2024年注目！生成AIの開発会社のおすすめ10選

AI（人工知能）は、画像認識や音声認識を活用した業務効率化など幅広い分野で活用されており、それに伴いAI開発企業の数も増加しています。
しかし、初めてAI開発を依頼する際、どの企業が適切か判断に迷う方も少なくありません。
本記事では、AI技術の基本から、開発企業の実績や専門性、費用対効果、対応力など、選ぶ際に必要なポイントを詳しく解説し、最適な企業選びを支援します。

即戦力人材をお探しなら

• ✓ 状況に応じてスピーディーに人材をご紹介
  サービスの特徴はこちら
• ✓ 作成した案件情報をもとに双方向でマッチングを実施
  人材マッチングの仕組みはこちら

• お問い合わせ
• 資料請求

おすすめの生成AI開発会社10選

AI技術を活用したシステムやソリューション開発に対応でき、画像認識や音声認識といった業務支援システムなど幅広い分野に対応する、実績豊富なおすすめのAI開発企業10社を詳しくご紹介します。

株式会社AVILEN

引用：株式会社AVILEN

株式会社AVILENは、最先端のAI技術を活用したDXソリューションを提供する企業です。
機械学習研究者のコミュニティ「AVILEN DS-Hub」を運営し、最新技術を実務に活かせる形で実装しています。
同社はこれまでに、画像生成ソフト「Genea」や異常・損傷検知ソフト「Findea」など、カスタマイズ可能なAIソフトウェアを独自に開発。
これらの技術を活用し、累計530社以上の支援実績を誇ります。

さらに、AI技術の開発や導入だけでなく、DX人材の育成や組織コンサルティングにも注力。
DX推進に向けた組織開発戦略の策定や研修を通じ、企業の成長を支援しています。
AVILENは、幅広い技術力と経験で顧客のデジタル変革を加速させるパートナーです。

株式会社Laboro.AI

引用：株式会社Laboro.AI

株式会社Laboro.AIは、オーダーメイド型のAIソリューション「カスタムAI」を提供する企業であり、AIと機械学習分野に特化したスペシャリスト集団です。同社は、先端技術をビジネス課題と結びつけ、産業全体の変革を目指しています。
「Laboro」という名前は、「労働」を意味するラテン語に由来し、労働の効率化や成果向上を支援する理念が込められています。
クライアントのニーズに応じたソリューションを設計する「共創パートナー」として活動し、技術とビジネスの橋渡し役を担っています。

特に、画像認識や自然言語処理、異常検知など、多様な分野におけるAI技術を活用しており、その実績は幅広い業界に及びます。
同社のビジョンは、技術力だけでなく、産業にイノベーションをもたらすプロフェッショナル人材として知られる存在となることです。これを実現するため、クライアント企業と協力しながらAI導入を通じて新たな価値創出を目指しています

株式会社ブレインパッド

引用：株式会社ブレインパッド

2004年の設立以来、株式会社ブレインパッドは1,000社以上のビッグデータ活用を支援してきた実績を持ち、その豊富な知見をAI導入・開発に活用しています。
独自のサービスブランド「＋AI」のもと、コンサルティングから開発、導入まで一貫したサポートを提供しています。
AI事業では、150名以上のデータサイエンティストや機械学習エンジニアが在籍しており、課題に最適なチーム体制を構築しています。
戦略立案から実務導入までクライアントのニーズに応じた支援を実現しています。
同社は、長年培ったノウハウと実績でクライアントから高い信頼を獲得。
日本時価総額トップ100社のうち20社以上の支援実績を持ち、10年以上にわたる取引が続く企業も多いなど、継続的なパートナーシップを構築しています。

株式会社Preferred Networks

引用：株式会社Preferred Networks

株式会社Preferred Networks社は、2014年の設立以来、製造業、バイオヘルスケア、交通システムなど多彩な分野で大規模な開発実績を積み上げてきた急成長中のベンチャー企業です。
現在、300人以上の規模で活動し、多様な企業との提携や協業を通じて、業界最前線で活躍しています。
独自のディープラーニングフレームワーク「Chainer」をはじめ、オリジナルのチップやライブラリなど、自社開発の技術基盤を持ち、最先端の研究成果を応用したプロジェクトを次々と展開。
ディープラーニングを核に、幅広い産業でビジネス課題の解決を支援しています。

