【2026年最新】LLM開発会社おすすめ10選｜選び方・費用相場・依頼できる開発を解説

ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、企業でも大規模言語モデル「LLM」を活用したシステム開発が進んでいます。

一方で、LLM開発といっても、既存モデルのAPI連携からRAG、ファインチューニング、自社専用LLMの開発まで方法はさまざまです。

「LLM開発はどの会社に依頼すればいい？」
「自社専用のLLMを開発できる会社は？」
「LLM開発にはどのくらい費用がかかる？」

など、開発会社選びに悩む担当者も多いのではないでしょうか。

LLM開発会社によって、独自モデルの研究開発、RAG、ファインチューニング、AIエージェント、既存システム連携など、得意とする領域は大きく異なります。

そのため、単純な知名度だけで比較するのではなく、自社が必要としているLLMの開発レベルと各社の技術・支援範囲が合っているかを確認することが重要です。

そこで、こちらの記事では、LLM開発を相談できるおすすめ会社10社について、各社の特徴や得意分野を比較します。

LLM開発会社の選び方や費用相場、依頼できる開発内容についても解説するので、自社に合った会社を探している方は参考にしてください。

【早見表】LLM開発会社おすすめ10社を比較

LLM開発を相談できる10社について、各社の強みや対応領域を比較しました。

独自LLMそのものの研究開発に強い会社もあれば、既存LLMとRAGや企業システムを組み合わせた実装を得意とする会社もあります。自社が実現したいことに合った会社を比較してみましょう。

