おすすめのAI開発企業20選一覧。4つのタイプ別選び方も解説

AI開発企業とは

AI開発企業とは、人工知能技術を用いたシステムやサービスを企画・設計・実装・運用する専門の会社を指します。機械学習や深層学習、自然言語処理、画像認識などの先端技術を活用し、企業や組織が抱える課題をデータ駆動型で解決する役割を担っています。

AI開発企業とは「単にAIを作る会社」ではなく、「AIを社会やビジネスに実装し、価値を生み出す」企業と言えるでしょう。

AI開発については以下の記事で詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。

関連記事：AI開発とは？必要なスキルや知識から開発の手順まで解説

AI開発企業の料金体系・費用相場

AI開発企業の料金体系・費用相場は企業ごとだけでなく、

• コンサルティング
• PoC検証
• 本開発
• 運用保守

の各フェーズに応じて段階的に費用が発生します。また、プロジェクト規模によっても料金体系や費用相場は異なるので、確認しておきましょう。

【フェーズ別】

フェーズ	費用相場
ヒアリング・構想策定	・0円：ヒアリング ・40万～200万円：コンサル
PoC（プロトタイプ）検証	100万～500万円
AIモデル本開発（人月単価）	80万～250万円
システム開発・統合（人月単価）	80万～200万円
運用・保守（月額）	10万～200万円

【プロジェクト別】

規模	費用相場
PoC	300万～500万円
小規模プロジェクト	150万～1,000万円
中規模プロジェクト	1,000万～3,000万円
大規模プロジェクト	3,000万円以上

AI開発企業への依頼費用は、工程ごとの見積もり単価とプロジェクト全体の規模の組み合わせで決まります。そのため、発注側は「どの段階にどれだけのリソースを割くべきか」を明確にし、自社の課題解決に直結する部分に投資を行うことが重要です。

AI開発企業に依頼できる業務

AI開発企業に依頼できる業務はさまざまですが、主に以下5つです。

• 要件定義・コンサルティング
• データ収集・整備・分析基盤構築
• AIモデルの開発・カスタマイズ
• システム開発・アプリケーション実装
• 運用・保守・改善

要件定義・コンサルティング

AI開発企業が最初に担う役割のひとつが要件定義・コンサルティングです。これは、

• AIを導入すれば何が解決できるのか
• どのような成果を目指すのか

を整理する工程であり、技術導入ではなくビジネスゴールに沿ったプロジェクト設計を行うことが目的です。たとえば、製造業であれば不良品削減、流通業であれば需要予測の精度向上といったように、業界や企業が抱える具体的な課題を明確化します。

その上で、必要となるデータの種類、実現までのステップ、想定コストやROIを見極めることで、プロジェクト全体の方向性を誤らないように設計できるのです。要件定義やコンサルティングは、後の開発や運用がスムーズになり、不要な追加コストを避けることにもつながります。

データ収集・整備・分析基盤構築

AIの性能を左右する要素は「データの質」といっても過言ではありません。そのため、AI開発企業は顧客の業務に必要となるデータを集め、形式の違いや欠損値、ノイズなどを処理し、分析や学習に使える状態へ整備します。

例えば、小売業の場合、

• POSデータ
• 顧客購買履歴
• 会員属性情報
• 在庫データ
• 天候データ
• キャンペーン情報

なども組み合わせて、分析ができる基盤を整えることが求められます。

このフェーズをおろそかにするとAIモデルの精度が上がらず、期待した成果が得られないため、開発プロセスの中で特に重要なステップといえるでしょう。

AIモデルの開発・カスタマイズ

整備されたデータをもとに、実際に課題解決を行うAIモデルを設計・構築するのがこのフェーズです。AI開発企業は既存のフレームワークやアルゴリズムを利用するだけでなく、顧客の業務内容に最適化した形でモデルをカスタマイズします。

以下に例を挙げます。

• 製造ラインの製品不良検出に特化した学習モデルを作る→画像認識
• カスタマーサポート用のFAQ自動応答を実現できるように調整する→自然言語処理

といった取り組みです。

また、精度検証や過学習の防止、再現性の確認なども行い、現場で安定して動作するレベルに仕上げていきます。汎用的なAIを導入するのではなく、企業固有のデータや業務プロセスに合わせてカスタマイズすることで、実務に直結した成果を出せるのが特徴です。

システム開発・アプリケーション実装

AIモデルが完成しただけでは実際の業務で使える状態にはなりません。AI開発企業は、学習済みモデルを既存の業務システムや新たに構築するアプリケーションに組み込み、利用者がスムーズに活用できる環境を整えます。

