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

従来型のAIから生成AIまで、技術の進化とともに活用の幅が広がり、業務効率化や新たな価値創造の可能性が拡大しています。しかし、AIシステムの導入には適切な知識と計画が不可欠です。

何をどう始めるべきか、どのような費用がかかるのか、成功事例はどのようなものがあるのか、こうした疑問に答えるべく、本記事ではAIシステム開発の基礎から導入事例までを解説します。

さらに、AI開発に強みを持つパートナー企業5社も紹介し、自社に最適な開発体制の検討材料としていただければ幸いです。

AIシステムの例を紹介

AIはさまざまな業界で活用が進み、業務効率の大幅な向上や新たな価値創造へとつながっています。本章では、実用化が進んでいるAIシステムの代表例を4つ紹介します。

• チャットボット
• 顔認証
• 異常検知・予知保全
• 自然言語処理

各システムの特徴とメリットを知ることで、AIがどのように私たちの生活やビジネスを変えていくのか理解が深まります。

チャットボット

顧客サポートの効率化と満足度向上に貢献するチャットボットは、AI技術の進化により、その活用範囲が急速に広がっています。

【チャットボットの主なメリット】

• 24時間無休の応答体制
• 人的コストの削減
• 問い合わせ対応の均一化
• 多数の同時対応が可能

学習能力を持つAIは、やり取りを重ねるごとに回答精度を高め、複雑な質問にも対応できるようになります。ユーザーからの問いに瞬時に返答するため、待ち時間の短縮につながり、顧客体験の向上に役立ちます。

通販サイトやサポート窓口では、よくある質問への対応を自動化することで、オペレーターはより複雑な問題解決に集中できます。結果として、サービス全体の質が向上するのです。

顔認証

セキュリティ対策として普及が進む顔認証システムは、人間の目では見分けにくい顔の特徴をAIが正確に識別します。

【顔認証の活用シーン】

• スマートフォンのロック解除
• オフィスや施設の入退管理
• 店舗での不審者検知
• イベント会場の本人確認

従来の認証方法と比べ、顔認証はパスワードの忘却やカードの紛失リスクがないため、ユーザー体験と安全性を両立できます。

技術の進歩により、マスク着用時や照明条件が変わっても高い精度で認識可能です。また、「生体検知機能」を搭載した顔認証システムなら、なりすまし対策も万全。、写真や動画による不正アクセスを防止可能です。

異常検知・予知保全

工場設備の故障を未然に防ぐ、AIによる異常検知・予知保全技術。データ分析によって故障の前兆を察知し、計画的な保守が可能になります。

【異常検知・予知保全がもたらす変化】

• 予期せぬ設備停止の減少
• 部品交換の最適化
• 保守コストの削減
• 設備寿命の延長

従来の定期点検では見逃されやすい微小な変化も、AIは膨大なデータから検出します。例えば、機械の振動パターンや温度変化から、人間が気づく前に異常の兆候を発見することが可能です。

製造ラインでは、この技術により突発的な停止が減少し、生産効率が大幅に向上。電力・ガスなどのインフラ管理でも、設備の状態を常に監視することで安定供給に貢献しています。

既存の監視カメラや高調波センサーとAIを組み合わせて異常を検知するシステムもあります。

自然言語処理

人間の言葉を理解し処理する自然言語処理は、AIの中でも特に身近な技術です。文章の意味を解析し適切な対応を可能にします。

【自然言語処理の応用例】

• 多言語翻訳サービス
• 音声アシスタント
• 文書要約ツール
• 感情分析システム

言葉の微妙なニュアンスや文脈を理解する能力が飛躍的に向上し、翻訳の品質は人間に近づいています。Google翻訳などのサービスは、旅行や国際ビジネスでのコミュニケーションを大きく変えました。

企業内では、膨大な文書から必要情報を抽出したり、顧客の声を分析したりする業務も自動化が進行中。

音声認識と組み合わせた技術は、スマートスピーカーや車載システムにも採用され、日常生活をより便利にしています。今後は専門分野の知識を取り込んだ対話システムなど、さらなる発展が見込まれる分野です。

AI開発とシステム開発の違い

AI開発とシステム開発は、根本的な特性や手法が大きく異なります。

システム開発は明確なルールに基づいて動作するため、結果の予測性が高いという特徴があります。事前に決められた手順通りに実行され、同じ入力に対して常に同じ出力を返します。一方、AI開発はデータから学習するアプローチを取るため、柔軟性が高く、未知の状況にも対応可能です。

