AI受託開発会社おすすめ比較17選 選び方や各社のシステム開発事例

AI受託開発とは、外部の専門企業に自社用にカスタマイズされたAIシステム開発を委託することです。各ベンダーの技術力や得意領域を確認したうえで、委託先を選ぶことが重要です。導入実績のある業界や実際に構築したシステム事例を交えて、おすすめのAI受託開発会社を紹介します。

【30秒でわかる】AI受託開発会社の比較・選定ポイント

・技術力は各社さまざまで、目的に合った強みのある委託先を選ぶことが重要（▼比較表を見る）
・要件定義から開発、保守運用だけでなくコンサルティングに対応したベンダーも多い
・費用は少なくとも月数十万円から

＞AI受託開発会社の各サービス資料をまとめて無料ダウンロード

AI受託開発とは

AI受託開発とは、外部のAI開発専門企業にAIシステムの開発を委託することです。

近年AI技術は急速に進化し、ビジネスにおける活用が不可欠です。しかし、AI人材の不足や技術的なハードルの高さから、自社だけでAIシステムを開発することに課題を感じる企業が多いのが現状です。そこで、AI受託開発を利用することによりAI開発で発生するそれらの課題を解決し、ビジネスの競争力を高めることが求められています。

AI受託開発会社を利用することで、高度なAI技術を自社に取り入れられます。専門知識を持つ企業に開発を任せることで、スピーディにAIを活用したシステムの構築が可能です。

AI受託開発会社に依頼できる業務は、要件定義から開発、保守運用など

AI受託開発会社に依頼できる業務は「AIを活用したシステムを作る」だけではありません。企業の課題やニーズに合わせて要件定義からデータ準備、AIモデル設計・開発、テスト運用、実装、実運用、データ分析までを委託できます。

• 課題整理とKPI設計
• データ棚卸し・収集設計
• 前処理やアノテーション支援
• モデル開発（画像認識・需要予測・生成AI/RAGなど）
• 既存システム連携（API化、画面実装、権限設計）　など

最近ではChatGPTをはじめ生成AIの連携ツールの開発が注目を集め、自社サービスや業務フローにAI技術を組み込むシステムの開発を依頼する用途での利用も増えています。発注時は、どこまでを委託に含めるかを工程別に切り分けて確認すると比較がしやすくなります。

AI受託開発の費用は個別見積もり制が一般的

AI受託開発は多くが個別見積もりのため、明確な一律相場は公開されていません。

一般的に、PoC（概念実証）は小規模検証のため数十万〜数百万円規模から始まることが多く、本番システム開発はデータ整備や既存システム連携、運用設計まで含めるかどうかで大きく変動します。

その中でも、費用を公開しているベンダーの料金プラン・金額は下記のとおりです。

• 「言語理解研究所のカスタマイズ型AIエンジン開発」：コンサルティング月40万円〜
• 「株式会社WEEL」：コンサルティング月80万円〜、プロトタイプ開発月120万〜160万円
• 「ベルテクス・パートナーズの生成AI活用支援サービス」：企画検討100万円〜、プロトタイプ150万円〜、本格展開200万円〜

また、費用は「モデル開発」だけでなく、データ前処理、アプリ実装、クラウド費、保守運用の範囲によって上下する点を理解しておくことが重要です。

【委託目的別】AI受託開発会社の種類と比較表

AI受託開発会社はそれぞれに強みをもつ分野が異なります。システム開発の目的に応じてベンダーを絞り込んでいきましょう。

各ベンダーのより詳しい情報はサービス資料でも確認できます。下記からは人気ベンダーのサービス資料をまとめてダウンロードできるので、ぜひご活用ください。

汎用業務や知識基盤のシステム構築に強みのあるAI受託開発会社

汎用業務や知識基盤のシステム構築に強みのあるベンダーは、社内の文書管理や業務効率化に強みがあります。検索拡張生成（RAG）やデータの構造化、ノーコードツールなどの技術に強みを持ち、社内情報の即時検索システムや定型業務の自動化ツールを開発します。

散乱したマニュアルや過去資料の整理に課題があり、開発コストを抑えながら現場の事務負担を迅速に軽減したい企業に適しています。導入後の保守までワンストップで任せられる点も特徴です。

※「ー」は要問い合わせ。

▼汎用業務や知識基盤のシステム構築に強みのあるAI受託開発会社を詳しく見る

産業現場や専門領域のシステム構築に強みのあるAI受託開発会社

産業現場や専門領域のシステム構築に強みのあるベンダーは、製造現場の自動化や業界特有の専門判断のシステム化に強みがあります。画像解析や3D点群データの処理、数理最適化などの高度な技術で、検品作業の自動化や需要予測、熟練者の判断基準を再現するシステムを開発します。

独自のアルゴリズムが必要となるような複雑な現場課題を抱える企業や、独自のアルゴリズム開発を通じて競合他社との差別化を図りたい製造・物流業、専門性の高い金融・医療分野などの企業に適しています。

※「ー」は要問い合わせ。

▼産業現場や専門領域のシステム構築に強みのあるAI受託開発会社を詳しく見る

組織強化や人材育成に強みのあるAI受託開発会社

組織強化や人材育成に強みのあるベンダーは、技術提供と並行して、導入企業が自ら運用・改善できる体制を作る支援に特化しています。実践的な研修プログラムや専門スタッフの参画、開発ノウハウやソースコードの開示を通じて、人材育成と開発を同時に進めます。

