機械学習開発会社おすすめ10選｜選び方・比較ポイントも解説

「機械学習開発会社」といっても、戦略立案や業務整理に強い会社もあれば、モデル開発やシステム実装を得意とする会社、MLOpsや内製化支援まで見据える会社もあります。

そこで、こちらの記事では、おすすめの機械学習開発会社を比較しながら、各社の特徴に加えて、選び方、費用相場、外注の進め方、運用時の注意点までわかりやすくご紹介します。

機械学習開発会社とは

機械学習開発会社とは、企業が保有するデータを活用し、予測、分類、異常検知、画像認識、自然言語処理などの仕組みを業務へ実装する支援を行う会社のことです。

支援内容は、課題整理や要件定義から始まり、データ確認、PoC、モデル開発、既存システム連携、本番導入、運用改善まで幅があります。

そのため、単に「AIを作れる会社」を探すのではなく、自社がどこまで支援してほしいのかを明確にしたうえで候補を比較することが大切です。

とくに機械学習は、モデルを作って終わりではなく、データ更新、精度監視、再学習、業務定着まで見据える必要があるため、発注先選びでは開発後の体制も確認しておきたいところです。

機械学習開発会社の選び方

機械学習開発会社を選ぶ際は、モデル開発の技術力だけでなく、業務課題の整理から運用まで含めて比較することが重要です。

とくに以下の観点は、候補会社を絞るうえで確認しておきましょう。

• 自社の課題に近い業界・用途の実績があるか
• PoCだけでなく本番導入やシステム連携まで対応できるか
• データ整備や前処理、評価方法の設計まで相談できるか
• 導入後の運用、精度監視、再学習に関する支援があるか
• 内製化支援や研修など、社内定着につながる支援があるか
• AIガバナンスやセキュリティに関する対応状況を確認できるか

たとえば、画像認識や外観検査に強い会社と、業務変革や全社データ活用に強い会社では、提案内容も開発体制も変わってきます。

また、PoCで成果が出ても、既存システム連携や運用設計が弱いと本番化で止まりやすいため、「PoCの先に何を支援してもらえるか」を提案段階で具体的に確認することが欠かせません。

さらに、内製化を視野に入れるなら、成果物の納品だけでなく、運用方法の引き継ぎや人材育成まで見られる会社かどうかも比較材料になるでしょう。

機械学習開発の費用相場と確認ポイント

機械学習開発の費用は、PoCだけを行うのか、本番環境まで実装するのか、さらに保守運用まで含めるのかによって大きく変わります。

また、同じ「PoC」でも、既存データで簡易検証する案件と、データ整備やダッシュボード構築まで含む案件では前提が異なります。

費用を左右しやすいのは、開発範囲、データ品質、必要精度、システム連携の数、リアルタイム処理の有無、MLOps対応の有無などです。

とくに、データクレンジングやアノテーション、既存システム連携は、見積もりの初期段階では見落とされやすい項目です。

コストを抑えたい場合は、いきなり大規模な本番開発へ進むのではなく、対象業務を絞ったPoCから始める進め方が現実的でしょう。

そのうえで、見積もり時には次の点を確認しておくことが大切です。

• PoC費用だけでなく本番開発費用まで含まれているか
• 要件定義、データ整備、モデル開発、連携、テスト、保守の内訳が分かれているか
• クラウドやAPIの利用料が初期費用と運用費のどちらに入るか
• 再学習、精度監視、改善対応が保守費用に含まれるか
• PoCの成果物を本番移行時にどこまで再利用できるか

単に初期費用の安さだけで比較するのではなく、運用開始後を含めた総額で判断すると、失敗を減らしやすくなります。

【早見表】機械学習開発会社おすすめ10社を比較

機械学習開発会社を比較するときは、技術力だけでなく、PoCから本番実装へ進められるか、導入後の運用まで支援してもらえるかを確認することが大切です。

また、自社で将来的にモデルの改善や運用を行いたい場合は、MLOpsや内製化支援まで対応しているかも比較しておきましょう。

機械学習開発会社おすすめ10選

1. 株式会社Laboro.AI｜オーダーメイドの機械学習開発に強み

株式会社Laboro.AIは、企業ごとの課題に合わせたオーダーメイドAIソリューション「カスタムAI」を開発・提供しているAI企業です。

既製のAIサービスを導入するのではなく、ビジネス課題や保有データに合わせて機械学習モデルを設計・開発できる点に特徴があります。

公式情報では、AI活用に向けたコンサルティングや戦略策定から、PoC、本開発まで段階的に進められることが確認できます。

機械学習だけでなく、画像認識、自然言語処理、需要予測など幅広いAI技術を活用しており、製造、建設、インフラ、人材、小売・EC、金融・保険などさまざまな業界での開発実績があります。

