機械学習に強い開発会社15選｜費用相場や失敗しないコツを紹介

AI技術の進化により、業務効率化やデータ活用を目的として機械学習のシステム開発を実施する企業が増えています。しかし、自社でゼロから機械学習を実施するのは容易ではないため、専門の開発会社に外注するケースも多いです。

本記事では、機械学習のシステム開発に強い国内企業15社を厳選してご紹介します。各社の特徴や対応領域、得意分野を比較しながら、目的に合った開発パートナーを見つけるためのポイントを解説します。

さらに、機械学習システムの導入メリットや費用相場、失敗しないための注意点もあわせて紹介するので、機械学習を活用したシステム開発を検討している方は、ぜひ最後までチェックしてください。

機械学習のシステム開発に強い企業15選

機械学習のシステム開発に強い開発会社を紹介します。機械学習のシステム開発を委託したいと検討している方は、ぜひ参考にしてください。

1. トッパジャパン株式会社

出典：トッパジャパン株式会社

トッパジャパン株式会社は、ベトナムオフショア開発を中心としたITサービスを提供する企業です。幅広いスキルを持つ開発者が多数在籍しており、AI開発を含むさまざまなプロジェクトに柔軟に対応できます。

トッパジャパンは品質検査や技術サポートを専門に行うチームを独立して設置し、開発フレームワークに則って厳しい品質検査を実施するため、コストを抑えつつ、高品質なシステムを構築できます。

先端技術領域を強みとするトッパジャパンは、機械学習やAI領域のプロジェクトにも柔軟な対応が可能です。プロジェクトには日本人のファシリテーターがサポートに入ったり、日本語が堪能なブリッジSEを採用したりしているため、海外リソースの活用が初めての企業でも安心して依頼できます。

低コストで高品質な開発を実現したい方は、ぜひトッパジャパンにご依頼ください。

2. 株式会社Preferred Networks

出典：株式会社Preferred Networks

株式会社Preferred Networksは、深層学習（ディープラーニング）などの最先端技術を、産業応用に繋げる「最短路」で実用化することを強みにしている企業です。

自社開発の分散深層学習フレームワーク「Chainer」は世界に先駆けて「Define-by-Run（実行時定義）」という柔軟な記述方式を採用し、その思想は PyTorch（Meta開発）にも大きな影響を与えました。現在は大規模なAI基盤構築や産業応用に注力しています。クリエイティブ・エンタメ分野にも強く、マルチな活躍を見せるIT企業です。

3. 株式会社ブレインパッド

出典：株式会社ブレインパッド

株式会社ブレインパッドは、データ活用を通じ、ITシステムの適切な選定と活用をサポートするIT企業です。「プロフェッショナル・サービス」と「プロダクト・サービス」の2種類のサービスを提供しており、多角的にデータ分析をサポートします。 

自社プロダクトRtoasterやProbanceはさまざまな企業で導入されています。幅広い業界で豊富な導入実績を持ち、生成AIなど最新技術にも積極的に取り組んでいるのが特徴です。

4. 株式会社ABEJA

出典：株式会社ABEJA

株式会社ABEJAは、AIシステムの開発・導入サポートを提供するデジタルプラットフォーム事業を展開している企業です。AIプラットフォームABEJA Platformを中心に、小売、製造、物流などの業界向けに画像解析やデータ分析を提供しています。

クラウドとAIを組み合わせた柔軟な運用体制により、導入から運用・改善までを一気通貫で支援します。

5. 株式会社エクサウィザーズ

出典：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、「AIを通じて社会課題を解決する」ことを掲げるテクノロジーカンパニーです。介護・医療・人材・金融など幅広い領域でAIを導入し、課題解決型のソリューションを展開しています。

PoC（概念実証）支援から実装、運用までをワンストップで対応し、社会的インパクトを重視した事業を推進しています。公共領域や社会福祉のAI化にも積極的で、社会貢献性の高いプロジェクトが多いのが特徴です。

6. 株式会社オルツ

出典：株式会社オルツ

株式会社オルツは、生成AIとパーソナルAIの開発に注力するIT企業です。独自のAIクローン技術を通じて自分の分身となるAI機能や、自然言語処理・音声認識・生成AIなどの研究開発を進めています。

特に、会話型AIや自動要約など、ビジネス業務効率化に直結する技術で注目を集めています。大規模言語モデルの国産化を目指すなど、積極的な開発姿勢が特徴です。

7. 株式会社アラヤ

出典：株式会社アラヤ

株式会社アラヤは、エッジAI（端末側でAI処理を行う技術）の分野で高い技術力を誇る企業です。少ないデータで高精度な学習を行う軽量モデル開発に強みがあり、製造業、自動運転、インフラなどリアルタイム性が求められる領域で多数の実績があります。