例えば、営業支援システムに需要予測モデルを組み込んで販売計画に反映させたり、工場の監視システムに不良品検出AIを組み込みリアルタイムで警告を出す、といった応用が可能です。

また、Webアプリやスマートフォンアプリと連携させ、現場担当者が直感的に操作できるUIを提供することも多いです。AIを業務フローの中に溶け込ませることで、従業員が特別な知識を持たなくても成果を得られるようになるのです。

運用・保守・改善

AIは導入して終わりではなく、運用開始後に継続的な改善が必要となります。開発企業は、以下のようなサポートを提供しながら、常に最適な状態を保ちます。

• 学習データの追加や更新
• モデルの再学習や精度低下時のチューニング
• 市場や顧客行動の変化に合わせたモデル改善
• セキュリティアップデートやシステム障害対応

消費者の行動や市場環境が変化すると、従来の学習モデルでは予測精度が落ちることがあります。そのため、新しいデータを取り込みモデルを更新することで、精度を維持し続けることが可能になります。

運用・改善フェーズを通じて、AIは一過性の仕組みではなく、長期的に企業の競争力を支える基盤として機能するようになります。

AI開発企業の比較ポイント

AI開発企業を選ぶ際は、以下3つのポイントを比較しましょう。

• 自社の業界・業種を理解しているか
• 構想段階から支援してくれるか
• 人材育成まで実施してくれるか

自社の業界・業種を理解しているか

AI開発企業を選ぶ際にまず確認すべきは、その企業が自社の業界や業種を深く理解しているかどうかです。AIの技術知識が豊富でも、業界の課題やデータ構造を理解していなければ、開発したAIが現場でうまく機能せず成果に直結しないことがあります。

例えば、

• 製造業であれば検品や需要予測
• 小売業であればレコメンド機能や在庫管理の最適化など

業務ごとに解決すべき課題や扱うデータの特徴が異なります。業界の業務フローや習慣を理解したうえで最適なAIを開発し、活用法を提案できる企業を選びましょう。

構想段階から支援してくれるか

AI開発は、単に「システムをつくること」がゴールではありません。効果を発揮するためには、以下3つのステップを踏むかどうかを確認しましょう。

• ビジネス上のゴールを明確してくれるか
• 目標に沿ったPoCを実施するか
• 開発計画の策定までを一貫してサポートしてくれるか

構想段階から伴走してくれる企業であれば、「どの領域にAIを導入すべきか」「どのくらいの期間とコストで成果を出せるのか」といった意思決定をサポートし、導入後のミスマッチを防ぐことができます。

単なる受託開発ではなく、戦略的な視点を持ち長期的な価値を見据えて提案してくれるかどうかを見極めることが大切です。

人材育成まで実施してくれるか

AIを導入するだけでは成果は得られません。実際に社内で活用できる人材がいなければ、システムがどれほど優れていても効果を最大化することは難しいのです。そのため、開発企業が単にシステムを提供するだけでなく、社員向けに教育や研修を行い、AIを正しく運用できる人材を育成してくれるかどうかは比較ポイントとなります。

現場担当者にAIの操作方法やデータの扱い方を指導したり、管理職や経営層に向けてAI活用の考え方や戦略的な使い道を学ぶ場を設けたりする企業もあります。

長期的にAI活用の成果を維持・発展させたいのであれば、人材育成までサポートしてくれるかどうかを必ず確認しておくべきでしょう。

AI開発企業のタイプ別選び方

AI開発企業は大きく4つのタイプに分類されます。ここで紹介する4つのタイプから特徴を見て選択しましょう。

• 戦略から実装まで一貫支援できるタイプ
• 大規模AI開発に強みを持つタイプ
• 独自の技術で開発を支援するタイプ
• 特定の業界に特化したタイプ

戦略から実装まで一貫支援できるタイプ

AI導入を考える際、多くの企業がつまずくのが「どの領域にAIを活用すべきか」という構想段階です。一貫支援型のAI開発企業は、初期のビジョン策定から要件定義、PoC、本開発、運用・改善までを一気通貫で伴走してくれるのが強みです。

社内にAI人材がいない場合や、導入目的が曖昧な状態でスタートすると失敗するリスクが高いため、一貫支援できるタイプを選択しましょう。見極めのポイントとしては、

• AI戦略の立案を専門的に行えるコンサルタントが在籍しているか
• PoCから本番に移行する判断基準を明確に定義できているか
• 運用後に改善提案や教育支援まで提供しているか

