品質検査や設備保全、生産計画、サプライチェーン最適化は、汎用AIツールをそのまま当てはめると成果につながりにくい領域です。そのため、現場とOT・ITの両方を理解し、本番定着まで伴走できる会社を選ぶことが大切です。
実在企業6社を紹介します。全体像は以下の完全ガイドで解説しています。
▼全体ガイドの記事
・製造業AIエージェント開発・構築の完全ガイド
AIシステム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「AIシステム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
製造業AIエージェント開発におけるパートナー選びの重要性
製造業でAIエージェントを導入するには、一般的なソフトウェア開発とは異なる複雑さがあります。工場のIoTセンサーや設備制御システム（PLC、SCADA）、MES、ERPとのデータ連携が必要になり、安全第一の現場文化に配慮した導入設計も求められます。
会社選びを誤ると、高額な投資をしてもPoCで止まることがあります。さらに、本番稼働後に現場から拒否反応が出て、定着しない場合もあります。
製造業のAI導入が難しい理由
製造現場でAIエージェントの導入が難しい根本的な理由は、「技術の壁」「現場の壁」「組織の壁」の三重障壁にあります。まず技術面では、長年稼働してきたレガシーな生産設備とモダンなクラウドAI基盤を安全に接続するため、OT/IT融合の知識が欠かせません。
現場面では、ベテラン作業員が「AIには任せられない」と感じる安全への懸念や、操作の複雑さによる拒否反応が大きな課題になります。さらに組織面では、経営層・管理者・現場作業員がそれぞれ異なる視点で評価するため、社内の合意形成に時間がかかります。そのため、三重障壁を乗り越える実績と方法論を持つ会社かどうかが、パートナー選びの根幹になります。
- OT/ITの知識：レガシー設備とクラウドAIを安全につなぐ知識の有無
- 導入設計の経験：安全への懸念や操作負担を減らす設計の経験の有無
- 合意形成の実績：経営層から現場まで合意形成を支えた実績の有無
開発会社に求めるべき3つの必須要件
6社を比べるときは、次の観点を順番に確認します。重視する要件を先に決めておくと、各社の紹介を読み比べやすくなります。
- 3つの必須要件：業務知識、定着支援、契約の透明性
製造業向けAIエージェント開発会社を選ぶうえで、特に重視すべき要件は3点あります。まず、製造業の業務知識（品質管理、設備保全、生産計画、SCM）と、AI・機械学習の両方に深く通じた人材が在籍しているかが問われます。
次に、PoCで終わらず本番稼働と定着まで支援した実績があるかを見ます。精度の確認に加えて、現場UIの設計や運用訓練まで必要になります。
そして、学習済みモデルや学習データの権利帰属、長期的な保守運用体制について、透明性のある契約を示せるかが重要です。これらの要件を基準に、以下で紹介する6社を評価してみてください。
株式会社ripla｜コンサルから開発・現場定着まで一気通貫で支援
riplaは、コンサルティングからシステム開発・運用定着支援まで一気通貫で対応できるAI開発会社です。IT事業会社として自社のDXを推進してきた実践知を持ち、営業・顧客・生産・販売管理など幅広い基幹系システムの構築・導入実績があります。
「作って終わり」にならない現場定着型の開発支援を強みとしており、製造業特有の複雑な業務フローを熟知したうえで、AIエージェントの設計を行います。
特徴と強み
riplaの特徴は、業務課題から運用までを一つの流れで支援する点です。
- 支援の流れ：業務課題の整理、AIエージェントの開発、現場での運用定着
riplaの最大の特徴は、IT事業会社として自社のDXを推進してきた実際の経験を持つ点です。開発会社でありながら、AIでビジネス課題をどう解くかという提案力も備えています。そのため、製造業でも単なるシステム構築にとどまらない価値提供が期待できます。
コンサルティング段階から開発・運用まで同一チームが一貫して担当するため、要件定義で整理した業務の前提が、開発工程でもずれずに引き継がれます。
製造業向けには、生産管理や品質データ管理と生成AIを組み合わせた開発に対応します。ERPや製造実行システムとAIエージェントを連携させる開発にも強みがあります。現場作業員が直感的に操作できるUIの設計や、AIの判断根拠を見て分かるようにする説明可能性（XAI）への配慮も、riplaが重視する点です。
得意領域・実績
riplaの支援領域は、製造業の複数業務にまたがります。
- 支援領域：生産、保全、品質、設計の各領域
riplaは、製造・販売・顧客管理などにまたがる基幹系システムの構築・導入で豊富な実績を持ち、その経験をAI・生成AIの領域に応用しています。支援領域には、生産計画の最適化や予知保全エージェントがあります。また、品質記録の集計・レポート作成や、設計ドキュメントの検索支援にも対応します。
