【最新版】生成AIを開発する日本企業おすすめ比較10選｜選び方や費用、外注ステップも解説
ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、企業でも生成AIを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、市販の生成AIツールを導入するだけでは、自社独自の業務フローやデータに対応できないケースもあります。
「生成AIシステムを開発できる会社を探している」
「生成AI開発にはどのくらい費用がかかる？」
「PoCだけではなく、本番運用まで任せられる会社は？」
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。
生成AI開発会社によって、RAG、AIエージェント、独自LLM、業務システム連携、クラウド環境など、得意とする領域は異なります。
そのため、知名度だけで会社を選ぶのではなく、自社が実現したい生成AIシステムと各社の得意分野が合っているかを比較することが重要です。
そこで、こちらの記事では、生成AIの開発・導入を支援するおすすめ会社10社を比較します。
費用相場や選び方、外注する流れについても解説するので、自社に合った生成AI開発会社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。
生成AI開発とは
生成AI開発とは、文章・画像・音声・プログラムコードなどを生成できるAIを活用して、自社独自のシステムやサービスを構築することです。
ChatGPTやClaude、Geminiなどの既存サービスをそのまま利用するだけではなく、APIなどを通じて生成AIを自社システムへ組み込む方法もあります。
たとえば、社内データを検索して回答するAIチャットボット、問い合わせ内容から回答案を作るシステム、営業資料を自動生成するシステムなどです。
近年では、生成AIが情報を生成するだけではなく、複数のツールやシステムと連携してタスクを実行するAIエージェントの開発も広がっています。
生成AI開発でできること
生成AIは、単純な文章作成だけではなく、企業のさまざまな業務へ組み込むことができます。
代表的な活用例は以下の通りです。
| 活用領域 | 開発例 |
|---|---|
| 社内ナレッジ | RAGを利用した社内検索・QAシステム |
| カスタマーサポート | 問い合わせ回答生成・AIチャットボット |
| 営業 | 提案書・メール・商談情報の自動生成 |
| マーケティング | 記事・広告文・SNS投稿などの生成支援 |
| バックオフィス | 文書作成・要約・データ整理・問い合わせ対応 |
| システム開発 | コード生成・レビュー・テスト支援 |
| 業務自動化 | AIエージェントによる複数業務の実行 |
重要なのは、「生成AIを導入すること」そのものを目的にしないことです。
現在の業務で何に時間がかかっているのか、どの業務を自動化したいのかを整理したうえで、生成AIが適しているかを判断する必要があります。
生成AI開発会社の選び方
生成AI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。
- 自社が求める生成AI技術に対応しているか
- PoCから本番開発まで対応できるか
- 自社と近い業界・用途の開発実績があるか
- 既存システム・APIと連携できるか
- セキュリティ・ガバナンスまで設計できるか
- 導入後の運用・改善まで支援できるか
とくに確認したいのが、「何の生成AI開発を得意としている会社なのか」です。
生成AI開発といっても、RAGに強い会社、AIエージェントに強い会社、LLMそのものの研究開発に強い会社、業務システムへの組み込みを得意とする会社などがあります。
自社が実現したいシステムをある程度整理してから相談すると、会社を比較しやすくなります。
生成AI開発の費用相場
生成AI開発の費用は、開発するシステムの規模や技術、利用するデータ、既存システムとの連携、セキュリティ要件などによって大きく変わります。
2026年時点の複数の公開情報をもとに整理すると、生成AI開発の費用はおおむね次のような金額が目安になります。
| 開発フェーズ | 費用相場の目安 | 主な内容 |
|---|---|---|
| 企画・要件整理 | 数十万円〜 | 業務課題の整理、ユースケース選定、要件定義など |
| PoC・小規模検証 | 50万円〜500万円程度 | 対象業務を限定した実現可能性・精度・費用対効果の検証 |
| プロトタイプ・MVP開発 | 200万円〜600万円程度 | 実際にユーザーが試せる生成AIシステムの構築 |
| 本番システム開発 | 500万円〜1,500万円以上 | UI、権限管理、RAG、既存システム連携、セキュリティなどを含む本番開発 |
| 運用・改善 | 月額20万円〜100万円程度 | 精度改善、データ更新、機能追加、問い合わせ対応など |
上記はあくまで目安であり、大規模なRAGやAIエージェント、複数の基幹システムとの連携、高度なセキュリティ要件などを含む場合は、数千万円規模になることもあります。
とくに生成AI開発では、AIモデルそのものだけでなく、RAGで利用するデータの整備、権限管理、外部システムとのAPI連携、ログ管理、セキュリティ設計などが費用を左右します。
また、開発後にはLLMのAPI利用料やクラウド費用、保守・改善費用などが継続的に発生する場合があります。
見積もりを比較するときは、PoCの金額だけではなく、本番開発やシステム連携、運用開始後のランニングコストまで確認しましょう。
【早見表】生成AI開発会社おすすめ10社を比較
生成AI開発会社10社について、対応領域や特徴を比較しました。
| 会社 | PoC | RAG | AIエージェント | システム連携 | 運用支援 |
|---|---|---|---|---|---|
