【2026年版】AI PoC開発会社おすすめ10選｜選び方・費用・進め方も解説

生成AIやAIエージェントの活用が広がるなか、本格導入の前段階として注目されているのが「AI PoC（概念実証）」です。

AI PoC開発では、いきなり大規模なシステムを開発するのではなく、小さな範囲から「技術的に実現できるのか」「期待する効果を得られるのか」を検証します。

投資リスクを抑えながらAI活用の可能性を見極められるため、新規プロジェクトの第一歩としてPoCを検討する企業も増えています。

一方で、

「AI PoCはどの開発会社に依頼すればいい？」
「費用はどのくらい必要？」
「PoCから本開発まではどう進める？」

など、初めて取り組む企業にとって分かりにくい部分も少なくありません。

AI PoCを成功させるには、AIの技術力だけでなく、課題整理やユースケースの設計、検証指標の設定、さらに本番導入まで見据えた支援ができるパートナーを選ぶことが重要です。

そこで、こちらの記事では、AI PoC開発会社の発注先としておすすめの企業を厳選してご紹介します。

各社の特徴を比較しながら、開発会社の選び方や費用相場、PoCの基本的な進め方についてもわかりやすく解説しているので、ぜひ参考にしてください。

AI PoC開発会社とは

AI PoC開発会社とは、AI導入の本格展開に入る前に、実データや実業務に近い条件で検証を行う支援会社のことです。

PoCは「概念実証」とも呼ばれ、AIを使って本当に課題を解決できるのか、どの程度の精度や効果が見込めるのかを短期間で見極めるために行われます。

たとえば、生成AIで社内文書検索を改善したい、需要予測の精度を確認したい、問い合わせ対応を自動化したいといった場面では、いきなり本番導入するのではなく、まずPoCで技術面と業務面の実現可能性を確かめることが大切です。

AI PoC開発会社に依頼する意義は、単に試作品を作ることだけではありません。

課題整理、評価基準の設定、データ確認、試作、結果分析、そして本格開発へ進むかどうかの判断までを、専門知見を踏まえて支援してもらえる点にあります。

とくに重要なのは、PoCの成功自体ではなく、PoCの結果をもとに次の意思決定ができることです。

そのため、AI PoC開発会社を選ぶときは、試作力だけでなく、検証設計や本番移行まで見据えた支援体制も確認しておきたいところです。

AI PoC開発会社を選ぶ前に押さえたいこと

AI PoCを依頼する前に、自社側で整理しておきたい論点があります。

ここが曖昧なままだと、開発会社の提案を比較しにくくなり、PoCの成否も判断しづらくなるでしょう。

まず大切なのは、PoCの目的を明確にすることです。

「AIを使ってみたい」ではなく、「問い合わせ対応の一次回答時間を短縮したい」「分類作業の工数を減らしたい」のように、業務課題に落とし込んでおく必要があります。

次に、評価基準を先に決めておきましょう。

精度、処理速度、現場での使いやすさ、削減できる作業時間など、何をもってPoC成功とするのかが不明確だと、検証結果を次の投資判断につなげにくくなります。

また、データ要件の確認も欠かせません。

AI PoCでは、使えるデータの量や質、利用許諾、個人情報や機密情報の扱いによって、実施方法や期間、費用が大きく変わります。

さらに、依頼内容を整理するためにRFPのたたき台を作っておくと、複数社比較がしやすくなります。

完璧な文書である必要はありませんが、少なくとも次の項目は整理しておくと有効です。

• PoCの目的と解決したい業務課題
• 対象業務と利用シーン
• 利用予定のデータの種類と提供可否
• 評価基準とGo/No-Goの判断条件
• 希望スケジュール
• PoC後に本格開発を検討しているかどうか

発注前の整理が十分にできているほど、PoCの設計も現実的になり、提案や見積もりの比較もしやすくなります。

AI PoC開発会社の選び方

AI PoC開発会社を選ぶときは、技術力の高さだけで判断しないことが大切です。

PoCは本番開発より小さく見えがちですが、目的設定や検証設計を誤ると、短期間でも成果が曖昧なまま終わってしまいます。

選定時には、次の観点をまとめて確認しましょう。

• 自社の課題に近い領域での支援実績があるか
• PoCの評価基準やKPI設計まで支援してもらえるか
• 必要なデータ確認や前処理の論点まで整理してくれるか
• PoC後の本格開発やシステム連携にも対応できるか
• 運用支援や内製化支援まで見据えられるか
• セキュリティやガバナンス面の相談ができるか
• 進捗共有や意思決定の進め方が明確か