が挙げられます。また、要件定義の段階でROIを具体的にシミュレーションしてくれるかどうかも確認すべきです。

このタイプは、AIが単なる「技術導入」にとどまらず、ビジネス全体の成果に直結する仕組みとして根付かせることが可能になります。

大規模AI開発に強みを持つタイプ

金融や通信、製造、物流といった領域では、扱うデータ量やシステム規模が膨大であり、一般的なAI開発企業では対応できないケースもあります。大規模AI開発に強みを持つ企業は、数百万件から数千万件規模のデータ処理や、秒間数百件以上のリクエストを処理する高負荷環境に対応できるインフラとノウハウを持っています。

選定時に重視すべきポイントは、

• 過去にどの規模のデータを処理した実績があるか
• モデルを安定稼働させるためのMLOps基盤が整備されているか
• セキュリティや監査体制が十分にあるか

です。特に金融・医療分野では監査やコンプライアンスが必須となるため、単なる技術力だけでなく、運用面や規制対応力も選定基準に加えるべきです。このタイプを選べば、大規模なAIモデルの運用や社会インフラ級のシステム構築にも安心して取り組めます。

独自の技術で開発を支援するタイプ

多くのAI開発企業は既存のフレームワークやクラウド基盤を活用しますが、中には自社独自のアルゴリズムや軽量化技術、生成AI基盤を開発している企業もあります。独自技術を持つタイプの企業は、他社にはない差別化されたソリューションを提供できるため、短期間で成果を出したい企業や、特定の用途で高精度を求める企業に向いています。

例えば、軽量化技術を持つ企業であれば、クラウドを介さずにエッジデバイス上でリアルタイムに学習・推論を行えるため、工場設備やIoT機器への応用に適しています。独自技術はAI開発においての良し悪しが難しいため、

• 独自技術が実際の導入事例で検証されているか
• 汎用性があり他用途にも展開可能か
• 将来的に他システムやクラウドに移行できる柔軟性が担保されているか

を選定の基準としましょう。もし不十分であれば、ベンダーロックインやコスト高騰のリスクが生じます。独自技術型はリスクとリターンの両面を持つため、契約前にPoCで検証することが重要です。

特定の業界に特化したタイプ

特定の業界に特化したAI開発企業は、業界特有の課題や業務フロー、データ構造を熟知しているのが強みです。

たとえば製造業では不良品検出や需要予測、小売業ではレコメンドや在庫最適化など、業界ごとの課題に直接アプローチできる提案が可能です。こうした企業は、導入時のスピードが早く、現場への定着度も高いのが特徴です。

