AI開発会社おすすめ人気ランキング2024年4月最新【徹底比較レビュー】

AIを使って業務効率化を図っている会社は数多くあります。そのため、AIシステムを開発している会社も国内にいくつもあります。

自社での業務効率化を目的として、AIシステムの開発を依頼したいと考えている会社もあるのではないでしょうか。

そこで今回はAI開発会社のおすすめをピックアップしていきます。

AI開発会社を選ぶ際のポイントや費用相場、AI開発を依頼したときの流れについても解説してくのでぜひ参考にしてください。

AI開発会社のおすすめ27選

株式会社AVILEN

株式会社AVILENは自社で開発した「AIエンジン」を3種類保有していることに強みを持つ会社です。

発注書のスキャンのみで内容が自動入力できる画像処理が可能な「HAWK」や、SNSの分析によって消費者の行動を分析できるエンジン「FALCON」や専門書・論文の重要部分の抽出ができる自然言語処理エンジン「PARROT」など、様々なシーンで活躍できるエンジンがあります。

これらのエンジンはカスタマイズが可能なので、システム導入までの納期を限りなく短縮できる点もポイント。

開発後の後工程もスムーズなので、AIシステム開発をできるだけ早く行いたい会社にもおすすめではないでしょうか。

住所	〒103-0002 東京都中央区日本橋馬喰町2-3-3 秋葉原ファーストスクエア9階
設立	2018年8月
事業内容	ディープラーニングに関連するツールの開発・販売 AIシステムの受託開発・導入コンサルティング AI人材育成サービスの開発・販売
公開実績	株式会社経営承継支援へのレコメンドAIの提供 三菱ＵＦＪ信託銀行株式会社、三菱ＵＦＪトラストシステム株式会社との業務提携契約締結　等
開発領域	画像処理 自然言語処理 最適化 需要予測 エッジAI　など

ニュートラル株式会社

ニュートラル株式会社は名古屋市に本社のある会社で、「株式会社豆蔵ホールディングス」のグループ会社として知られます。大手メーカーや民間企業・自治体などへの取引実績があります。

クライアントのニーズに柔軟に応えたシステムカスタマイズに強く、最先端のAIテクノロジーを使ったデータマイニング活用の提案などが強みです。

さらに大掛かりな設備投資やシステム見直しが不要な改善策の提案もできるので、低コストでのシステム導入が可能です。

住所	愛知県名古屋市中区錦2-9-29 ORE名古屋伏見ビル11F
設立	2000年3月
対応エリア	全国
開発領域	業務システム、WEBシステム　など

株式会社サン・メルクス

株式会社サン・メルクスは、1996年に設立されたシステム開発会社で東京に本社を持つ会社です。

金融分野や電力事業といった高い公共性の分野でのシステム開発の実績が多いのが特徴です。システム開発だけでなく運用など包括的な支援ができます。

特に注力している分野はAI・画像解析処理です。もともと画像処理分野自体は20年以上の実績がありますが、AI技術を含めることでさらに便利かつ使いやすいシステムの開発が可能となりました。

要件定義自体も含めてすべて任せることもできるので、AIシステムの発注自体が初めての会社でも安心して依頼できるでしょう。

住所	東京都港区六本木6-2-31 六本木ヒルズ ノースタワー6F
設立	1996年10月
対応エリア	全国
開発領域	業務システム、アプリ開発、組み込みシステム開発

エルピクセル株式会社

エルピクセル株式会社は2014年設立の会社で、ライフサイエンスと画像解析技術に力を入れていることで知られます。

「EIRL（エイル）」という医療診断新技術は自社開発システムで、画像を使った医療診断など様々な情報解析から効率よく正確な診断ができるシステムの構築を目指しています。

人間による画像解析の負荷を削減することで研究スピードの向上を狙えるシステムの提供も行っています。

医療系のAIシステムの導入を検討している企業や団体にも適しているのではないでしょうか。

住所	〒100-0004 東京都千代田区大手町 1-6-1 大手町ビル 6F
設立	2014年3月
開発領域	1 研究及び研究者支援事業 2 インターネット関連事業 3 ソフトウェアの企画,研究,設計,開発製造及び販売 4 前各号に付帯又は関連する一切の事業
公開実績	国立成育医療研究センターとの共同研究 エムスリー社・NOBORI社提供の医療診断用画像診断支援AIプラットフォームでの提供開始　等