| ギブリー | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ |
| WEEL | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ |
| ヘッドウォータース | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ |
| ABEJA | ○ | ○ | ◎ | ◎ | ◎ |
| neoAI | ○ | ◎ | ○ | ○ | ○ |
| エクサウィザーズ | ○ | ○ | ◎ | ◎ | ○ |
| NTTデータ | ○ | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ |
| ELYZA | 要確認 | ○ | 要確認 | ○ | ○ |
| Laboro.AI | ◎ | 要確認 | 要確認 | ◎ | ○ |
| KICONIA WORKS | ○ | ○ | ○ | ◎ | ○ |
※「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。
生成AI開発会社おすすめ比較10選
1．Givery（ギブリー）｜PoCから開発・内製化まで一気通貫
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、生成AIサービスのリサーチや企画からPoC、システム実装、運用まで幅広く支援しています。
RAGや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も対応しています。
また、AIシステムの開発だけでなく、人材育成や内製化まで支援している点も特徴です。
こんな企業におすすめ：生成AIの企画・PoC・本開発から、社内への定着や内製化までまとめて相談したい企業。
2．WEEL｜生成AIに特化したコンサルティング・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行う会社です。
自社データを活用したAIアシスタントや、RAG、AIエージェント、既存システムと生成AIを連携した業務システムなどの開発に対応しています。
PoCで実現可能性を検証してから本開発へ進み、導入後の保守や追加開発まで相談できます。
生成AIの専門会社へスピード感を持って相談したい企業にとって比較しやすい会社です。
こんな企業におすすめ：生成AI専門企業へPoCからシステム開発・運用までまとめて依頼したい企業。
3．ヘッドウォータース｜RAG・AIエージェント・Azureに強み
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。
生成AIソリューションに加えて、Azure OpenAI Service、RAG、AIエージェント、SLMなど幅広いAI領域に対応しています。
生成AIを単独で導入するだけではなく、既存の業務システムや企業データと組み合わせた本格的な開発を検討できる点が特徴です。
Microsoft Azureを中心とした環境で生成AIシステムを構築したい企業にも有力な候補になります。
こんな企業におすすめ：生成AI・RAG・AIエージェントを組み合わせた本格的な業務システムを構築したい企業。
4．ABEJA｜LLM研究開発から企業への実装まで対応
ABEJAは、AIの研究開発から企業への実装まで幅広く手掛ける会社です。
生成AI・LLM領域では、企業課題の整理やユースケース設計、基盤構築、モデル開発、システム連携、運用まで支援しています。
独自LLMの研究開発にも取り組んでおり、技術力やセキュリティを重視した生成AI導入を検討する企業にも比較しやすい会社です。
こんな企業におすすめ：LLMの技術力やセキュリティを重視し、生成AIを重要業務へ本格導入したい企業。
5．neoAI｜企業向け生成AI・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。
とくに、社内データを生成AIへ安全に活用するRAGや、企業向け生成AI基盤などを得意としています。
社内ナレッジ検索や問い合わせ対応など、企業独自のデータを利用する生成AI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：社内データを活用した生成AI・RAGシステムを構築したい企業。
6．エクサウィザーズ｜大企業の生成AI活用・業務改革を支援
エクサウィザーズは、AIを活用した企業の業務改革や生産性向上を支援する会社です。
生成AI領域では、企業向け生成AIサービスやAIエージェントなどを展開しています。
また、AIを既存システムや企業データと連携し、実際の業務へ組み込むための開発・導入支援も行っています。
こんな企業におすすめ：生成AIを個別業務だけでなく、企業全体の業務改革や生産性向上へ広げたい企業。
7．NTTデータ｜大規模・高セキュリティの生成AI導入
NTTデータは、国内外の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、コンサルティングからシステム開発、導入、運用まで一貫した支援を展開しています。
大規模な業務システムや基幹システムとの連携、セキュリティ要件の高い環境で生成AIを活用したい場合に有力な候補です。
AIエージェントやRAGなどを含め、企業向け生成AIを本番業務へ組み込むための選択肢を持っています。
こんな企業におすすめ：大規模な既存システムとの連携や、高いセキュリティ要件を前提に生成AIを導入したい企業。
8．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技術を研究・開発するAI企業です。
企業向けにも、LLMや生成AI技術を活用した業務システム・サービスの開発支援を行っています。
