
Microsoft Azure	アメリカ・ワシントン州レドモンド	2010年	約220,000名	- Microsoft製品（Office、Dynamics）と高い互換性 - 信頼性の高いセキュリティと管理機能 - ハイブリッド環境に強い	- 企業向けAIシステム開発 - データガバナンスが重要なプロジェクト - エンタープライズ向けクラウド移行
Google Cloud	アメリカ・カリフォルニア州マウンテンビュー	2008年	約190,000名	- AI研究のリーダーとしてVertex AIを提供 - TensorFlowとの連携が容易 - 分析と機械学習に特化	- データドリブン経営を目指す企業向け - 先進的な機械学習モデルの導入 - IoTとクラウドの統合
IBM Cloud	アメリカ・ニューヨーク州	2007年	約280,000名	- Watsonを活用したAIプラットフォーム - 医療・金融分野で高い実績 - ハイブリッドクラウドに柔軟対応	- 自然言語処理を必要とする業界向け - 厳しい規制に対応するAIプロジェクト - データプライバシーが重要な企業
Oracle Cloud	アメリカ・カリフォルニア州オースティン	2012年	約143,000名	- データベース分野のトップ企業 - ERPやSCMとの統合に強み - エンタープライズ向けクラウド特化	- データベース主導のクラウドアプリケーション - 業務プロセスの効率化 - 複雑な企業システムのAI統合
Alibaba Cloud	中国・杭州市	2009年	約254,000名	- アジア市場での圧倒的なシェア - 多言語対応APIを提供 - コスト効率に優れたサービス	- アジア向けのAIアプリケーション開発 - ローカルデータセンターを活用した迅速なデータ処理 - ECや物流分野のクラウド基盤構築
Salesforce Einstein	アメリカ・カリフォルニア州サンフランシスコ	1999年	約78,000名	- CRM特化型AIプラットフォーム「Einstein」 - パーソナライズされた顧客体験の提供 - 営業支援が得意	- 顧客データを活用したAIソリューション - マーケティング最適化 - 営業プロセスの自動化

1. Amazon Web Services (AWS)

• 所在地：アメリカ・ワシントン州シアトル

• 設立年：2006年

• 従業員数：約1,500,000名（Amazon全体）
  
  

• 特徴：

  • 世界最大のクラウドサービスプロバイダで、多彩なAI関連サービスを提供。
  • Amazon SageMakerを中心に、機械学習モデルの構築・トレーニング・デプロイが可能。
  • サーバーレスアーキテクチャやビッグデータ分析に強みを持つ。

---

2. Microsoft Azure

• 所在地：アメリカ・ワシントン州レドモンド

• 設立年：2010年

• 従業員数：約220,000名（Microsoft全体）
  
  

• 特徴：

  • エンタープライズ向けに特化し、Microsoft製品（Office 365、Dynamics）との高い親和性が魅力。
  • Azure Machine LearningやCognitive ServicesでAIアプリ開発を効率化。
  • データ保護やセキュリティにおいても充実した機能を提供。

---

3. Google Cloud

• 所在地：アメリカ・カリフォルニア州マウンテンビュー

• 設立年：2008年

• 従業員数：約190,000名（Google全体）
  
  

• 特徴：

  • AI・機械学習分野で先進的な技術を持つ。
  • Vertex AIを活用し、データの準備からモデルのデプロイまで一貫したワークフローを提供。
  • TensorFlow、BigQueryなど、Google独自の技術基盤との連携が容易。

---

4. IBM Cloud

• 所在地：アメリカ・ニューヨーク州

• 設立年：2007年

• 従業員数：約280,000名（IBM全体）
  
  

• 特徴：

  • Watsonを活用した自然言語処理やAIサービスが特徴的。
  • 医療、金融分野での実績が多く、規制対応やデータ保護が必要なプロジェクトに適している。
  • ハイブリッドクラウドやオンプレミスとの連携にも強みを持つ。

---

5. Oracle Cloud

• 所在地：アメリカ・カリフォルニア州オースティン

• 設立年：2012年

• 従業員数：約143,000名（Oracle全体）
  
  

• 特徴：

  • データベース分野での圧倒的な技術力を持つ。
  • AI機能を統合したデータベースソリューションや、ビジネス向けAIツールを提供。
  • ERPやSCMとの統合が容易で、企業の業務プロセスを最適化。