株式会社ヨコハマシステムズ

株式会社ヨコハマシステムズは横浜市に本社のあるシステム開発会社です。

ICタグを活用した建設作業員向けの入退場管理システムの開発に注力していたことから建設業界への実績が豊富です。

そのノウハウをもとに子供の登下校情報を保護者にメール配信する児童の登下校管理システムや、災害復興支援事業として構築したシステムなどが挙げられます。

そのほかモジュール開発や言語資料体設計なども可能なので、AIを導入したビジネス相談全般が受けられるのが魅力です。

住所	神奈川県横浜市西区北幸2丁目6-26 HI横浜ビル8F
設立	1987年8月
対応エリア	関東
対応領域	業務システム、WEBシステム

株式会社pluszero

株式会社pluszeroは2018年に設立されたシステム開発会社で、数学や統計の知識をAI開発に活かしたものに定評があります。

役員を含め90%以上が技術系出身者なので、専門家で構成されたチームと言えるでしょう。

Webシステムのほかにサーバーの必要のないECサイトの構築などを得意としています。対応エリアは全国なので、場所を選ばずに相談できます。

住所	東京都世田谷区北沢2-6-10 仙田ビル4F
設立	2018年7月
対応エリア	全国
開発領域	WEBシステム、アプリ開発

株式会社GIB JAPAN

株式会社GIB JAPANはWebシステムや業務システムの開発、さらにインフラ構築や運用など幅広い分野へのシステム開発を得意としている会社です。

AI技術とシステム開発を組み合わせたサービスの提案が可能で、ニーズに沿った提案ができるのが強いです。

画像認識・自然言語といったAI関連技術の他にIoTとの組み合わせたサービスなどの提供実績もあります。

新しいビジネスをAI技術を使って始めたいという会社にもおすすめでしょう。

住所	東京都新宿区大久保1-15-18 みゆきビル203
設立	2003年4月
対応エリア	関東、関西
対応領域	業務システム、WEBシステム　など

ナパソリューションズ株式会社

ナパソリューションズ株式会社は日本ではなくベトナムに本社のあるグローバル企業です。

日本のアクロホールディングス株式会社とは2019年に合弁して設立された経緯があります。

主にオフショア開発の実績が豊富で、日本語の堪能なエンジニアも多数在籍しているので安心です。

請負契約・ラボ型契約なども可能なので、より柔軟性の高い契約を可能としています。

AI技術以外にもブロックチェーンとの組み合わせたシステム開発にも力を入れています。

会社所在地	東京都中央区日本橋本町4-8-15 ネオカワイビル6F
設立	2019年5月
対応エリア	関東
対応領域	業務システム、アプリ開発、組み込みシステム開発　など

株式会社ブレインパッド

株式会社ブレインパッドは2004年に設立されたシステム開発会社で、ビッグデータ活用サービスやAIサービスの提供実績が豊富なことで知られます。

収集したデータをもとにAI技術を使ってマーケティングに生かすなどCVの改善寄与へのサービスを提供しています。

今までに800社を超えるAI活用の支援実績があり、150名を超えるデータサイエンティストといった専門家が在籍しているのが強みです。

クライアントのニーズに合わせたAI活用サービスの提案ができます。

住所	・本社： 〒108-0071　東京都港区白金台3-2-10 白金台ビル ・目黒オフィス： 〒141-0021　東京都品川区上大崎3丁目1-1 JR東急目黒ビル3階
設立	2004年3月
事業内容	ビッグデータ活用サービス デジタルマーケティングサービス
開発領域	画像・動画解析 テキスト解析（自然言語処理） 音声解析 センサーデータ解析 蓄積データ解析　等

株式会社Preferred Networks

株式会社Preferred Networksは、2014年に設立された会社で、バイオヘルスケアや製造業、交通システムなど様々な領域へAI技術を使ったサービスを提供しています。

自社開発「Chainer」をオープンソースで公開しているのが特徴で。このChainer開発で培ったノウハウを使ったAI開発が得意としています。

アメリカにも子会社を保有しており、グローバルなシステム構築を可能としているのも同社の強みといえるでしょう。

住所	〒100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1大手町ビル
設立	2014年3月
事業内容	AI開発
公開実績	JXTGと石油精製プラントの最適化・自動化における共同研究 トヨタ自動車と自動運転に関する共同研究開発 株式会社DeNAとの合弁会社である株式会社PFDeNAでの血液によるがんの早期診断　等
開発領域	工場の自動化 自動運転の技術開発 医用画像解析 外観検査 キャラクター自動生成　等

株式会社KICONIA WORKS

株式会社KICONIA WORKSは2018年に設立されたシステム開発会社です。国内外の大手から中小・ベンチャーなどの支援実績を持ち、規模やニーズに沿って最適なシステムの提供を可能としています。

自社開発プロダクトによって収益の安定化を通して、継続的な価値提供をできるような経営基盤の維持を目指します。

少数精鋭チームによって効率的にプロジェクト推進を図り、短期間で結果を出し低コストで最大の利益を出せるようなサービスを提供しています。

画像認識や自然言語処理、予想・レコメンドなどビジネスの課題に合わせてシステムを開発しています。

住所	〒150-0002 東京都渋谷区渋谷3-10-1 渋谷MJビル3F
設立	2018年5月
事業内容	AIを中心とした最新テクノロジーを用いたビジネス構築支援
公開実績	AI開発プロジェクト100件以上
開発領域	画像認識 自然言語処理 予測 最適化　等

株式会社ABEJA

株式会社ABEJAは2012年に設立された会社で、2023年6月時点で東証グロース市場へ上場を遂げました。

自社開発の「ABEJA Platform」をベースとし、企業のDX化を進めています。「ABEJA Platform」は、データの生成・収集・加工・分析、そしてAIモデリングまでの過程が提供されるソフトウェアで、開発から実装・運用までを一括で提供できるのが強みです。

そのため高品質なサービスを安定的に提供できるようになりました。

今までに500店舗を超える小売業向け支援サービスの実績があります。

住所	〒108-0073 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階
設立	2012年9月
事業内容	デジタルプラットフォーム事業 ABEJA Platform ABEJA Insight for Retail ABEJA LLM Series等
公開実績	300社以上のDX伴走実績 熟練工の行動分析　など

株式会社エイブリッジ

株式会社エイブリッジは、スマホアプリやAIシステム開発、ウェアラブルアプリの開発実績が豊富な会社です。

本社は沖縄県ですが東京や大阪にもオフィスを構えています。

、IBM社の提供するWatsonやPreferred Networks社のChainer、Google社のTensorFlowなどのライブラリを活用した開発から、スピーディなサービス提供を実現しています。