※「要確認」は非対応を意味するものではなく、公開情報のみでは確認できなかった項目です。

LLM開発会社おすすめ比較10選

1．ABEJA｜LLMの研究開発から企業への実装まで一気通貫

ABEJAは、AI・DX領域で企業支援を行う会社です。

「ABEJA LLM Series」を展開し、LLMの導入から開発・実装、利活用まで一気通貫で支援しています。

LLMの研究開発にも取り組んでおり、企業ごとの課題整理やユースケース設計、システム連携なども含めて相談できる点が特徴です。

単純なLLM API連携ではなく、企業の重要業務へLLMを本格実装したい場合に比較したい会社です。

こんな企業におすすめ：LLMの研究開発力と企業実装の両方を重視し、本格的なLLMシステムを構築したい企業。

2．ELYZA｜日本語LLM・自然言語処理に強み

ELYZAは、日本語の大規模言語モデルや自然言語処理を研究・開発するAI企業です。

自社で「ELYZA LLM」シリーズを開発しており、企業向けにはAPIサービスや共同開発などの形で提供しています。

セキュリティやカスタマイズ性を重視する企業や、自社サービスへLLMを組み込みたい企業も相談できます。

とくに日本語の文章生成や要約など、高度な日本語処理を必要とするシステムを検討する場合に比較したい会社です。

こんな企業におすすめ：日本語LLMや自然言語処理の技術力を重視し、自社サービスへLLMを組み込みたい企業。

3．Preferred Networks｜国産LLM「PLaMo」をフルスクラッチ開発

Preferred Networksは、AIモデルだけでなく、AI半導体や計算基盤、AIソリューションまで幅広く自社開発する企業です。

国産大規模言語モデル「PLaMo」を事前学習からフルスクラッチで開発しています。

PLaMoはクラウドAPIやオンプレミスなど複数の環境で利用でき、金融や翻訳などの特化型モデルも展開しています。

企業や業界ごとの専用モデルを検討する場合にも比較したい会社です。

こんな企業におすすめ：国産LLMやオンプレミス環境、業界特化型モデルなど、高度なLLM活用を検討している企業。

4．NEC｜独自生成AI「cotomi」を企業へ実装

NECは、独自の生成AI「cotomi」を開発する大手IT企業です。

cotomiは日本語性能や高速性を特徴とし、企業の業務や専門領域への活用を想定して開発されています。

生成AI単体だけでなく、既存の企業システムやデータとの連携、AIガバナンス、コンサルティングまで幅広く相談できます。

大規模な業務環境や高いセキュリティ要件を前提としたLLM導入にも比較しやすい会社です。

こんな企業におすすめ：独自LLMと大規模なシステム開発力を組み合わせ、企業全体へ生成AIを導入したい企業。

5．NTTデータ｜大規模システムとLLMを連携

NTTデータは、大企業や公共分野を中心に幅広いシステム開発・ITサービスを提供する企業です。

生成AI領域でも、LLMやRAG、AIエージェントなどを業務システムへ組み込むための支援を展開しています。

既存の基幹システムや複数の社内システムとLLMを連携したい場合にも有力な候補です。

大規模システムやセキュリティ要件の高い環境でLLMを活用したい企業と相性があります。

こんな企業におすすめ：基幹システムや大規模な社内環境とLLMを連携し、本番運用まで任せたい企業。

6．neoAI｜企業向けLLM・RAG活用に強み

neoAIは、生成AIを活用した企業向けサービスやソリューションを展開する会社です。

社内データを活用するRAGなど、企業がLLMを実際の業務へ組み込むための仕組みを提供しています。

独自LLMそのものを一から開発することよりも、既存LLMと企業データを組み合わせて実務で利用したい場合に比較したい会社です。

こんな企業におすすめ：社内文書やナレッジを活用したLLM・RAGシステムを導入したい企業。

7．ヘッドウォータース｜LLM・RAG・AIエージェントを組み合わせた開発

ヘッドウォータースは、企業向けAI・DXソリューションを展開する会社です。

Azure OpenAI Serviceをはじめ、LLM、RAG、AIエージェントなどを活用した企業向けシステム開発に対応しています。

LLM単体だけでなく、企業データや既存システムと組み合わせながら業務へ実装したい場合に比較候補になります。

こんな企業におすすめ：LLM・RAG・AIエージェントを組み合わせて業務システムを高度化したい企業。

8．Givery（ギブリー）｜LLMのPoCから企業実装まで支援

ギブリーは、企業の生成AI活用やDXを支援する会社です。

「Givery AI Lab」を通じて、LLMを活用したサービスの企画やPoC、システム開発、運用などを支援しています。

生成AIを導入したいものの、具体的なユースケースが決まっていない企業でも、業務課題の整理から相談できます。

こんな企業におすすめ：LLM導入の企画段階からPoC、本開発、運用まで一気通貫で相談したい企業。

9．WEEL｜LLM・生成AIに特化した受託開発

WEELは、生成AIを中心にコンサルティングやシステム開発を手掛ける会社です。

LLMを利用したAIアシスタントやRAG、AIエージェント、既存システムとの連携など幅広い生成AI開発に対応しています。

PoCから本番開発へ進み、運用後の改善まで相談できる点も特徴です。

こんな企業におすすめ：LLM・生成AI専門会社へスピード感を持って受託開発を依頼したい企業。

10．Stockmark｜日本語LLMと企業データ活用

Stockmarkは、自然言語処理や生成AIを活用した企業向けサービスを展開する会社です。

LLMの研究開発にも取り組み、企業が保有する情報や専門知識を生成AIへ活用するための技術開発を進めています。

とくに製造業など、専門性の高い企業データやナレッジを生成AIへ活用したい場合に比較したい会社です。

こんな企業におすすめ：専門性の高い社内データや技術情報をLLMへ活用したい企業。

LLM開発会社の選び方

LLM開発会社を比較するときは、次の6項目を確認しましょう。

1. 自社が必要とするLLM開発に対応しているか
2. LLMや自然言語処理の研究・開発実績があるか
3. RAGやファインチューニングにも対応できるか
4. 自社データ・既存システムと連携できるか
5. セキュリティ・オンプレミスなどの要件に対応できるか
6. PoCから本番運用まで支援できるか