社内に専門家が不足していても将来的な内製化を目指したい企業や、単なる委託ではなく組織全体のデジタル活用を根本から高めたい企業に適しています。

※「ー」は要問い合わせ。

▼組織強化や人材育成に強みのあるAI受託開発会社を詳しく見る

【最新】AI受託開発会社の月間BOXIL資料請求数ランキング

SaaS比較サイト「BOXIL」にて、1か月間にBOXILユーザーから資料請求されたサービスのランキングは下記から確認できます。注目の集まっているベンダーや人気のベンダーへの依頼を検討している方は、ランキングを参考にしてみましょう。

＞ランキング上位のベンダーを見る

ベンダー比較の際は、BOXILでの一括資料ダウンロードが便利です。各社のサービス資料をまとめて用意し、最適なベンダーを選びましょう。

AI受託開発会社の選び方

AI受託開発会社を選ぶ際には、次のような選び方のポイントを考慮することでニーズに最適なパートナーを見つけられるでしょう。

• 依頼内容と提供サービスがマッチするか
• 開発したいツールと同じ領域での実績が豊富か
• 提案力があるか

依頼内容と提供サービスがマッチするか

依頼内容と提供サービスがマッチするかどうかは、AI受託開発会社を選ぶうえで非常に重要なポイントです。ツール開発のみを依頼したいのか、企画段階から包括的に依頼したいのかを明確にしましょう。ツール開発のみを依頼する場合は、技術力に特化した会社が適しています。

一方、企画から依頼する場合は、コンサルティング能力や提案力に優れた会社が適しています。自社のニーズに合わせて、適切なサービスを提供している会社を選びましょう。

開発したいツールと同じ領域での実績が豊富か

開発したいツールと同じ領域での実績が豊富かどうかも重要な判断基準です。過去の実績は、その会社の技術力や経験を示す重要な指標です。具体的には、次のような点を確認しましょう。

• 開発したいAIツールと類似のプロジェクト実績があるか
• 同じ業界での開発経験があるか

実績が豊富な会社であれば開発プロセスがスムーズに進み、高品質な成果物を期待できます。事例紹介や顧客の声などを参考に実績を確認することをおすすめします。

提案力があるか

提案力があるかどうかもAI受託開発会社を選ぶうえで重要です。優れた提案力を持つ会社は、顧客の課題を深く理解し最適なソリューションを提供してくれます。下記の提案があるかを加味して選定しましょう。

• 自社の課題や要望に対して的確な提案をしてくれるか
• AI受託開発以外の複数の選択肢を示してくれるか

技術的な説明だけでなく、ビジネス的な視点も踏まえた提案ができる会社が理想的です。提案内容だけでなく、担当者の対応やコミュニケーション能力も評価することで、より良いパートナーを見つけられるでしょう。

AI受託開発会社のおすすめ比較5選（汎用業務や知識基盤のシステム構築に強み）

汎用業務や知識基盤のシステム構築に強みのあるAI受託開発会社は、社内の文書管理や業務効率化に強みがあります。散乱したマニュアルや過去資料の整理に課題があり、開発コストを抑えながら現場の事務負担をスピーディに軽減したい企業に適しています。

＼後からじっくり比較するなら／

CLINKSの生成AI導入・活用サービス

CLINKSの生成AI導入・活用サービス

ＣＬＩＮＫＳ株式会社

0.00 0件の口コミ

このサービスの口コミを書く

CLINKSの生成AI導入・活用サービスの詳細を見る

• 企画から開発、運用までワンストップで対応
• 導入後のサポートも個別のニーズに応じたプランを提案
• ヒアリングの段階からSEが同行

CLINKSの生成AI導入・活用サービスは、要件整理から開発、運用保守までワンストップで支援するAI受託開発サービスです。生成AIを活用した業務改善コンサルティングやRAGシステムの構築、オーダーメイドのシステム開発などが可能です。

AIチャットシステムやSaaSサービスなど、要望に合ったアプリケーション開発を支援し、ゲームアプリケーション開発やイラストデザイン制作にも対応します。運用を見据えた提案や見積もりの概算も、ヒアリングの段階で確認できます。

CLINKSの生成AI導入・活用サービスのシステム開発事例

【小売・製造業A社】

• 入稿データの文言、日付、曜日の整合性や日本語文法をチェックし、改善案を提案するWebシステムを開発
• OpenAI AgentBuilder等を活用し、複雑な整合性チェックを1.5ヶ月の短期間で実装・自動化

【非営利団体B法人】

• AIが企業情報を自動取得・更新し、企業同士の最適なマッチングを行うサービス
• 丁寧なヒアリングに基づく要件定義により、コンセプトから具現化まで伴走してシステムを立ち上げ

※出典：CLINKS株式会社「生成AIを導入・ビジネスに最適な生成AIソリューションを提供」（2026年2月24日閲覧）

データ構造化ソリューション『DX-laei』

データ構造化ソリューション『DX-laei』

株式会社言語理解研究所

0.00 0件の口コミ

このサービスの口コミを書く

データ構造化ソリューション『DX-laei』の詳細を見る

• PDFや図表、フローチャートをMarkdownやMermaid記法へ変換
• メタデータ付与や文脈理解により、同義語・類義語まで含めた拡張に対応
• 社内特有の専門用語や言い回しを辞書化し、AIが扱える知識へ変換