またECサイトなどの多数商品を扱うWebサイトに活用できるレコメンド開発も注力しています。

住所	・本社： 〒900-0006　沖縄県那覇市おもろまち4-6-6 前原ビル2F ・東京オフィス： 〒107-0062　東京都港区南青山1-21-11 ・大阪オフィス： 〒541-0056　大阪市中央区久太郎町3-1-6 伊藤佑ビル大阪本町6階D-4
設立	2012年7月
事業内容	スマートフォンアプリの開発（iOS/Android） AI分野の開発（機械学習、ディープラーニング） ウェアラブルアプリ開発（グラス・ウォッチ） Webシステムサービスの開発（CMS/検索システム） AR/VR/MR分野の開発・3Dモデル制作（Unity・3DCG）
開発領域	データマイニング 予測 分類 画像認識　など

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、AIプロットフォームやAIプロダクト事業をメインとしている開発会社です。

独自開発した「exaBase」をベースとしたAIやDXプロジェクトを行っているのが特徴です。

AIシステム開発では、企画から開発、そして保守や運用までも一括で行えて、さらに幅広いニーズにも柔軟に対応できます。

家族介護をサポートするアプリ「CareWiz 家族支援」、AI × 音声入力で医療・介護の現場をサポートするアプリ「CareWiz ハナスト」などの開発実績があります。

住所	〒105-0021 東京都港区東新橋1丁目9-2　汐留住友ビル 21階
設立	2016年2月
事業内容	AIを利活用したサービス開発による産業革新と社会課題の解決
公開実績	第一三共株式会社との共同開発による「データ駆動型創薬」の立ち上げ ソフトバンク株式会社と人事サービスを共同開発

Tokyo Techies株式会社

Tokyo Techies株式会社はベトナムと東京に拠点を置く開発会社です。

AI開発のほかにソフトウェア開発、そしてサイバーセキュリティをメイン事業としています。

日本国内に在籍しているスタッフは全員ソフトウェア開発のスペシャリストです。そのためシステムの構築から運用まで一貫して行えるのが強み。

またそれぞれの分野に特化したスタッフがいるので、要望の変化にもすぐに応えられます。

スピーディな対応を可能としているので低コストかつ短い納期を実現できるのが魅力です。

住所	東京都港区新橋2-16-1 ニュー新橋ビル9F
設立	2017年9月
対応エリア	全国
開発領域	業務システム、WEBシステム

株式会社礎デザインオートメーション

株式会社礎デザインオートメーションは2003年に設立されたシステム開発会社で、LSI設計及びLSI設計ツールの開発・販売を軸としていました。

2009年からはAIを活用した事業にも力を入れ始め、現在はAIともともと行っていたLSI設計の事業どちらも行っています。

同社は画像処理や通信制御システムにAI技術を使ったサービスを提供しており、電力会社の電線画像(iPhoneで撮影)を分析し、碍子のひび割れや欠損を診断するシステム構築を手掛けたことでも知られます。

LSIの設計にAI技術を含めたシステム開発も得意としているので、AIや機械学習を利用したシステムの導入を検討している企業にもおすすめです。

住所	東京都新宿区新宿4-3-15 レイフラット新宿B棟 THE HUB 新宿3F
設立	2003年4月
対応エリア	全国
開発領域	WEBシステム、アプリ開発

株式会社Fusic

株式会社Fusicは2008年設立の会社で、Webシステム開発で、AIシステム開発以外にはIoT開発やスマホアプリの開発などをメインに行っています。

AIシステム開発においてはディープラーニングや機械学習を使ったデータ分析やAIモデルの構築など社内で一貫して行えるのが強み。

画像処理・自然言語・予測といった様々な領域への対応ができます。

住所	〒810-0001 福岡県福岡市中央区天神4-1-7 第3明星ビル6F
設立	2003年10月
事業内容	Webシステム ／ スマートフォンアプリ開発 AI・機械学習 ／ IoTシステム開発 クラウドインフラ（Amazon Web Services） コンサルティング（事業戦略・業務改革・IT・組織人事）
公開実績	レノファ山口FC/試合映像のアニメーション化・試合分析　等
開発領域	画像認識 OCR 動画認識 自然言語処理 需要予測　等

エクスウェア株式会社

エクスウェア株式会社は1995年に設立されたシステム開発会社で、設立時からシステム開発事業をメインに行っていることで知られます。

現在は顔認証ソリューションやAI事業・Iot事業、ロボティクス事業など領域は多岐にわたっています。

AI開発事業では、モデル開発や構築、さらにAIモデルを活用するためのシステム開発や追加学習など開発だけでなく運用まで一貫して提供できるのが強みです。

さらにエッジ開発なども行っているので、様々なAI活用ニーズにも対応できます。

住所	・本社 〒140-0002　東京都品川区東品川4-10-27　住友不動産品川ビル13階 ・島根支社 〒690-0003　島根県松江市朝日町498番地　松江センタービル7F
設立	1995年3月
事業内容	高度情報システムに関わるコンサルティング、開発、運用 スマートデバイスアプリに関わるコンサルティング、開発、運用 ロボットに関わるコンサルティング、開発、運用 人工知能に関わるコンサルティング、開発、運用 オリジナルパッケージ、サービスの開発、販売
公開実績	六日町自動車学校/顔認証エンジン「カオミル」の提供 学校法人千葉工業大学/自動応答システム「TalkQA」の提供　等
開発領域	音声処理 画像認識 自然言語処理 感情認識 予測処理 文章検索　等