これまでに、国内初のAI技術を活用した石油化学プラントの自動運転化や、自動運転・コネクテッドカー技術の開発などに成功し、その取り組みは業界から高い注目を集めています。

NOVEL株式会社

引用：NOVEL株式会社

NOVEL株式会社は、東京を拠点にシステム開発やインターネットサービスを提供する企業です。
事業領域は幅広く、AIプロダクト開発、月額制アジャイル開発、マーケティング、デザイン、Webメディアの企画など多岐にわたります。
特に月額制アジャイル開発において高い柔軟性を誇り、顧客のニーズに迅速に応える体制を整えています。
また、AI技術を活用した先進的なサービスも提供しており、AI画像生成や文章データ埋め込み、LangChainを用いたワークフロー構築など、GPTと複数のツールを組み合わせたソリューションの実現が可能です。

TDSE株式会社

引用：TDSE株式会社

TDSE株式会社は2013年に設立され、「データに基づいて意思決定を高度化する」をミッションに、企業のデータ駆動型意思決定を支援しています。
130名を超えるデータサイエンティストやエンジニアが在籍し、高い技術力を誇る同社は、データ分析テーマの選定から、データ活用支援、組織体制構築、人材育成までを一貫してサポートします。
TDSEの強みは、顧客の業務理解に基づく支援であり、各業界の特性やビジネス課題に応じた最適なデータ分析手法やAIソリューションを提供することです。
実績としては、東京電力パワーグリッドとのAIによる送電線異常診断システムの開発、大手小売業向けのマーケティングデータ活用支援、保険業界のDX支援などがあり、多岐にわたる業界に対応しています。

また、2023年からは生成AI活用サービスを展開し、先端技術を用いたビジネス課題の解決にも取り組んでいます。
200社以上の大手企業に対し、データ利活用の支援実績を有し、業界特化型の支援力が強みです。

株式会社エクサウィザーズ

引用：株式会社エクサウィザーズ

株式会社エクサウィザーズは、日本最大級のAIプラットフォーム「exaBase」を開発し、国内時価総額トップ100社の半数以上を含む500社以上にソリューションを提供してきた実績を持ちます。

「exaBase」は以下の3つの要素で構成され、多様なニーズに応える柔軟な支援が可能です。

• Products: GUIベースのSaaSを中心としたサービス
• AI Assets: 同社の保有するAIモデルや知的財産を活用
• Consulting Services: 課題に応じてチームを編成しソリューションを提供

これらを組み合わせることで、経営課題の解決やDX推進をスムーズに実現できます。
さらに、ソフトウェア面だけでなく、事業企画や組織開発といった経営の初期段階から支援を行う点も強みです。

エルピクセル株式会社

引用：エルピクセル株式会社

エルピクセル株式会社は2014年に設立され、「EXCITEMENT FROM RESEARCH（研究から、ワクワクを。）」を掲げ、ライフサイエンス分野を中心に画像解析技術の研究開発を行っています。
特に医療診断支援技術「EIRL（エイル）」は、医療画像や診断情報を総合的に解析し、より効率的で正確な診断環境を提供する。
また、クラウド型画像解析プラットフォーム「IMACEL」では、研究者が膨大な画像データを迅速に解析できる環境を構築しています。
さらに、研究スピードの向上をサポートするソフトウェア「LP-Series（エルピーシリーズ）」の提供など、画像解析の負担を軽減する技術も提供する。
同社は「脳動脈瘤検出アルゴリズム」や「イネの生長解析」などの研究実績を持ち、「能動学習型生物医学画像自動分類ソフトウェア」や画像処理に関連する特許を取得。
また、経済産業省主催の国家プロジェクトにも参画し、業界内での技術的な地位を確立しています。

