【徹底解説】生成AIコンサルとは？支援内容や導入の進め方、費用相場と選び方まで

生成AIの活用を検討し始めたものの、何から着手すべきか分からず止まってしまう企業は少なくありません。

業務効率化や社内ナレッジ活用、顧客対応の高度化など期待は大きい一方で、ユースケース選定、投資対効果の判断、PoC設計、セキュリティ、社内ルールまで考えると、社内だけで方針を固めるのが難しい場面もあります。

そこで選択肢になるのが、生成AIの活用戦略や業務改革を支援する「生成AIコンサル」です。

ただし、生成AIコンサル会社によって、経営戦略に強い会社、業務分析やPoCに強い会社、生成AIの開発・実装まで対応する会社など得意領域は異なります。

「何を相談できるのか」「開発会社や導入支援会社とは何が違うのか」「どの会社に依頼すればいいのか」「費用はいくらかかるのか」と迷う担当者も多いでしょう。

こちらの記事では、生成AIコンサルの役割や支援内容を整理したうえで、生成AIコンサル会社おすすめ10社を比較します。

後半では、会社の選び方、費用相場、活用するメリット、導入の進め方、失敗しないための注意点まで解説するので、自社に合う相談先を探している方は参考にしてください。

生成AIコンサルとは？

生成AIコンサルとは、企業が生成AIを活用する際に、経営・業務課題の整理、活用戦略の策定、ユースケース選定、ROI・KPI設計、PoCの企画などを支援するサービスです。

単にChatGPTなどのツールを紹介するのではなく、「どの業務へ生成AIを使うべきか」「投資に見合う効果が期待できるか」「どの順番で導入を進めるか」といった意思決定を支援する役割があります。

とくに企業利用では、生成AIを導入すること自体が目的になると、PoCだけで終わったり、現場で使われなかったりしやすくなります。

そのため、生成AIコンサルの主な価値は、生成AIを導入することではなく、経営や業務の課題と結びつけて活用方針を設計することにあります。

代表的な支援内容としては、業務分析、ユースケース選定、ロードマップ策定、ROI試算、PoC設計、AIガバナンスなどが挙げられます。

一方で、実際の支援範囲は会社によって異なります。

戦略策定や業務改革など上流工程を中心とする会社もあれば、PoC開発、RAG構築、AIエージェント開発、既存システム連携、本番導入まで一気通貫で対応する会社もあります。

生成AIコンサルは一般的なAI導入コンサルの一領域ですが、LLM、RAG、プロンプト設計、生成AI特有のリスクやガバナンスなどを扱う点が特徴です。

実装や研修、運用定着まで含めて外部へ任せたい場合は、生成AI導入支援もあわせて比較すると、依頼先の違いを整理しやすくなります。

生成AIコンサル会社おすすめ10社を比較

ここでは、公式サイトやサービスページなどで確認できた情報をもとに、生成AI活用のコンサルティングや企業変革支援に対応する10社を比較します。

会社によって、経営・事業戦略を得意とするタイプ、PoCや開発まで対応するタイプ、RAGやAIエージェントなどの業務実装に強いタイプがあります。

自社が「戦略を整理したい」のか、「PoCまで進めたい」のか、「業務へ実装したい」のかを意識しながら比較してみてください。

全社的な生成AI戦略やガバナンスまで含めて検討したい企業は、PwCコンサルティング、アクセンチュア、NTTデータ、NRIなどが比較候補になります。

一方、生成AIの活用テーマを整理したうえでPoCやシステム開発まで進めたい場合は、AVILENやWEELなども比較しやすいでしょう。

AIエージェントを含めて業務そのものを再設計したい場合はAlgomaticやエクサウィザーズ、RAGや社内データを使った業務実装を重視する場合はストックマークやneoAIなどが候補になります。

知名度だけで選ぶのではなく、自社が必要とする「戦略・PoC・開発・ガバナンス・内製化」のどこに強い会社なのかを比較することが重要です。

生成AIコンサル会社おすすめ10選

1. PwCコンサルティング合同会社｜事業化からリスク管理まで総合的に支援

PwCコンサルティング合同会社を含むPwC Japanグループでは、「生成AI（Generative AI）コンサルティングサービス」を提供しています。

生成AI市場への参入や新規事業を検討する「事業化支援」、既存業務への「社内導入支援」、生成AI特有のリスクに対応する「リスク管理支援」の3方向から支援している点が特徴です。