データ構造化ソリューション『DX-laei』は、言語理解研究所が提供する、社内の未整理な文書や図表をAIが理解できる形に整理するサービスです。

図表のMarkdown化や高度なアノテーション機能を備え、情報を知識として体系化します。RAG導入時に直面する「元データの不備による検索精度の低下」を根本から解消し、既存の業務フローを変えずに社内ナレッジの有効活用と検索精度の飛躍的な向上を実現します。

株式会社neoAI

• 社内資料や専門知識をノーコードで登録し、回答に反映させる仕組みを構築
• オンプレミス環境での構築に対応し、機密情報を社内完結で管理可能
• IP制限やチャットログ出力、部署・個人ごとの権限管理機能を搭載

株式会社neoAIは、東大・松尾研究室の知見を活かした生成AI構築サービスを提供しています。オンプレミス構築に対応しており、機密情報を守りながら社内データを活用した高精度なRAGシステムを導入できます。

ノーコードでの資料登録や管理機能を備え、顧客情報の漏洩を防ぎつつ、社内問い合わせの削減や業務の自己解決率向上を目指す企業の課題を解決します。

言語理解研究所のカスタマイズ型AIエンジン開発

言語理解研究所のカスタマイズ型AIエンジン開発

株式会社言語理解研究所

0.00 0件の口コミ

このサービスの口コミを書く

言語理解研究所のカスタマイズ型AIエンジン開発の詳細を見る

• 生成AIとルールベースAIの強みを組み合わせた独自手法
• 日本語に特化した高精度な自然言語処理技術
• 要望に合わせた細かなチューニングに対応

言語理解研究所のカスタマイズ型AIエンジン開発は、生成AIとルールベースAIを掛け合わせ、ニーズにあったAIエンジンを開発します。日本語に特化した解析ツールや言語データベースなど独自の自然言語処理技術により、契約書の自動解析や感情分析、高精度検索など、ビジネス特有の課題に合わせた実用的なAIエンジンの開発が可能です。

株式会社ProFab

• ノーコードプラットフォームを活用し、複雑な業務のアプリ化を短期間で実現
• ChatGPT、Claude、Geminiなど多くのLLMや外部ツールとノーコードで接続
• SaaS、Azure、AWS、オンプレミスなどクローズドな環境での構築に対応

株式会社ProFabはAIワークフロー開発ツール「Dify」を駆使し、複雑な業務プロセスの自動化を短期間で実現するサービスを提供しています。

複数の言語モデルや外部ツールを統合する機能を備え、要件定義から開発、保守までを経営コンサル出身者が主導。汎用ツールでは対応できない一連の工程の自動化を可能にし、開発リソースの不足やAIツールの低い活用率に悩む企業の生産性向上に貢献します。

株式会社ProFabのシステム開発事例

【金融・保険業A社】

• Dify、Gemini、Google Driveを連携させ、保険証券PDFから情報を自動抽出し、比較表や報告書を作成するシステムを開発
• 転記作業を完全自動化し、月間160時間の工数を創出。提案リードタイムを当日へと短縮し、50項目超の抽出精度も高い割合を実証

【製造業B社】

• 商談メモや内部知見をRAG（検索拡張生成）技術で活用した、顧客向け対応チャットボットを開発
• 問い合わせが減少し、チャットログを通じて製品改善に繋がる顧客ニーズを可視化

※出典：株式会社ProFab「保険業の証券画像文字起こし＆報告書作成システム」「製造業の顧客対応チャットボット」（2026年2月24日閲覧）

AI受託開発会社のおすすめ比較8選（産業現場や専門領域のシステム構築に強み）

産業現場や専門領域のシステム構築に強みのあるAI受託開発会社は、製造現場の自動化や業界特有の専門判断のシステム化に強みがあります。汎用的なツールでは対応しきれない複雑な現場課題を抱える企業や、独自のアルゴリズム開発を通じて競合他社との差別化を図りたい企業に適しています。

＼後からじっくり比較するなら／

受託開発サービス「カスタムHutzper AI」

受託開発サービス「カスタムHutzper AI」

株式会社フツパー

0.00 0件の口コミ

このサービスの口コミを書く

受託開発サービス「カスタムHutzper AI」の詳細を見る

• 現場課題に特化した独自AI技術を提供
• 提案から保守まで専門家による伴走サポート
• 作業手順監視や安全対策、業務改善など幅広く対応可能

受託開発サービス「カスタムHutzper AI」は、製造業や物流業向けのAI開発サービスです。データ分析による需要・在庫予測、独自開発の検出技術を活用した行動分析や安全対策、RAGなどの生成AI活用まで、現場の課題に合わせてテクノロジーをカスタマイズし、提案します。

港湾施設の在庫予測や物流倉庫の商品配置最適化、工場内の作業分析など、現場運用を前提としたAI開発で実績があります。研究開発から販売まで、AIを活用したサプライチェーン全体の最適化を実現したい企業におすすめです。