企業がどちらを選択すべきかは、解決したい課題の性質によって異なります。明確なルールで対応できる業務自動化にはシステム開発が、複雑なパターン認識や予測が必要な場合はAI開発が適しているでしょう。多くの場合、両者を組み合わせたハイブリッドなアプローチが効果的です。

AIシステム開発にかかる費用と導入コスト

AIシステム開発は高額な投資を必要とする場合が多いものの、近年は開発費用の幅が広がっています。導入検討の際は、全体像を把握し、自社に最適な投資計画を立てることが重要です。

開発費用は、選択するAIの種類や複雑さによって大きく変動します。画像認識や自然言語処理など高度な機能を実装するほど費用は増加します。一方で、プラットフォーム型AIサービスを活用すれば、よりリーズナブルな価格で導入できるケースも多いでしょう。

重要なのは初期フェーズです。構想段階で現状の課題を明確化し、AI導入の妥当性を検証することで、後工程での無駄な開発を防げます。このため、コンサルティング費用を惜しまず、適切な計画を立てることが結果的にコスト削減につながるのです。

実装段階では必要な機能を絞り込み、段階的に開発する方法も効果的です。全ての機能を一度に実装するのではなく、コア機能から始めて順次拡張していく戦略により、初期投資を抑えつつ効果を確認しながら進められます。

AIシステム開発の基本プロセスと流れ

AIシステム開発は、ビジネス課題の理解から始まり、データ活用、技術検証、実装、継続的な改善までの一連の流れとして捉える必要があります。本章では、AI開発の5つの主要フェーズを詳しく解説します。

• 構想フェーズ
• データ収集と前処理
• PoC（概念実証）
• システム開発と実装
• 運用と改修

各フェーズでのポイントや具体的な作業内容を理解することで、AIプロジェクトの失敗リスクを低減し、投資効果を最大化できるでしょう。

構想フェーズ

AI開発の成否を左右する最初のステップが構想フェーズです。このフェーズでは、なぜAIを導入するのかという根本的な問いに向き合います。

【構想フェーズの主要タスク】

• 解決すべきビジネス課題の明確化
• AIプロジェクトのゴール設定
• 主要ステークホルダーの特定
• 投資対効果（ROI）の試算

この段階では技術的に実現可能かどうかよりも、ビジネス価値の創出に焦点を当てます。AIによって達成したい効果や、それによってもたらされる具体的な利益を数値化することが重要です。

また、プロジェクトを推進するチーム編成も行います。その際、IT部門だけでなく、実際にAIを活用する現場担当者や経営層を巻き込んだ体制づくりが不可欠。それぞれの視点から期待や懸念を洗い出すことで、後の工程でのミスマッチを防げます。

構想フェーズの最後には、プロジェクト計画書としてまとめ、関係者間で認識を合わせておきましょう。この共通理解が次のフェーズへの土台となります。

データ収集と前処理

AIの性能を決めるのはデータの質と量です。このフェーズでは、モデル構築に必要なデータを集め、活用できる形に整えます。

【データ関連作業の流れ】

• 必要データの特定と収集方法の立案
• 内部・外部からのデータ収集
• データクレンジングと前処理
• データの特徴抽出と分析

まず、どのようなデータが必要かを明確にします。社内システムからの抽出、外部データの購入、新規データの収集など、入手方法も検討します。重要なのは、目的に沿ったデータを十分な量確保することです。

収集したデータは、そのままでは使えないケースがほとんど。欠損値の処理、外れ値の除去、形式の統一などのクレンジング作業が必須となります。

また、使用するデータに偏りがないか、法的・倫理的な問題はないかという点も慎重に確認すべきです。バイアスを含むデータで学習すると、AIの判断も偏る危険性があります。

PoC（概念実証）

PoCフェーズでは、少ないリソースで小規模な実験を行い、AIによる課題解決の可能性を検証します。

【PoCの主な目的】

• 技術的実現可能性の確認
• 期待する精度・性能の達成可能性を検証
• 本開発に向けた課題の洗い出し
• ステークホルダーへの具体的イメージの提示

PoCでは、シンプルなモデルやプロトタイプを短期間で作成します。全ての機能を盛り込む必要はなく、核となる技術要素が機能するかを確かめることが目的です。

実際のデータを使って簡易モデルの学習と評価を行い、目標とする精度に到達できるか、処理速度は許容範囲内か、などを検証します。ここで期待値に届かなければ、データの見直しやアプローチの変更を検討すべきでしょう。