とくに見落としやすいのが、PoC後の扱いです。

検証で一定の成果が出ても、本番環境への実装や既存システム連携に対応できなければ、別会社へ引き継ぐ必要が出るかもしれません。

そのため、PoC単体の進めやすさだけでなく、本格開発・運用まで含めた継続支援の可否を確認しておくことが重要です。

また、提案段階で「どの指標で効果を測るか」「失敗時に何を学びとして残すか」まで話せる会社は、PoCの実務理解が深い傾向があります。

複数社へ相談し、検証範囲、成果物、追加費用の条件まで比べて判断するとよいでしょう。

AI PoC開発の費用相場

AI PoC開発の費用は、検証する内容や使用するデータ、AIモデルの種類、システム連携の有無などによって大きく変わります。

複数のAI開発会社や専門事業者が公開している情報を見ると、AI PoCを外部へ依頼する場合は、100万円〜500万円程度がひとつの目安です。

ただし、既存の生成AIやAPIを利用した簡易的な検証であれば数十万円から始められるケースがある一方、独自モデルの開発や大量のデータ整備、複数システムとの連携まで含めると500万円を超えることもあります。

なかでも費用に影響しやすいのが、データの準備状況です。

すでに検証に利用できるデータが揃っていれば開発へ進みやすい一方、データ収集やクレンジング、アノテーションから必要になる場合は、その分だけ工数と費用が増えます。

また、ChatGPTなどの既存モデルやAPIを活用するのか、自社データを使って独自モデルを構築するのかによっても費用は変わります。

PoCの見積もりを比較するときは、金額だけではなく、要件整理、データ準備、モデル開発、精度評価、レポート作成のどこまでが含まれているかを確認しましょう。

さらに重要なのが、PoC後の本開発費用です。PoCで期待する結果が得られた場合は、本番システムの開発や既存システムとの連携、運用・保守などに別途費用が発生します。

そのため、PoCを依頼する段階で「検証にはいくらかかるか」だけでなく、本番導入まで進んだ場合にどの程度の費用が想定されるかも開発会社へ確認しておくと、予算計画を立てやすくなります。

【早見表】AI PoC開発会社を比較

PoC対応の明確さを重視するなら、専用サービスを公開している会社は比較しやすい候補です。

一方で、PoC後の本格開発、運用、内製化まで含めて相談したい場合は、SIやコンサル機能を持つ会社にも目を向けると選択肢が広がります。

AI PoC開発会社おすすめ10選

1. 株式会社ABEJA｜PoCにとどまらず本番実装まで見据えたAI導入支援

株式会社ABEJAは、AIの導入から実装、運用まで一気通貫で支援している企業です。

ABEJA Platformを基盤に、AIシステムの構築や既存システムとの連携、導入後の運用まで支援しており、PoCだけで終わらせず、本番環境での活用まで見据えたAI導入を進めやすい点に強みがあります。

特徴的なのが、Human in the Loopの考え方を取り入れた「ゼロPoC」です。従来のようにPoCを繰り返してから本番導入へ進むだけでなく、人による判断をAIシステムに組み込みながら、早期の実運用を目指すアプローチを掲げています。

公式事例では、大手化学メーカーに対して、Human in the Loopを活用したゼロPoCによるAIシステム実装を一気通貫で支援した実績も公開されています。

また、生成AI・LLMのビジネス活用に加え、AI倫理やガバナンスに関する支援も展開しているため、技術検証だけでなく、本番導入後の運用上の課題まで含めて相談しやすいでしょう。

料金については、現在の公式サイトではAI開発やPoC支援の具体的な金額は公開されていません。検証内容や本番実装までの支援範囲によって費用が異なるため、詳細は問い合わせが必要です。

