ビジネスにおける生成AIの活用が進む中、多くの企業が業務効率化や顧客体験の向上を目指し、専用の生成AI環境の構築や業務システムの開発に取り組んでいます。
しかし、専門的な知識や技術力が必要な生成AI開発を自社で行うことは容易ではありません。
そのため、外部の開発会社（受託開発）に依頼するニーズが高まっていますが、
- 「生成AIを組み込んだ業務用システムを開発したいけど、どの会社に依頼すればいいかわからない」
- 「RAGを使ったPoCを支援してくれる開発会社を知りたい」
- 「信頼できる生成AIの開発会社を知りたい」
といった悩みを抱えている企業も少なくありません。
この記事では、そのような企業向けに、数多くある生成AI開発会社の中からプロが厳選した、おすすめの生成AI開発会社11選をご紹介します。
各社の特徴や強み、選び方のポイントを詳しく解説しているので、きっとこの中から、あなたの会社に最適な生成AI開発会社が見つかるはずです。
さらに、生成AI開発のプロセスや最新トレンドまで、2024年時点の最新情報を交えてお届けします。
この記事を読めば、あなたの会社の生成AI活用が大きく前進するでしょう。
目次
生成AI開発会社の選び方
自社の課題や目的に合わせて生成AI開発会社を選ぶためには、以下の５つのポイントを参考にして最適なパートナーを見つけましょう。
- １．技術力と実績
- ２．ビジネスや業界に関する知見
- ３．開発プロセスと品質管理
- ４．サポート体制
- ５．予算
以下で詳しく解説します。
１．技術力と実績
生成AI分野での開発実績や、最新技術への対応力を確認しましょう。
過去のプロジェクト事例や、具体的な成果を確認することで、その会社の技術力と実績を評価できます。
２．ビジネスや業界に関する知見
生成AI開発会社には、生成AIの技術や知見だけではなく、ビジネスや業界に関する知見・経験も求められます。
生成AI開発会社の中には、生成AIに関する技術や知識はあるものの、ビジネスや業界に関する解像度が低い会社も少なくありません。
生成AIの技術や知見に加えて、ビジネスや自社の業界に関する知見もある開発会社を選ぶことで、業界特有の課題や規制に対応したソリューションを得ることができます。
３．開発プロセスと品質管理
効率的な開発手法（アジャイル開発など）を採用しているか、品質保証プロセスが確立されているかを確認しましょう。
これらは開発の速度と品質に大きく影響します。
４．サポート体制
生成AIシステムは導入後も継続的な改善や調整が必要です。
開発後のメンテナンスやアップデートのサポート体制が整っている会社を選びましょう。
長期的なパートナーシップを築ける会社であるかどうかも考慮することが大切です。
５．予算
生成AI開発には一定のコストがかかります。
生成AIの開発会社の中には、数千万円以上の開発案件しか取り扱わない会社も多くありますので、自社の予算規模に合った開発パートナーを選びましょう。
これらのポイントを踏まえて、次にプロが厳選したおすすめの開発会社を紹介していきます。
生成AI開発会社のおすすめ11選
ここでは、生成AI開発に強みを持つ11社を厳選して紹介します。
- ゴートマン
- neoAI
- ELYZA
- AVILEN
- エクサウィザーズ
- WEEL
- Preferred Networks
- PKSHA Technology
- アクセンチュア
- デロイトトーマツコンサルティング
- 日本IBM
各社の特徴について、以下で詳しく解説します。
１．ゴートマン
公式サイト：ゴートマン公式サイト
ゴートマンは、生成AIに特化した開発会社です。
同社の強みは、大企業からベンチャー企業まで豊富な開発実績と高度な技術力にあります。特に、クライアントとの密接なコミュニケーションによる要件の的確な把握と、アジャイル開発手法による迅速かつ柔軟な開発アプローチが評価されています。
また、RAGを活用した自社データの活用や専門分野に特化したAIの構築を得意としており、最短1カ月で120万円からRAG構築のPoCを提供し、多くの企業から高い評価を得ています。
- 主な提供サービス：
- 自社ナレッジと生成AIの連携（RAG）
- 生成AIを組み込んだアプリケーションの受託開発
- RAG構築
- PoC支援
- 得意分野や業界：
- 中堅～中小企業