受託開発サービス「カスタムHutzper AI」のシステム開発事例

【畜産業A社との共同開発】

• スマートフォンのカメラで牛を横から撮影するだけで、最速0.2秒で体重を推定できるiOS版アプリ
• アプリ導入により高精度な測定が可能になり、成長に合わせた飼養管理と出荷時期の最適化が実現

【製造業B社】

• ネットワークカメラの動画から作業者の行動（正味／付帯／手待ち作業）を自動で分類・解析するAIモデルを開発
• 各個人の作業時間を手動で計測していた人手依存の工程に対し、骨格検出を用いない独自手法で障害物の影響を抑えた解析を行い、生産プロセスを最適化

※出典：株式会社フツパー Hutzper「製造業向けAI技術のフツパー、丸紅と牛の体重推定アプリを共同開発 〜酪農・畜産の「勘と経験」をデータ化し、生産性向上に貢献〜」「社会インフラ設備の台帳整備・劣化診断サービス “Audin AI”の開発 ～巡視／巡回による目視点検の省力化実現へ～」（2026年2月24日閲覧）

株式会社Laboro.AI

• ビジネス現場の視点から、画一的なパッケージAIでは対応が難しい課題を解決
• 自社独自のAIコンサルタント・ソリューションデザイナが顧客の課題を深堀り
• 機械学習エンジニアとソリューションデザイナのチームで、イノベーション創出を支援

株式会社Laboro.AIは、AI活用を通して企業のイノベーション創出を支援する会社です。ビジネス変革のためのオーダーメイドAI・カスタムAIを受託開発しています。建設や人材、金融などを含めあらゆる業界の課題に対応でき、画像だけではなく音声や自然言語などのデータの種別も問わずに依頼できます。

戦略やロードマップの作成の段階からサポートしてくれるので、自社でどのようにAIを活用すればいいのかわからない企業にもおすすめです。

株式会社Laboro.AIのシステム開発事例

【防衛・製造A社】

• 防衛装備品の電子基板製造工程における、吸着ノズル先端の画像分類AIによる外観検査システムを開発
• 経験と手間を要する目視確認を補助し、実地評価で低い見逃し率を達成。検査の自動化と作業時間の短縮を実現

【製造業B社】

• 車両床下の検査装置で撮影された大量の画像から、線路設備の機能不全や異常を自動判定する「線路設備不良判定AI」を開発
• 全画像を目視判定していたため膨大な労力を要していたが、AIによるスクリーニングで1か月あたり100時間の工数削減を見込み、線路保全の省力化を達成

※出典：株式会社Laboro.AI「防衛装備品の製造におけるAIによる外観検査」「線路設備の不良判定の自動化」（2026年2月24日閲覧）

株式会社FRONTEO

• 独自エンジン「KIBIT」により、専門家の判断基準を少量のデータから再現
• 目的に沿ったデータのみでモデルを構築し、正確な情報の発見・抽出に特化
• メール監査や訴訟支援など、膨大なデータから不正の証拠や予兆をスコアリング

株式会社FRONTEOは、独自のAIエンジン「KIBIT」により、専門家の判断基準や暗黙知を再現する特化型AIサービスの構築を提供しています。

数学的アプローチによる解析で少量のデータから高精度なスコアリングを行う機能を備え、ハルシネーションのリスクなく情報を抽出。法務・監査における不正検知やライフサイエンス分野での標的探索など、膨大なデータから「機微」を読み取り、正確な意思決定を求める企業の課題を解決します。

株式会社FRONTEOのシステム開発事例

【生命保険業A社】

• 分析システムに独自AIエンジン「KIBIT」を搭載し、年間約100万件の「お客さまの声」からリスクの種を検知
• AIが70～80%の文書を対象外と判断。読むべき文書を絞り込むことで、分析工数を大幅に削減

【証券業B社】

• KIBITと音声認識技術を連携させ、1日最大4万件を超える通話データを解析するモニタリングシステムを開発
• 人の力では全件チェックが困難だった通話内容のテキスト変換と解析を自動化。検証精度の向上と、想定外のチェック事象の発見を可能に

※出典：FRONTEO, Inc.「株式会社かんぽ生命保険自然言語AI KIBITを搭載した「KIBIT Knowledge Probe」で革新的な分析システムを構築読むべき「お客さまの声」を70～80％削減し、スピーディーなリスク発見が可能に」「自社開発のAIでビジネスソリューションを提供」（2026年2月24日閲覧）

AIソリューション（受託開発／PoC）

AIソリューション（受託開発／PoC）

株式会社Ａｒｃｈａｉｃ

0.00 0件の口コミ

このサービスの口コミを書く

AIソリューション（受託開発／PoC）の詳細を見る

• 大企業を中心に豊富な開発支援実績
• オーダーメイド開発と独自のコアエンジンにもとづいた開発に対応
• Webシステムやハードとの連携を含むワンストップ開発が強み

AIソリューション（受託開発／PoC）は、大企業のAI開発で多くの実績をもつAI開発サービスです。異常検知AIや生産量予測AIなど、多様なAI技術を組み合わせ生産ライン全体や広告チェックなどフロー全体の最適化までサポートします。

オーダーメイド開発に加え必要最小限の開発を行い、顧客向けトライアルにより製品化を目指すMVP開発も可能です。AI導入に伴うリスク対策も考慮した生成AI保険付き生成AIシステムや、人物の行動や属性を映像から認識するAIなど、多様な独自技術を保有しています。