ユーザー体験も重視して、実際に使用されるシナリオを想定した評価を行います。システムの出力が現場で本当に役立つのか、操作性に問題はないかといった視点も大切です。

最終的に、PoCの結果をもとに「本開発への移行可否」を判断します。ここで十分な手応えが得られない場合は、計画の見直しが必要です。早い段階で軌道修正できることがPoCの大きなメリットと言えるでしょう。

システム開発と実装

PoCで確認した概念を実際のシステムとして構築するのが、このフェーズです。本番環境で運用可能な品質と安定性を備えたAIシステムを開発します。

【開発・実装フェーズの主要ステップ】

• 詳細な要件定義と設計
• AIモデルの本格開発と最適化
• 既存システムとの連携開発
• 包括的なテストと品質保証

まず、PoCからの学びを踏まえて詳細な要件定義を行います。機能要件だけでなく、処理速度やセキュリティなどの非機能要件も明確にすることが重要です。

続いて、AIモデルの構築と最適化を進めます。より大規模なデータセットでの学習や、ハイパーパラメータの調整など、性能向上のための技術的な取り組みを重ねます。

また、AIを単独で動かすのではなく、既存の業務システムと連携させるための開発も必要です。APIの設計やデータの受け渡し方法など、システム統合の観点も考慮しましょう。

開発後は、機能テスト、性能テスト、ユーザー受け入れテストなど、複数の視点からシステムを検証します。特にAIシステムでは、予期せぬ入力に対する対応も確認することが大切です。

運用と改修

AIシステムは構築して終わりではなく、継続的な運用と改善が必要です。このフェーズでは、システムの安定稼働と性能向上のサイクルを確立します。

【運用・改修の重点項目】

• 継続的なパフォーマンス監視
• 定期的なモデル再学習
• ユーザーフィードバックの収集と反映
• システム拡張と機能追加の検討

まず、AIの出力品質を常に監視するモニタリング体制を整えます。想定通りの精度が維持されているか、異常な処理はないかを定期的にチェックします。

データの変化に対応するため、定期的なモデルの再学習も重要です。特に時間経過とともに変化する環境では、最新データによる更新が欠かせません。

実際のユーザーからのフィードバックも貴重な情報源です。AIの出力に対する評価や改善要望を収集し、システム改良に活かす仕組みを構築しましょう。

AIシステム開発の開発事例

トッパジャパンは現在、音声をほぼリアルタイムで日本手話とテキストに翻訳するAI搭載Webアプリ「リアルタイム手話アバター」の開発を進めています。

①人型アバターで手話を表現

日本語の音声をテキスト変換したあと、手話のジェスチャーに変換し、人間のようなアバターで視覚的に表現。高度なCGとアニメーション技術を活用し、生成された手話に合わせてアバターの表情や体の動きをアニメーション化。

②音声をテキストに変換し字幕表示

日本語音声をテキストに変換し、手話アニメーションと同時に字幕として表示。これにより、テキストに慣れているユーザーや聴覚障害者へのサポートを実現。

③ほぼリアルタイムの翻訳処理

音声・字幕・手話のジェスチャーが同時に表示されるよう処理し、ほぼタイムラグなく翻訳処理を提供。

開発は3ヶ月と6ヶ月の2フェーズに分けたPoCとして進行中で、オーディオアップロード、日本語音声のテキスト化、3Dアバター生成などの基本機能から開始し、将来的には手話の表現の精度向上やリアルタイム処理の最適化を目指しています。

AI開発についてのご相談は、お気軽にお問い合わせフォームからご連絡ください。

AIシステム開発に強みのある開発会社５選

本章では、AIシステム開発の実績が豊富で、それぞれ特色ある強みを持つ開発会社を5社紹介します。

• トッパジャパン株式会社
• オルグロー株式会社
• 株式会社Sun Asterisk
• 株式会社バイタリフィ
• 株式会社Walkers

自社の課題やプロジェクト規模、予算などに合わせて、最適な開発パートナーを見つける参考にしてください。

トッパジャパン株式会社

出典：トッパジャパン株式会社

ベトナムの優秀な開発リソースと日本品質のマネジメントを融合させ、先端技術領域に強みを持つトッパジャパン。AIからVRまで幅広い最新技術開発に対応できる実力派企業です。