研究開発色が強く、最先端のAI理論を実用化する技術ベンチャーとして高い評価を得ています。

8. 株式会社 Laboro.AI

出典：株式会社 Laboro.AI

株式会社 Laboro.AIは、顧客ごとに最適化したカスタムAIの開発に特化した企業です。既製品では対応できない業務課題に対し、要件定義からAIモデル開発、運用までの伴走支援を展開しています。

金融・製造・小売など多様な業界でAI導入を成功させています。クライアントとの密なコミュニケーションと課題理解を重視し、実用性の高いAIソリューションを提供する点が特徴です。

9. 株式会社ニューラルオプト

出典：株式会社ニューラルオプト

株式会社ニューラルオプトは、生成AIやChatGPTの業務活用に強みを持つAIコンサルティング企業です。ChatGPTをはじめとする生成AIの導入・活用支援から、社内業務効率化、ナレッジ共有自動化まで幅広く支援しています。

企業の生成AI導入の第一歩を伴走するパートナーとして、PoC・運用・セキュリティまで包括的にカバーします。スピーディな実装力とコンサルティング力が魅力の企業です。

10. ジェットラン・テクノロジーズ株式会社

出典：ジェットラン・テクノロジーズ株式会社

ジェットラン・テクノロジーズ株式会社は、自然言語処理（NLP）と対話AIの分野で豊富な実績を持つ2001年創業のAI企業です。独自の日本語処理エンジンを開発し、チャットボットやFAQ自動応答システムに活用します。

チャットボットやコンテンツ連動広告などで導入が進んでおり、高精度な言語理解と柔軟なカスタマイズ性が特徴です。自然言語解析に関するノウハウの蓄積量では国内でもトップクラスです。

11. 株式会社AVILEN

出典：株式会社AVILEN

株式会社AVILENは、「データとアルゴリズムで、人類を豊かにする」という理念を掲げ、AI開発と教育支援の両輪で事業を展開する企業です。企業向けAI導入コンサルティングのほか、AI活用の基礎知識を身につける全社員向け研修からAIプロジェクトの実務で使えるスキルを磨くプログラムまで、さまざまなAI人材育成プログラムを提供しています。

ChatGPTなど生成AIの業務活用支援にも注力しており、幅広い業種のサポートが可能です。技術力と教育力を兼ね備えたハイブリッドな体制が強みで、実践的なAI導入を支援します。

12. 株式会社リベルクラフト

出典：株式会社リベルクラフト

株式会社リベルクラフトは、AI導入の戦略立案からシステム開発・運用までを一気通貫で支援する開発会社です。業務効率化や自動化を目的としたAIプロジェクトを数多く手掛け、クライアントの課題に寄り添う提案力が強みです。

中小企業から大企業まで柔軟に対応できる開発体制を持ち、実用性の高いAI・データ活用支援で評価を得ています。

13. 株式会社マクニカ

出典：株式会社マクニカ

株式会社マクニカのAI事業ブランドmacnica.aiでは、最新技術・製品・AI導入・支援の豊富な経験をもとに、AI導入活用をトータルに支援しています。製造業やインフラ業界の現場を中心に強い技術支援を展開しています。

半導体・センサに関する知見を活かし、エッジ環境でのAI導入にも対応しています。長年の技術商社としての信頼と、高度なエンジニアリング力を両立している点が特徴です。

14. 株式会社オプティム

出典：株式会社オプティム

株式会社オプティムは、AI・IoT・ロボティクスを活用し、新たな価値の創造に挑戦し続けるIT企業です。農業、建設、医療、インフラなど幅広い分野でAIを活用した効率化を実現します。

MDM市場で14年連続シェアNo.1の実績を持つモバイルマネジメントサービスOPTiM Bizをはじめとして、農業・医療・土木など幅広い業界から支持されています。AI技術を活用した業務効率改善を目指す場合におすすめの企業です。

15. 株式会社AIdeaLab

出典：株式会社AIdeaLab

株式会社AIdeaLabは、AIを活用した0から1へのプロダクト開発に特化した企業です。自社プロダクト開発に加え、AIソリューション事業ではさまざまな企業との共同研究・開発を行っており、データ分析から機械学習モデル構築、業務システムへの組み込みまで幅広く対応可能です。

コストを抑えつつ高品質なAIソリューションを提供することで、AI導入を手の届く現実的な選択肢として提案しています。

また、以下記事ではAI開発に強い企業を26社厳選しています。あわせてご覧ください。

→ AI開発に強いおすすめの企業26選！依頼前のチェックポイントや相場費用も解説 – トッパジャパン株式会社

機械学習のシステム開発の導入メリット

機械学習を活用したシステム開発を導入することで、企業は業務の自動化・効率化から新たなビジネス価値の創出まで、さまざまなメリットを得ることができます。特に近年は、AI技術の進化とともに精度や処理速度が向上し、実務レベルでの活用が急速に拡大しています。