- ベンチャー企業
- 金融業界
- 保険業界
- 不動産業界
- サービス業
- 導入実績や成功事例：
- Azure OpenAI Serviceを活用した自社専用の生成AI環境の構築
- AWS Bedrockを活用したRAG構築
- 大手税理士法人グループのAIヘルプデスク構築（問い合わせ対応工数40%削減）
- 独自の技術やアプローチ：
- RAGを活用した自社データ連携に強み
- アジャイル手法を用いた高速PoC支援
- 中堅・ベンチャー企業などの低予算の開発案件の実績豊富
また、ゴートマンは、生成AIの受託開発のみではなく、生成AI導入にかかる計画策定、導入支援、活用定着化などのコンサルティングや生成AI研修まで一気通貫で支援できる点が特徴です。
２．neoAI
neoAIは、東京大学松尾研究室発のAIスタートアップです。
生成AIを活用した新事業創出の支援や自社生成AIサービスの開発、提供を行っています。
- 主な提供サービス：
・生成AI戦略の立案：企業向けに生成AI戦略の策定を支援
・PoC（概念実証）：生成AIの技術実証を行い、企業ニーズに合わせたカスタマイズを実施
・開発：生成AIを用いたシステム開発や導入サポート - 得意分野や業界：
法人向けAIソリューション、エンタメAIサービス - 開発実績：
大手企業や金融機関への生成AI開発・コンサルティング - 強み：
「neoSmartChat」などのLLMプロジェクト経験・ノウハウをパッケージ化したソフトウェア提供
３．ELYZA
ELYZAは、KDDIグループのAIカンパニーです。
独自の大規模言語モデル（LLM）の開発に成功し、大手企業向けにLLM活用支援を提供しています。
- 主な提供サービス：
・AIリサーチ＆ソリューション事業：企業特化のAIシステムの実装、研究開発支援
・AI SaaS事業：生成AIを基軸としたSaaSプロダクトの提供 - 得意分野や業界：他
業種に対応 - 開発実績：
・SmartNews：記事要約機能の構築に技術提供
・マイナビ：求人原稿の作成業務を効率化 - 強み：
・独自の日本語大規模言語モデル（LLM）の開発実績
４．AVILEN
AVILENは、ChatGPTや他の生成AI技術を利用して、企業のビジネス課題に対応するソリューションを提供する企業です。
AIの導入支援から研修、アプリケーションの開発まで、幅広いサービスを展開しており、特に教育や企業向けトレーニングにおいてその技術を活用しています。
- 主な提供サービス：
ChatGPT導入支援、ビジネス研修、プロトタイプ開発、ソリューション開発 - 得意分野や業界：
教育、企業向けトレーニング、ビジネスプロセス改善に関するAI導入 - 開発実績：
教育、企業向けトレーニング、ビジネスプロセス改善に関するAI導入 - 強み：
生成AI技術の導入から活用までの全過程をサポートし、特に教育とビジネス適用で高い評価を受けている
５．エクサウィザーズ
エクサウィザーズは、AIを活用して社会課題を解決することをミッションとする企業です。
企業や自治体向けの生成AIサービスを提供し、AIの企画から導入、運用まで一貫して支援しています。
- 主な提供サービス：
企業向け・自治体向け生成AI、AIアプリケーションの共同開発、社内システムへのAI実装。 - 得意分野や業界：
医療、介護、金融、自治体向けサービスなど、多岐にわたる産業に対するAIソリューションの提供。 - 開発実績：
国内時価総額トップ100社の半数以上にソリューションを提供、介護事務効率化などの具体的なAI活用事例多数。 - 強み：
100以上の技術アセットを持ち、各種業務に特化した生成AIサービスの提供能力。
６．WEEL
WEELは、AI技術、特に生成AIを活用して業務効率化やビジネスプロセスの改善を目指す企業です。
顧客のニーズに応じたカスタムソリューションの提供を行い、実用的なAI活用方法の普及に努めています。
- 主な提供サービス：
生成AIコンサルティング、開発支援、自律型AIエージェントのPoC開発、生成AIに関するセミナーや研修 - 得意分野や業界：
教育、マーケティング、顧客サポートなど、幅広い業界に対応する生成AIソリューション - 開発実績：
多数の企業に生成AIを導入し、業務効率化や顧客体験の向上を実現している - 強み：