とくに重要なのが、「LLMを使ったシステムを作れる会社」と「LLMそのものを開発できる会社」を区別することです。

既存のLLM APIを使ったチャットボット開発などであれば、対応できる開発会社は比較的多くあります。

一方で、自社専用モデルや業界特化型LLMを開発したい場合は、LLMそのものの学習・評価・推論最適化などの研究開発能力も必要です。

また、企業システムとして継続的に利用する場合は、開発時の性能だけでなく、導入後の評価や監視、改善まで含めた運用体制も確認しておきましょう。LLMを継続的に運用・改善する考え方については、LLMOpsとは？プロンプト管理や評価設計、ツールの選定や運用の考え方でも詳しく解説しています。

機密情報や社内データを扱う場合は、データの保存方法やアクセス制御、利用するLLMのセキュリティ対策も重要です。詳しくはLLMセキュリティ対策も参考にしてください。

目的によって適した会社が大きく変わるため、問い合わせ前に自社が求める開発内容を整理しておきましょう。

LLM開発会社に依頼できること

LLM開発会社へ依頼できる内容は、企業によって異なります。

代表的な開発方法は、次の4つです。

すべての企業が独自LLMをゼロから開発する必要があるわけではありません。

たとえば、社内文書を検索するAIを作りたいだけであれば、既存LLMとRAGを組み合わせる方が開発期間や費用を抑えられる場合があります。

特定の用途に合わせて既存モデルを調整したい場合は、ファインチューニングも選択肢になります。RAGとの違いや導入判断については、LLMファインチューニングとは？RAGとの違いや手法、導入判断で詳しく解説しています。

自社が実現したいことに対して、どのレベルのLLM開発が本当に必要なのかを整理してから会社を選ぶことが重要です。

LLM開発の費用相場

LLM開発の費用は、既存のLLMをAPIで利用するのか、RAGを構築するのか、ファインチューニングを行うのか、独自LLMそのものを開発するのかによって大きく異なります。

2026年時点の複数の公開情報をもとに整理すると、おおよその費用相場は次のとおりです。

上記はあくまで目安であり、データ量や要求精度、利用人数、既存システムとの連携範囲、セキュリティ要件などによって金額は大きく変動します。

とくにRAGでは、対象となる文書の量や形式、ベクトルデータベースの構築、アクセス権限の管理、既存システムとの連携などによって開発費が変わります。

ファインチューニングや独自LLM開発では、学習データの収集・整備に加え、GPUなどの計算資源も必要になるため、RAGやAPI連携より高額になりやすい傾向があります。

また、開発後にはLLMのAPI利用料、クラウド・GPU費用、データ更新、モデル評価、保守・改善などのランニングコストが発生する場合があります。

見積もりを比較するときは、初期開発費だけでなく、API・GPU・クラウド・運用改善まで含めた総費用を確認しましょう。

LLMとは

LLMとは「Large Language Model」の略で、日本語では「大規模言語モデル」と呼ばれます。

大量の文章データを学習し、人間が入力した文章を理解して、質問への回答や文章生成、要約、翻訳などを行うAIモデルです。

ChatGPTで利用されるGPTシリーズや、Claude、Geminiなどの基盤となっているのもLLMです。

日本企業でも独自LLMの開発が進んでおり、たとえばPreferred Networksの「PLaMo」、NECの「cotomi」、ELYZAの「ELYZA LLM」などがあります。