まず、最大のメリットはデータを活用した意思決定の高度化です。人間の勘や経験に頼らず、膨大なデータをもとにパターンや傾向を自動で分析できるため、より正確で再現性の高い判断が可能となります。

次に、業務効率化・コスト削減の効果です。これまで人手で行っていた作業をアルゴリズムによって自動化することで、時間と労力を大幅に削減できます。

製造業では検品の自動化、小売業では在庫最適化、コールセンターでは問い合わせ対応の自動化など、さまざまな領域で成果を上げています。

さらに、新たな付加価値の創出も大きな魅力です。機械学習を活用することで、従来の事業モデルでは得られなかった洞察やサービスが生まれます。

たとえば、顧客ごとに最適化されたレコメンド機能や、異常検知による予防保全など、競合他社との差別化につながる機能開発が可能です。

このように、機械学習のシステム開発は単なる「業務の自動化ツール」ではなく、企業の意思決定を支え、競争力を高める戦略的な技術です。データを資産として活かしたい企業にとって、導入の価値は今後ますます高まっていくでしょう。

また、以下記事ではAIの開発手法や、AIを活用したシステム開発事例を紹介しています。あわせてご覧ください。

→ AI開発の主な手法とは？開発に必要な言語やAIを活用したシステム開発の事例も紹介 – トッパジャパン株式会社

機械学習のシステム開発会社を選ぶ際の4つのチェックポイント

機械学習の開発を外部に依頼する際は、単に「AI開発ができる会社」を選ぶだけでは十分ではありません。開発の目的や業界特性に合わせて、信頼性・技術力・対応力・コストを総合的に見極めることが重要です。

ここでは、開発会社選びで確認しておきたい4つのポイントを紹介します。

1. 過去の開発実績・導入事例の有無

まずは、過去のプロジェクト実績や導入事例を確認しましょう。特に自社と近い業界・課題に対する経験があるかどうかがポイントになります。

たとえば、製造業であれば異常検知や需要予測、小売業であればレコメンドや顧客分析といった分野の実績がある会社が安心です。公開されている事例だけでなく、PoCや共同研究の実績なども参考にしましょう。

また、以下記事ではAI導入に強い開発会社やAIの導入事例について紹介しています。あわせてご覧ください。

→ AIシステム開発に強い会社5選！生成AIと従来のAIの違いや費用・導入事例も解説 – トッパジャパン株式会社

2. 対応可能な技術領域

機械学習と一口にいっても、その領域は広範です。画像認識・自然言語処理・時系列解析・生成AIなど、得意分野は開発会社によって異なります。

自社の課題に合った技術をカバーしているかどうかを事前に確認しましょう。加えて、クラウド環境（AWS・GCP・Azure）やデータ基盤構築の経験がある開発会社であれば、開発から運用までをスムーズに進められます。

また、以下記事では生成AIのChatGPTを活用した業務効率化アイデアとプロンプトを紹介しています。あわせてご覧ください。

→ ChatGPTによる業務効率化のアイデアとプロンプト集！セキュリティ対策も解説 – トッパジャパン株式会社

3. コミュニケーション力・ドキュメント力

AI開発は技術的な専門性が高く、依頼側と開発側の意思疎通が難しくなりがちです。そのため、説明力・報告体制・ドキュメント整備がしっかりしている会社を選ぶことが大切です。

進捗報告や成果物の共有が丁寧な企業であれば、開発途中の方向修正もしやすく、トラブルを未然に防げます。エンジニアだけでなく、コンサルタントやプロジェクトマネージャーが関与している体制が理想です。

4. 価格帯と契約形態

費用感と契約形態の比較検討も非常に重要です。PoC段階の小規模検証で数十万円〜、本格開発では数百万円〜数千万円と、プロジェクト規模によって大きく異なります。

契約形態も請負型（納品型）か準委任型（常駐・期間契約型）かで柔軟性が変わります。自社にとってリスクや負担が少ない方式を選ぶことが、長期的なプロジェクト成功につながるでしょう。

また、以下記事ではAI開発の費用相場やコストを抑えるコツについて紹介しています。あわせてご覧ください。

→ AI開発の費用相場を解説！費用を抑えるコツやおすすめの開発企業も紹介 – トッパジャパン株式会社

機械学習の開発費用相場

機械学習の開発費用は、開発規模・目的・データ量・アルゴリズムの複雑さによって大きく変動します。一般的には、数十万円〜数千万円規模まで幅広く、どの段階から始めるかによって費用感が異なります。

まず、PoCフェーズでは、AIが目的に対して有効に機能するかを検証する段階です。既存データを活用し、小規模なモデルを構築して結果を確認するため、費用はおおよそ100〜400万円程度が目安です。短期間で結果を見たい企業に適したステップといえます。