社内導入では、生成AIを適用できる業務の検討、新しい業務プロセスの設計、既存システムとの連携、人材育成や組織変革などを支援しています。

また、ガイドラインやルール策定、ユースケース別のリスク分析、ガバナンス体制の構築なども扱っており、生成AIの活用とリスク管理を並行して進めやすい点が強みです。

コンサルティングだけでなく、監査、税務、法務、M&AなどPwCグループ内の専門性を組み合わせられる点も特徴といえるでしょう。

具体的な標準料金は公開されていないため、支援範囲を整理したうえで個別見積もりが必要です。

こんな企業におすすめ：生成AIの事業戦略や全社導入とあわせて、リスク・ガバナンスまで体系的に整理したい企業。

2. アクセンチュア株式会社｜生成AIを活用した全社変革に強み

アクセンチュア株式会社は、AI・データを活用した企業変革をグローバルに支援するコンサルティング企業です。

生成AIを単独のツールとして導入するのではなく、企業独自のデータ、複数のAI、既存システムを組み合わせながら、業務や組織全体を変革するアプローチを取っています。

経営・本社機能、顧客接点、製造・サプライチェーンなど幅広い業務領域を対象に、AIを使った業務の自動化・高度化を支援しています。

大規模なシステムインテグレーションやデータ基盤構築まで含めて相談しやすいため、単一部門のPoCだけでなく、全社レベルで生成AIを展開したい企業と相性があります。

一方で、案件規模や支援内容によって体制が大きく異なるため、料金や具体的な支援範囲は個別確認が必要です。

こんな企業におすすめ：生成AIを起点に、大規模な業務改革・データ活用・システム変革まで進めたい企業。

3. 株式会社NTTデータ｜生成AI活用コンサルからPoC・導入まで一貫支援

株式会社NTTデータは、公式に「生成AI活用コンサルティング」を提供しています。

企業の業務を分析し、生成AIを活用できる場面を抽出したうえで、組織変革、データ活用、生成AIプラットフォーム構築まで包括的に支援する点が特徴です。

AIエージェント領域でも、業務プロセスや課題、データの状況を分析してユースケースを抽出するコンサルティングから、PoC、導入、ガバナンス整備まで一貫した支援を展開しています。

公式サイトでは、グローバルで2,000件を超える生成AI事例を持つことも公表しています。

コンサルティングだけでなく、AIモデル、業務アプリケーション、ネットワークやクラウドを含むIT基盤まで提供できるため、本番実装を前提とした検討もしやすいでしょう。