企業がLLMを活用する場合は、既存モデルをそのまま利用するだけではなく、自社データや業務に合わせてカスタマイズする方法もあります。

LLM開発の仕組みや必要なスキル、開発工程について詳しく知りたい方は、LLM（大規模言語モデル）開発とは？仕組みや必要なスキル、費用相場も参考にしてください。

LLM開発を外注するメリット

1．高度な専門技術を活用できる

LLM開発では、自然言語処理だけでなく、学習データの整備、モデル評価、GPU、クラウド、RAG、セキュリティなど幅広い専門知識が必要になる場合があります。

LLM開発会社へ依頼すれば、自社だけでは確保が難しい専門人材や技術をプロジェクトへ活用できます。

2．自社に必要な開発方法を判断してもらえる

企業によっては、独自LLMを開発しなくても既存LLMとRAGを組み合わせるだけで課題を解決できる場合があります。

LLMに詳しい会社へ相談することで、API連携、RAG、ファインチューニング、独自モデル開発などから適した方法を検討できます。

3．PoCから本番導入へ進めやすい

LLMは実際の業務データを使わなければ、期待する精度が得られるか判断しにくい技術です。

経験のある会社へ依頼すれば、小規模なPoCで精度や費用対効果を検証し、その結果をもとに本番システムへ進められます。

企業が実際にLLMをどのような業務へ活用しているのか知りたい場合は、LLM活用事例16選も参考にしてください。

LLM開発を外注する流れ

LLM開発を外注するときは、一般的に次のような流れで進めます。

1. LLMで解決したい業務課題を整理する
2. 必要なデータ・システムを確認する
3. 開発方法を検討する
4. LLM開発会社を比較・選定する
5. PoCで精度や実現可能性を検証する
6. 本番システムを開発・連携する
7. 運用しながらモデルやシステムを改善する

LLM開発では、最初から独自モデルを開発するのではなく、まず既存LLMを使ったPoCから検証する方法もあります。

たとえば、自社の技術文書を利用したAI検索を開発したい場合は、一部の文書をRAGへ取り込み、実際の質問に正しく回答できるかを確認します。

PoCの結果からRAGで十分なのか、ファインチューニングが必要なのか、独自モデルが必要なのかを判断すると、過剰な開発コストを抑えやすくなります。

本番導入後は、モデルやプロンプトの評価、品質監視、データ更新などを継続する必要があります。LLMの運用体制については、LLMOpsもあわせて確認しておきましょう。

LLM開発会社についてよくある質問

最後に、LLM開発会社について多くの方が気になる項目にお応えします。

Q.1 LLM開発会社には何を依頼できますか？

既存LLMのAPI連携、RAG構築、ファインチューニング、独自・特化型LLM開発、生成AIシステム開発、既存システムとの連携などを依頼できます。対応範囲は会社によって異なります。

Q.2 LLMをゼロから開発する必要はありますか？

必ずしも必要ではありません。用途によっては既存LLMのAPI利用やRAGで十分な場合があります。独自LLMは高度な独自性やセキュリティ、専門領域への最適化などが必要な場合に検討します。

Q.3 LLMとRAGの違いは？

LLMは文章を理解・生成するAIモデルです。RAGはLLMが回答する前に外部の文書やデータベースから関連情報を検索し、その情報をLLMへ渡す仕組みです。

Q.4 LLMと生成AIの違いは？

生成AIは文章・画像・音声などを生成するAI全般を指します。LLMは主に言語を扱う生成AIの基盤となるモデルのひとつです。

Q.5 LLM開発会社へ相談する前に準備するものは？

解決したい業務課題、利用するデータ、既存システム、必要なセキュリティ、利用人数、予算、希望時期などを整理しておくと相談しやすくなります。

自社に合ったLLM開発会社を選ぼう

LLM開発会社は、それぞれ対応できる開発レベルや得意分野が異なります。

独自LLMそのものの開発に強い企業もあれば、既存LLMとRAGや企業システムを組み合わせる実装に強い会社もあります。

そのため、単純な知名度だけで会社を決めるのではなく、自社に必要なLLM開発と会社の得意領域が一致しているかを確認しましょう。

また、最初から大規模な独自モデルを開発するのではなく、既存LLMやRAGを活用したPoCから始める方法もあります。

開発費用だけでなく、データ、精度、セキュリティ、運用コストまで比較し、自社に適したLLM開発パートナーを選ぶことが重要です。

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