ビジネス成果の創出にフォーカスした設計思想と、導入後の定着支援までを視野に入れたプロジェクト推進体制が、製造業のDX担当者から評価を受けています。まず相談を通じて自社の課題整理から始められるため、AIエージェント導入の第一歩としてriplaへの問い合わせを検討してみてください。
株式会社エクサウィザーズ｜1,800社超の実績を持つ生成AIプラットフォームで製造業を変革
株式会社エクサウィザーズは、AIと社会実装の融合を掲げ、大企業から公共機関まで幅広い顧客に生成AIソリューションを提供するリーディングカンパニーです。
自社開発の生成AIプラットフォーム「exaBase 生成AI」は2025年時点で1,800社以上に導入されており、利用ユーザー数は10万人を突破しています。製造業においても多数の活用事例を持ち、コラムやナレッジ発信でも業界をリードしています。
特徴と強み
エクサウィザーズは、大規模な導入と自律型エージェントの両面で強みを持っています。大規模導入と自律型エージェントの対応力は、他社と比べるときに確認しておきたい点です。
- 強み：大規模組織へのAI導入、自律型AIエージェントの提供
エクサウィザーズの強みは、大規模組織へのAI導入と定着支援の豊富な経験と、自律型AIエージェント機能「exaBase Studio」の提供実績です。2025年5月より、自律型AIエージェントを内製できるexaBase Studioを強化しました。同年10月には、調査や資料作成など10種類を標準搭載した「エージェントコレクション」の提供を開始しています。
製造業向けには、ダイキン工業と日立製作所が共同開発した工場設備故障診断AIエージェントの実装事例があります。製造現場でのAIエージェント活用の知見も蓄積しています。
exaBase 生成AIは150種以上のプロンプトテンプレートを標準搭載し、製造業の間接部門（調達・購買・品質報告書作成）の業務効率化にも、すぐに対応できます。さらに、RAGエージェント機能により、社内の設備マニュアル・保全ログ・品質記録などをセキュアに参照しながら回答を生成する、現場サポートQAの構築も得意としています。
セキュリティとコンプライアンス管理機能が標準実装されており、大手製造業が求める厳格なガバナンス要件にも対応できます。
得意領域・実績
エクサウィザーズの得意領域と実績を、品質・保全・間接業務の順に見ていきます。
- 活用領域：品質、保全、間接業務での活用例
エクサウィザーズの製造業向け支援実績は、品質管理・保全・間接業務の幅広い領域に及びます。AIを活用した製造業の事例として、生産計画最適化、設備故障診断支援、技術継承のためのドキュメント自動生成といった分野での実装知見を豊富に持っています。
食品・流通・金融・製造など多様な業界での導入実績があり、業種特有の専門用語や業務フローに対応したカスタマイズ開発も可能です。DX育成組織による継続的なフォロー体制があり、「導入して終わり」にならない定着支援を重視する大手製造業に特に適したパートナーといえます。
株式会社PKSHA Technology｜製造業特化AIスイートで設計から保全まで一貫支援
株式会社PKSHA Technologyは、自然言語処理などのAI技術を基盤にしています。企業のDXと課題解決を支援するAI開発会社です。
東京大学松尾研究室発のスタートアップとして2012年に設立され、4,330社を超える企業へAI技術の提供実績を持ちます。2025年11月には「PKSHA AI Suite for Manufacturing」の提供を開始しました。製造業のエンジニアリングチェーン全体を対象に、支援を強化しています。
特徴と強み
PKSHAは、設計から保全まで部門横断の活用を想定しています。
- 活用範囲：設計から保全までの部門横断での活用
PKSHAの際立った強みは、学術研究に裏打ちされた高度なAI技術と、製造業の複雑なエンジニアリングチェーンを丸ごと支援するソリューション体系を持つ点です。「PKSHA AI Suite for Manufacturing」は、設計・製造・品質・保全・営業を対象にしています。各部門の暗黙知をAIで形式知化し、部門横断で活用できる設計です。
ノウハウ伝承AI、設備保全AI、設計支援AIなどを提供しています。製造業の主要業務に特化し、段階的に導入できます。
「PKSHA Maintenance」は、2024年9月に提供を開始した専用プロダクトです。保全ノウハウや過去のトラブル履歴を、AIで検索・活用できる形に整えます。
現場作業員は自然言語で質問し、対処方法や部品情報を取得できます。技術継承問題が深刻な製造業に、直接的な効果をもたらす仕組みです。
東証プライム上場企業として財務基盤が安定しており、長期的なパートナーシップが求められる大型案件でも安心して依頼できます。
得意領域・実績
PKSHAの実績は、データ活用の分野に広がっています。
- 実績の分野：暗黙知の形式知化とデータ活用
