【2026年最新】AIシステム開発会社おすすめ10選｜選び方・費用相場・開発の流れを解説
生成AIや画像認識、需要予測、自然言語処理など、AIを企業の業務やサービスへ組み込む動きが広がっています。
一方で、AIシステム開発会社によって得意とする技術や対応できる開発規模は大きく異なります。
「AIシステムはどの会社に依頼すればいい？」
「自社の業務に合うAIを開発できる会社は？」
「AIシステムの開発費用はどのくらい？」
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。
AIシステム開発では、AIモデルの精度だけでなく、データの準備、既存システムとの連携、セキュリティ、本番運用後の改善まで考える必要があります。
そのため、「AIに詳しい会社」ではなく、自社が解決したい業務課題に合ったAIシステムを実装できる会社を選ぶことが重要です。
そこで、こちらの記事では、AIシステム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。
AIシステム開発会社の選び方や費用相場、外注から本番運用までの流れについても解説するので、開発パートナーを探している方は参考にしてください。
エラビサキでは、各社の公式サイト・サービスページ・導入事例・プレスリリースなどの公開情報を確認し、記事ごとに設定した比較項目から各社を評価しています。
- ◎：専用サービスや明確な対応実績などを公式情報で確認
- ○：対応していることを公式情報で確認
- 要確認：公開情報だけでは対応状況を判断できない
「要確認」は非対応を意味するものではありません。
料金・実績・対応技術など、公式情報で確認できない内容は推測せず、確認できた情報のみを掲載しています。
条件からAIシステム開発会社を選ぶ
「AIシステム開発会社をすべて比較するのは大変」という方は、まず自社が開発したいシステムや重視する条件から候補を絞ってみましょう。
| こんな企業におすすめ | 候補のAIシステム開発会社 |
|---|---|
| AIの企画から本番実装・運用まで一気通貫で相談したい | ABEJA |
| 自社独自の課題に合わせたカスタムAIを開発したい | Laboro.AI |
| 画像解析・機械学習・生成AIなど高度なAI技術を組み合わせたい | Ridge-i |
| 大規模な基幹システムとAIを連携したい | NTTデータ |
| 独自AI技術と大規模システム開発力の両方を重視したい | NEC |
| 自然言語処理など高度なAI技術を活用したい | pluszero |
| 問い合わせ対応・社内業務などへAIを実装したい | PKSHA Technology |
| AI開発とあわせて人材育成・社内定着まで進めたい | AVILEN |
| 生成AI・RAG・画像認識・IoTなどを組み合わせたい | ヘッドウォータース |
| データ分析・データ基盤の整備からAI活用を進めたい | ブレインパッド |
AIシステム開発会社を選ぶときは、単純に「AIに強い会社」を探すのではなく、自社が開発したいAIの種類と、システムとして必要な支援範囲を整理することが重要です。
たとえば、生成AIを既存業務へ組み込みたい企業と、画像認識を使った検査システムを構築したい企業では、適した開発会社が異なります。
また、PoCだけを依頼するのか、本番システムの開発や既存システムとの連携、運用・改善まで任せるのかによっても候補は変わります。
まずは「どの業務課題を解決したいか」「どのAI技術が必要か」「どこまで外注したいか」の3点を整理してから比較すると、候補を絞りやすくなります。
AIシステム開発とは
AIシステム開発とは、人工知能を企業の業務やサービスへ組み込み、特定の課題を解決するシステムを設計・開発することです。
従来のシステムがあらかじめ決められたルールに従って処理するのに対して、AIではデータからパターンを学習し、予測・分類・生成・判断などを行えます。
たとえば、商品画像を判定する画像認識システム、売上を予測する需要予測AI、問い合わせ内容を分析する自然言語処理、生成AIを利用した社内検索などがあります。
近年では、RAGやLLM、AIエージェントなどの生成AI技術を既存の業務システムへ組み込む開発も増えています。
一方で、AIが適していない業務まで無理にAI化すると、開発コストだけが増えて期待する効果を得られない場合があります。
AIシステム開発では、AIを使うこと自体ではなく、どの業務課題をどの技術で解決するのかを明確にすることが重要です。
AIシステム開発でできること
AIシステムで実現できることは、利用するAI技術によって異なります。
代表的な開発例を整理すると、以下の通りです。
| AI技術 | 主な開発例 |
|---|---|