株式会社マクニカ

株式会社マクニカは、1972年設立の老舗システム開発会社で、半導体・集積回路などの電子部品の輸出入、販売、開発や周辺機器の開発や販売事業をメインにしています。

AI事業では「macnica.ai」を展開し、約2万人のデータサイエンティストネットワークの活用をAI技術を活かしたサービス構築を行っています。

調査フェーズからPoC、AIモデルの実装開発から運用、さらにデジタル変革までも社内で一括して行えるのが強みです。

住所	〒222-8561 横浜市港北区新横浜1-6-3 マクニカ第1ビル
設立	2018年10月
事業内容	AI・人工知能コンサルティング・受託開発 AIソリューションパッケージ提供 AIを統合するウェブシステム・モバイルアプリ開発
公開実績	アイシン・エィ・ダブリュ株式会社/カーナビゲーションシステム評価工程における目視確認の自動化 エヌ・ティ・ティレゾナント株式会社/自然言語処理による自然な日本語対話の実現 商品属性情報の抽出と自動マスク処理 介護施設における持ち物チェックの自動化 購買行動分析による商品発注の最適化　等
開発領域	ダイナミックプライシング 需要予測 顧客属性分析 異常検知・故障＆劣化予測 空室予約最適化 配送ルート最適化　等

AIMENEXT株式会社

AIMENEXT株式会社は2018年に設立されたシステム開発会社で、AI・人工知能コンサルティング・受託開発、AIソリューションパッケージ提供、AIを統合するウェブシステム・モバイルアプリ開発などAI技術を使ったサービスの提供を主軸としています。

ビッグデータの中からデータの特徴やパターンを抽出し、異常値や相関関係などを抽出するデータマイニングや自然言語処理、画像処理などをAI開発事業の強みとしています。

チャットボットシステムやOCRなども展開しており、ECサイトなどこれらのノウハウを活用したサービスの提供をしています。

住所	〒101-0061 東京都千代田区神田三崎町3-5-9 天翔水道橋ビル506
設立	2018年10月
事業内容	AI・人工知能コンサルティング・受託開発 AIソリューションパッケージ提供 AIを統合するウェブシステム・モバイルアプリ開発
公開実績	130件を超える開発実績 −データマイニング35件 −自然言語処理29件 −画像認識31件　等
開発領域	データマイニング 自然言語処理 画像認識 音声認識 OCR　等

Vareal株式会社

Vareal株式会社は、一貫してシステム・ソフトウェア開発領域での事業を強みとしています。

DX支援サービス、ソフトウェア開発サービス、AI関連サービス、機能的UI/UXを提供するなど多岐にわたっています。

データサイエンス領域でデータ活用コンサルティングからデータ構造化・管理支援、分析支援まで社内で行えるので短納期・低コストの実現が可能となっています。

なお複数のAI開発にも対応できるので、複雑なAIシステム導入を検討している会社にもおすすめです。

住所	・本店： 〒810-0001　福岡県福岡市中央区天神１丁目4-1　西日本新聞会館 16階 ・福岡オフィス： 〒812-0044　福岡県福岡市博多区千代1丁目20-31　福岡県千代合同庁舎 7階 オフィス１０ ・東京オフィス： 〒108-0073　東京都港区三田４丁目1-9　三田ヒルサイドビル 6Ｆ ・大手門ブランチオフィス： 〒810-0074　福岡県福岡市中央区大手門2-1-10　大手門コーポ906
設立	2016年4月
事業内容	ソフトウェア開発 AI開発 クリエイティブサービス
公開実績	ライオン株式会社/パーソナライズレコメンドAI開発　等
開発領域	データサイエンス支援サービス AI開発サービス AI教育・トレーニングサービス　等

株式会社ナナメウエ

株式会社ナナメウエはスマホアプリやWebサービス開発を主軸としていましたが、現在はAI技術を組み合わせたコンテンツモデレーションAPIプラットフォームなどの事業にも注力しています。

画像分析・物体検知・OCR・顔認識分野などをAIシステム開発の強みとしており、クライアントのニーズに合わせて再学習なモデル提供ができます。

できる限り低コストな開発をモットーとしているので、初めてAIシステムを導入したい会社にもぜひ検討をおすすめします。

住所	〒107-0052 東京都港区赤坂 8-12-14 UIW乃木坂3F
設立	2013年5月
事業内容	モバイルアプリ・WEBサービスの開発
公開実績	JSW、agoda、HomePro、AIS　等

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、1940年設立の歴史・実績ともに深い会社です。東京に本社があるほか、新潟にも事務所を構えています。

金融業界のDX化や複数のサービスをトータルでサポートする「フロントソリューション」、グローバル市場におけるソリューションの提供といった実績を持ちます。

さらに最先端のAI技術と画像処理技術を用いたサービスが強みです。事業効率化を希望する会社にもおすすめです。

住所	〒108-0023 東京都港区芝浦3-12-6 クロス芝浦ビル6階
設立	2006年7月
事業内容	Webでのサービスの開発、コンピューターソフトウェアの開発
公開実績	「第70ＮＨＫ回紅白歌合戦」でのリアルタイム顔認識開発　等
開発領域	自然言語処理 画像認識および画像処理 その他データ分析　等