こんな企業におすすめ：PoCだけで終わらせず、本番実装や運用まで見据えてAI導入を進めたい企業。

2. 株式会社EQUES｜PoC専用サービスを公開しているAI専業会社

株式会社EQUESは、AI相談サービス「AI×DX寺子屋」や、AI PoCサービス「ココロミ」を公式サイトで公開しているAI専業会社です。

PoCを前面に出したサービスが確認できるため、AI導入前の検証を具体的に相談しやすい候補といえます。

注目したいのは、PoCだけでなく、生成AI、AIエージェント、AI駆動開発、製薬業界向けAI事業など、対象領域が広い点です。

東北電力との部門専用スライド生成AIの導入事例も公式に確認でき、実際のPoC支援実績を把握しやすくなっています。

また、内製化支援は公式に確認できる一方で、戦略策定の専用サービスや、運用保守、セキュリティ・ガバナンス対応の詳細は公開情報だけでは判断できません。

そのため、PoC後の体制設計や保守範囲まで求める場合は、提案時に確認しておくことが大切です。

料金は一部公式公開されており、AI×DX寺子屋は月額20万円から、ココロミは月々250万円からと記載があります。

さらに、ローカルLLM導入の試算例として、AI環境構築および初期調整費が約180万円、推論用サーバー購入費が約150万円、月額保守・運用費用が約15万円と確認できます。

こんな企業におすすめ：PoC専用サービスが明示された会社に相談したい企業や、生成AIを含む実証を具体的に進めたい企業。

3. 株式会社サーバーワークス｜AWS環境を軸にPoCから運用まで対応

株式会社サーバーワークスは、AWSやクラウド支援を強みとしながら、生成AIソリューション、生成AIガイドライン策定、運用最適化、AI駆動開発伴走支援などを公式に案内している会社です。

AI PoCの観点では、生成AIを活用したコールセンター向けPoC支援や文書検索のPoC支援が公式ニュースで確認できます。

この会社の特徴は、PoCそのものだけでなく、実行環境となるクラウド基盤や運用設計まで含めて相談しやすい点です。

とくにAWS上でAI活用を進めたい企業にとっては、環境構築と検証を分断せず進めやすいでしょう。

さらに、三菱重工業向けのAWSおよび生成AI活用による社内システム内製化支援事例も公開されており、PoC後の展開まで視野に入れやすい体制がうかがえます。

AIガイドライン策定サービスや運用最適化サービスがある点も、セキュリティやガバナンスを重視する企業には比較材料になります。

一方で、PoCや開発の具体的な契約形態、個別案件の料金、実装範囲の詳細は公式サイトでは公開されていません。

そのため、どこまでをPoCに含めるか、本番構築との切り分けを事前にすり合わせる必要があります。

こんな企業におすすめ：AWS環境で生成AIのPoCを進めたい企業や、検証後の運用・内製化まで見据えたい企業。

4. 株式会社ギブリー｜PoCで終わらせない共創型の伴走支援

株式会社ギブリーは、生成AI・AIエージェントの導入支援を公式に案内しており、AI活用やDX支援を軸にしたサービスを展開しています。

公式LPでは「AI活用をPoCで終わらせない」共創型AI開発伴走支援が掲げられており、PoC後の展開まで意識した支援方針が確認できます。

この会社の魅力は、導入・構築だけでなく、運用や組織改革まで一気通貫で支援する姿勢が公式ニュースでも示されていることです。

単に試作を作るのではなく、社内活用や定着まで視野に入れた相談先を探している場合に相性がよいでしょう。

公式導入事例として、清水建設の全従業員向け生成AI導入事例も確認できます。

また、コンサルティング・システム開発事業の記載もあり、PoC後に業務実装へつなげたい企業にとって比較しやすい候補です。

ただし、PoC専用サービス名や個別案件の料金、セキュリティ・ガバナンス支援の詳細は、今回確認できた公開情報だけでは十分ではありません。

料金面では、法人GPTについて1ユーザーあたり980円〜の記載がありますが、PoC開発や伴走支援そのものの金額ではないため、案件費用は詳細確認が必要です。

こんな企業におすすめ：PoCで終わらず、生成AIの業務定着や組織活用まで含めて伴走支援を受けたい企業。

5. 野村総合研究所（NRI）｜コンサルから基盤構築までワンストップ

野村総合研究所（NRI）は、公式サイトでAI・データ活用による課題解決について、コンサルティングから基盤構築、実行支援までワンストップで支援すると明記している大手コンサル型の会社です。