AIソリューション（受託開発／PoC）のシステム開発事例

【保険・証券業A社】

• 最新のLLM技術と独自のAIアーキテクチャを活用し、走行データを多角的に解析して最適な改善点を提示する「運転アドバイスプラットフォーム」を開発
• 交通事故削減に向けた安全運転促進が課題だったが、AIがドライバーの状況に合わせたきめ細やかなアドバイスを生成することで、教育の高度化と事故削減を目指す

【IT・研究開発B社】

• 高価なハイパースペクトルカメラの情報を、一般的なRGBカメラでも可視化できるようにする「自動ハイパースペクトラム学習システム」を共同開発
• 高額な専用カメラを用いずに細部の画像判定を可能にすることで、物体の予測や検査におけるコスト低減を目指す

※出典：PR Times「株式会社Archaicのプレスリリース」、株式会社ファンリード「＜業界初※＞アルカイック、ファンリードと 『自動ハイパースペクトラム学習システム』を共同開発 ～RGBカメラでもハイパースペクトルカメラの特徴をもつ細部の画像判定が可能に～」（2026年2月24日閲覧）

株式会社Preferred Networks

• 日本語能力に優れ、日本独自の文化や商習慣を重視したフルスクラッチ開発モデル
• 自社開発のAI半導体、計算基盤、基盤モデルを組み合わせた高度なソリューション
• 金融、医療、翻訳など、特定の専門業務に合わせた専用モデルの開発

株式会社Preferred Networksは、半導体から基盤モデルまでを自社開発する垂直統合型の技術力を背景に、国産LLM「PLaMo」を活用したソリューションを提供します。

日本語能力に長け、日本独自の商習慣に最適化したモデル構築が可能。企業の独自データによる追加学習機能も備えます。海外モデルへの依存やセキュリティを懸念する企業に対し、金融や製造など高度な専門領域でセキュアなAI活用を実現します。

株式会社Preferred Networksのシステム開発事例

【精密機械製造A社】

• 深層学習技術（Preferred Networks Visual Inspection）を搭載した、無振動式パーツフィーダ一体型検査装置を開発
• 従来の手法では困難だった複雑な形状のパーツに対し、ワークの回転姿勢に左右されない優れた検出精度と検知速度を実現

※出典：Preferred Networks Visual Inspection「お客様事例」（2026年2月24日閲覧）

株式会社KICONIA WORKS

• 少数精鋭チームのためコミュニケーションがとりやすい
• ビジネスとシステム開発の両面を意識したAIコンサルティングを提供
• 要望に応じた条件で基盤を構築、API連携で既存システムとの連携も可能

株式会社KICONIA WORKSは、顧客の課題に真摯に向き合い、幅広い選択肢から解決を支援する会社です。課題解決のための手段はAIに限らず、幅広い技術から顧客の課題や状況に適したものを選びます。コンサルティングを1〜2か月の短い時間で行い、アルゴリズム・モデル開発やシステム開発・運用サポートを重視してサポートします。

機械学習・最適化問題への対応や、構築するサーバーの場所の柔軟さも含め、どのような規模・依頼内容でも依頼しやすいのが特徴です。

株式会社KICONIA WORKSのシステム開発事例

【食品製造業A社】

• 数理最適化の手法を用い、現場特有の複雑な制約条件を反映させた生産計画の自動作成システムを開発
• 特定の熟練担当者のノウハウに依存した生産計画作成が負担となっていたが、AIによる自動化で属人化を解消し、業務効率化を実現

【家電製造業B社】

• カメラと画像認識AIを用い、製造工程の最終確認作業を自動でアシストするシステムを開発
• 人の手による目視確認での不備見逃し防止と効率化を目指し、工場の撮像環境の構築から一気通貫で開発を行い、間違いの防止と効率化を達成

※出典：KICONIA WORKS「熟練者の暗黙知を数理最適化で再現し、属人化した生産計画作成の自動化を実現」「工場における確認作業をAIによってアシスト」（2026年2月24日閲覧）

株式会社ヘッドウォータース

• コンテンツ生成やカスタマーサポートなどのシステムに高度な言語処理モデルを組み込む
• FAQや企画提案などのあらゆる業務を自動化するAIエージェントを開発
• Azure OpenAI Serviceを活用したセキュアな対話AIアプリを開発

株式会社ヘッドウォータースは、顧客のビジネスを理解したAIソリューションを提供する会社です。ビジネスを理解したうえで、AIエンジンの周りに付帯するシステムごとソリューションを提供します。

開発前段階のコンサルティング（業務分析・可視化・解決策のプランニングなど）だけではなく、設計・開発・保守・運用・育成までトータルでサポートしてくれるのが特徴的です。生成AIやマルチモーダルAI、エッジAIなどをはじめ幅広いAI技術にアジャイル開発で対応しているため、変化の激しいAI技術でも柔軟に対応できることは大きなメリットです。

株式会社ヘッドウォータースのシステム開発事例

【官公庁】

• Microsoft Power Platformを活用し、工業用水道事業許可申請等をオンラインで行えるようにしたデジタルプラットフォームを開発
• 行政手続のデジタル化が課題だったが、申請フローのDX化により、申請者と行政機関双方の手間が削減され、業務プロセスの効率が向上