料金は公開されていないため、対象業務や支援範囲に応じた個別見積もりとなります。

こんな企業におすすめ：生成AIのユースケース選定からPoC、システム・基盤構築まで一貫して相談したい企業。

4. 株式会社野村総合研究所（NRI）｜生成AIによる経営・業務改革を支援

株式会社野村総合研究所（NRI）は、生成AIを活用した経営改革を支援する「AIコンサルティング」を提供しています。

主に生成AIを活用し、業務改革やビジネスモデル変革などにつなげる点を重視しているのが特徴です。

生成AIを単なる業務効率化ツールとして導入するのではなく、経営や事業の変革へどう結び付けるかという上流テーマを相談したい企業に向いています。

また、NRIはコンサルティングとシステム実装の両方を手がけており、生成AI活用の構想だけでなく、実装を見据えた検討もしやすい点が強みです。

法人向け生成AI領域では、外部企業との連携による高セキュリティな生成AIソリューションの取り組みも進めています。

料金については公開情報だけでは具体的な標準額を確認できないため、個別相談が必要です。

こんな企業におすすめ：生成AIを業務効率化だけでなく、経営改革やビジネスモデル変革へつなげたい企業。

5. 株式会社AVILEN｜活用方法の整理から生成AI開発まで一気通貫

株式会社AVILENは、「生成AI導入コンサルティング」を提供するAI企業です。

企業へのヒアリングをもとに、業務やビジネス上の課題、生成AIの活用方法を洗い出し、優先順位を付けたうえで実現方法を整理します。

コンサルティングでは、要件整理、活用方法、実現方法をまとめたレポートまで提供しており、その後の生成AIソリューション開発にも対応しています。

ビジネスアーキテクトだけでなく、データサイエンティストやソフトウェアエンジニアも在籍しており、戦略・業務と技術の両面から支援できる点が特徴です。

また、生成AI研修やアイディアソン、プロトタイプ開発なども提供しており、活用テーマが固まっていない段階から本番実装まで相談できます。

具体的な生成AI導入コンサルティング料金は公開されていないため、個別見積もりが必要です。

こんな企業におすすめ：生成AIの活用テーマを整理したうえで、そのままPoCやシステム開発まで進めたい企業。

6. 株式会社WEEL｜生成AI特化で戦略・PoC・開発まで対応

株式会社WEELは、生成AIに特化したコンサルティング、受託開発、研修などを提供しています。

生成AIコンサルティングでは、課題の棚卸し、AIを適用できる業務の洗い出し、ROI試算、ツールやモデルの比較、小規模PoCなどを支援しています。

コンサルティングの成果として、導入ロードマップや技術選定の材料を整理したうえで、必要に応じてRAG、AIエージェント、自動化ワークフロー、基幹システム連携などの開発まで進められる点が特徴です。

生成AI専門企業のため、最新モデルや技術選定を含めて相談しやすく、戦略だけでなく実装まで一つの会社へ任せたい場合に比較しやすいでしょう。

料金については、公式情報で月次アドバイザリーの目安やプロジェクト型コンサルティングの料金例も公開されています。

生成AIに特化したコンサルティングと受託開発を同じ会社へ依頼できる点が特徴です。

こんな企業におすすめ：生成AI専門家と活用方針を整理し、PoC・RAG・AIエージェントなどの実装まで進めたい企業。

7. 株式会社Algomatic｜AIを前提とした業務プロセスへ変革

株式会社Algomaticは、「AI Transformation（AX）」事業を通じて、コンサルティングとシステム開発の両面から企業のAI変革を支援しています。