エイムネクスト株式会社

引用：エイムネクスト株式会社

エイムネクスト株式会社は2018年に設立され、AI・人工知能を活用したコンサルティング、受託開発、AIソリューションの提供を行う。
主な事業には、AIを活用したウェブシステムやモバイルアプリの開発も含まれ、開発拠点はベトナムのハノイにあります。
グループ全体で約350名の規模で開発を行い、AI技術を活用した多岐にわたるプロジェクトを手掛けています。
同社のAI開発分野では、データマイニングによるビッグデータ分析や、自然言語処理を用いたテキスト解析、画像認識や音声認識などの技術を駆使。
これまでに130件以上のAI開発実績を有し、AIを実装するための戦略設計から、システム開発、運用保守までトータルサポートを提供しています。
さらに、自社製品としてチャットボットシステムやOCR（光学文字認識）なども展開しており、そのノウハウを活かした開発が強みです。
エイムネクストは、AI関連事業を広範にカバーし、柔軟なサービスを提供できる点が魅力です。

株式会社エイブリッジ

引用：株式会社エイブリッジ

株式会社エイブリッジは、東京、大阪、沖縄、北海道、アジア各地に拠点を展開し、IT事業と農業事業を手掛ける企業です。
IT分野では、アプリケーション開発やエッジAIによるAI圧縮、自律AIの分野で先進的な技術を活用し、革新的なソリューションを提供しています。
一方、農業事業では、全国の農家が抱える人手不足の課題解決に取り組み、農業人材のサポートを通じて持続可能な農業の実現を目指しています。
IT技術と農業支援の両軸で、多方面にわたり社会課題の解決に貢献しています。
企業名: 株式会社エイブリッジ
概要: 国内外に拠点を持ち、IT事業と農業事業を展開
得意分野: アプリケーション開発、エッジAI、農業人材サポート

各企業がAI開発を進める理由・メリット

企業がAI開発を進める理由は、業務効率化やコスト削減、顧客満足度向上といった多くのメリットがあるからです。
AI技術を活用することで、画像認識や自動化、機械学習を通じたシステム開発が可能となり、作業負担を軽減し精度を向上させます。

また、各業界の特定分野に対応したソリューションを提供することで、競争力を強化し新たなビジネスモデルの実現を支援します。

ここからは、AI開発を進める理由・メリットについて詳しく解説します。

業務の効率化

AI技術を活用することで、業務の効率化や精度向上が期待できます。例えば、AIチャットボットをカスタマーサポートに導入すれば、顧客の質問に迅速に対応可能です。

また、AIは大量のデータ分析が得意で、得られた分析結果を活用することで、意思決定の質が向上し、競争力を強化できます。

さらに、AIは予測分析やパターン認識にも対応しており、これらの機能を活用することで新たなビジネスチャンスの創出にもつながります。

顧客に合わせたサービスが提供できる

AI技術を活用することで、顧客の嗜好や行動を理解し、個々のニーズに合ったサービスを提供することが可能になります。

例えば、オンライン広告プラットフォームでは、AIがユーザーの行動データを分析し、最適な広告を提示することで、ターゲティングの精度を向上させることができます。

この結果、広告の効果が大幅に向上し、顧客満足度やコンバージョン率の向上にもつながるでしょう。

産業の全体の変革

AI技術は、さまざまな産業に変革をもたらしています。
例えば、製造業では生産プロセスの最適化や欠陥の早期検出を可能にし、効率化を実現しています。
金融業ではリスク評価や詐欺対策に活用され、デジタル銀行や仮想通貨などの新しい金融サービスの発展を支えています。

これらに加え、多くの業界でAIの活用が進んでおり、今後もAIが産業全体に革新をもたらすことは間違いないでしょう。

生成AI開発会社の選定ポイントについて

AI開発企業を選ぶ際は、専門性や技術力の見極めが必要です。希望する業務や分野に対応可能なAI機能やソリューションを持つか、過去の実績や成功事例を通じて確認しましょう。