---

6. Alibaba Cloud

• 所在地：中国・杭州市
• 設立年：2009年
• 従業員数：約254,000名（Alibaba Group全体）
• 特徴：
  • アジア市場での圧倒的なシェアを誇り、中国国内外での事業展開に適している。
  • AIサービスとして、画像認識、音声合成、自然言語処理のAPIを提供。
  • データセンターのグローバル展開が進んでおり、低コストでの利用が可能。

---

7. Salesforce Einstein

• 所在地：アメリカ・カリフォルニア州サンフランシスコ
• 設立年：1999年（Salesforce全体）
• 従業員数：約78,000名（Salesforce全体）
• 特徴：
  • CRM（顧客関係管理）特化のAIプラットフォーム「Einstein」を提供。
  • 顧客データを基にしたパーソナライズされた分析や予測が得意。
  • マーケティングや営業プロセスの効率化に強みを発揮。

クラウドプラットフォームプロバイダは、各社が提供する独自の強力なAI機能やクラウド基盤を活用し、多様なプロジェクトに対応可能です。

---

5. クラウド受託開発会社

以下は、クラウド受託開発会社を選定し、会社概要や所在地、従業員数などの具体的な情報も含めて表形式でまとめたものです。

企業名	所在地	設立年	従業員数	主なクラウド対応	備考
クラスメソッド株式会社	東京都千代田区	2004年	約400名	AWS	- AWSプレミアティアパートナー - 自社技術ブログ「DevelopersIO」での技術発信が強み
TIS株式会社	東京都新宿区	1971年	約20,000名	Azure、AWS、Google Cloud	- Azureを中心とした大規模案件の実績多数 - 金融、製造業向けに特化したソリューションも提供
サイバートラスト株式会社	東京都港区	2000年	約350名	AWS、オンプレミス＋クラウドのハイブリッド	- IoT分野でのクラウド実績が豊富 - セキュリティとPKI技術を強みとする先進企業
SCSK株式会社	東京都江東区	1969年	約13,000名	AWS、Azure、Google Cloud	- マルチクラウド環境に対応可能 - 製造業、物流業などで実績豊富
Classmethod USA	アメリカ・ワシントン州シアトル	2015年	非公開	AWS	- クラスメソッド株式会社の海外法人 - グローバル案件や英語対応プロジェクトに強み

1. クラスメソッド株式会社

• 特徴

  • AWS専門の受託開発に強みを持つ。AWSパートナーネットワーク（APN）のプレミアティアパートナーとして、豊富な導入支援実績を誇る。
  • サーバーレスアーキテクチャや大規模データ分析基盤の構築など、先進的なクラウド技術を駆使。
  • 自社技術ブログ「DevelopersIO」を通じた情報発信により、技術力を可視化している。
    
    

• 適したプロジェクト

  • AWSを活用したクラウド移行、スケーラブルなアプリケーション開発。
  • データ分析基盤の構築やコスト最適化が必要な案件。

---

2. TIS株式会社

• 特徴

  • Microsoft Azureを中心に、クラウド導入・運用支援の実績が豊富なシステムインテグレーター。
  • 大規模システムのクラウド移行やハイブリッドクラウド環境の構築を得意とする。
  • Azure Machine LearningやPower BIを活用したデータ活用支援に強みを持つ。
    
    

• 適したプロジェクト

  • Azureを用いたハイブリッドクラウド構築やエンタープライズ向けAI活用。
  • Power BIを利用したデータ分析や可視化が必要な案件。

---

3. サイバートラスト株式会社

• 特徴

  • セキュリティに特化したクラウド受託開発が強み。特に、IoTやエッジデバイス向けのクラウド基盤構築に注力している。
  • ハイブリッドクラウドやオンプレミスとの連携にも柔軟に対応。
  • 電子証明書やPKI（公開鍵基盤）の知見を活かし、クラウドセキュリティを強化。
    
    