特徴は、既存業務の一部へ生成AIを追加するだけではなく、AIを前提として業務プロセスそのものを再設計する考え方です。

業務を深く理解したうえで、AIエージェントやワークフローを組み合わせ、AIを業務へ実装する支援を行っています。

PoCからスモールスタートし、成果を確認しながら全社的な業務変革へ展開するアプローチも示されています。

そのため、単純なChatGPT導入や研修というより、生成AI・AIエージェントを使って業務プロセス自体を変えたい企業に向いています。

標準料金は公開情報だけでは確認できないため、個別問い合わせが必要です。

こんな企業におすすめ：AIエージェントなどを活用し、AI前提の業務フローへ抜本的に変えていきたい企業。

8. 株式会社エクサウィザーズ｜AIプロダクトとコンサルティングを組み合わせたAX支援

株式会社エクサウィザーズは、生成AIやAIエージェントを活用した企業のAX（AIトランスフォーメーション）を支援しています。

自社の生成AI・AIエージェント関連プロダクトや技術力に加え、業務改革のコンサルティングを組み合わせられる点が特徴です。

2026年にはITコンサルティング企業との業務提携を通じて、生成AI・AIエージェントを活用した業務改革コンサルティングを強化しています。

業務プロセスの診断から、生成AIを使った業務効率化、AIエージェント導入、定着までを視野に入れた支援を検討できます。

また、生成AIの社内活用や人材育成に関するサービスも展開しており、導入後の利用拡大まで考えたい企業にも向いています。

具体的なコンサルティング料金は公開情報だけでは判断できないため、相談時に確認しましょう。

こんな企業におすすめ：生成AI・AIエージェントのプロダクトと業務改革を組み合わせて全社活用を進めたい企業。

9. ストックマーク株式会社｜RAG・生成AIの業務実装を伴走支援

ストックマーク株式会社は、生成AIやRAGを企業業務へ実装するための支援サービス・プラットフォームを提供しています。

専任のAIコンサルタントとエンジニアが伴走する支援プログラムや、AIを業務に実装するための「AI BPRワークショップ」などを提供している点が特徴です。

とくに、PoCまでは進めたものの本番業務へ組み込めない、社内データを活用したRAGの精度が出ない、といった課題を相談しやすいタイプです。

製造業をはじめ、専門文書や大量の社内情報を扱う企業の生成AI活用にも対応しています。

一般的な戦略コンサルティングより、RAGや社内データ活用を含めた具体的な業務実装を進めたい企業に向いています。

具体的な料金は公開されていないため、利用範囲や支援内容に応じて問い合わせが必要です。

こんな企業におすすめ：社内データやRAGを活用し、生成AIを実際の業務プロセスへ組み込みたい企業。

10. 株式会社neoAI｜生成AIに特化した法人導入・開発支援

株式会社neoAIは、生成AIに特化した研究開発・プロダクト開発を行う企業です。

法人向けの生成AI導入支援では、活用に向けた論点整理・要件定義、各ユースケースに応じた生成AI導入、独自モデル開発、既存サービスへの組み込みなどを支援しています。

さらに、社内で生成AIを活用するための勉強会や教材提供などにも対応しており、技術導入だけでなく利用促進まで相談できます。

現在は法人向け生成AIプラットフォームも展開しており、社内データを活用した生成AI・RAGの導入を検討する企業にとって比較候補になります。

大手総合コンサルとは異なり、生成AI技術やプロダクトを軸に導入・実装を進めたい企業に向いているタイプです。

料金は公開情報だけでは具体額を確認できないため、個別問い合わせが必要です。

こんな企業におすすめ：生成AI・RAGを活用した社内システムやサービスを、専門企業と一緒に企画・開発したい企業。

生成AIコンサルで受けられる主な支援内容

生成AIコンサルの支援内容は、企業やプロジェクトによって異なります。

主な支援内容は、次のとおりです。

• 生成AI活用戦略・ロードマップの策定
• 業務分析とユースケースの選定
• ROI・KPIの設計
• PoCの企画・評価設計
• 生成AIサービス・LLMの選定
• RAGやAIエージェントなどの技術方式検討
• セキュリティ・AIガバナンス整備
• 社内研修・人材育成・内製化支援