【美容業界B社】

• Microsoft Azure PaaSを活用し、美容師のセルフブランディング支援やAI転職マッチングを実現するスマートフォンアプリを開発
• 個人ベースへと変化する業界ブランディングに対応するため、ユーザーの嗜好を分析して潜在的な転職ニーズを検出し、最適な美容室とのマッチングを可能に

※出典：株式会社ヘッドウォータース「経済産業省よりMicrosoft Power Platformを利用したオンライン申請システム開発業務を受託」「Z世代向け美容師情報アプリ「QJ LIKE」へ開発協力」（2026年2月24日閲覧）

PKSHA Technology

• 自然言語処理や画像認識など、多様なニーズに対応する技術資産を保有
• 課題定義から業務プロセス統合まで、クライアントと一貫して支援
• 熟練者の判断基準を可視化し、智慧の共有やデータサイロの解消を推進

PKSHA Technologyは自然言語処理や画像認識などの独自アルゴリズムを駆使し、企業固有の課題を解決するカスタマイズ型AIソリューションです。課題定義から業務プロセス統合まで一貫した支援体制を備え、知識を可視化するためのシステム開発を提供します。

システムの分断や属人化した暗黙知の継承といった全社的課題に対し、時価総額上位企業への豊富な導入実績に基づいた最適なアルゴリズム実装で全体最適化を推進します。

PKSHA Technologyのシステム開発事例

【飲料・食品メーカーA社】

• 数理最適化アルゴリズムを用い、過去の傾向や商品優先度を踏まえて店舗別の陳列計画を自動生成する棚割ソリューションを開発
• 棚割作成は専門性と膨大な作業時間を要し担当者の重荷だったが、AIによる自動作成により、棚割作成に要する時間を従来より大幅削減できる見込み

※出典：PKSHA Technology Inc.「PKSHA AI Suite for Retail」（2026年2月24日閲覧）

AI受託開発会社のおすすめ比較4選（組織強化や人材育成に強み）

組織強化や人材育成に強みをもつAI開発受託会社は、技術提供と並行して、導入企業が自ら運用・改善できる体制を作る支援に特化しています。プロジェクトを通じて将来的な内製化を目指したい企業や、単なるシステム構築の委託ではなく組織全体のデジタル活用能力を高めたい企業に適しています。

＼後からじっくり比較するなら／

Right back

Right back

株式会社ｐｉｎｅａｌ

0.00 0件の口コミ

このサービスの口コミを書く

Right backの詳細を見る

• 業務課題に特化した生成AIツールを開発
• 生成AIの導入から活用、人材育成戦略の立案までサポート
• 現場のDX推進人材を育成する研修サービスも提供

株式会社pinealは、生成AI活用による企業のDX推進を専門とするサービスを提供しています。生成AIツールの開発にとどまらず、DX推進人材を育成するインターン型研修「Right back」の提供やマーケティング、クリエイティブ制作などにも対応しています。

ペルソナ作成、議事録自動作成、薬機法チェッカーなど、個別課題に特化したオリジナルの生成AIツールを開発可能です。活用コンサルティングも提供しており、課題の洗い出しからAIの開発、AIプラットフォームの導入支援まで一気通貫でサポートします。

Right backのシステム開発事例

【自動車業界A社】

• 3か月間のインターン型研修を通じた、実務直結型の生成AI活用施策およびプロジェクト推進
• 受講生が広告運用のアジャイルなPDCAや生成AIのトレンドを実務に適用。研修後、商品企画部署へ異動しチームをリードするなど、マインドセットとスキルの両面で成果を向上

※出典：株式会社ピネアル「企業向けAI活用研修」（2026年2月24日閲覧）

データアナリティクスラボのAI開発・データ分析伴走支援

データアナリティクスラボのAI開発・データ分析伴走支援

データアナリティクスラボ株式会社

0.00 0件の口コミ

このサービスの口コミを書く

データアナリティクスラボのAI開発・データ分析伴走支援の詳細を見る

• 先端技術に精通した専門チームによるサポート
• 数理モデルからLLMまで幅広い技術に対応
• 大企業を中心に広告や金融、不動産など業界問わず提供実績

データアナリティクスラボのAI開発・データ分析伴走支援は、要望に応じたAI開発支援を提供するサービスです。AIシステム開発のための機械学習モデルの構築や分析、データ前処理作業の高度化、事業KPIの可視化までサポートします。

生成AIや画像解析、量子コンピュータなどの先端技術に精通し、大企業を中心に医療や金融、教育など多様な業界で実績があります。

データアナリティクスラボのAI開発・データ分析伴走支援のシステム開発事例

【ヘルスケア業界A社】

• 先端論文のリサーチに基づいた高度な機械学習モデルの実装
• 工数のかかるリサーチと実装を外注したことで、新規案件の獲得や顧客コミュニケーションなどのコア業務に注力できるように

【サブスクリプションサービスB社】

• LTV（顧客生涯価値）向上に向けたデータ収集・分析および施策提案システムを開発
• 正確な効果検証が可能になり、負の投資（リターンのない投資）を抑制。成果の出る施策へリソースを最適配分できるように