株式会社ウサギィ

株式会社ウサギィは、コンピューターによる作業の自動化・意思決定の補助を実現を目的としたシステム開発を行っています。

システム開発にはAI技術を組み込んでおり、「調査→実装→検証→改善」によって最適なサービス提供を目指しています。

機械学習・画像認識・自然言語処理・時系列データ処理を組み合わせたAIエンジンライセンス貸与サービスなどのサービスを提供しています。

コンサルから開発・運用まで一括で依頼できるのがおすすめポイントです。

住所	〒108-0023 東京都港区芝浦3-12-6 クロス芝浦ビル6階
設立	2006年7月
事業内容	Webでのサービスの開発、コンピューターソフトウェアの開発
公開実績	「第70ＮＨＫ回紅白歌合戦」でのリアルタイム顔認識開発　等
開発領域	自然言語処理 画像認識および画像処理 その他データ分析　等

株式会社DeNA

株式会社ディー・エヌ・エーは、ライブ配信アプリ「Pococha」の運営会社として知られるエンターテインメント会社です。

ライブ配信サイト以外にはエンタメ・ゲーム・スポーツなどのカルチャー部門での事業をメインに行っています。

AI事業ではデータ分析の開発～運用までを一貫してサポートできるのが強み。

社内スタッフには開発エンジニアのほかにデザイナーやデータアナリストなどWebサービスに必要な専門家が在籍しています。

動画像処理技術、音声認識技術、自然言語処理等、AIソリューションにおいて高い専門性を持ったスタッフが多く、A複数の領域のAI開発が実現できます。

住所	〒150-6140 東京都渋谷区渋谷二丁目24番12号 渋谷スクランブルスクエア
設立	1999年3月
事業内容	ゲーム エンターテインメント スポーツ ライブストリーミング ヘルスケア オートモーティブ Eコマース その他
公開実績	横浜DeNAベイスターズ選手の強化施策 バーチャル警備システムに「音声合成技術」を提供　等
開発領域	画像処理 音声認識 最適化 需要予測　等

株式会社SOTATEK JAPAN

株式会社SOTATEK JAPANは、ベトナム・ハノイに拠点を持つSOTAホールディングスのグループ会社で、2019年に設立されました。

ベトナム以外には東京や大阪にも事務所を展開し、関東と関西エリアの案件に対応可能です。

オフショア開発を軸としており、「オフショアモデル」「オンサイトモデル」「ハイブリットモデル」の3つのスタイルから要望や予算に応じて適した開発プランを提案できます。

AI事業では、ブロックチェーンやIoT、RPAといった最先端技術を使ったシステム開発に注力しています。

住所	東京都中央区銀座7-17-14 松岡銀七ビル4F
設立	2019年12月
対応エリア	関東、中部・北陸、関西、九州・沖縄
開発領域	業務システム、WEBシステム、サーバー・クラウド

株式会社オプティム

株式会社オプティムは2000年に設立された会社で、ITプラットフォーム事業をメインとしていることで知られます。

ITリテラシーを必要とする農業や教育業界へのサービス提供実績が豊富で、インターネットがもたらす利便性・可能性を享受できるよう企業をサポートしています。

中でもAI分野ではAI画像解析・顧客分析・業務効率化（契約書管理サービス等）・チャットボットといったサービスを提供しています。

農業や教育関係、さらに医療関係の分野に特化している会社です。

住所	〒105-0022 東京都港区海岸1丁目2番20号 汐留ビルディング 21F
設立	2000年6月
事業内容	ライセンス販売・保守サポートサービス（オプティマル）事業 IoTプラットフォームサービス リモートマネジメントサービス サポートサービス その他サービス
公開実績	NTTコミュニケーションズ株式会社 株式会社小松製作所 パナソニック ソリューションテクノロジー株式会社 東日本電信電話株式会社など