生成AI活用戦略・ロードマップを策定する

まず重要なのが、生成AIを何のために活用するのかを整理することです。

生成AIは、文章生成、社内検索、問い合わせ対応、営業支援、開発支援など幅広い業務へ適用できます。

しかし、活用候補が多いからこそ、業務インパクト、実現可能性、必要なデータ、導入コストなどを踏まえて優先順位を付ける必要があります。

生成AIコンサルでは、業務を棚卸ししたうえで活用候補を整理し、PoCから全社展開までのロードマップを策定する支援を受けられます。

ユースケースとROI・KPIを設計する

生成AI導入では、「便利そうだから使う」ではなく、どの業務をどれだけ改善するのかを決めることが重要です。

たとえば、問い合わせ対応時間、資料作成時間、検索時間、処理件数、回答品質など、導入前後で比較できる指標を設定します。

生成AIコンサルでは、ユースケースを考えるだけでなく、投資対効果を判断するためのROI・KPIまで設計できるかが重要なポイントです。

PoCの企画・評価方法を設計する

新しい業務へ生成AIを適用する場合は、本番開発の前にPoCを行うことがあります。

PoCでは「生成AIが動くか」だけではなく、「実務で使える精度か」「業務時間を削減できるか」「本番導入する価値があるか」を確認する必要があります。

生成AIコンサルでは、検証する業務、利用データ、評価指標、成功基準を整理し、本番導入の判断に使えるPoCを設計します。

セキュリティ・AIガバナンスを整備する

企業が生成AIを利用する際は、機密情報や個人情報の入力、生成物の取り扱い、著作権、誤回答への対応なども考える必要があります。

そのため、利用可能なサービスや入力データの範囲、生成物を確認するルール、アクセス権限、ログ管理などを整理します。

全社展開を想定する場合は、利用ガイドラインやAIガバナンス体制まで含めて相談できる会社を選ぶと安心です。

PoC後の開発・内製化まで支援する

会社によっては、コンサルティングだけでなく、PoC開発、RAG構築、AIエージェント開発、既存システム連携まで対応します。

また、社員研修、ワークショップ、運用ルール整備などを通じて、社内で生成AI活用を継続できる体制づくりを支援するケースもあります。

実装・運用・研修まで一体で任せたい場合は、生成AI導入支援会社との違いも比較しながら、自社に必要な支援範囲を整理するとよいでしょう。

生成AIコンサル会社の選び方

生成AIコンサル会社を選ぶときは、知名度や料金だけで判断するのではなく、自社の目的と相手の得意領域が合っているかを見ることが大切です。

戦略・PoC・開発のどこまで依頼するか決める

最初に、自社がどの工程まで支援を必要としているのか整理しましょう。

戦略やロードマップだけを相談したい企業と、PoCや本番開発まで任せたい企業では、適した会社が異なります。

とくにPoC後の本番化まで想定している場合は、システム開発やデータ連携を自社で対応できるのか、コンサル会社側へ任せるのかを早めに決めておきたいところです。

自社に近い業界・業務の実績を確認する

同じ生成AI活用でも、社内検索、営業支援、コンタクトセンター、製造業の技術調査などでは必要な知識が異なります。

自社と近い業界や業務で支援実績があれば、業務課題やデータ特性を理解した提案を受けやすくなります。

導入事例を見る際は、単に企業名だけでなく、どの業務をどう改善したのかまで確認しましょう。

ROI・KPIを具体化できるか確認する

生成AIは期待先行で投資が進みやすいため、費用対効果の設計が重要です。

削減時間、対応件数、品質改善、売上寄与など、導入前後で比較できる成果指標まで具体化できる会社か確認しましょう。

PoCの技術精度だけでなく、事業や業務の成果まで評価できるコンサル会社かを見ることが重要です。

セキュリティ・ガバナンスを支援できるか確認する

生成AIの全社活用では、技術だけでなく利用ルールやガバナンスも必要になります。

機密情報・個人情報の扱い、入力・出力データの保存や利用条件、ユーザー権限、ログ管理、生成物の確認ルールなどを支援できるか確認しましょう。

業界によっては法規制や社内規程への対応も必要になるため、自社の業界特性を理解できるかも重要です。

内製化・人材育成まで支援できるか確認する

外部コンサルへ依存し続けると、活用範囲を広げるたびに費用が発生しやすくなります。

そのため、中長期的には社員向け研修、ユースケース開発の進め方、評価方法などを社内へ移管できる体制が理想です。

将来的に自社で改善を回したい場合は、内製化支援や人材育成の有無も比較しましょう。

なお、生成AIに限定せずAIコンサル会社を広く比較したい場合は、AIコンサル会社の比較記事も参考になります。

生成AIコンサルの費用相場

生成AIコンサルの費用は、支援内容、担当人数、プロジェクト期間、PoCや開発を含むかどうかによって大きく変わります。

2026年時点で公開されている複数の料金情報を見ると、月額アドバイザリーは月10万〜50万円程度、戦略策定・業務分析は50万〜200万円程度、PoC支援は100万〜500万円程度がひとつの目安になります。

上記は、公開されている複数の料金情報から整理した目安です。

生成AIコンサルには公的な統一相場があるわけではなく、同じ「PoC支援」でも、コンサルティングだけを行う場合と、エンジニアが参加してシステムを構築する場合では費用が大きく異なります。

また、コンサルティング費用とシステム開発費は分けて考える必要があります。

戦略策定や業務分析だけなら比較的費用を抑えやすい一方、RAG構築、AIエージェント開発、データ整備、既存システム連携まで含めると、数百万円〜数千万円規模になるケースがあります。

見積もりでは、次の項目を確認しましょう。

• 戦略策定・業務分析のどこまで含まれるか
• PoCの開発費が含まれているか
• エンジニアの参加費用が別途必要か
• データ整備やRAG構築が別料金か
• 本番実装へ進む場合の追加費用
• 研修や内製化支援が含まれているか
• 運用・改善支援が別契約になるか