※出典：DATA ANALYTICS LABO「データアナリティクスラボ株式会社」（2026年2月24日閲覧）

ベルテクス・パートナーズの生成AI活用支援サービス

ベルテクス・パートナーズの生成AI活用支援サービス

株式会社ベルテクス・パートナーズ

0.00 0件の口コミ

このサービスの口コミを書く

ベルテクス・パートナーズの生成AI活用支援サービスの詳細を見る

• 生成AI活用のための企画から実装、運用まで一気通貫サポート
• 最短1～2か月でプロトタイプ開発
• AI活用方針やルール策定も支援

ベルテクス・パートナーズの生成AI活用支援サービスは、AI活用コンサルティングを中心に、プロトタイプ開発やPoC支援も行うサービスです。生成AI活用による業務改善や新規事業創出まで、難易度の高いテーマへの対応力が強みです。

テーマの検討からプロトタイプ開発、実用化まで、一貫した流れで対応し、必要に応じて社内ルールや活用方針の策定も支援します。専門家によるディスカッションや効果検証も行い、現場に即したAI活用が可能です。

株式会社WEEL

• AIの基礎教育から活用法研修まで、社内のAIリテラシーを高める支援を提供
• 独自データ学習済みのLLMやAI搭載のアプリケーションを開発
• 業務プロセスを自動化するAIエージェントを開発

株式会社WEELは、AI導入のコンサルティングから受託開発までを提供する会社です。特に生成AI関連のプロダクトに強く、生成AIを業務適用するための包括的なサポートを提供しています。AIの事業適用性を検証するためのプロトタイプ開発を行うため、自社システムや自社データを組み合わせてどのような活用可能性があるのかを把握できます。

開発ノウハウやソースコードを公開しており、内容に関するレクチャーも実施するため、受託開発にありがちな「社内の人材が育たない」という課題を解決しながら依頼が可能です。

株式会社WEELのシステム開発事例

【IT・情報システム部門A社】

• 社内QA自動応答LINE WORKSボットを構築
• 全問い合わせの多くを自動化。担当者の負担を劇的に軽減し、将来的に自社で運用・改修できるようコード解説や手順書まで整備

【プログラミング教育業界B社】

• 生徒の感情分析機能を備えた「AI学習コーチ」を構築
• PCカメラで生徒の表情から集中度やストレスを解析し、AIが適切なヒントや励ましを自動で提供。教師一人あたりが担当できる生徒数の最適化と満足度向上を実現

※出典：WEEL「社内QA自動応答LINE WORKSボット プロトタイプ開発」「生徒の感情分析 × 生成AIによる学習アシスタント」（2026年2月24日閲覧）

AI受託開発会社を利用する3つのメリット

AI受託開発会社を利用することで享受できる、特に重要な3つのメリットについて解説します。

• 自社業務に合わせてAIを活用できる
• コア業務に集中できる環境づくり
• AIに関するリテラシー不足を補える

メリット1. 自社業務に合わせてAIを活用できる

AI受託開発では、既存のAIツールでは対応しきれない独自の業務プロセスやデータ構造に最適化されたAIソリューションを構築できることが大きなメリットです。受託開発なので、企業の個別の業務課題やフローに合わせてAIシステムをカスタマイズできます。

これにより、業務効率の大幅な改善や、これまで不可能だった高度なデータ分析などが実現します。たとえば、特定の業界特有のデータ分析や、複雑な業務フローの自動化などが可能になります。とくに、「一般的に提供されているAIツールに個人情報や社内情報を入力できないが、AIツールを使うことで業務効率化が明確な場合」は非常に役立ちます。

メリット2. コア業務に集中できる環境づくり

AI開発を外部に委託することで、社内のリソースをコア業務に集中させられる点もメリットです。AI開発には専門的な知識と時間が必要となるため、自社で対応すると本来の業務に支障が出るかもしれません。

専門企業に開発を任せることで、本来の業務に専念したままAIシステムを活用できるようになります。開発チームの人員を割く必要がなくなり、既存のプロジェクトを円滑に進められるでしょう。

メリット3. AIに関するリテラシー不足を補える

AIに関する専門知識が不足している企業でも、AI受託開発を利用することで高度なAI技術を活用できることもメリットでしょう。受託開発企業はAIに関する豊富な知識と経験を有しており、企業のニーズに最適なソリューションを提供します。

たとえば、生成AIの連携ツールを開発してもらえば、プロンプトエンジニアリングのスキルを補いながら高度な活用が可能です。これにより、AI技術の導入障壁を下げ、より多くの企業がAIの恩恵を受けられるようになります。

AI受託開発会社利用時の3つの注意点

AI受託開発会社は多くのメリットがある一方で、注意すべき点もいくつか存在します。

• そもそも受託開発が不要なこともある
• 情報漏えいのリスクがある
• 仕様変更が難しい

注意点1. そもそも受託開発が不要なケースがある

AI受託開発は、必ずしもすべての企業にとって最適な選択肢とは限りません。既存のAIツールやサービスで十分な場合もあります。特に、文章作成や翻訳などの一般的な業務であれば、ChatGPT連携サービスで対応できることが多いです。

自社ならではの業務に対応したい場合に、受託開発会社は適しています。既存のツールで対応可能な業務に受託開発を利用すると、コストが無駄になるかもしれません。事前に自社のニーズを分析しましょう。

ChatGPT連携サービス種類別16選！連携サービスでできること

ChatGPT連携サービスの資料を無料DL ChatGPT連携サービスとは ChatGPT連携サービスとは、OpenAI社が開発した大規模言語モデル「ChatGPT」と連携できる、…