そもそもAIって？

AI（人工知能）は、コンピューターシステムが人間の知能を模倣する技術です。

これには機械学習やディープラーニングなどが使われ、データから学習し、問題解決や意思決定が可能です。

例えば、音声認識、画像解析、自然言語処理などのタスクに利用され、日常生活や産業のさまざまな分野で活躍しています。

AIはルールベースのプログラミングとは異なり、経験から学習して柔軟に対応できる特徴があります。

AIでできること

AIは多岐にわたるタスクに活用され、私たちの日常生活やビジネスにさまざまな利便性をもたらしています。

例えば、自動運転車ではAIがセンサーデータを解析して車を安全に運転し、スマートフォンの音声アシスタントはAIが自然な会話を理解して質問に答えます。

また、画像認識技術により、写真や動画の中の物体や顔を自動的に識別できます。

医療分野では、AIが医療画像を解析して病変を検出し、効果的な治療法を提案することが進んでいます。

自然言語処理を活用したAIは、文章を理解して翻訳や質問応答、文章生成などのタスクをこなします。

ChatGPTを使っている人には自然言語処理AIのほうがなじみがあるのではないでしょうか。

そしてビジネスでは、AIは大量のデータを分析し、傾向やパターンを抽出して意思決定をサポートします。

金融業界では、不正取引の検出やクレジットスコアの評価にAIが利用されています。

また、オンラインショッピングでは、AIが購買履歴からおすすめの商品を提案したり、顧客の嗜好を理解してパーソナライズされたサービスを提供します。

研究分野でもAIは進化しており、複雑な問題に対する解決策を見つけるために利用されています。

AIの種類

AIとひとことにいっても実に色々な種類があります。ここでは一般的なAIの種類を紹介します。

人工知能

人工知能（AI）は、人間の知能を模倣したコンピューターシステムです。人間の思考の流れと同じ形で動くのが特徴です。

機械学習やディープラーニングなどの技術を用い、データから学習して知識を獲得します。

AIは音声アシスタントや画像認識のようなタスクに活用され、日常生活やビジネスに変革をもたらしています。

つまりAIはデータを分析し、傾向やパターンを発見することで、意思決定や問題解決にも大きく影響を与える技術ということです。

機械学習

機械学習は、コンピューターシステムがデータから学習し、パターンや規則を抽出して予測や意思決定を行う技術です。

教師あり学習（学習データに対する正解が提供される方式のこと）ではラベル付きデータから学び、教師なし学習（学習データに正解ラベルが含まれていない方式のこと）ではラベルなしデータから自己学習します。

強化学習では報酬に基づいて学習し、ゲームやロボット制御などに利用されます。

自然言語処理（NLP）

自然言語処理（NLP）は、コンピューターが人間の言葉を理解し、処理する技術です。

機械学習やディープラーニングを活用し、テキストデータの解析や生成、言語の翻訳、感情分析、質問応答など幅広いタスクに応用されます。

NLPの進歩により、スマートフォンの音声アシスタントや自動翻訳、検索エンジンの質問理解など、日常的なコミュニケーションや情報取得が向上しました。

ディープラーニング

ディープラーニングは、機械学習の一形態で、多層のニューラルネットワークを使用して複雑なパターンや特徴を学習する技術です。

大量のデータを用い、層ごとに特徴を抽象化して表現力を高めます。

画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野で驚異的な成果を上げ、非構造化データに対する高度な表現力と柔軟性を提供します。

ディープラーニングは自動運転車、医療診断、ゲームプレイなど様々な領域で応用され、AIの進化に大きく寄与しています。

専門家システム

専門家システムは、特定の専門分野において高度な知識と判断力を持つコンピュータープログラムです。

これは、人間の専門家が持つ知識や経験を模倣して、問題解決や意思決定を行います。

専門家システムはルールベースと知識ベースから構成され、特定のドメインでの専門的な判断や診断を行うことができます。

例えば、医療分野では症状や検査結果を入力とし、専門家が持つ医学的な知識に基づいて病気の診断や治療法の提案を行います。

また、法律や金融、エンジニアリングなど、幅広い領域で利用されます。

専門家システムはルールベースのエキスパートシステムや、機械学習やディープラーニングを組み合わせた進化した形態などがあり、組織内での効率向上や知識の共有に貢献しています。