また、開発費用や契約条件が予算と合致しているかの検証も重要です。

これらを踏まえ、最適な企業を選ぶことで、業務支援やシステム開発の効率化が実現します。

ここでは、AI開発会社の選定ポイントについて詳しく解説します。

課題と目標を明確にした開発推進

AIは幅広い分野に対応でき、さまざまな業界の課題を解決する可能性を秘めています。

しかし、AI開発を成功させるには、課題とゴール（解決策）を明確にすることが不可欠です。

課題の洗い出しが不十分で解決方法が定まらないままでは、どれほど優秀な開発企業でもプロジェクトが難航する可能性があります。

そのため、プロジェクト開始時に課題とゴールを明確化して進める体制が整っているかは、AI開発企業を選ぶ上で重要な判断基準となります。

システム開発や保守運用も可能か？

AI開発企業を選ぶ際には、システム開発だけでなく、保守運用の体制が整っているかを事前に確認することが重要です。

AI技術は急速に進化していますが、まだ発展途中であり、運用開始後に予期しないトラブルや動作が発生する可能性も考慮する必要があります。

そのため、開発力に加え、アフターサポートや保守運用が十分に提供される企業を選ぶことをおすすめします。

プロジェクトを始める前に、保守体制の確認を行い、開発と運用の両面で信頼できる企業を選びましょう。

成功事例とノウハウの有無

AI開発企業を選ぶ際、実績と評価の確認は欠かせません。
企業が過去に手掛けたプロジェクトやクライアントの評判を調査し、信頼性を見極めることが重要です。

●過去のプロジェクト
どの業界や分野でどのような成果を達成したか、具体的な取り組み内容を確認します。

●成功事例の検証
成功した事例を通じて、その企業のAI技術が抱える課題に対応できるかを評価します。

●クライアントの評判
クライアントやパートナー企業からの評価、レビューサイトのフィードバックを参考に信頼性を確認します。

●ソリューションの実用性
提供されるシステムや機能が、自社のビジネス課題を解決できるか、具体的な導入事例をもとに検証します。
これらの要素を考慮することで、業界のニーズに対応した信頼性の高いAI開発企業を見つけることが可能です。

円滑なコミュニケーションが可能か

AI開発プロジェクトを円滑に進めるためには、開発企業との適切なコミュニケーションが不可欠です。
これにより、問題の早期発見や進捗管理の精度が向上します。以下は、良好な連携を維持するために重要なポイントです。

●コミュニケーション方法
使用するツール（例: Chatwork、Slack）や連絡手段（チャット、電話、メールなど）の確認が必要です。

●担当者の指定
専任の担当者がいるかを確認。進捗報告や質問対応の窓口として、兼務でないことが理想的です。

●進捗報告
開発企業が定期的に進捗を報告し、問題点を共有しているかを確認しましょう。

●クリアなコミュニケーション
双方の情報伝達が正確かつ迅速で、誤解や認識の違いを防ぐ体制が整っているかが重要です。

●問題解決
トラブル時の対応力と迅速な連絡方法を確認。問題解決の予備策があるかも重要です。

これらの要点を事前に確認し、信頼できる連絡体制を構築することで、プロジェクトの成功を目指しましょう。

技術力と専門性の評価

AI開発企業の技術力と専門性を確認するためには、以下のポイントを重視することが重要です。

●使用技術の確認
企業が採用しているAI技術やツールの種類を調査し、最新の技術を使用しているかを確認しましょう。

●分野ごとの専門性
企業が特定の業界や分野に精通しているか、またその分野での成功事例や実績があるかを確認することが大切です。

●チームの専門性
開発チームのメンバーが経験豊富で専門的なスキルを持っているか、またAIプロジェクトを成功に導く専門家がいるかを調査しましょう。

これらの点を考慮することで、技術力が高く、特定の分野に強みを持つ企業を見極め、プロジェクトに最適なパートナーを選ぶことができます。

コストと品質のバランス

AIプロジェクトを成功させるには、価格と品質のバランスを慎重に見極めることが重要です。

●予算設定
プロジェクト予算を明確にし、AI開発企業がその範囲内でサービスを提供できるか確認します。

●最安値に注意
低価格に惹かれるあまり品質を犠牲にすると、後に納期や成果物の品質で問題が生じる可能性があります。価格以上に品質を重視しましょう。

●サービス内容と品質の比較
AI開発企業が提供するサービス内容や品質を詳細に比較検討し、予算に見合う最適な選択を目指します。

●成果物と実績の評価
高品質な成果物が期待できるか、他のクライアントの成功事例や評価も参考に検討することが大切です。

●サポート体制
プロジェクト完了後もサポートやアップデートを提供してくれる企業を選ぶと、長期的な信頼性が高まります。

価格にこだわるだけでなく、品質やサポートを重視し、プロジェクト全体の成功を優先しましょう。

AI活用事例と課題

AI技術は急速に進化を続け、将来性が非常に高い分野です。画像認識や自然言語処理、需要予測、異常検知など幅広い分野で活用が進み、その影響力は拡大しています。今後は個別のニーズに応じたAIのカスタマイズが加速し、人間とAIの連携が一層スムーズになることが期待されています。