注意点2. 情報漏えいのリスクがある

AI受託開発では、自社の重要なデータを外部企業に提供することもあります。とくに、機密情報を含むデータを扱う場合は十分な注意が必要です。

情報管理体制が不十分な企業に委託した場合、情報漏えいのリスクが高まります。委託先の情報セキュリティ対策や実績を確認しましょう。プライバシーマークの取得状況や、ISMSの認証有無、契約時に秘密保持契約を締結することも必須です。

注意点3. 仕様変更が難しい

受託開発には、開発途中の仕様変更が難しいという特性があります。契約時に定められた仕様に基づいて開発が進められるため、途中での仕様変更や開発後の改良といった柔軟な対応をしてくれるベンダーは限られます。

そのため、開発前の要件定義の時点で将来的な拡張性も考慮しておかなければなりません。柔軟性・拡張性を持ったシステム開発のためには、指定された要件で開発するだけではなく、戦略の立案やコンサルティングから対応可能なベンダーを選ぶことが重要です。

受託開発会社への依頼を成功させるポイント

AI受託開発は必ずしも成功するものではありません。特にAI案件は「やってみないと分からない」要素が多く、課題設定やデータ状況が曖昧なまま進めると、PoC止まりで終わったり、想定以上にコストが膨らんだりするケースも少なくありません。重要なのは、開発会社を選ぶこと以上に「発注側の準備」です。

課題と成功基準を「業務KPI」で定義する

受託開発を成功させるには「AIで何ができるか」ではなく、「どの業務をどれだけ改善したいか」を先に決めることが重要です。

精度◯％のような技術指標だけだとベンダーの提案内容が比較できず、判断が難しくなります。工数削減率、不良率低減、問い合わせ一次回答率など、現場で測れる業務KPIに落とし込み、達成水準と期限を明確にしましょう。

データの状況を事前に棚卸ししておく

AI開発の見積もりがブレる最大要因はデータです。まず、対象業務に関係するデータが「どこに」「どの形式で」「どれくらい」「どの頻度で更新」されているかを整理しましょう。

欠損や表記ゆれ、個人情報の有無、ラベル（正解データ）の有無も重要です。棚卸しがあると、実現可能性の判断が早まり、データ整備に想定外の期間と費用が発生するリスクを減らせます。

PoCの合格ラインと撤退基準を決めておく

AIは試さないと分からない一方、基準が曖昧だとPoCが長期化し、追加費用が積み上がります。追加コストを最小限に抑えるためにも、「どの条件を満たせば本番へ進むか」を先に決めましょう。たとえば、誤検知率の上限、処理時間、現場の運用負荷（入力工数）、業務KPIの改善幅などです。

同時に「この条件なら撤退する」という撤退基準も明確にし、判断が先延ばしにならない設計にします。

開発後の運用・改善体制まで確認する

本番導入後に精度が落ちたり、現場で使われず形骸化したりするのがAI案件の典型的な失敗です。

導入前に、モデル監視（データ変化の検知）、再学習の頻度、改善サイクル、障害時の切り戻し、問い合わせ窓口など運用設計を確認しましょう。ソースコードや学習手順の引き渡し、ドキュメント整備なども含め、担当者が変わっても回る状態を目指すことが重要です。

AI受託開発会社への依頼にあたってよくある質問

最後に、ベンダー選定や開発依頼にあたってよくある質問を取り上げます。

ベンダーの開発期間はどれくらいが一般的ですか？

案件の規模で大きく変わります。PoCは2〜8週間程度で実現性や精度を確認するケースが多く、本番は要件定義〜実装〜テストで3〜6か月以上を見込むのが一般的です。データ整備や既存システム連携の有無で前後します。

成果物の知的財産権はどうなりますか？

知的財産権は契約内容によってさまざまです。ソースコード、学習済みモデル、学習データ、ドキュメントの帰属を分けて確認しましょう。特に「再利用可否」「二次利用」「再委託」「退職・解約後の利用権」は揉めやすい論点です。契約前に明文化が必須です。

データが十分に揃っていなくても依頼できますか？

可能ですが、まずはデータ棚卸しが必要です。データ量・欠損・形式・更新頻度・ラベル有無を確認し、足りない場合は収集設計やアノテーション支援を含めた提案になることが多いです。データ準備の工数が費用と期間を左右します。

PoCだけ依頼することは可能ですか？

PoC（概念実証）のみの依頼も可能です。PoCは「このデータで精度が出るか」「業務で使える見込みがあるか」を小規模に検証する段階です。本番開発の前にPoCのみ契約し、合格ライン（精度・処理時間・運用負荷など）を満たしたら次フェーズへ進む形が一般的です。

自社ならではの業務にAIを最適化させたいなら、受託開発がおすすめ

近年の生成AIブームを受け、AI受託開発を手掛ける企業への注目が高まっています。既存のAIツールでは対応しきれない、より高度で専門的なニーズに応える手段として、受託開発があらためて評価されているといえるでしょう。

受託開発を利用することで、自社業務に最適化されたAIツールを開発できます。これにより、業務効率の大幅な改善や、これまで不可能だった高度なデータ分析などが実現します。業務におけるAI利用を強く後押しできるでしょう。