金額だけで比較せず、「戦略だけなのか」「PoCや実装まで含むのか」を揃えたうえで見積もりを比較することが大切です。

生成AIコンサルを利用するメリット

生成AIコンサルを利用するメリットは、単にAIの専門知識を得られることだけではありません。

導入判断の精度を高め、失敗リスクを抑えながら本番活用へ進みやすくなる点にあります。

優先すべきユースケースを絞りやすい

生成AIは活用できる業務が多いため、自社だけでは優先順位を決めにくいことがあります。

業務インパクトや実現可能性、必要データ、コストなどを客観的に整理することで、投資すべきテーマを絞り込みやすくなります。

PoCの目的と評価基準を明確にできる

PoCでありがちなのが、「AIを試したが、本番導入すべきか判断できない」という状態です。

何を検証し、どの指標で評価し、どの水準なら本番導入へ進むのかを事前に決めることで、PoCを意思決定に使える検証にできます。

セキュリティ・ガバナンスの抜け漏れを防ぎやすい

企業の生成AI利用では、情報漏えい、ハルシネーション、著作権、アクセス権限など、通常のIT導入とは異なる論点があります。

早い段階からルールや管理体制を整理すれば、本番展開時の手戻りを減らしやすくなります。

経営と現場の合意形成を進めやすい

生成AI導入では、経営層、現場部門、情報システム、法務など複数部署が関わることがあります。

ROI、リスク、実現可能性などを第三者の視点から整理してもらうことで、投資判断や社内合意を進めやすくなる点もメリットです。

生成AIコンサルを活用する流れ

生成AIコンサルを活用する場合は、一般的に次のような流れで進みます。

1. 経営・業務課題を整理する
2. 生成AIの活用候補を洗い出す
3. 優先ユースケースを決める
4. ROI・KPIとロードマップを設計する
5. 必要に応じてPoCを実施する
6. 本番導入の可否を判断する
7. 実装・全社展開・内製化へ進む