とくに日本語の文章生成や要約、自然言語処理など、高度な言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て生成AIシステムを開発したい企業。
9．Laboro.AI｜オーダーメイド型のカスタムAI開発
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。
業務課題やAI活用余地の整理から、PoC、AIモデルの開発、システム実装、本番環境での検証まで段階的に支援しています。
既製の生成AIサービスを導入するだけでは解決しにくい、企業固有の課題をAIで解決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：既製ツールではなく、自社独自の課題や業務に合わせたAIシステムを開発したい企業。
10．KICONIA WORKS｜企業課題に合わせたカスタムAI開発
KICONIA WORKSは、AI・機械学習を活用した企業向けシステムの企画・開発を手掛ける会社です。
生成AIを含め、企業ごとの業務課題や保有データに合わせたカスタム開発を相談できます。
既存の生成AIサービスをそのまま導入するのではなく、独自の業務要件やシステムへAIを組み込みたい企業の候補になります。
こんな企業におすすめ：自社固有の業務やデータに合わせて、柔軟なカスタムAIシステムを開発したい企業。
生成AI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
生成AI開発では、LLMだけでなく、RAG、クラウド、データベース、API、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。
外部の開発会社を利用すれば、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．PoCから短期間で検証しやすい
生成AIは技術進化が速いため、長期間かけて大規模システムを開発してから効果を確認する方法が適しているとは限りません。
経験のある開発会社へ依頼すれば、まずPoCやプロトタイプを作り、実際の業務データを使って実現可能性を検証できます。
3．自社業務に合わせたシステムを構築できる
市販の生成AIサービスでは、企業独自の業務フローやデータ、既存システムに対応できない場合があります。
受託開発であれば、自社の業務要件に合わせて生成AIを組み込み、必要に応じてRAGや外部システムとの連携などを設計できます。
生成AI開発を外注する流れ
生成AIシステムの開発は、一般的に次のような流れで進めます。
- 業務課題・目的を整理する
- 生成AIを活用する業務を決める
- 開発会社を比較・選定する
- PoC・プロトタイプを開発する
- 精度・費用対効果を検証する
- 本番システムを開発・連携する
- 運用しながら継続的に改善する
生成AI開発では、最初から大規模なシステムを作るよりも、対象業務を絞ってPoCを行い、効果を確認してから本開発へ進む方法があります。
たとえば、社内問い合わせ対応を自動化したい場合は、一部のマニュアルだけを対象にAIチャットボットを作り、回答精度や利用率を検証します。
その結果をもとにデータや検索方法を改善し、対象部署やデータを広げていく方法です。
生成AI開発会社についてよくある質問
最後に、生成AI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 生成AI開発会社には何を依頼できますか？
生成AIを活用したシステムの企画、PoC、RAG構築、AIエージェント開発、既存システムとのAPI連携、本番開発、運用・保守などを依頼できます。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 生成AI開発はPoCから依頼できますか？
PoCから対応する開発会社があります。最初から大規模開発を行うのではなく、対象業務を限定して技術的な実現可能性や費用対効果を検証してから本開発へ進む方法があります。
Q.3 生成AI開発とRAG開発の違いは？
生成AI開発は、LLMや画像生成AIなどを活用したシステム開発全般を指します。RAGはその手法のひとつで、社内文書やデータベースなどの外部情報を検索し、その情報を参照しながら生成AIが回答する仕組みです。
Q.4 生成AI開発とAIエージェント開発の違いは？
一般的な生成AIは入力された内容に対して文章などを生成します。AIエージェントは目標に応じて必要な処理を判断し、外部ツールやシステムと連携しながら複数のタスクを実行する仕組みです。
Q.5 生成AI開発会社へ相談する前に何を準備すればいい？
解決したい業務課題、現在の業務フロー、利用したいデータ、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。
自社に合った生成AI開発会社を選ぼう
生成AI開発会社は、それぞれ得意とする技術や支援範囲が異なります。
RAGを得意とする会社もあれば、AIエージェント、LLM、業務システム連携、カスタムAIなどに強みを持つ会社もあります。
そのため、会社の知名度だけで決めるのではなく、自社が解決したい課題と開発会社の得意分野が一致しているかを確認することが重要です。
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と、小規模なPoCから生成AIを試したい場合では、適した開発会社も異なります。
また、生成AIは技術進化が速いため、開発して終わりではなく、運用開始後もモデルやシステムを改善していく必要があります。
PoCから本番開発、運用・改善までの支援範囲を比較し、自社に適した生成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。