選定する際のポイントは、

• 同業界で豊富な実績があるか
• 規制や法制度に対応できる体制があるか
• 現場担当者向けの教育や研修まで提供しているか

特に医療や金融のように規制が厳しい業界では、単なるAI技術だけでなく、安全性・透明性を担保できるかどうかが導入の成否を分けます。

このタイプの企業を選べば、業界知識とAI技術を組み合わせた即効性の高いソリューションを得られ、導入後すぐに成果につながりやすくなります。

AI開発企業20選一覧比較表

企業名	カテゴリ	事業内容	特徴・強み	対応技術
株式会社リベルクラフト	戦略から実装まで一貫支援	データサイエンス・AI・機械学習コンサルティング・受託開発・法人研修事業	データ分析・AI・機械学習を活用したビジネス課題解決に加え、法人研修事業や教育コンテンツ制作まで一貫支援	データサイエンス、AI、機械学習
株式会社AlgoX	戦略から実装まで一貫支援	生成AI特化コンサルティング・開発・研修サービス	生成AIに特化したオーダーメイドの戦略策定と開発支援を強み	生成AI、LLM、AIシステム開発
みずほリサーチ&テクノロジーズ	戦略から実装まで一貫支援	AI Powerhouse事業・AIコンサルティング・研究開発	金融ドメインに深く精通したAIソリューションを提供	AI、データ分析、機械学習、生成AI
株式会社AVILEN	戦略から実装まで一貫支援	AIソリューション開発・内製化支援・AI人材育成	700社以上の企業に対してAI搭載ソフトウェア開発とデジタル組織構築支援を主軸	機械学習、深層学習、データサイエンス
株式会社EraX	戦略から実装まで一貫支援	AIソリューション開発・AI/DXコンサルティング・AIリスキリング	独自のアルゴリズムと量子技術を用いた複雑な計画業務の支援に特化	RAG、チャットボット、画像解析、自然言語処理、需要予測
株式会社マクニカ	大規模AI開発	AI事業・半導体・ネットワーク・サイバーセキュリティ	AI開発のすべてのプロセスをワンストップで支援	マルチモーダルAI、画像認識、Re:Alizeサービス
株式会社日立製作所	大規模AI開発	Lumada事業・生成AI業務適用・AIエージェント開発	大規模な生成AI実装とフロントラインワーカー支援に強みを持つ	生成AI、AIエージェント、フィジカルAI、業務特化型AI
富士通フロンテック株式会社	大規模AI開発	金融・流通・公共・医療業界向けAIソリューション	独自の生成AI技術とトラスト技術を組み合わせた最先端AI技術の実用化に強みを持つ	業務特化型AI、画像・音声・自然言語処理、エッジAI
株式会社ディー・エヌ・エー	大規模AI開発	AIを活用したサービス・プロダクト開発	画像認識・自然言語処理・異常検知など多様な分野でのAI技術の事業応用に強みを持つ	画像認識、自然言語処理、音声変換、ゲームAI、強化学習
株式会社ブレインパッド	大規模AI開発	データ活用支援・機械学習システム開発・AIエージェント開発	戦略立案から分析設計・PoC・本格開発・運用まで、企業のAIトランスフォーメーションをトータルに支援	機械学習、データエンジニアリング、AIエージェント
株式会社Preferred Networks	独自技術開発支援	深層学習技術の実用化・生成AI基盤モデル開発	自社開発のスパコンやAIプロセッサーによりAI技術のバリューチェーン全体を自社構築	深層学習、生成AI、PLaMo、AIチップ、外観検査AI
株式会社ABEJA	独自技術開発支援	ABEJA Platform提供・ミッションクリティカル業務AI導入支援	企業向けAI基盤システムの開発・導入・運用に特化	ディープラーニング、ABEJA Platform、LLM、小型化モデル
エクスウェア株式会社	独自技術開発支援	AI事業・顔認証ソリューション・受託開発	インターネット環境を必要としないプライバシー保護重視のAI技術を提供	顔認証、音声認識、画像認識、自然言語処理、IBM Watson
株式会社ヘッドウォータース	独自技術開発支援	AIソリューション・DXサービス・プロダクト開発	業務分析から設計・開発・保守・運用まで一気通貫で実施	生成AI、エッジAI、RAG、Azure、AIエージェント
株式会社モルフォ	独自技術開発支援	画像処理/AI研究開発・AIソリューションズ事業	デジタル画像処理技術とAI・ディープラーニングが融合した技術を提供	画像処理、画像認識、AI-OCR、AIカメラ、生成AI組み込み
株式会社エクサウィザーズ	業界特化	医療・介護・ヘルスケア特化AIソリューション	企業のAI実装に特化	診断支援AI、介護支援AI、ヘルスケアAI
エルピクセル株式会社	業界特化	バイオ・医療・ライフサイエンス特化AI画像解析	ライフサイエンス領域の画像解析に強み	AI画像解析、医用画像診断、バイオ画像処理
株式会社オプティム	業界特化	農業・建設・医療分野AI・IoTソリューション	農業・医療をはじめとした幅広い産業分野でのAI開発を支援	農業AI、IoT、ドローン、画像解析、自動撮影
株式会社フツパー	業界特化	製造業特化AI自動化ソリューション	製造業の現場に特化した現場主義のAI開発	AI画像検査、設備保全AI、生産性向上AI
株式会社MILIZE	業界特化	金融分野特化AI開発	銀行・証券・保険など金融機関向けのAI・DXを提供する金融特化AI開発企業	リスク分析AI、資産運用AI、金融シミュレーション

戦略から実装まで一貫支援できるAI開発企業

まずは戦略から実装まで一貫支援できるAI開発企業5社を紹介します。

• 株式会社リベルクラフト
• 株式会社AlgoX
• みずほリサーチ&テクノロジーズ
• 株式会社AVILEN
• 株式会社EraX

株式会社リベルクラフト

リベルクラフトは、戦略立案から実装、運用、内製化までを一貫して支援できる点が特徴です。

高クオリティ・低コスト・短納期でAI開発をするのであれば、リベルクラフトに相談しておくのがおすすめです。生成AIに限らず幅広いデータサイエンスの選択肢から最適解を提案でき、月額20万～30万円の小規模検証から始められる実践的なアプローチを採用。