| 生成AI・LLM | AIチャットボット、文章生成、RAG、AIエージェント |
| 画像認識 | 外観検査、人物認識、商品判定、医療画像解析 |
| 自然言語処理 | 文章分類、要約、感情分析、問い合わせ分析 |
| 予測AI | 需要予測、売上予測、故障予測、離反予測 |
| 最適化AI | 配車、在庫、物流、勤務シフトなどの最適化 |
| 異常検知 | 設備異常、不正取引、品質異常などの検知 |
ひとつのAI技術だけでシステムを構築するとは限りません。
たとえば、画像認識と生成AIを組み合わせたり、需要予測AIの結果を既存の在庫管理システムへ連携したりする開発もあります。
自社の業務内容によって必要な技術が変わるため、AIシステム開発会社を選ぶ際には対応領域を確認しましょう。
AIシステム開発会社の選び方
AIシステム開発会社を比較するときは、次の7項目を確認しましょう。
- 自社が必要とするAI技術に対応しているか
- 自社と近い業界・用途での開発実績があるか
- 業務課題の整理から相談できるか
- PoCだけでなく本番システムまで開発できるか
- 既存システムやデータベースと連携できるか
- セキュリティ・AIガバナンスに対応できるか
- 本番稼働後も継続的に改善できるか
とくに重要なのが、AIモデルを作れることと、実際の業務で使えるAIシステムを構築できることを分けて考えることです。
AIモデルの精度が高くても、社員が使いにくかったり、既存システムと連携できなかったりすれば業務では活用できません。
また、AIは本番稼働後もデータや利用状況によって精度が変化する場合があります。
そのため、PoCの実績だけではなく、本番開発・システム連携・運用改善まで対応できるかを確認しましょう。
AIシステム開発の費用相場
AIシステム開発の費用は、開発するAIの種類やシステム規模、データ量、既存システムとの連携などによって大きく変わります。
そのため、AIシステム開発に一律の料金相場があるわけではありません。
| 開発フェーズ | 費用感の目安 |
|---|---|
| 企画・要件整理 | 数十万円〜 |
| 小規模PoC・プロトタイプ | 50万〜300万円程度 |
| 中規模AIシステム | 300万〜1,000万円程度 |
| 本格的な業務システム | 1,000万円〜数千万円規模になるケースも |
| 大規模・基幹システム連携 | 数千万円以上になるケースも |
費用を左右する主な要素として、AIモデルの開発難易度、学習データの量、データ整備、クラウド環境、外部システム連携、セキュリティなどがあります。
また、AIシステムでは開発後にもクラウド費用やAPI利用料、保守、モデルの再学習などが必要になる場合があります。
見積もりでは初期開発費だけでなく、PoCから本番開発、運用・改善までを含めた総費用を確認しましょう。
【早見表】AIシステム開発会社おすすめ10社を比較
AIシステム開発を相談できる10社について、対応領域や特徴を比較しました。
| 会社 | 生成AI | 画像・予測AI | PoC | システム連携 | 運用支援 |
|---|---|---|---|---|---|
| ABEJA | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ |
| Laboro.AI | ○ | ◎ | ◎ | ◎ | ○ |
| Ridge-i | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ○ |
| NTTデータ | ◎ | ◎ | ○ | ◎ | ◎ |
| NEC | ◎ | ◎ | ○ | ◎ | ◎ |
| pluszero | ◎ | ○ | ○ | ◎ | ○ |
| PKSHA Technology | ◎ | ○ | ○ | ◎ | ◎ |
| AVILEN | ◎ | ○ | ◎ | ○ | ◎ |
| ヘッドウォータース | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ |
| ブレインパッド | ○ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ |
※「○」「◎」は公式情報で確認できた対応状況・実績などをもとに整理しています。
AIシステム開発会社おすすめ比較10選
1．ABEJA｜AIモデルから本番システムの運用まで一気通貫
ABEJAは、AI・DX領域で企業の基幹業務変革を支援する会社です。
「ABEJA Platform」を基盤として、AIモデル・システムの設計、開発、構築、運用、改善まで対応しています。
生成AI・LLMだけでなく、企業独自のAIモデルや既存システムとの連携なども相談できます。