ロボット工学

ロボット工学は機械工学、電子技術、コンピューターサイエンスの統合により、自律的に動作するロボットを開発する工学分野です。

機械構造、センサー技術、アクチュエータ技術、制御システム、人間工学などが要素となります。

これらの技術を組み合わせて、製造業や医療、教育などで様々なタスクを自動的に遂行するロボットを実現します。

例えば、自動車製造ラインの組み立て作業や手術補助の医療ロボット、危険地域での探査ロボットなどが挙げられます。

ビッグデータとAIの違い

ビッグデータと人工知能（AI）は異なるが密接に関連しています。ビッグデータは膨大な量のデータを指し、AIはそのデータを分析・活用する技術やシステムを表します。

ビッグデータは巨大なデータセットを指し、通常、膨大な量の構造化・非構造化データからパターンや傾向を抽出することを目的とします。

これにはデータ収集、保存、処理、分析が含まれます。例えば、スマホアプリのログ、センサーデータ、ソーシャルメディアの投稿などが挙げられます。

ビッグデータの処理には分散処理やクラウドコンピューティングなどの技術が必要です。

一方、AIは機械学習やディープラーニングなどの技術を使用してデータを学習し、問題解決や意思決定を行います。

AIはビッグデータの中からパターンを学習して予測モデルを構築し、未知のデータに対応できるようになります。

例えば、画像認識、自然言語処理、音声認識などのタスクに利用されます。AIはデータ駆動型であり、大量のデータから学習して知識を獲得します。

ビッグデータはデータそのものを指し、AIはそのデータを分析・応用するための知能を示します。

組み合わせることで、より効果的な意思決定や予測が可能となり、産業や科学の分野で革新的な進展が生まれています。

AI開発会社の選び方

目的や課題を明確にする

AI開発会社を選ぶ際、まず目的や課題を明確にすることが不可欠です。

最初にクリアにすべきは、なぜAIを導入するのか、どの課題を解決し、どの目標を達成したいのかです。

必要な機能や技術が明らかになるので、適切な開発会社を見つけやすくなります。

次に、実績や専門性を確認しましょう。AI開発の実績や類似プロジェクトの成功経験があるかどうかを確認することは重要です。

同様の業界や課題に精通した開発者が、問題解決や効果的な開発をおこなってくれるかがわかりやすいです。

プロジェクトは継続的な対話と協力が欠かせません。開発会社とのコミュニケーションが円滑で、共に課題に取り組む姿勢があるかどうかを確認しましょう。

技術力や開発手法も重要です。最新の技術やベストプラクティスを採用しているか、柔軟性があるかどうかを確認し、将来の拡張や変更にも対応できるかを考慮します。

AIに学習させるデータを準備する

AI開発会社を選ぶ際、「AIに学習させるデータを準備する」段階は重要なステップです。

まず、プロジェクトの目的に基づいて必要なデータを特定しましょう。

データの品質や量がプロジェクトの成否に大きく影響するため、クリアな目標設定が不可欠です。

次に、データの収集や整理方法を検討します。開発会社がどのようにデータを取り扱うか、クレンジングやラベリングのプロセスをどれだけ効果的に行えるかがポイントです。

データセットのバラエティや均衡性も考慮し、偏りがないように配慮しましょう。

データセキュリティも重要な要素です。機密性の高いデータを取り扱う場合は、セキュリティプロトコルや法的規制に対応できるかどうかを確認しましょう。

そのほかには個人情報の取り扱いにも留意が必要です。

また、データの更新や追加が可能な柔軟性も考慮すべきです。

開発の流れ・各工程の費用感を把握して比較する

AI開発会社を選ぶ際に、開発の流れと各工程の費用感を理解し比較することは重要なポイントになります。

各工程の費用感を把握するには、会社ごとの料金体系やプロジェクトの要件に基づいた見積もりを取得することも忘れないように！

データ収集や前処理、モデル構築において、どれくらいの時間とリソースがかかるかを把握し、それに基づいたコストを比較します。

また、テストに関連する費用も考慮に入れます。

品質確保やシステムの安定性を重視するためには、テストフェーズに十分な予算を割くことが重要です。

そのほかには、運用や保守にかかる費用も含め、継続的なサポートがどのように提供されるかを確認します。

開発したい領域の実績やノウハウの保有

AI開発会社を選ぶ際、その会社が開発したい領域において豊富な実績やノウハウを有することは非常に重要です。

まず、過去のプロジェクト実績を確認し、同様の業界や課題に対処した成功事例があるかを評価します。

この評価によって会社がその分野においてどれだけの経験と知識を持っているかを把握できます。

また、ノウハウの保有は技術的な深さや洞察力を示す指標です。特定の業界や課題において理解をして、効果的なシステムを提供できるかどうかが重要です。

そのためには業界の特殊性やニーズを理解し、その領域に特有の問題に対処するためのノウハウがあるかを確認することがポイントです。

AI導入後の運用イメージを持つ

AI開発会社を選ぶ上で、AI導入後の運用イメージを持つことも会社選び・比較では重要なポイントになるでしょう。

まず、会社は開発だけでなく、運用にも焦点を当てることが求められます。AIシステムは導入後も継続的な監視やメンテナンスが必要です。

運用イメージを持つことで、将来的な課題に備え、システムの安定性や効果的な機能の継続的な提供が期待できます。

AIの運用にはデータの更新やモデルの再トレーニング、新しい課題への適応などが含まれます。

開発会社がこれらの活動にどれだけ対応できるか、運用の自動化やモデルの改善プロセスが整備されているかを確認します。

また、システムのトラブルシューティングやアップデートが円滑に行えるサポートが提供されるかも重要です。

予期せぬ問題に対処するためには、適切な監視ツールや報告メカニズムが整備されているかどうかも確認ポイントです。

そのため、運用の段階でのコミュニケーションや連携の仕組みも継続的に見ていくことを念頭に置きましょう。

AIのシステム開発の流れ

AIを活用する場面・目的を明らかにする

多くの会社ではまず開発会社に依頼をする場合最初に行うことがヒアリングでしょう。つまりコンサルの段階ということですね。

例えば、効率向上、予測分析、自動化など、具体的なニーズや課題を特定し、それらにAIがどのように貢献できるかを明確にします。

この段階でステークホルダーとの協力やコミュニケーションが重要であり、共通の理解を築くことが成功の鍵となります。

明確な目的を設定することで、システム開発の後半での効果的なモデル構築や運用が可能となり、プロジェクト全体の効率が向上します。

AI試作と課題解決が技術的に可能かの検証

AIのシステム開発の流れにおいて、AI試作と技術的な課題解決の検証は重要な段階です。

最初に、AI試作を行います。これは、選ばれたアルゴリズムやモデルを用いて、実際のデータに対してシステムの概念を試すプロトタイプを開発する過程です。