導入リスクを抑えつつ効果を確認しながら段階的に展開することが可能です。宇宙開発機構の開発審査プロセス効率化や大手製造業での予防保全プロジェクトなど、大規模案件の成功実績も積み重ねています。

リベルクラフトでは、構想策定から実運用までAI開発を一気通貫で支援。「専門的なAI開発におけるノウハウがない」「そもそも何をするべきかわからない」という方は、ぜひリベルクラフトまでご相談ください。

⇨リベルクラフトへの無料相談はこちら

株式会社AlgoX

出典：株式会社AlgoX

株式会社AlgoXは、生成AIに特化したコンサルティングファームです。「生成AIの可能性を日本企業の力に変える」というミッションを掲げ、各社の課題に合わせたオーダーメイドのAIシステム開発を強みとしています。

サービスは、AI活用戦略の立案、システム開発、DX組織の育成・研修の3つの柱で構成されており、幅広い業界で実績を積んでいます。研修プログラムでは、単なる知識の習得にとどまらず、実際に業務効率化へ直結するスキルを習得できる点は魅力です。

実際に導入企業では、月650時間もの業務効率化につながった例もあり、初心者でも成果を出せる手厚いサポート体制を整えている点が特徴です。

みずほリサーチ&テクノロジーズ

出典：みずほリサーチ&テクノロジーズ

みずほリサーチ&テクノロジーズは、みずほフィナンシャルグループの中核企業としてAIの研究開発と受託開発を推進しています。2025年4月からは「AIプロダクト品質マネジメント支援サービス」を開始し、AIガバナンスに基づいた品質保証体制を整備。

生成AI特有の課題であるハルシネーションや不適切なコンテンツ出力への対策を実施し、安全性や透明性を確保した責任あるAI開発を支援しています。また、銀行業務への適用や独自の大規模言語モデル開発にも挑戦しており、金融業務の高度化とイノベーション創出を同時に進める姿勢が特徴です。

「攻め」と「守り」の両面で生成AIを推進する総合的な体制を持ち、日本の習慣に適したモデル開発を目指しています。

株式会社AVILEN

出典：株式会社AVILEN

株式会社AVILENは、AI開発と人材育成を一気通貫で支援しています。同社はE資格合格者数で9期連続全国1位を誇る人材育成力が強みです。

社内にはコンサルタント、データサイエンティスト、エンジニアなど多様な専門人材が在籍し、チームで包括的に支援を行っています。900社以上の支援実績があり、日本郵政や大手IT企業などリーディングカンパニーとのプロジェクトも多数です。

教育と技術の両面を強化し、データ活用組織の構築から実践的なAI導入まで幅広く対応しています。

株式会社EraX

出典：株式会社EraX

株式会社EraXは、2024年3月に設立された新しいAIソリューション企業です。営業・マーケティング領域を中心としたDXを推進。自社開発の「AI Driven CRM Suite」では、自動リードスコアリング、会話型コパイロット、提案書自動生成といった機能を提供し、営業活動の効率化を実現しています。

また、独自のデータ統合基盤と生成AI・機械学習を組み合わせ、需要予測や画像解析、チャットボットなど幅広いソリューションを提供しています。

設立から間もないながらも大手企業や教育機関を含む30社以上への支援実績を持ち、開発からAIリスキリングまでをワンストップで提供する点が強みです。

大規模AI開発に強みを持つAI開発企業

次に大規模AI開発に強みを持つAI開発企業以下5社を紹介します。

• 株式会社マクニカ
• 株式会社日立製作所
• 富士通フロンテック株式会社
• 株式会社ディー・エヌ・エー
• 株式会社ブレインパッド

株式会社マクニカ

出典：株式会社マクニカ

株式会社マクニカは、次世代AI技術の国内導入に力を入れています。海外の先進AIチップメーカーと提携し、省電力かつ高性能なAIアクセラレーターを提供しているのが特徴です。従来のGPUに代わる選択肢として注目される「Wormhole」シリーズを取り扱い、AI処理に特化した設計によりコストと消費電力を抑えながら高い性能を発揮します。

小型のPCIeカードから大型のサーバーまで幅広い製品を揃え、同じ仕組みを使って小規模から大規模まで簡単に拡張できる点も魅力です。

また、クラウド事業者と連携し、企業が自社の大規模言語モデルやAIシステムを効率よく開発・調整できるよう支援しています。

株式会社日立製作所

出典：株式会社日立製作所

株式会社日立製作所は、世界規模でAIを活用できる仕組みづくりを進めています。鉄道やエネルギー、産業といった幅広い分野でAIを活用した「HMAX」というソリューション群を提供し、現実世界の課題解決に取り組んでいます。