【特徴と強み】

• 日本人ブリッジSEによる手厚いサポート
• ベトナム有数のエンジニアチームと日本基準の品質管理
• AI・ロボット・VR領域の高度な開発力
• 価格競争力のある開発体制

同社の強みは、高度技術開発と品質・コストバランスの両立にあります。特に優秀なベトナム人エンジニアと日本人ブリッジSEの連携により、言語や文化の壁を感じさせない円滑なプロジェクト進行が可能です。

導入実績として注目に値するのは、電子ホワイトボード向けAIアプリ開発です。価格競争が激化する市場で製品差別化のため、わずか6ヶ月という短期間でAIを活用した独自アプリを開発。豊富なAI開発経験を活かし、競合にはない機能を実装することで顧客製品の付加価値向上に貢献しました。

オルグロー株式会社

出典：オルグロー株式会社

マーケティング、システム開発、HR領域を三位一体で提供するオルグロー。特にAI採用支援ツールの自社開発運用実績を持ち、10年以上のオフショア開発経験を基盤にAI技術の実践的活用を得意としています。

【特徴と強み】

• マーケティング×開発×HRの総合力
• 10年以上のベトナムオフショア開発実績
• 自社AIプロダクト開発・運用経験
• SEO支援で培ったデータ活用ノウハウ

同社の強みは、複数事業領域の知見を組み合わせた総合的なソリューション提供力です。SEOコンサルティングで培ったデータ分析力、ベトナム子会社「オルグローラボ」による大規模開発体制（100名超）、そして自社AIサービスを企画・開発・運用するノウハウが三位一体となり、他社にはない視点でAI導入を支援できます。

注目の実績は、AI適性検査「SALES SCORE」です。リリース以来、導入企業は100社を突破。AIが応募者の将来の活躍可能性を分析し、従来は面接官の勘に頼っていた人物評価に客観的指標を提供しました。自社でAIプロダクトを開発・運用している経験が、クライアントへのAI導入支援でも大きな強みとなっています。

株式会社Sun Asterisk

出典：株式会社Sun Asterisk

「誰もが価値創造に夢中になれる世界」を掲げるデジタル・クリエイティブスタジオ、Sun Asterisk。テック・デザイン・ビジネスの専門チームが一体となり、企業の新規事業創出やDX推進を共創型で支援しています。

【特徴と強み】

• テクノロジー・デザイン・ビジネスの総合力
• 生成AIを活用した事業アイデア創出支援
• 1,000名規模のグローバル開発体制
• 500社・850プロダクトの事業支援実績

同社の強みは、総合的なデジタル人材チームによる伴走支援にあります。エンジニアだけでなくデザイナーやビジネスストラテジストが在籍し、課題定義からプロダクト開発まで一貫して対応できる体制が整っています。

「AI*deation」という独自サービスは、ChatGPTなどの生成AIと独自フレームワークを組み合わせ、新規ビジネスのアイデア発散・評価・具体化を高速化するツールです。AIの強み（アイデア生成・分析）と人間の強み（アイデア収束・検証）を掛け合わせるこのアプローチにより、短時間で膨大なアイデアを生み出し事業化候補を選定する手法は多くの企業に導入されています。

株式会社バイタリフィ

出典：株式会社バイタリフィ

生成AIを活用したSaaSサービス提供を軸に、システム開発とAI導入支援を手がけるバイタリフィ。20年以上の開発実績と最新AI技術の融合により、「これからの生成AI化」を支えるパートナーとして成長しています。

【特徴と強み】

• 生成AIチャットボット「FirstContact」の自社開発運用
• AI-OCRなど幅広いAI技術の実践活用
• 20年以上のDX開発支援実績
• 内製率100%の一貫開発体制

同社の強みは、豊富なDX支援実績と最新技術対応力の両立です。長年の開発支援で培った技術力とプロジェクトマネジメント力をベースに、ChatGPTをはじめとする生成AI導入実績をいち早く積み上げ、社内にAI活用の知見が豊富に蓄積されています。

代表的な導入実績として、自社開発の生成AIチャットボット「FirstContact」が挙げられます。このシナリオ型と生成AIのハイブリッドチャットボットは多くの企業に導入され、大幅な業務効率化を実現しています。例えば株式会社テックスでは従来のチャットボットをFirstContactに置き換えることで運用コストを80%削減、株式会社レオックフーズでは問い合わせ対応の自動化により導入1ヶ月で500時間分の電話対応時間を削減しました。