とくに、自社独自の業務やデータに合わせたAIを構築したい場合は、有力な比較候補となるでしょう。

一方で、運用保守や内製化支援の具体的な範囲は案件によって異なるため、相談時に確認しておくことをおすすめします。

料金についても具体的な金額は公開されておらず、開発内容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：既製サービスでは対応しにくい、自社独自の課題に合わせた機械学習モデルを開発したい企業。

2. 株式会社AVILEN｜AI開発から内製化まで相談しやすい

株式会社AVILENは、AI技術の企画・開発・導入から、データを活用できる組織づくりまで支援しているAI企業です。

AI技術実装ソリューションやDXコンサルティング、生成AI導入支援、AI人材育成などを展開しており、AIを開発するだけでなく、企業内で活用できる状態まで支援している点に特徴があります。

公式情報ではPoCの実績も確認できるため、まず小規模な検証から機械学習の導入可能性を確かめたい企業にも向いています。

また、AI人材育成や内製化支援にも対応しているため、外部企業へ開発を任せ続けるのではなく、将来的に自社でAIを活用・改善できる体制を構築したい場合にも比較しやすいでしょう。

ただし、導入後の運用保守については、案件ごとの具体的な支援範囲を確認する必要があります。

法人向けのAI開発・導入支援について、具体的な料金は公開されていません。

こんな企業におすすめ：機械学習の開発だけでなく、AI人材育成や内製化まで含めて相談したい企業。

3. 株式会社HACARUS｜少ないデータを活用したAI開発に強み

株式会社HACARUSは、AIを活用したソリューション開発を手がける企業で、とくに少量データを活用したAI開発に強みを持っています。

機械学習では大量の学習データが必要になるケースがありますが、HACARUSでは限られたデータを活用するアプローチを展開している点が特徴です。

公式情報では、製造現場における外観検査や安全対策など、現場でAIを利用するためのソリューションやPoC、導入支援が確認できます。

そのため、大量の教師データを準備することが難しい企業や、製造現場などで機械学習を活用したい企業にとって比較しやすい会社です。

研究・検証だけでなく、実際の現場への導入を見据えたAI開発を相談できる点も特徴といえるでしょう。

一方、受託開発の具体的な範囲や内製化支援、料金については公開情報だけでは判断しにくいため、個別に確認する必要があります。

こんな企業におすすめ：学習データが限られている環境や、製造現場の外観検査・安全対策などにAIを導入したい企業。

4. 株式会社ABEJA｜本番実装・運用まで見据えたAI導入に強み

株式会社ABEJAは、AIの導入からシステムへの実装、本番運用までを支援しているAI企業です。

ABEJA Platformをはじめとした技術基盤を活用し、AIモデル単体の開発だけでなく、既存システムとの連携や業務への実装まで見据えた支援を行っています。

特徴的なのが、PoCを繰り返してから本番導入へ進むだけではなく、Human in the Loopの考え方を取り入れた「ゼロPoC」を掲げ、早期の実運用を目指すアプローチです。

機械学習モデルを作ること自体を目的とせず、実際の業務で利用できる状態まで持っていきたい企業にとって比較しやすいでしょう。

また、AI倫理やガバナンスに関する支援も展開しているため、本番環境でAIを利用する際のリスクや運用ルールまで考慮したい企業にも向いています。

個別のAI・機械学習開発案件については、具体的な料金や開発範囲が一律に公開されているわけではないため、問い合わせが必要です。

こんな企業におすすめ：PoCだけで終わらず、機械学習を実際の業務やシステムへ実装し、本番運用まで進めたい企業。

5. 株式会社ブレインパッド｜データ活用と機械学習の豊富な実績

株式会社ブレインパッドは、データ活用を軸に、AI・機械学習の導入やシステム実装を支援している企業です。

長年にわたりデータ分析やデータ活用支援を手がけており、機械学習モデルを開発するだけでなく、企業が保有するデータをどのようにビジネスへ活用するかという段階から相談しやすい点が特徴です。