最初に重要なのは、「生成AIを使う」ことを目的にしないことです。

問い合わせ対応時間を減らしたい、提案資料作成を効率化したい、社内ナレッジの検索時間を短縮したいなど、解決したい業務課題から考えます。

次に、生成AIを活用できそうな業務を洗い出し、効果と実現可能性から優先順位を付けます。

すべての業務を一度にAI化するのではなく、効果を測定しやすく、データを準備しやすい業務から検証する方が進めやすいでしょう。

PoCを行う場合は、精度だけでなく、業務時間削減、利用者の評価、運用負荷、システム連携の実現可能性まで確認します。

その結果をもとに、本番開発へ進むのか、ユースケースを変更するのか、導入を見送るのかを判断します。

導入全体の進め方を詳しく確認したい場合は、生成AIの導入方法も参考にしてください。

生成AIコンサルで失敗しないための注意点

生成AIコンサルへ依頼しても、すべてを外部へ任せれば成功するわけではありません。

代表的な失敗要因をあらかじめ把握しておきましょう。

生成AIを導入すること自体を目的にしない

「競合が使っているから」「経営層からAI活用を求められたから」といった理由だけで始めると、解決すべき課題が曖昧になりがちです。

その結果、PoCで一定の精度が出ても、何をもって成功とするのか判断できなくなります。

まずは業務課題を明確にし、その解決手段として生成AIが適切かを判断しましょう。

PoCの成功条件を事前に決める

PoCを始める前に、精度、工数削減、利用者評価などの基準を決めておく必要があります。

PoCは「AIを試すイベント」ではなく、本番導入するかを判断するための検証工程として設計することが大切です。

コンサル会社へ丸投げしない

外部企業には生成AIの専門知識がありますが、自社の業務を最も理解しているのは社内の担当者です。

業務課題や判断基準まで完全に丸投げすると、技術的には優れた提案でも現場に合わない可能性があります。

社内側にも責任者を置き、業務部門とコンサル会社が一緒に進められる体制を作りましょう。

本番導入後の運用まで考える

PoC段階では問題なくても、本番ではデータ更新、権限管理、ログ監視、利用者サポート、精度改善などが必要になります。

コンサルティングの契約が終了したあと、誰が運用や改善を担うのかまで決めておくことが重要です。

社内に知見が残る契約にする

長期的に生成AIを活用するなら、すべてを外部企業に依存するより、社内でも改善を進められる状態を作ることが理想です。

研修、ドキュメント、ノウハウ移管など、内製化まで支援できるかを確認しておきましょう。

よくある質問

Q.1 生成AIコンサルとは何を依頼できるサービスですか？

生成AIの活用戦略、業務分析、ユースケース選定、ROI・KPI設計、ロードマップ作成、PoC設計、ガバナンス整備などを相談できます。会社によっては、PoC開発、RAGやAIエージェントの構築、本番導入、研修まで対応しています。

Q.2 生成AIコンサルの費用はいくらですか？

2026年時点の公開情報を見ると、月額アドバイザリーは月10万〜50万円程度、戦略策定・業務分析は50万〜200万円程度、PoC支援は100万〜500万円程度がひとつの目安です。ただし、エンジニアを含む開発や大規模な全社展開まで依頼すると、数百万円〜数千万円以上になる場合があります。

Q.3 生成AIコンサルと生成AI導入支援の違いは何ですか？

生成AIコンサルは、経営・業務課題の整理、活用戦略、ユースケース選定、ROI・KPI、ロードマップなど上流工程を中心に支援する傾向があります。一方、生成AI導入支援は、PoC、ツール導入、システム開発、研修、運用・定着など実際の導入フェーズまで広く扱うケースが多くなります。ただし、両方を一気通貫で提供する会社もあります。

Q.4 生成AIコンサルと開発会社の違いは何ですか？

生成AIコンサルは「どの課題にAIを使うか」「投資する価値があるか」「どう導入するか」といった意思決定の支援が中心です。生成AI開発会社は、要件をもとにRAG、AIエージェント、業務システムなどを実装することが主な役割です。実際にはコンサルティングと開発の両方を提供する会社もあります。

Q.5 PoCは必ず実施する必要がありますか？

必ずしもすべての生成AI導入でPoCが必要なわけではありません。既製SaaSを導入する場合などは、トライアルで十分なこともあります。一方、独自業務への適用、RAG、AIエージェントなど精度や業務効果に不確実性がある場合は、小規模なPoCを実施してから本番投資を判断する方法が有効です。

Q.6 生成AIコンサル会社はどう選べばいいですか？

自社と近い業務や業界の支援実績、戦略・PoC・開発の対応範囲、ROI・KPIの設計力、セキュリティ・ガバナンス対応、内製化支援などを比較しましょう。とくに、戦略だけを依頼したいのか、本番実装まで任せたいのかを先に整理すると候補を絞りやすくなります。

自社に合った生成AIコンサル会社を選ぼう

生成AIコンサル会社を選ぶ際に大切なのは、有名な会社や最先端技術を持つ会社を選ぶことだけではありません。

自社の業務課題と、外部へ任せたい支援範囲を明確にしたうえで、その領域を得意とする会社を選ぶことが重要です。

会社によって、経営・事業戦略に強い企業、PoCや業務分析に強い企業、RAG・AIエージェントなどの実装に強い企業、AIガバナンスや人材育成に強い企業など特徴は異なります。

比較するときは、自社に近い支援実績、戦略から実装までの対応範囲、ROI・KPIの設計力、セキュリティ・ガバナンスへの対応、内製化・人材育成支援を確認しておきたいところです。

まずは自社で、解決したい業務課題、対象部署、期待する効果、予算、社内で対応できる範囲を整理しましょう。

そのうえで複数のコンサル会社へ相談し、提案するユースケース、ロードマップ、PoCの進め方、見積もり範囲を比較すると判断しやすくなります。

戦略策定だけを依頼するのか、PoCや本番開発まで任せるのかによって、適した発注先は大きく変わります。

費用、実績、得意領域、支援範囲、サポート体制を横断して比較し、自社が継続的に生成AIを活用できるパートナーを選びましょう。

エラビサキでは、生成AIコンサル会社の対応領域・提供形態・実績・料金などを整理し、自社の条件から発注先候補を比較できるデータベースを構築していきます。