次に、本開発フェーズでは、実運用を前提にモデルの精度向上やシステムへの組み込みを行います。この段階では、データ整備・API連携・UI構築などの工程が加わるため、500〜2,000万円前後が一般的な相場です。複雑なモデルを扱うケースや、複数部門での利用を想定する場合は、さらに高額になることもあります。

また、開発後の運用・保守フェーズにもコストが発生します。AIモデルは継続的な学習・精度検証が必要なため、データ更新や再学習、モニタリングに年間数十万〜数百万円の運用費を見込むのが一般的です。

近年では、クラウドAI（AWS、GCP、Azureなど）を活用した開発が主流となり、インフラ構築費を抑えられるケースも増えています。一方で、セキュリティ要件やオンプレミス環境での運用が必要な場合は、初期費用が高くなる傾向にあります。

機械学習の開発は一度作って終わりではなく、継続的な改善とデータ活用の仕組みづくりが重要です。初期費用だけでなく、長期的な運用体制も含めてコスト設計を行うことが、成功の鍵となります。

また、以下記事ではAI開発で利用可能な補助金や申請のポイントについて紹介しています。あわせてご覧ください。

→ AI開発で活用できる補助金4選｜申請のコツと最新制度の探し方を解説 – トッパジャパン株式会社

機械学習のシステム開発に失敗しないためのポイント

機械学習の導入は、正しく進めれば大きな成果を生みますが、進め方を誤ると「コストだけかかって成果が出ない」「社内に浸透しない」といった失敗に陥るケースも少なくありません。ここでは、開発を成功に導くために押さえておくべき3つのポイントを紹介します。

1. 目的を明確化する

多くの失敗例は、AIを導入すること自体が目的化している点にあります。

まずは、「どの業務課題を解決したいのか」「どんな指標で成果を測るのか」を明確にすることが第一歩です。たとえば、「需要予測で在庫コストを10％削減する」「検査作業の人的コストを半減する」といった定量的なKPI設定が理想です。

目的を数値で定義することで、開発の方向性がぶれず、効果検証もしやすくなります。

2. 十分なデータの確保と品質管理を行う

機械学習モデルの精度は、データの量と質に大きく依存します。

データが不足していたりノイズや偏りが多いと、どれほど高性能なアルゴリズムでも結果が不安定になります。開発前に、どんなデータをどの形式で収集・整理できるかを確認し、必要に応じてデータクレンジングや前処理を行いましょう。

また、運用後も新しいデータを継続的に取り込み、モデルの再学習を行う体制を整えることが重要です。

3. 検証と改善を繰り返す

いきなり大規模な開発を行うのではなく、まずはPoCからスタートし、効果を検証することが失敗を防ぐ鍵です。

小規模でモデルを検証し、実際の業務データで成果が確認できた段階で本格導入に進むことで、リスクを最小限に抑えられます。また、開発会社との連携時も、進捗共有や成果報告の仕組みを整え、PDCAを回せる体制を構築することが大切です。

まとめ

機械学習のシステム開発は、企業のDX推進や業務効率化、新規事業の立ち上げにおいて大きな武器となる技術です。しかし導入を成功させるには、どの会社に依頼するかが非常に重要な判断軸となります。

特に「コストパフォーマンスと柔軟な体制」を重視する方には、トッパジャパン株式会社がおすすめです。同社は、ベトナムのオフショア開発を活かしながら、国内基準の品質管理とサポート体制を両立しており、初めてのAI開発でも安心して相談できます。

中小企業やPoC段階の企業にもフィットしやすい点が大きな魅力です。

まずは自社の課題や目的を明確にしたうえで、自社の条件に適合しそうな開発会社に相談してみることからスタートしましょう。小さな一歩からでも、機械学習を活用した大きな変革につながる可能性があります。

また、トッパジャパンへのご依頼を検討している方は、まずはお気軽にお問い合わせください。

この記事の著者

トッパジャパン

ベトナムの優秀な開発チームによるオフショア開発サービスを提供している開発会社。国内基準のコミュニケーション・品質・対応を重視し、幅広いスキルを持つエンジニアが高品質で安心な開発を実現。柔軟性とコストパフォーマンスを両立したサービスで、お客様のニーズにお応えしています。

関連記事

• 2025年11月5日AI開発機械学習に強い開発会社15選｜費用相場や失敗しないコツを紹介
• 2025年11月5日AI開発画像認識AIとは？開発にかかる費用や手順をわかりやすく解説
• 2025年10月29日AI開発医療文書要約AIとは？概要から活用事例まで徹底解説
• 2025年10月29日AI開発異常検知AIとは？業界ごとの活用事例や導入メリットを徹底解説