具体的なビジネスニーズに応じたカスタマイズが可能で、透明性と実用性に優れたAIソリューションを提供
７．Preferred Networks
Preferred Networksは、最先端の深層学習技術を現実世界の課題解決に活用することを目指しています。
具体的には、ロボティクスや自動運転などの分野で技術を実用化し、新しい価値を創出している企業です。
- 主な提供サービス：
ロボット制御技術、自動運転システム、ビジュアル検査ソフトウェア、教育プログラム、エンターテイメントアプリケーションの開発 - 得意分野や業界：
製造業、交通、生命科学、教育、エンターテイメント業界におけるディープラーニング技術の応用 - 開発実績：
産業用ロボットの高度化や医療画像解析の自動化、教育向けプログラミングツールの提供など - 強み：
多岐にわたる技術を持ち、専用のハードウェアやソフトウェアライブラリ（CuPy、Optunaなど）を通じて研究開発を支えています
８．PKSHA Technology
PKSHA Technologyは、自然言語処理、画像認識、機械学習などの先進的なアルゴリズム技術を用いた製品開発を行っており、企業や社会の課題解決に貢献することを目指しています
- 主な提供サービス：
自然言語処理、画像認識、機械学習に関するアルゴリズム研究開発、ソリューションの商品化と提供 - 得意分野や業界：
企業向けのアルゴリズム研究開発とソリューション提供、特にソフトウェア・オペレーション内でのアルゴリズム活用 - 開発実績：
幅広い業界のクライアントにソリューションを提供 - 強み：
企業や社会の多様なニーズに応じたカスタマイズされたアルゴリズムソリューションの開発と提供
９．アクセンチュア
アクセンチュアは、責任あるAIの利用を通じて安全かつ持続可能なイノベーションを促進することに注力しています。企業機能の最適化とビジネスの再創造を支援し、大規模言語モデル（LLM）を活用したソリューションを提供しています。
- 主な提供サービス：
生成AIの戦略立案、設計・構築、運用にわたる総合的なサービス - 得意分野や業界：
広範な業界にわたるアプリケーションで、特にビジネス機能の最適化とイノベーションを重視 - 開発実績：
多くのグローバル企業での生成AIプロジェクト実施 - 強み：
経験豊富なイノベーションと強固なエコシステムを利用した先進的な技術の提供
１０．デロイトトーマツコンサルティング
デロイト トーマツは、生成AIを利活用した戦略策定からPoC、システム構築までの一気通貫サポートを提供しています。特に、税務領域での生成AI活用や業務専門家AIの構築を推進しています
- 主な提供サービス：
生成AIによるビジネスプロセス改革、専門家AIの開発、データ分析の高度化 - 得意分野や業界：
金融、医療、公共、小売など多様な業界におけるAI活用 - 開発実績：
業界特化型AIソリューションの提供と実績 - 強み：
業界と技術の深い知識を組み合わせたカスタマイズされたソリューションの提供
１１．日本IBM
IBMは、次世代AIの設計と実装を支援するグローバルチームを持つ企業です。20,000人を超えるAIエキスパートが、ビジネス価値を最大化するためのスキルアップと再教育を提供しています。
- 主な提供サービス：
生成AIコンサルティング、会話型AI、コンテンツインテリジェンス、AIオートメーション - 得意分野や業界：
幅広い業界に対応 - 開発実績：
多数の企業でAIとMLの運用化と拡張を実現 - 強み：
IBM Garageによるエンドツーエンドのフレームワーク、責任あるAI倫理とスケーラブルなAIソリューション
これらの企業はそれぞれ独自の強みを持っており、プロジェクトの規模や目的に応じて最適な開発パートナーを選択することが重要です。
生成AIアプリケーション開発のメリット
生成AIをアプリケーションや業務システムに組み込むことで、以下のようなメリットが期待できます。
１．業務効率の大幅な向上
- 自動文書生成による事務作業の効率化
- データ入力や情報整理の自動化
- AIによる高度な分析と意思決定支援
２．カスタマーエクスペリエンスの向上
- パーソナライズされた対応の自動化
- 24時間365日の顧客サポート実現
- より自然な対話型インターフェースの提供