公式情報では、AI・機械学習を活用したPoCや実装、運用までの支援実績が確認できます。

需要予測や顧客分析、マーケティング、業務効率化など、データを活用するさまざまなテーマで機械学習を検討する企業に向いています。

とくに、データは蓄積しているものの、どのような機械学習モデルを構築すれば成果につながるのかわからない場合には、比較候補に入れやすいでしょう。

一方で、機械学習に関する具体的な契約範囲や料金は案件によって異なるため、相談時の確認が必要です。

こんな企業におすすめ：自社に蓄積したデータを活用し、分析から機械学習モデルの実装・運用まで進めたい企業。

6. 株式会社Fusic｜機械学習モデルからシステム構築まで一気通貫

株式会社Fusicは、AI・機械学習のモデル開発からシステム構築、運用までを一気通貫で支援している開発会社です。

機械学習モデルだけを納品するのではなく、実際にユーザーが利用するWebシステムや業務システムへの組み込みまで相談できる点に特徴があります。

公式情報では、PoCから本製品開発まで対応できることが確認でき、まず機械学習の実現可能性を検証したうえで本格的なシステム開発へ進むことも可能です。

AIとシステム開発の両方を扱えるため、「モデルは作れたものの、実際の業務システムへ組み込めない」といった状況を避けたい企業にも向いています。

また、クラウドを活用したシステム開発との組み合わせも検討しやすく、AIを実際のサービスや業務へ組み込みたい場合の候補になります。

内製化支援の具体的な内容や料金については公開情報が限定的なため、問い合わせ時に確認するとよいでしょう。

こんな企業におすすめ：機械学習モデルの開発だけでなく、Web・業務システムへの実装や運用までまとめて依頼したい企業。

7. 株式会社Preferred Networks｜高度な機械学習・深層学習技術に強み

株式会社Preferred Networksは、機械学習や深層学習を中心とした先端技術の研究開発を手がけるAI企業です。

高度なAI技術を強みとしており、企業との共同研究やカスタム開発など、技術的な難易度が高いテーマを検討する際の有力候補となります。

機械学習・深層学習を活用した研究開発の実績が豊富で、製造、ロボティクス、モビリティ、ライフサイエンスなど、専門性の高い領域でAI技術を展開しています。

既存のAIサービスを導入するというより、自社の事業や研究テーマに合わせて高度な機械学習技術を活用したい企業に向いている会社です。

一方で、一般的な受託開発会社と比べると、発注できる開発範囲や運用保守の内容は案件によって確認する必要があります。

料金についても公開されていないため、具体的なプロジェクト内容を整理したうえで相談するとよいでしょう。

こんな企業におすすめ：一般的なAI導入ではなく、高度な機械学習・深層学習技術を活用した研究開発や高難度案件を相談したい企業。

8. 株式会社豆蔵｜MLOpsやAI駆動開発まで相談しやすい

株式会社豆蔵は、AIコンサルティングやAIシステム開発、MLOps導入支援などを提供している企業です。

機械学習モデルの検証・開発だけでなく、モデルを継続的に運用・改善するためのMLOpsまで相談できる点に特徴があります。

機械学習はモデルを一度作れば終わりではなく、実運用後のデータ変化に応じた監視や再学習が必要になるケースがあります。

そのため、PoCで精度を確認するだけでなく、その後の本番実装や運用体制まで考えて開発会社を選びたい場合に比較しやすいでしょう。

また、AI駆動開発やPoC支援も展開しており、システム開発の知見とAI技術を組み合わせた支援を受けられる点も特徴です。

標準的な受託料金については公開されていないため、開発範囲やMLOps支援の内容とあわせて個別に確認する必要があります。

こんな企業におすすめ：PoCだけでなく、MLOpsを含めた機械学習モデルの本番運用・継続改善まで見据えている企業。