AIコンサルティングや生成AI活用の企業変革支援も公式に公開されています。

PoCの観点では、予測AIによる業務高度化のサービスで、PoCを通じた精度検証とシステム実装の流れが確認できます。

そのため、検証だけでなく、事業や業務の変革テーマと結びつけながら進めたい企業に向いています。

また、公式プロフィールではAIのPoCやシステム開発に従事した実績も確認でき、上流検討から実装までを含めた支援体制をイメージしやすい点も強みです。

一方で、PoC専用サービスとしての切り出し方や、内製化支援の具体範囲、個別案件の価格は公開情報だけでは判断できません。

大規模案件や複数部門を巻き込む案件では、初期段階から目的や体制を明確にして相談することが重要になるでしょう。

こんな企業におすすめ：PoCを単なる技術検証ではなく、業務改革や経営課題の解決と結びつけて進めたい企業。

6. クラスメソッド株式会社｜生成AI導入から内製化まで一気通貫で検討しやすい

クラスメソッド株式会社は、生成AI総合支援サービス、AI適用診断サービス、AI-Starterなどを公式に公開しているDX・SI型の会社です。

生成AIの導入相談から、業務分解、優先順位づけ、導入計画策定、システム構築、運用保守、内製化支援まで案内されています。

AI PoCの候補として見ると、業務にAIをどう適用するかを先に整理しやすい点が特徴です。

AI適用診断サービスがあるため、いきなり開発に入るのではなく、検証テーマの整理から相談したい企業に向いています。

公式導入事例では、生成AIチャットボットのPoCで効果を実感した事例や、RAGチャット、AI駆動開発導入支援、全社的なClaude活用などが確認できます。

クラウド活用とあわせて進めやすい点も、PoC後の本格展開を考えるうえで比較材料になるでしょう。

ただし、PoC専業の明確なメニューは限定的で、個別のPoC範囲や料金は公式情報だけでは公開されていません。

料金体系は個別見積もり、プロジェクト型、支援内容に応じたカスタマイズであることが確認できるため、どこまでを診断フェーズに含め、どこから開発費用が発生するかを見積段階で確認したいところです。

こんな企業におすすめ：生成AIの適用領域整理から始めたい企業や、PoC後にクラウド実装・運用・内製化まで視野に入れたい企業。

7. アクセンチュア｜PoCから実績あるソリューション展開まで視野に入る

アクセンチュアは、公式サイトでAIに関するコンサルティングサービスとソリューション提供を案内しており、生成AI関連サービスや事例も幅広く公開している大手コンサル型の会社です。

公式採用ページでは、AIやデータサイエンス領域においてPoCから実績あるソリューションへの展開が明記されています。

この会社の強みは、PoCを単独の検証で終わらせず、企業変革や大規模導入の文脈で扱いやすいことです。

製造、金融、経営・本社機能、顧客接点など、幅広い領域でのAI活用事例が確認できるため、全社的なAI活用テーマを持つ企業にもフィットしやすいでしょう。

生成AI関連の専用スタジオ情報や、明治安田への支援事例なども公開されており、先端技術の活用と業務変革の両面から検討しやすい点も特徴です。

一方で、PoC単独の標準メニューや、個別契約の価格、運用保守の詳細範囲は公開情報だけでは確認できません。

大手コンサル型のため、提案の前提条件や体制要件をしっかり整理したうえで相談すると比較しやすくなります。

こんな企業におすすめ：PoCを起点に、全社的なAI活用や大規模な本格展開まで含めて検討したい企業。

8. 株式会社FRONTEO｜自社AIエンジンを基盤に業務適用を支援

株式会社FRONTEOは、自社開発AIエンジン「KIBIT」を基盤にしたAIソリューションを提供している会社です。

公式サイトでは、AI導入支援サービスとして、導入前の課題整理から解析・受託開発、導入後の運用まで一貫支援することが案内されています。

特徴は、自社技術を活用した業務適用型の支援が見えやすい点です。

リーガルテック、ライフサイエンス、AI創薬、非構造化ドキュメント解析など、専門性の高い領域での展開が確認できるため、特定業務に寄せたPoC相談先として検討しやすいでしょう。

公式の導入事例・実績ページもあり、実務活用のイメージを持ちやすい点も比較材料になります。

また、AI創薬支援サービス「Drug Discovery AI Factory」の展開も公開されており、専門分野向けの検証を重視する企業には注目しやすい存在です。