たとえば、鉄道分野では、AIを活用して車両や信号システムをデジタルで管理し、部品を必要なときにだけ交換できる仕組みを構築。これにより、安全性の向上とコスト削減を両立しています。

また、高性能GPUを使った次世代サーバーや、仮想空間上で鉄道の動きを再現するデジタルツイン技術も展開し、社会全体でのAI活用を加速させています。海外企業の買収を通じて、グローバルに事業を広げている点も特徴です。

富士通フロンテック株式会社

出典：富士通フロンテック株式会社

富士通フロンテック株式会社は、金融や流通、公共分野など社会に欠かせない領域で長年の製品開発・製造経験を持つ企業です。ハードウェアからソフトウェア、サービスまでをまとめて提供できるワンストップ体制が強み。

特に「手のひら静脈認証」をAIで高速化する技術や、紙の文字を自動で読み取るAI-OCRソリューションなどを展開しています。また、NVIDIA社のJetsonを活用したエッジAIコンピューターでは、1台で複数のアプリケーションを動かせる柔軟性を実現し、さまざまなAIサービスを同時に活用できる仕組みを提供しています。

業務効率化やDX推進にも積極的で、IoTやRFID、店舗支援など幅広い分野で顧客を支える体制を整えています。

株式会社ディー・エヌ・エー

出典：株式会社ディー・エヌ・エー

株式会社ディー・エヌ・エーは、会社全体でAI活用を進める「AIオールイン」戦略を掲げています。ゲーム開発では強化学習を用いたバランス調整や、自動でおすすめ編成を提示する機能を実装するなど、実際のサービスで成果を出してきた経験があります。

現在は、子会社を通じて企業向けにAIコンサルティングやシステム開発も行い、それぞれの課題に応じたオーダーメイドAIを提供。クラウド環境や最新の仮想空間技術を駆使し、大規模なデジタルツイン構築にも挑戦しています。

独自のライブラリ開発やAIエージェント事業にも取り組み、個人向けアプリから企業向けソリューションまで幅広く対応しています。

株式会社ブレインパッド

出典：株式会社ブレインパッド

株式会社ブレインパッドは、約200人以上のデータサイエンティストを抱える国内有数の組織です。「データを活かして持続可能な未来をつくる」という理念のもと、多くの企業の変革を支援してきました。

自律型AIエージェント事業に本格参入し、マルチモーダルAIを活用したアノテーションサービスを提供。これは、画像とテキストを総合的に解釈して、専門性の高いデータ整備を自動で行える仕組みです。商社や地図データ企業との共同研究も進めており、生成AIと地理空間データを組み合わせるなど実践的な取り組みを強化しています。

技術開発や人材投資にも積極的で、数十億円規模の事業へと成長させることを目指し、日本の生産性向上や労働力不足の解消に貢献しています。

独自の技術で開発を支援するAI開発企業

次に独自の技術でAI開発を実施する企業を5つ紹介します。

• 株式会社Preferred Networks
• 株式会社ABEJA
• エクスウェア株式会社
• 株式会社ヘッドウォータース
• 株式会社モルフォ

株式会社Preferred Networks

出典：株式会社Preferred Networks

株式会社Preferred Networksは、国産大規模言語モデル「PLaMo」を自社開発し、日本語データを豊富に取り入れた高品質な学習によって、世界でもトップクラスの日本語処理能力を実現しています。

生成AIの基盤をゼロから設計・開発することで、学習や推論に関する知見を蓄積し、技術とプロダクトが互いに成長していく独自の開発サイクルを築いている点が強みです。また、金融業界向けの「PLaMo-Fin-Prime」をはじめとした業界特化型モデルを展開し、機密性の高いデータを安全な環境で追加学習させた専用AIエージェントを提供しています。

採用支援の「タレントスカウター」、定性分析の「インサイトスキャン」、社内効率化の「ワークスイート」といった各種サービスを通じて実務的な知見を集め、フルスクラッチ開発の技術力と現場理解を融合させた競争力を高めています。

株式会社ABEJA

出典：株式会社ABEJA

株式会社ABEJAは、ディープラーニングや大規模言語モデル、量子コンピューティング、ロボティクスAIといった先端技術を次々と社会実装につなげてきました。特に、生成AIをロボット制御に応用し、タスク実行に必要なプロセスを言語モデルで生成して実際のロボットへ指示できる仕組みを構築している点が特徴です。