9. クラスメソッド株式会社｜AWSを活用した機械学習の実装・運用に強み

クラスメソッド株式会社は、AWSをはじめとしたクラウド技術に強みを持ち、AI・機械学習の導入やシステム実装を支援している企業です。

機械学習モデルの活用に加え、クラウド環境への実装や運用まで含めて相談しやすい点が特徴です。

機械学習を業務で利用する場合、モデル開発だけでなく、データ基盤やクラウドインフラ、既存システムとの連携まで必要になることがあります。

クラスメソッドはクラウド・システム開発に関する知見を持つため、とくにAWSを利用している企業にとって比較しやすい候補です。

また、AI・生成AIの導入支援や内製化支援も展開しており、自社でAIを活用できる体制づくりまで検討できます。

一方で、機械学習開発と生成AI支援のどちらを中心に依頼するかによって支援内容が変わる可能性があるため、相談時には目的を明確にしておきましょう。

個別案件の具体的な料金については公開されていません。

こんな企業におすすめ：AWSを中心としたクラウド環境で、機械学習の実装・運用や内製化を進めたい企業。

10. 株式会社pluszero｜機械学習・自然言語処理・数理モデルを活用したAI開発

株式会社pluszeroは、機械学習や自然言語処理、数理モデルなどを活用したAI開発を手がける企業です。

特定のAIプロダクトを導入するだけではなく、企業ごとの課題に応じてAI技術を活用したシステムやソリューションを開発できる点に特徴があります。

機械学習に加え、自然言語処理など複数の技術領域を組み合わせられるため、単純な予測モデルだけでは解決しにくい業務課題を相談する際にも候補になります。

PoCや受託開発、導入支援の相談先として検討できるため、まずAI・機械学習で自社課題を解決できるか検証したい企業にも向いています。

また、独自のAI技術に関する研究開発にも取り組んでおり、技術的な専門性を重視して開発会社を比較したい場合にもチェックしておきたい企業です。

一方で、運用保守や内製化支援については公開情報だけでは具体的な範囲を判断しにくいため、発注時に確認しておきましょう。

料金についても、案件ごとの開発内容によって異なるため、個別の問い合わせが必要です。

こんな企業におすすめ：機械学習や自然言語処理、数理モデルを組み合わせ、自社課題に合わせたAI開発を相談したい企業。

機械学習開発を依頼するメリット

機械学習開発を外部の専門会社へ依頼する最大のメリットは、データ活用の構想を実装可能な形へ落とし込みやすくなることです。

社内で課題感はあっても、どのデータを使えばよいか、どの精度を目指すべきか、PoCの評価方法をどう設計するかが曖昧なままだと、プロジェクトが進みにくくなります。

その点、開発会社に依頼すると、要件定義、データ確認、モデル開発、システム連携まで専門知見を活用しながら進めやすくなります。

また、画像認識や自然言語処理、予測モデルなど、用途ごとに必要な技術や開発体制は異なるため、自社単独で立ち上げるよりも初動を早めやすいのも利点です。

さらに、本番導入や運用改善まで対応できる会社を選べば、PoCで止まらず業務改善や収益貢献につなげやすくなるでしょう。

一方で、丸投げすると期待値のズレが起きやすいため、外注のメリットを生かすには、自社側でも業務課題、利用データ、導入後の運用イメージを整理しておくことが大切です。

機械学習開発を外注する流れ

機械学習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. 課題・目的を整理する
2. 候補会社へ問い合わせる
3. 要件定義とデータ状況をすり合わせる
4. 提案・見積もりを比較する
5. PoC・検証を実施する
6. 本番実装・システム連携を進める
7. 運用・改善を行う