ただし、PoC専用サービスとして明確に切り出されているか、内製化支援やセキュリティ・ガバナンス支援の詳細は公開情報だけでは判断できません。

料金も具体額は公開されておらず、案件ごとの個別見積もりやPoC契約となる可能性があるため、スコープの整理が重要です。

こんな企業におすすめ：自社AI技術を活かした業務特化型のPoCを検討したい企業や、専門領域での実証を進めたい企業。

9. ワークスアイディ株式会社｜設計からPoC、定着化まで伴走支援を明示

ワークスアイディ株式会社は、公式サイトでAI活用コンサルティングを提供しており、構想から実装、運用・ガバナンスまで支援することが確認できます。

さらに、AIの設計からPoC、定着化まで伴走する旨も明記されています。

この会社の強みは、PoC実施だけでなく、その後の定着や運用まで含めた伴走支援を打ち出していることです。

導入支援から運用保守までを案内しているため、AIを業務に根付かせたい企業には比較しやすい候補といえます。

事例一覧や、株式会社リンクウェイとの「AI面接プラス」共同開発のニュースも公式に確認できます。

生成AI活用の無料相談会やユースケース集の発信もあり、業務改善やDX推進の文脈でAI導入を進めたい企業に向いています。

ただし、システム開発の詳細範囲やセキュリティ・ガバナンス体制、個別PoCメニューの条件は公開情報だけでは十分ではありません。

料金も具体額は公開されておらず、個別見積もりが前提です。

こんな企業におすすめ：PoC実施後の現場定着や運用まで含めて伴走してほしい企業や、業務改善文脈でAI活用を進めたい企業。

10. ALION株式会社｜AI PoC開発支援を専用ページで明示

ALION株式会社は、公式サイトでAIシステム開発とAI PoC開発支援を公開しているAI開発・実装型の会社です。

AI PoC専用ページでは、実データや実業務に近い環境で試作・検証を行うこと、課題ヒアリングから要件定義までの流れが示されています。

この会社の強みは、AI PoCというテーマへの適合性が非常に分かりやすいことです。

PoCを専用サービスとして確認できるため、まず検証を小さく始めたい企業にとって相談しやすい構成になっています。

また、AIシステム開発も公式に案内されているため、PoC後の本格開発まで同じ会社で進めたい場合にも比較候補に入れやすいでしょう。

一方で、導入後の運用保守、内製化支援、セキュリティ・ガバナンス支援の詳細は、公式サイトでは公開されていません。

そのため、PoC後の長期運用を前提にする場合は、対応範囲を事前に確認する必要があります。

料金は一部公開されており、AI上流工程サブスクが月額20万円〜、外注開発に依頼する場合の着手費用が約300万円〜と確認できます。

また、本番開発を契約した場合、上流工程費用が本開発予算から差し引かれる旨や、PoC自体は検証範囲に応じた個別見積もりであることも公式に示されています。

こんな企業におすすめ：AI PoCを専用サービスとして相談したい企業や、上流整理から本格開発まで一社で進めたい企業。

AI PoC開発を依頼するメリット

AI PoC開発を外注する最大のメリットは、短期間で実現可能性を見極めやすくなることです。

社内だけで試行錯誤すると、技術選定やデータ検証に時間がかかり、検証の前提づくりだけで止まってしまうこともあります。

開発会社へ依頼すれば、課題整理や検証設計の知見を借りながら、何を確かめるPoCなのかを明確にしやすくなります。

また、AIや生成AIの技術知見を活用できる点も大きな利点です。

必要なデータ、精度評価の考え方、既存APIの活用可否、本番実装時の制約などを踏まえて進められるため、机上検討だけでは見えにくい論点を早めに把握しやすくなります。

さらに、PoC後の本格開発につなげやすいことも重要です。

PoC段階から、本番導入を前提にした設計やシステム連携の論点を意識できれば、検証結果を次の投資判断へつなげやすくなります。

内製化や運用まで見据えた支援を受けられる会社であれば、PoCで得た知見を一過性で終わらせにくくなるでしょう。

AI PoC開発を外注する流れ

AI PoC開発を外注する場合は、一般的に次のような流れで進みます。

1. 相談・ヒアリングを行う
2. 目的と評価基準を整理する
3. データ確認とPoC設計を行う
4. 試作・検証を実施する
5. 結果を評価しGo/No-Goを判断する
6. 必要に応じて本格開発へ進む

この中でとくに重要なのは、2つ目の「目的と評価基準を整理する」工程です。

ここが曖昧だと、試作が完成しても成功か失敗かを判断できず、PoC止まりになりやすくなります。

たとえば、精度80％以上、対応時間を30％削減、対象部門で実運用可能といったように、判断条件を先に置いておくと意思決定しやすくなるでしょう。

次に重要なのが、3つ目の「データ確認とPoC設計」です。

AI PoCでは、使えるデータが十分か、匿名化や権限管理が必要か、学習や検索の前処理が必要かによって、難易度も費用も変わります。

この工程で無理のないスコープに絞ることが、短期間で成果を出すうえで欠かせません。

最後に、結果評価の段階では「PoCが成功したか」だけを見るのではなく、「本格開発に進む価値があるか」「追加検証が必要か」を判断することが大切です。

PoCの成果物、レポート、引き継ぎ条件まで含めて確認しておくと、次フェーズへ進みやすくなります。

PoCで失敗しないための注意点

AI PoCで失敗しやすい原因には、いくつか共通点があります。

代表的なのは次のようなケースです。

• 目的が曖昧なまま始めてしまう
• 評価基準やKPIを決めていない
• 必要なデータの量や質を確認せずに進める
• PoC後の本格開発条件を決めていない
• 現場運用や業務フローとの接続を考えていない