単なるモデル開発にとどまらず、周辺技術を統合的に研究・実装することで、汎用性と先進性を兼ね備えたプラットフォームを提供しています。これにより、製造業のEMSをデジタル化したような幅広い機能を備え、重要業務においても基盤を整えています。

また、公的研究機関の採択を受け、ロボティクス分野での生成AI基盤モデル開発にも取り組み、実用化と先端研究の両立を実現しています。

エクスウェア株式会社

出典：エクスウェア株式会社

エクスウェア株式会社は、音声処理や感情認識、顔認識、自然言語処理といった多岐にわたるAI技術を展開しており、独自開発した顔認証エンジン「カオミル」を核とする技術群を持っています。

「カオミル」はディープラーニングを活用した高精度の照合が可能で、オンプレミス環境で動作するためプライバシー保護と通信量削減を同時に実現します。さらに、IBM Watsonを利用した「TalkQA」シリーズを提供し、チャットボットや人型ロボットとの組み合わせ、採用特化型など多様な用途に対応しています。

エッジAI技術でも、端末内で処理を完結させる方式により、クラウドへのデータ送信を不要とし効率を高めています。JavaからPython、Reactまで幅広い技術を駆使し、導入前の効果予測や費用試算、AIモデル開発、システム連携、運用サポートまで一貫して提供する体制を整えている点も特徴です。

株式会社ヘッドウォータース

出典：株式会社ヘッドウォータース

株式会社ヘッドウォータースは、長年にわたってMicrosoftとの協業関係を築いており、AzureのAIと機械学習分野で国内トップクラスの実績を誇ります。

特に複数のAIエージェントが連携してタスクを進める「エージェンティックワークフロー」では高い正答率を実現しており、RAGやMCPといった最新技術を組み合わせた高度なAI開発に強みがあります。

加えて、Azure AI FoundryやGitHub Copilotを活用した開発支援も提供し、企業の現場で成果を出すためのAI導入を推進。業務の可視化診断や効果測定、業界特化型ソリューションを通じて、実際に使える形でビジネス価値を創出することに注力しています。

株式会社モルフォ

出典：株式会社モルフォ

株式会社モルフォは、世界最速級のディープラーニング推論エンジン「SoftNeuro」を自社開発し、CPUやGPU、専用チップなど様々な環境で高速動作を実現しています。「SoftNeuro」の特徴は、TensorFlowやONNXといった一般的な学習フレームワークの成果を活かしつつ、異なるメーカーのSoC間で容易に移植できる柔軟性にあります。

また、動き検出技術を基盤とした「PhotoSolid」では、電子式手ブレ補正や複数画像合成によるノイズ低減を実現し、暗所や高速撮影でも鮮明な画像を生成できます。

自動車向けのSoC対応や、出版社とのAI-OCR技術によるデータデジタル化など幅広い応用事例を持ち、エッジからクラウドまで幅広い環境で活用できる高い技術力を備えています。

特定の業界に特化したAI開発企業

最後は特定の業界に特化したAI開発企業を5社紹介します。

• 株式会社エクサウィザーズ
• エルピクセル株式会社
• 株式会社オプティム
• 株式会社フツパー
• 株式会社MILIZE

株式会社エクサウィザーズ

出典：株式会社エクサウィザーズ

株式会社エクサウィザーズは、主に医療や介護、ヘルスケア分野に特化したAIソリューションを提供している企業です。診断支援や介護業務の効率化に向けたAIツールなどを開発しており、その技術は現場の負担を少なくし、より質の高いサービスを可能にしています。

また、高齢化社会の課題に対してAIを使って実社会で役立つ仕組みを構築することを目指し、多様な業界の課題解決に貢献。

そのため、医療や介護分野において、現場の声を積極的に取り入れながら社会全体の持続可能な発展を後押ししています。

エルピクセル株式会社

出典：エルピクセル株式会社

エルピクセル株式会社は、バイオ、医療、ライフサイエンス分野に特化したAI画像解析技術を中心に事業を展開しています。

医用画像診断支援システムを始め、AIを活用した新たな診断方法や研究支援ツールを提供し、医療現場や研究機関の負担軽減や効率化に貢献しています。AI技術と画像解析を組み合わせることで、未知の疾患発見や研究の進展を支援しているのが特徴です。