この中でとくに重要なのは、PoC前の要件定義とデータ確認です。

機械学習では、課題設定が曖昧だったり、使えるデータの品質が不足していたりすると、PoCの結果そのものが判断しにくくなります。

たとえば、需要予測を行いたい場合でも、目的変数の定義、過去データの粒度、欠損値の扱い、評価指標を先に揃えておかないと、検証結果を本番導入へつなげにくくなります。

また、提案比較では開発手法だけでなく、PoC後に本番導入へ進む際の追加工程や費用、運用体制まで見えているかを確認することが大切です。

相談・課題整理 → 要件定義・データ確認 → PoC → 本番実装 → 運用改善、という流れを前提に、各工程の責任分担を明確にして進めましょう。

運用・改善まで見据えるときの注意点

機械学習プロジェクトで失敗しやすいのは、PoCの成功をもって終了してしまい、本番運用で必要になる作業を後回しにするケースです。

モデルは一度作れば終わりではなく、データの変化や業務条件の変化に応じて精度が下がることがあります。

そのため、発注前には次のような観点を確認しておく必要があります。

• データ更新を誰がどの頻度で行うか
• 精度監視や異常検知の仕組みをどう設計するか
• 再学習が必要になった場合の体制と費用はどうなるか
• 業務システムとの連携後に追加改修が発生する条件は何か
• 運用保守の責任分担が明確か
• 社内へ引き継ぐための内製化支援やドキュメント整備があるか

とくに、運用保守の見積もりに何が含まれるかは見落とされがちです。

再学習、モデル評価、ログ監視、障害対応、クラウド費用管理が別建てになっていることもあるため、契約前に切り分けを確認しておきましょう。

また、精度保証の考え方も重要です。

実業務では100%の精度を前提にできないことが多いため、評価データ、評価指標、許容ラインをどのように定めるのかを、ベンダーと事前に合意しておくことが本番導入の安定につながります。

機械学習開発会社に関するよくある質問

Q.1 機械学習開発とは何ですか？

機械学習開発とは、データを使って予測、分類、異常検知、画像認識、自然言語処理などを行うモデルを構築し、実際の業務やサービスで使える形に実装することです。単なるモデル作成だけでなく、データ整備、評価、システム連携、本番運用まで含む場合もあります。

Q.2 機械学習とAIの違いは何ですか？

AIは人の知的な判断や処理を行う技術全般を指す広い概念です。一方、機械学習はその中の一分野で、データから規則性を学習し、予測や判定を行う仕組みを指します。発注時には「AI」と書かれていても、実際に必要なのが機械学習開発なのか、生成AI活用なのかを分けて考えることが大切です。

Q.3 機械学習と深層学習の違いは何ですか？

深層学習は機械学習の一種で、ニューラルネットワークを多層化して高度な表現学習を行う手法です。画像認識や音声処理などで使われることが多い一方、すべての業務課題に深層学習が必要とは限りません。課題やデータ量に応じて適切な手法を選ぶ必要があります。

Q.4 MLOpsとは何ですか？

MLOpsは、機械学習モデルを継続的に開発・運用・改善するための仕組みや考え方です。モデルの学習、デプロイ、監視、再学習、品質管理を安定的に回すための体制づくりを含みます。PoCで終わらず本番運用を見据えるなら、MLOpsへの対応有無は確認しておきたい項目です。

Q.5 機械学習開発会社はどう選べばいいですか？

自社の課題に近い実績があるか、PoCだけでなく本番実装まで対応できるか、導入後の運用や改善まで相談できるかを確認すると選びやすくなります。あわせて、データ整備の支援範囲、システム連携の有無、内製化支援、見積もりに含まれる作業範囲も比較しておきましょう。

Q.6 PoC止まりにならないためには何を確認すべきですか？

PoCの成功条件だけでなく、その後の本番実装、既存システム連携、運用保守、再学習、精度監視まで見積もりと提案に含まれているかを確認することが重要です。また、誰がデータを更新し、誰が運用責任を持つのかといった役割分担も、早い段階で明確にしておく必要があります。

自社に合った機械学習開発会社を選ぼう

機械学習開発会社を選ぶときは、単にAI技術に詳しい会社を探すだけでは不十分で、自社の課題をどこまで実装可能な形へ落とし込めるかを見ることが大切です。

会社によって、戦略整理に強いのか、PoCに強いのか、既存システム連携や本番運用、MLOps、内製化支援まで見ているのかが異なります。

比較時には、対応できる支援範囲、PoC後の本番導入体制、運用・改善支援の有無、自社の業界や用途に近い実績を重点的に確認すると判断しやすくなります。

まずは自社の課題と利用可能なデータを整理し、必要な支援範囲を決めたうえで、複数社へ相談して提案内容と見積もりを比較してみましょう。

費用、実績、得意分野、支援範囲、導入後のサポート体制まで見比べることで、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、機械学習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。