もっとも避けたいのは、「何となくAIを試す」状態で始めることです。

PoCは学習コストや検証コストがかかるため、解きたい業務課題が明確でないと、結果の解釈も曖昧になります。

また、精度だけを見て判断するのも危険です。

実務では、回答速度、運用負荷、既存システムとの連携しやすさ、現場が使いこなせるかどうかも重要になります。

そのため、技術評価と業務評価の両方を設計しておくことが大切です。

さらに、PoC後の行き先を決めていないと、成果が出ても次の予算化や本番移行が進みにくくなります。

発注前の段階で、PoC後に本格開発へ進む条件、追加検証の条件、終了判断の条件を整理しておくと、PoC地獄を避けやすくなります。

提案依頼時には、成果物の範囲、評価レポートの有無、追加改修時の課金ルールまで確認しておくと安心です。

よくある質問

Q.1 AI PoCとは何ですか？

AI PoCとは、AIを本格導入する前に、実データや実業務に近い条件で効果や実現可能性を検証する取り組みです。技術的に動くかだけでなく、業務課題の解決につながるか、必要な精度や運用性を満たせるかを見極める目的で実施されます。

Q.2 なぜAI導入前にPoCが必要なのですか？

いきなり本番開発に進むと、想定した精度が出ない、必要なデータが不足している、現場運用に合わないといった問題が後から見つかることがあります。PoCを挟むことで、投資判断に必要な情報を先に集めやすくなり、本格開発のリスクを抑えやすくなります。

Q.3 AI PoCの実施期間はどのくらいですか？

期間は案件ごとに異なります。この記事で確認した公式情報の中には、標準的な期間を一律に公開していない会社も多く、詳細は問い合わせが必要です。実際には、目的設定、データ準備、検証範囲によって大きく変わるため、見積もり時にスケジュールの前提条件まで確認するとよいでしょう。

Q.4 AI PoCで必要なデータは何ですか？

必要なデータは、検証したいテーマによって異なります。たとえば、文書検索なら社内文書、分類や予測なら過去の業務データ、生成AI活用なら参照させるナレッジやFAQなどが候補になります。重要なのは量だけでなく、データの質、更新性、利用許諾、個人情報や機密情報の扱いも含めて確認することです。

Q.5 外注時にRFPは必要ですか？

必須ではありませんが、複数社を比較するなら用意しておくと有効です。完璧な文書でなくても、目的、対象業務、利用データ、評価基準、希望スケジュール、PoC後の想定を整理しておくと、提案内容や見積もりの比較がしやすくなります。

Q.6 PoC後に本格開発へ進むべきかはどう判断しますか？

事前に決めた評価基準を満たしているかどうかを軸に判断するのが基本です。あわせて、精度だけでなく、運用負荷、システム連携の現実性、費用対効果、追加開発の必要性も見ておくことが大切です。期待値に届かなかった場合でも、何が不足していたのかを整理できれば、追加検証か終了判断かを行いやすくなります。

自社に合ったAI PoC開発会社を選ぼう

AI PoC開発会社を選ぶときは、単にAI技術に詳しいかどうかだけでなく、自社の業務課題をどう検証し、どう次の意思決定につなげてくれるかまで見ることが重要です。

会社によって、PoC専用サービスを明示しているところもあれば、コンサルティングやクラウド構築、本格開発、運用支援まで一体で提供しているところもあります。

比較時には、PoCの目的設定を支援してくれるか、評価基準やKPIを一緒に整理できるか、PoC後の本格開発や運用まで対応可能か、データやセキュリティ面の論点を扱えるかを確認しておきたいところです。

まずは自社の課題、対象業務、使えるデータ、PoC後の想定を整理したうえで、複数社へ相談してみましょう。

費用、実績、得意分野、支援範囲、伴走体制を比較することで、自社に合った発注先を見つけやすくなります。

エラビサキでは、AI開発会社の対応領域・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。