PoCで終わらせず、実際の業務へAIを組み込みながら継続的に改善していくことを重視している点も特徴です。
こんな企業におすすめ：AIモデルの開発だけでなく、企業の重要業務へAIシステムを本格導入し、運用まで任せたい企業。
2．Laboro.AI｜企業ごとの課題に合わせたカスタムAI
Laboro.AIは、企業ごとの課題に合わせたオーダーメイド型AI「カスタムAI」を開発する会社です。
既製のAIサービスをそのまま導入するのではなく、企業のビジネス課題や保有データを踏まえてAIシステムを設計します。
PoCだけでなく、AIモデルの開発やシステムへの実装、本番環境での検証まで段階的に相談できます。
こんな企業におすすめ：既製AIツールでは解決できない、自社独自の業務課題に合わせたAIシステムを開発したい企業。
3．Ridge-i｜高度なAI技術をビジネスへ実装
Ridge-iは、AI・ディープラーニングを活用した企業向けソリューションを提供する会社です。
画像解析、生成AI、機械学習などのAI技術を活用し、企業課題の整理からPoC、本番システムへの実装まで支援しています。
単純なAIツール導入ではなく、複数のAI技術を組み合わせた高度なシステム開発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：画像解析や機械学習、生成AIなどを組み合わせた高度なAIシステムを開発したい企業。
4．NTTデータ｜大規模・基幹システムとAI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をはじめ、さまざまなAI技術を企業システムへ組み込むための支援を展開しています。
大規模な基幹システムや複数システムとの連携、高度なセキュリティ要件を前提としたAI導入を相談できることが強みです。
こんな企業におすすめ：大規模システムや基幹業務とAIを連携し、高いセキュリティ要件のもとで運用したい企業。
5．NEC｜独自AI技術と大規模システム開発力
NECは、AI・ITインフラ・業務システムなどを幅広く展開する大手IT企業です。
生成AI「cotomi」をはじめ、顔認証、画像認識、データ分析など幅広いAI技術を保有しています。
AI単体ではなく、大規模な企業システムや社会インフラへAIを組み込むことを検討する場合にも有力な候補です。
こんな企業におすすめ：独自AI技術と大規模システム開発力の両方を重視する企業。
6．pluszero｜自然言語処理・AI技術に強み
pluszeroは、AI・自然言語処理などを活用した企業向けソリューションを開発する会社です。
独自のAI技術を研究・開発しながら、企業ごとの課題に合わせたAIシステム開発を行っています。
生成AIだけではなく、自然言語理解や数理的なアプローチを含めた高度な課題を相談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：自然言語処理や高度なAI技術を使い、一般的なSaaSでは解決できない課題へ取り組みたい企業。
7．PKSHA Technology｜自然言語処理・機械学習を企業サービスへ実装
PKSHA Technologyは、自然言語処理や機械学習などのAI技術を企業向けサービスへ提供する会社です。
問い合わせ対応やコミュニケーション、業務支援など、AIを実際のサービスや業務へ組み込むソリューションを展開しています。
AIモデルだけでなく、実際に利用するプロダクトや業務環境まで含めて検討したい場合の候補になります。
こんな企業におすすめ：自然言語処理や機械学習を顧客対応・社内業務などへ組み込みたい企業。
8．AVILEN｜AI開発と企業への定着を支援
AVILENは、AI・データ活用を中心に企業のDXを支援する会社です。
AIシステムの開発だけでなく、AI活用の企画やデータ分析、人材育成まで含めて支援しています。
AIを開発して終わりにせず、社員が実際に使える環境づくりまで進めたい企業に比較しやすい会社です。
こんな企業におすすめ：AIシステムの開発とあわせて、社内へのAI定着や人材育成まで進めたい企業。
9．ヘッドウォータース｜生成AIからエッジAIまで幅広く対応
ヘッドウォータースは、AI・DXを活用した企業向けシステム開発を手掛ける会社です。
生成AI、RAG、AIエージェントだけでなく、画像認識やエッジAI、IoTなど複数領域のAI技術に対応しています。
AIと既存システム、クラウド、デバイスなどを組み合わせた開発を相談できる点が特徴です。
こんな企業におすすめ：生成AIだけでなく、画像認識・IoT・エッジAIなどを組み合わせたシステムを開発したい企業。
10．ブレインパッド｜データ分析からAIシステム活用まで支援
ブレインパッドは、データ分析・機械学習・AI活用などを幅広く支援する会社です。