３．イノベーションの加速
- 新製品・サービスのアイデア創出支援
- 研究開発プロセスの効率化
- 創造的タスクにおける人間とAIの協働
４．コスト削減
- 人的リソースの最適配分
- 予測精度向上によるリソース無駄の削減
- 自動化による運用コストの低減
５．データ活用の高度化
- 非構造化データの有効活用
- リアルタイムデータ分析と予測
- 大規模データからの洞察抽出
６．競争優位性の確保
- 独自のAIソリューションによる差別化
- 迅速な市場変化への対応
- 新たなビジネスモデルの創出
これらのメリットを最大化するためには、自社のビジネスモデルや業務プロセスに最適な形で生成AIを組み込むことが重要です。
そのためにも、経験豊富な開発会社との協力が不可欠となります。
生成AIアプリケーション開発のプロセス
生成AIを組み込んだシステム開発を外注する際の一般的なプロセスは以下の通りです。
- １．要件定義
- ２．開発会社の選定
- ３．契約交渉
- ４．開発計画の策定
- ５．開発とレビュー
- ６．テストと検収
- ７．導入とトレーニング
- ８．運用とメンテナンス
以下で詳しく解説します。
１．要件定義
- 開発目的と期待する成果を明確化
- 技術的要件と非機能要件の洗い出し
- 生成AIの具体的な生成AIの具体的な活用シーンや期待される機能を詳細に定義
２．開発会社の選定
- 複数の開発会社への提案依頼（RFP）の作成と送付
- 技術力、実績、コスト、開発アプローチを比較評価
- 候補企業とのミーティングや質疑応答セッションの実施
３．契約交渉
- 開発範囲、納期、価格の合意
- 知的財産権やメンテナンス条件の確認
- セキュリティとデータ保護に関する取り決め
４．開発計画の策定
- 具体的な開発スケジュールの作成
- マイルストーンと評価指標の設定
５．開発とレビュー
- 定期的な進捗報告と品質チェック
- プロトタイプの開発と評価
- 必要に応じた要件の調整と優先順位の見直し
６．テストと検収
- 機能テストとユーザー受け入れテスト
- パフォーマンスと安全性の確認
- 実環境でのパイロット運用
７．導入とトレーニング
- システムの本番環境への導入
- ユーザートレーニングの実施
- 運用マニュアルの作成と提供
８．運用とメンテナンス
- 継続的な性能モニタリング
- 定期的なアップデートとサポート
- 新たな要件や改善点の収集と対応
各段階で綿密なコミュニケーションを取り、プロジェクトの成功を確実にすることが重要です。
また、アジャイル開発手法を採用することで、開発の柔軟性と効率性を高めることができます。
生成AIアプリケーション開発の最新トレンド
生成AIのビジネス活用における2024年時点の最新トレンドとして、次の2つがあります。
- １．マルチモーダルAI
- ２．RAG（Retrieval-Augmented Generation）
以下で詳しく解説します。
1. マルチモーダルAI
マルチモーダルAIは、テキスト、画像、音声など複数の形式（モダリティ）のデータを統合的に処理し、理解する技術です。
- 特徴：
- 複数の情報源からより豊かな文脈理解が可能
- より自然なヒューマン・コンピュータインタラクションを実現
- 応用例：
- 画像付きの製品説明からの高度な情報抽出
- 音声と表情を組み合わせた感情分析
- 多言語・マルチメディアコンテンツの自動要約
- 産業への影響：
- 製造業での品質管理プロセスの高度化
- 医療分野での診断支援システムの精度向上
- 小売業におけるカスタマーエクスペリエンスの革新
2. RAG（Retrieval-Augmented Generation）
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、外部データベースから検索した情報を活用してLLMに回答を生成させる仕組みです。
RAGを活用することで、自社データや専門知識に基づいてLLMに回答を生成させたり、ハルシネーションのリスクを軽減することが期待されるため、ビジネスシーンで大きなトレンドになっています。
RAGが注目されている主な理由としては、次の3点が挙げられます。
（１）特定分野に関する専門性の向上
- 企業や業界特有の専門知識をAIシステムに効果的に組み込むことが可能