最先端技術を駆使しつつ、医療従事者の意見や現場のニーズも重視する姿勢が評価されています。

株式会社オプティム

出典：株式会社オプティム

株式会社オプティムは、農業、建設、医療など幅広い業界向けにAIとIoTを活用したソリューションを開発している企業で、現場の生産性向上を実現することに強みを持っています。

例えば、農業分野ではドローンやセンサーなどと連携した作物の生育管理や効率的な農作業支援、建設分野では自動撮影や画像解析を用いて現場管理を効率化。

医療の領域でも幅広いシステム開発を行うため、様々な産業界との連携力と問題解決能力が高く評価されており、AI・IoTの社会実装に積極的です。

株式会社フツパー

出典：株式会社フツパー

株式会社フツパーは、製造業向けに特化したAI自動化ソリューションを提供する企業で、設備保全や検査など工場現場の課題解決に力を入れています。

工場のラインに組み込める低コストで導入しやすいAI画像検査システムや、生産性を高める効率化ツールの開発を行っており、現場の働きやすさ向上や不良品の削減を支援しています。

中小企業でも利用しやすいサービス展開を意識し、現場の声を反映したストレスフリーな仕組みづくりに強みがあります。また迅速な導入サポートにも定評があります。

株式会社MILIZE

出典：株式会社MILIZE

株式会社MILIZEは、金融分野に特化したAI開発企業であり、主に金融機関向けにリスク分析や資産運用支援、金融シミュレーションなどのAIツールを提供しています。

金融の専門知識をベースにしたAIサービスは、複雑なデータ解析と予測能力が強みで、銀行や証券会社の業務効率化や意思決定支援に幅広く使われています。

初心者でも利用しやすいウェブアプリケーション型のサービスも展開しており、金融業界のDX推進に貢献しています。

AI開発企業の支援事例

最後に弊社リベルクラフトが支援したAI開発の支援事例を2社紹介します。

• 製造業
• 研究機関

事例1.製造業

課題	・人手不足や高齢化でスマート工場化が急務 ・データは蓄積されているがAI活用のノウハウ不足
取り組み	・「工場内AIエージェント」開発：過去データから必要情報を抽出し、現場担当者の質問に即答 ・「異常検知モデル」開発：センサーデータを解析し、設備状態に応じた予防保全を実現
成果	・情報抽出精度が向上し、データ整理の必要性を明確化 ・予防メンテナンスによりコスト削減と品質向上の可能性を提示

弊社が支援した製造業の現場では、人手不足や高齢化といった製造業特有の課題に対応するため、IoTやAIを活用したシステムの開発を進めていました。しかし、蓄積されたデータを業務改善に活かすための知見が不足しており、AI活用のノウハウ不足がボトルネックとなっていました。

そこで現場課題に即したAI導入を支援し、過去の記録から必要情報を抽出して担当者の質問に即答できる「工場内AIエージェント」と、センサーデータを解析して設備状態に基づく予防メンテナンスを可能にする「異常検知モデル」を構築。

その結果、情報抽出の精度が向上しデータ整理の重要性が明確化されるとともに、予防保全の仕組みによってコスト削減や品質向上につながる可能性が示され、知識継承とDX推進の基盤づくりに貢献しました。

事例2.研究機関

課題	・審査会対応に多大な工数がかかる ・過去の指摘や回答が属人化し、知識共有が進まない
取り組み	・RAGを活用したAIチャットシステムをPoC開発 ・AzureクラウドとTeams連携でセキュア環境を構築
成果	・審査対応時間を大幅に短縮 ・属人化を解消し、知識継承の基盤を構築

研究機関では、審査会対応に膨大な工数がかかり、過去の指摘票や回答の知見が十分に活用できないために属人的な対応に依存していたことが課題となっていました。

この問題を解決するため、RAGを活用したAIチャットシステムをPoCとして開発し、Azureクラウド上にセキュアな環境を構築してTeamsとも連携させ、社内文書をベクトル化することで精度の高い検索と回答支援を実現。

図表が多い複雑な文書にも対応できるようインデックス最適化やプロンプトチューニングを行い、過去知見を活かした応答案の自動生成を可能にしました。その結果、審査対応の作業時間を大幅に削減しつつ属人化を解消し、知識継承の基盤が整備され、研究チーム全体で知識共有が進む体制が構築されました。

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本記事では、AI開発会社の選び方や比較ポイントについて解説しました。最適なパートナー選定の要点は、

• 自社業界の業務やデータ構造を深く理解しているか
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