企業が保有するデータの分析からAIモデル構築、データ基盤の整備などを相談できます。
AIシステムの精度を高めるためには、AIモデルだけでなく利用するデータの品質や管理方法も重要です。
そのため、データ活用そのものから見直したい企業にも比較しやすい会社です。
こんな企業におすすめ：社内データの整理・分析から始め、機械学習やAIを業務へ活用したい企業。
AIシステム開発を外注するメリット
1．専門的なAI人材を活用できる
AIシステム開発では、機械学習だけでなく、データ処理、クラウド、システム開発、セキュリティなど複数領域の知識が必要になる場合があります。
外部のAI開発会社へ依頼すれば、自社ですべての専門人材を採用することなく、必要な技術をプロジェクトへ取り入れられます。
2．自社に適したAI技術を選びやすい
業務課題によって適したAI技術は異なります。
AI開発会社へ相談することで、生成AI、画像認識、予測、最適化などの中から自社の課題に適した方法を検討できます。
3．PoCから段階的に検証できる
AIは実際のデータを使わなければ、期待する精度が得られるか判断できない場合があります。
経験のある会社へ依頼すれば、まず小規模なPoCで実現可能性を確認し、その結果を見て本番開発へ進めます。
AIシステム開発を外注する流れ
AIシステム開発を外注する場合は、一般的に次のような流れで進めます。
- AIで解決したい業務課題を整理する
- 利用できるデータを確認する
- 必要なAI技術・システム要件を検討する
- AIシステム開発会社を比較・選定する
- PoCで精度・実現可能性を検証する
- 本番システムを開発・連携する
- 運用しながらAIモデル・システムを改善する
とくにAIシステム開発では、最初から大規模なシステムを作るのではなく、PoCから始める方法があります。
たとえば、商品の需要予測AIを開発する場合は、一部の商品や店舗データを使って予測精度を確認します。
十分な精度や業務効果が確認できれば、対象商品や店舗を広げ、本番システムへ移行します。
このように段階的に検証することで、AIが自社の業務に適しているかを確認しながら投資判断を行えます。
AIシステム開発会社についてよくある質問
最後に、AIシステム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 AIシステム開発会社には何を依頼できますか？
生成AI、画像認識、需要予測、自然言語処理、異常検知などのAIモデル開発から、PoC、既存システムとの連携、本番開発、運用・保守まで依頼できます。対応範囲は会社によって異なるため、事前に確認しましょう。
Q.2 AIシステム開発はPoCから依頼できますか？
PoCから対応するAI開発会社があります。最初から大規模なシステムを作るのではなく、一部の業務やデータを使って精度・実現可能性・費用対効果を確認してから本番開発へ進む方法があります。
Q.3 AIシステム開発と生成AI開発の違いは？
AIシステム開発は、生成AIだけでなく画像認識、予測、異常検知、最適化などAIを利用したシステム開発全般を指します。生成AI開発はその中のひとつで、LLMや画像生成AIなどを使って新しい文章・画像などを生成するシステムを開発します。
Q.4 大手とAI専門会社はどちらを選べばいい？
大規模な基幹システム連携や高いセキュリティ要件がある場合は大手SIerが候補になります。一方、小規模PoCや特定AI技術を使ったスピード感のある開発では、AI専門会社が適している場合があります。会社規模ではなく、自社のプロジェクトとの相性で比較しましょう。
Q.5 AIシステム開発会社へ相談する前に何を準備すればいい？
AIで解決したい業務課題、現在の業務フロー、利用できるデータ、既存システム、利用予定人数、セキュリティ要件、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AIシステム開発会社を選ぼう
AIシステム開発会社は、それぞれ得意とする技術や支援できるプロジェクト規模が異なります。
生成AIに強い会社もあれば、画像認識、自然言語処理、機械学習、予測・最適化などに強みを持つ会社もあります。
また、大規模な基幹システムとAIを連携したい企業と、小規模なPoCからAIを試したい企業では適した会社も異なります。
そのため、知名度や開発費用だけではなく、自社の業務課題と会社の得意領域が一致しているかを確認することが重要です。
AIシステムは開発して終わりではなく、利用するデータや業務環境の変化に合わせて継続的に改善する必要があります。
PoCから本番開発、システム連携、運用・改善までの支援範囲を比較し、自社に適したAI開発パートナーを選びましょう。
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。