株式会社Walkers

出典：株式会社Walkers

AI×ノーコードで圧倒的な開発スピードを実現するWalkers。生成AIの実用化支援とプロンプトエンジニアリングに特化し、「誰でも使えるAI」の普及に貢献する成長著しいテックカンパニーです。

【特徴と強み】

• 「ノーコード×AI」領域のリーディングカンパニー
• AIプロンプト活用プラットフォーム「Prompt Lab」運営
• 300件以上・200社超の開発支援実績

同社最大の強みは、ノーコード開発技術とAIを組み合わせた俊敏な開発力です。少数精鋭ながら開発スピードと柔軟性で群を抜き、アイデア着想から数週間でのプロダクト化を実現する開発スピードが特徴です。

注目の自社サービス「Prompt Lab」は、ユーザーが必要項目を入力するだけで高品質なAI指示文（プロンプト）を生成・活用できるプラットフォームです。企画からベータ版リリースまでわずか3週間という超速開発で話題を集め、マーケティング文章の自動生成や業務効率化のテンプレートを多数公開しています。

AIシステム開発に関するよくある質問

本章では、AIシステム開発に関してよく寄せられる質問に焦点を当て、わかりやすく解説します。

なぜ今「AIシステム開発」が注目されているのか？

AIシステム開発が現在大きな注目を集めている背景には、技術進化とビジネス環境の変化が密接に関係しています。

【AIシステム開発注目の要因】

• 技術的成熟度の向上
• ビジネスへの応用範囲の拡大
• 開発環境・ツールの充実
• コスト対効果の向上

まず挙げられるのは、AI技術自体の飛躍的な進化です。特に深層学習（ディープラーニング）の発展により、画像認識や自然言語処理などの分野で人間に迫る精度を実現。これまで難しいとされていた複雑な判断も、AIで対応可能になってきました。

さらに、クラウドコンピューティングの普及により、高性能な計算環境が手頃な価格で利用可能に。小規模企業でも高度なAIシステムを構築できる土壌が整ってきています。

ビジネス面では、人手不足という社会課題への対応策としてAIが注目されています。単純作業の自動化だけでなく、専門知識を要する業務の一部もAIに任せられるようになり、人材の最適配置が可能になりました。

生成AIと従来のAIの違いとは？

従来のAIと生成AIでは、その能力や用途に大きな違いがあります。

【生成AIと従来AIの比較】

従来のAIは、与えられたデータを分析して意思決定を支援するツールでした。例えば、製品の需要予測や不良品の検出など、明確なルールに基づいた判断が中心です。一方、生成AIは学習したデータから新たなコンテンツを作り出せる点が特徴です。

特に注目すべきは自由度の高さです。従来のAIが決められた選択肢から最適解を選ぶのに対し、生成AIはゼロから創造するため、想定外の発想や斬新なアイデアを提供できます。マーケティング用のキャッチコピー作成や、デザイン案の生成など、クリエイティブ業務での活用が急速に広がっています。

また、使いやすさも大きく向上しました。従来のAIは専門知識を持つエンジニアが扱うものでしたが、生成AIは自然言語での指示で操作できるため、専門知識がなくても活用可能です。これにより、AI活用の裾野が大きく広がっています。

ただし、生成AIには正確性や倫理面での課題も存在します。創造性と引き換えに、時に事実と異なる情報を生成する「ハルシネーション」と呼ばれる現象も起こりえます。用途に応じて従来型と生成型を使い分ける判断が重要になるでしょう。

まとめ

AIシステムは今や単なるトレンドではなく、ビジネス競争力を高める戦略的ツールとして重要な存在となっています。本記事では、AIシステム開発の基礎知識から実践的なノウハウまで解説してきました。

AIシステムには多様な種類があり、チャットボットや顔認証から異常検知や自然言語処理まで、各業界の課題解決に適したソリューションが存在します。

また、従来のシステム開発とは異なる特性を持つAI開発では、データの質と量がプロジェクトの成否を分けることを理解しておくことが重要です。開発には一定の費用と時間がかかりますが、構想からPoC、実装、運用までのプロセスを適切に管理することで、投資対効果の高いシステム構築が可能になります。

実際の導入事例からは、業務効率化だけでなく、新たな事業創出や社会課題解決にもAIが貢献していることがわかります。今後AIシステム開発を検討される際は、自社の課題に適した技術と信頼できるパートナーを選定し、段階的なアプローチで進めることをおすすめします。