この試作により、選択したアプローチが問題に対して効果的であるかどうかが確認されます。

その後、技術的な課題解決の検証が行われます。

この段階では、AI試作で浮かび上がった課題や問題点に対して、実際のシステムに適用するための解決策や最適化が検討されます。

例えばデータ品質、モデルの精度向上、計算効率の向上など、技術的な側面から課題にアプローチします。

また、導入したAIがシステム全体で期待通りの機能を果たせるかどうかも確認されます。

このプロセスにより、本番環境での導入に向けての準備が整い、技術的なリスクを最小限に抑えつつ、効果的なAIシステムを構築する準備が進みます。

システム規模にもよりますが大体40～100万円程度が相場のようです。

AIを実装するシステム要件定義と設計

AIのシステム開発では、AIを実装する前にシステムの要件定義と設計が重要なステップです。

まず、システム要件定義では、ビジネスニーズや利用者の要件を詳細に明確化します。

どのような問題を解決するか、どの機能が必要か、どのようなデータが必要かなどを洗い出します。

これにより、開発の方向性が明確になり、プロジェクトの成功基準が確立されます。

次に、設計フェーズでは、要件に基づいてシステムの全体像を構築します。

具体的なアーキテクチャやモジュール、データの流れを設計し、AIモデルの統合方法やデータ処理の仕組みを検討します。

この段階で選択される技術やプログラミング言語、データベースなどが明確になり、開発の方針が固まります。

システム要件定義と設計のプロセスでは、ステークホルダーとの密なコミュニケーションが不可欠です。

要件や設計の変更があれば、早い段階で検知し、柔軟に対応できるようにします。

これにより、開発プロジェクトが予算内で効率的に進行し、要件に合致した高品質なAIシステムが実現されます。

AI実装のシステム開発とテスト

AIのシステム開発では、AI実装のシステム開発とテストが重要な段階です。

まずAI実装では、要件定義と設計で決定されたアーキテクチャに基づき、実際のプログラミングやモデルの構築が行われます。

データの収集や前処理、学習アルゴリズムの実装などが含まれ、システムがビジョンに従って機能する基盤が構築されます。

その後、システム開発にはテストフェーズが続きます。この段階では、ソフトウェアの品質と正確性を確認するために様々なテストが実施されます。

単体テストでは各モジュールが正しく動作するかを確認し、結合テストではモジュール同士が連携して機能するかを検証します。

さらに、システム全体を対象にしたシステムテストが行われ、実際のデータや使用環境においてシステムが期待通りに動作するかが確認されます。

これらのプロセスを通じて、開発されたAIシステムが要件を満たし、高い品質で稼働することが確認されます。

いよいよ開発やテストに関しては開発にあたる人数にもよりますが、一般的な相場は、「80万～250万円 ✕ 人月」程度となっていることが多いです。

AIシステムをリリースとメンテナンス

AIのシステム開発の最終段階は、AIシステムのリリースとメンテナンスです。リリースでは、開発が完了したシステムが本番環境に移行されます。

この際、システムの安定性や性能が最終的に確認され、ユーザーが利用可能となります。

リリース後は、メンテナンスフェーズに入ります。システムの運用を監視し、必要に応じてパフォーマンスの最適化やバグ修正などのアップデートが行われます。

新しいデータに基づいたモデルのトレーニングや追加機能の実装も含まれます。

定期的なメンテナンスにより、システムが最新かつ効果的な状態を維持し、長期的な利用が可能となります。

また、ユーザーフィードバックやシステムの利用状況のモニタリングを通じて、改善点や新たな要件を把握し、システムを進化させることが重要です。

これにより、ユーザーの期待に応え、変化する環境に対応できる柔軟性が確保されるので大切な工程です。

AIのシステム開発とは、開発が完了しリリースしたら終わりというわけではないんですね。

システムのリリース後には、時々必要に応じて修正をしていくこともあるでしょう。

AIの開発費用を少しでも抑えるコツ

月額制開発プランがある会社を探す

AIの開発費用を抑えるには、月額制開発プランを提供する会社を探すことが一つの有益な手段です。

月額制プランでは、プロジェクトの進捗や必要なリソースに基づいて、柔軟に費用を管理できます。

月額制プランは予算管理がしやすい特長を持っています。固定料金ではなく、必要なサービスやリソースに応じて支払うため、プロジェクトの進捗に合わせて柔軟に予算を調整できます。

また、途中での変更や修正にも対応しやすいです。プロジェクトの途中で要件が変更されたり、新たな課題が浮上した場合に、迅速かつ適切に対応できる柔軟性があります。

さらに、初期投資を抑えつつプロジェクトを開始できる利点もあります。

通常の開発モデルでは初期の設備投資が必要ですが、月額制プランでは固定の初期投資が最小限に抑えられます。

ただし、契約内容やサービス範囲、追加料金などについて明確な契約書を確認することが大切です。

十分なコミュニケーションを取り、契約条件を明確にすることで、スムーズかつ予測可能な開発プロセスを確保できます。

アジャイル型の開発を強みとしているところを選ぶ

AIの開発費用を抑えるための一つのコツは、アジャイル型の開発を強みとしている会社を選ぶことです。

アジャイル開発は、柔軟性があり、段階的な進捗と反復を重視する手法です。

これにより、途中での変更や調整が容易になり、効率的な進捗管理が可能です。

具体的な成果物を頻繁に確認できるため、クライアントとのコミュニケーションが円滑に行え、プロジェクトの方針を柔軟に調整できます。

アジャイル開発により、プロジェクトの要件や目標が変更された場合でも、素早く対応できるため、無駄な開発や修正が最小限に抑えられます。

これがコスト効率を向上させ、開発プロセスをスムーズかつ効果的に進める一因となります。

既存のAIエンジンを利用する

フリーランスのエンジニアを利用する

AIの開発費用を抑えるコツとして、フリーランスのエンジニアを活用することがあります。

また、 専門性と経験の利用 が期待できます。フリーランスエンジニアは様々なプロジェクトに携わってきた経験が豊富であり、特定の課題に対する専門知識を提供できます。

さらに、 コストの透明性 があります。フリーランスの契約はプロジェクト単位で進み、従業員の給与や福利厚生などの固定コストが少ないため、プロジェクトの予算がより明確になります。

ただし、適切なフリーランスを見つけるためには、 スキルや実績の確認 が欠かせません。信頼性やコミュニケーションの円滑さも重要です。

まとめ

AI開発会社のおすすめを紹介しました。AI開発会社は得意とする開発領域が異なるほか、対応エリアや料金、開発規模などが異なります。

AI開発会社を探す際には、自社で依頼したいシステムや、導入の目的を明確にし、費用面以外にも明確にすべきところがたくさんあります。

今回紹介した会社を比較して、最適と思われる会社を探す際の参考にしていただければと思います。