- 一般的な知識ベースでは対応できない、深い専門的な質問や課題に対応可能
- 業界固有の用語や概念を正確に理解し、適切な文脈で使用できる
（２）自社データの活用
- 企業内に蓄積された独自のデータや知識を最大限に活用
- 競合他社との差別化につながる独自の洞察や回答を生成
- 社内文書、過去の事例、顧客データなど、企業固有の情報を有効利用
（３）ハルシネーション（幻覚）のリスク低減
- LLMが不正確な情報や存在しない事実を生成するリスクを大幅に軽減
- 検索された実際のデータに基づいて回答を生成するため、信頼性が向上
- 特に重要な業務や意思決定において、より信頼できる情報を提供
よくある質問（FAQ）
Q1: 生成AIの開発にはどのくらいの期間がかかりますか？
A1: プロジェクトの規模や複雑さによって大きく異なりますが、小規模なプロジェクトで1〜6ヶ月、大規模なプロジェクトでは1年以上かかることもあります。ただし、アジャイル開発手法を採用することで、早期に一部機能をリリースし、段階的に開発を進めることも可能です。
Q2: 生成AI開発の一般的な費用の目安は？
A2: これも規模や要件によって大きく変わりますが、小規模なプロジェクトで100万円台から、大規模なプロジェクトでは数千万円以上かかることもあります。具体的な見積もりは、要件を明確にした上で開発会社に相談することをおすすめします。
Q3: 自社のデータを使って生成AIを開発することは可能ですか？
A3: はい、可能です。むしろ、自社の独自データを活用することで、より効果的な生成AIシステムを構築できます。ただし、データの品質や量、さらにはプライバシーやセキュリティの観点から、適切なデータ処理と管理が必要です。開発会社と協力して、データの前処理や匿名化などの対策を講じることが重要です。
Q4: 生成AI開発後のメンテナンスやアップデートはどのように行われますか？
A5: 多くの開発会社が、開発後のメンテナンスやサポートサービスを提供しています。定期的なモデルの再学習、システムのアップデート、パフォーマンス最適化などが含まれます。また、新たなデータや要件に基づいてAIモデルを継続的に改善していくことも重要です。契約時にメンテナンス条件を確認し、長期的なサポート体制を整えることをおすすめします。
まとめ
生成AIを組み込んだアプリケーションや業務システムの開発は、企業の競争力を大きく高める可能性を秘めています。適切な開発会社を選択し、自社のニーズに合わせたカスタム開発を行うことで、ビジネスプロセスの革新や新たな価値創造を実現できるでしょう。
本記事で紹介した11社は、それぞれ独自の強みと専門性を持っています。自社の目的や要件に最も適した開発パートナーを選ぶことが、プロジェクトの成功には不可欠です。
本記事で紹介した11社をまとめると、以下の通りです。
おすすめの生成AIコンサルティング会社まとめ
１．ゴートマン
２．neoAI
３．ELYZA
４．AVILEN
５．エクサウィザーズ
６．WEEL
７．Preferred Networks
８．PKSHA Technology
９．アクセンチュア
１０．デロイトトーマツコンサルティング
１１．日本IBM
きっとこの中から、あなたの会社に合った生成A開発会社を見つけられるでしょう。
開発会社を選ぶ際は、技術力や実績だけでなく、自社のビジネスニーズを理解し、長期的なパートナーシップを築ける会社を選ぶことが重要です。また、生成AI技術は日々進化しています。開発会社との継続的な関係を築き、最新技術動向をキャッチアップしながら、システムを進化させていくことが重要です。
本記事が、あなたの会社の生成AIシステム開発の成功につながる一助となれば幸いです。適切な開発パートナーと共に、生成AIがもたらす無限の可能性を探求し、ビジネスの未来を切り拓いていってください。
「ChatGPTマガジン」を運営するゴートマン合同会社は、生成AIを組み込んだアプリケーションや業務用システムの受託開発を提供しています。
特に、自社のデータやドキュメントを活用した専用の生成AI構築（RAG）を得意としており、東証プライ上場企業、金融機関、ベンチャー企業まで多くの実績があります。
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