ここでは、AIの活用事例や今後の課題について紹介します。

業界別AI活用事例

AI技術は、さまざまな業界で活用され、業務の効率化や精度向上に寄与しています。
ここでは、医療業界、製造業界、金融業界の3つの業界に分けて紹介します。

医療業界

医療業界におけるAI活用は、主に異常検知に大きな影響を与えています。

AIによる画像認識を活用した画像診断では、目視で見逃すおそれのある異常を発見でき、
医師や患者の助けになっています。

生産プロセスの最適化においては、データ分析を通じて需要予測やボトルネックの解消が進んでいます。

製造業界

製造業界におけるAI活用は、生産効率と品質向上に大きく貢献しています。

AIによる画像認識で製品検査を自動化し、不良品を迅速かつ正確に検出。

生産プロセスの最適化では、データ分析を通じて需要予測やボトルネック解消を実現します。

予知保全ではセンサー情報を解析し、機械の故障を未然に防止。

また、AI搭載の協働ロボットが柔軟な作業をサポートし、物流や組み立ての効率化を図ります。

さらに、AIはサプライチェーンをリアルタイムで分析し、在庫や配送を最適化。

市場データを活用した新製品開発や、安全管理の強化にもAIが活用されています。

金融業界

金融業界におけるAI活用は、不正検知やセキュリティ強化、顧客サービスの向上など多岐にわたります。

不正取引の検出やマネーロンダリング対策では、AIが異常な取引を即座に特定が可能です。

チャットボットやバーチャルアシスタントを活用することで、24時間体制の顧客対応が実現。

信用リスク評価や融資判断においては、大量のデータを解析し、その精度が向上しています。

さらに、市場データの迅速な分析を通じて、投資戦略におけるポートフォリオ管理の最適化が進んでいます。

加えて、ロボアドバイザーを使ったパーソナライズ投資提案や、経済予測に基づく経営戦略支援も進化しており、金融業務の効率化と安全性向上に貢献しています。

AI開発の課題と今後の展望

AI開発にはいくつかの重要な課題があります。その一つがデータ品質の問題で、AIの性能や信頼性は学習データの質に大きく依存します。

また、AIの利用に伴う倫理的な懸念やプライバシー保護の問題も深刻です。個人情報の取り扱いや偏見を含んだデータがAIに影響を与えることが懸念されており、適切な対策が求められています。これらの問題に対処するためには、AI開発の倫理的ガイドラインを確立し、透明性を持たせることが不可欠です。

今後、AIを誰もが安心して使えるようにするためには、技術面だけでなく、倫理的な側面にも十分な配慮が必要です。
AIに関する教育を強化し、開発者や利用者がAIの影響を理解できるようにすることが求められます。

特にAIが進化し、シンギュラリティ（人間を超える知性の発生）など、未知の脅威が現れる可能性があるため、その影響を適切に予測し制御することが重要です。

AIの開発においては、技術的な進歩とともに、社会的な責任を果たすことが求められます。
倫理的な視点を忘れず、AIを人間社会に役立つ形で利用していくことが、今後ますます重要になっていくでしょう。

まとめ

今回は、生成AI開発において注目の企業を紹介しました。

生成AIは今後ますます進化し、さらに注目される技術となるでしょう。

生成AI導入や開発をご検討の際は、エッジワークのプロフェッショナル人材による業務委託サービスもご活用いただけます。AI開発からデータ分析、プロジェクトマネジメントまで、幅広い専門家が在籍しているため、企業規模や予算に応じた柔軟な支援体制を構築できます。まずはお気軽にご相談ください。

エッジワークについて詳しくはこちら

エッジワーク編集部

副業社員・フリーランスなどのスポットワーカーにプロジェクト単位でタスクを依頼・発注できるプロ人材活用サービス