• 適したプロジェクト

  • 高いセキュリティが求められる業界（医療、金融）向けのクラウドシステム構築。
  • IoTデバイスと連携したクラウドプラットフォームの開発。

---

4. SCSK株式会社

• 特徴

  • クラウド移行から運用保守、AI・データ分析基盤の構築まで幅広いサービスを提供する大手SIer。
  • AWS、Azure、Google Cloudなど、複数クラウドの利用を最適化するマルチクラウド戦略に強み。
  • 業界特化型のソリューションも提供し、製造・金融・物流分野での実績が多い。
    
    

• 適したプロジェクト

  • マルチクラウドやハイブリッドクラウド環境でのシステム構築。
  • 業界特化型の要件を満たす大規模プロジェクト。

---

5. Classmethod（クラスメソッド海外法人）

• 特徴

  • 日本市場のみならず、グローバル展開を視野に入れたクラウド活用支援を提供。
  • 英語対応が必要なプロジェクトや海外拠点でのクラウド導入に強みを発揮。
    
    

• 適したプロジェクト

  • 海外市場をターゲットにしたクラウド構築・運用支援。
  • 多言語対応システムの開発が必要な案件。

---

AI導入までのステップと成功のポイント

AIの会社を選定した後にてシステムを開発し、導入するまでのポイントとそのステップをご紹介します。
まず大きなステップは4つに分類されます。

1. 準備
2. 検証
3. 本番展開
4. 継続的な改善

AIシステム導入の4STEP

1. 課題整理・要件定義

   • 自社のビジネス課題や導入目的を明確にし、ROIやプロジェクトKPIを設定する。
   • 候補となる受託開発会社と数回の打ち合わせを行い、対応範囲やスケジュールを具体化する。
   • 自社の技術スタックやデータインフラを評価し、必要な補強を特定する。
   • AI導入に必要なデータが適切に収集・整理されているか、データ準備の計画を立てる。
     
     

2. PoC（概念実証）の実施

   • 小さなテーマを設定し、AIモデルでどの程度効果が出るかを検証する。
   • 成果が期待値を上回ればスケールアップ、下回れば早期に課題分析を行いアプローチを修正する。
   • PoCの評価指標を事前に定義し、成果を数値で測れるようにする。
   • 可能な限り本番運用に近い条件でテストを行い、リスクを最小限に抑える。
     
     

3. 本番環境への移行と運用

   • インフラ構築、セキュリティ対策、ログ監視などの運用体制を整えつつ、本格運用を開始する。
   • 定期的にモデルの精度検証やデータ追加学習を行い、業務にフィットした状態を維持する。
   • エンドユーザーに対するトレーニングを提供し、システム導入による業務変更への適応を支援する。
   • モデル精度やシステム性能をモニタリングし、異常を迅速に検知する仕組みを導入する。
     
     

4. 継続的改善・拡張

   • 新しいデータセットや機能要望が発生した場合、素早くモデルに反映できるMLOpsの仕組みが重要。
   • ビジネス環境や法規制の変化に合わせて、モデル再学習やパラメータチューニングを計画的に実施する。
   • エンドユーザーからのフィードバックを定期的に収集し、運用後の改善に反映させる。
   • モデル運用やインフラのコストを見直し、効率的なリソース活用を進める。
   • 技術トレンドを定期的に確認し、新しいモデルや技術の導入計画を立てる。

このプロセスをクリアすることによりシステム開発の工程が成り立ちます。

---

まとめ

AI・生成AIの導入において、外部の受託開発会社の力を借りるかどうかは、企業のリソースや専門性、スピード感などを踏まえた重要な経営判断です。大規模言語モデルやマルチモーダル解析、ドメイン特化型ソリューションなど、多様な技術が存在し、会社ごとに強みと得意分野が異なります。

• 大手ITコンサル系は包括的なサポートと豊富な実績を、
• AI専業ベンチャーは最先端技術とスピード感を、
• クラウドサービス系はインフラ面の安定性と拡張性を、
• 業種特化型プロバイダは深いドメイン知識を、

それぞれ武器として持っています。導入目的を明確にしたうえで自社に最適なパートナー企業を選定し、PoCから本番運用へ確実に移行するための体制を整えれば、AI技術による業務効率化や新たな価値創造が大きく前進するでしょう。

AI総合研究所はAI選定から開発、導入までを一気通貫で支援しています。
AI受託開発会社の選定にお困りの企業様はお気軽にご相談ください。