PKSHAは、クレジットカード不正検知・不登校予兆検知モデルなど、見えにくいノウハウをデータ化してビジネス課題を解決してきた実績を持ちます。製造業においても、設計図面をすばやく検索できるようにすることや、品質記録の異常検知、設備保全ナレッジの体系化など、製造現場固有の複雑なデータを扱う案件に強みを発揮します。
熟練者の暗黙知をAIで形式知化するアプローチで、ベテランエンジニアの大量退職が迫る製造業から関心を集めています。自然言語処理と機械学習を組み合わせた高度なシステム設計力は、品質と信頼性を最優先する製造業の要求水準に応えるものです。
株式会社ブレインパッド｜データ分析基盤とAIエージェントで製造DXを推進
株式会社ブレインパッドは、データ分析・AIの専門企業として2004年の創業以来、多くの企業のデータ活用を支援してきた老舗のAI開発会社です。製造業向けAIエージェント開発にも積極的に取り組んでおり、自社メディア「DOORS DX」での情報発信も知名度を高めています。
2025年は「AIエージェント元年」と位置づけ、製造業を含む各業界向けの自律型AIエージェント開発支援を本格展開しています。
特徴と強み
ブレインパッドの特徴は、データ基盤からAI実装まで一貫して対応できる点です。
- 一貫した対応：データ基盤からAI実装まで
ブレインパッドの強みは、データ分析基盤の構築からAIモデル開発・AIエージェント実装までを担える技術力と、製造業の現場知識の組み合わせです。
「作業動画解析AIエージェント」は、熟練工の作業映像をAIで解析します。動作の癖やコツを見えるようにし、暗黙知のデータ化と若手育成に役立てます。
センサー、画像、テキストなど多様なデータをAIで統合する経験が豊富です。この経験が、製造現場の複雑なデータ環境への対応力を支えています。
需要予測、在庫最適化、設備異常検知への対応実績があります。データ基盤の整備から本番AIシステムの構築まで、段階的に支援します。
2026年1月より「BrainPad Data Talent Experience Service」を開始しました。データ・AI活用が定着する組織づくりへの支援を強化しています。
製造業のDXをデータの観点から根本的に変革したい企業にとって、有力なパートナー候補です。
得意領域・実績
ブレインパッドの支援実績を、予測・異常検知・保全の順に見ていきます。
- 支援実績の分野：予測、異常検知、保全
ブレインパッドは、製造業を含む多様な業界でのデータ分析・AI導入実績を持ちます。製造領域における支援実績としては、需要予測モデルの構築、生産ラインの設備異常検知システム、サプライチェーンの最適化モデルなどが挙げられます。
センサーデータを使った予知保全システムの開発経験が豊富です。大量の時系列データをAIで処理し、見える形にする設計にも定評があります。
製造業には「データはあるが活用できていない」という課題があり、データ整備から伴走する支援は、AI導入前の中堅製造業にも適しています。
日立製作所／日立ソリューションズ｜OTとITの融合で製造現場のAIエージェント実装をリード
日立製作所と日立ソリューションズは、OTとITの両方を深く理解しています。グローバルな総合テクノロジー企業として、製造業向けAI開発に取り組んでいます。
Lumadaプラットフォームを基盤とした生成AI・AIエージェントの社会実装において、製造現場での実証実験と本番展開の豊富な経験を持ちます。
特徴と強み
日立グループは、OTとITをつなぐ技術力を持ち味とします。
- 強み：OTとITをつなぐ技術力と定着支援
日立グループは、制御システム・センサー・設備の知識に加え、クラウド・データ分析・生成AIの技術力も一体で提供できます。
2025年3月には、数百の事例で得たOTナレッジを活用する取り組みを発表しました。その方法は、顧客専用のAIエージェントに製造現場の技術知識を組み込むものです。
2025年6月には、大みか事業所の品質保証業務へAIエージェントを適用しました。問い合わせ対応情報の検索時間を約9割削減したと、公式に発表しています。
日立ソリューションズは2024年から生成AI・AIエージェント活用を推進しています。2025年9月時点の社内生成AI利用率は約85%に達しました。
自社での高い利用率は、現場定着のノウハウを裏付けます。ダイキン工業との共同開発など、製造業との協業実績も豊富です。
得意領域・実績
日立グループの実績を、故障診断・品質保証・海外展開の順に見ていきます。
- 実績の分野：故障診断、品質保証、海外展開
日立グループは、電力・鉄道・上下水道などの社会インフラから、自動車・精密機器・食品に至る幅広い製造業への支援実績を持ちます。
設備故障診断AIエージェントで、10秒以内・90%以上の精度を実証しました。ダイキン工業との共同開発で、品質保証業務の検索時間も9割削減しました。
Lumadaを通じた生産計画最適化、予知保全、需要予測の実績があります。大規模で長期的なDXパートナーを求める大手製造業に向きます。
グローバルな対応力も持ち、海外製造拠点への展開が必要な企業にも対応できます。
株式会社NTTデータ｜500件超のAIエージェント引合いを持つSI最大手
株式会社NTTデータは、国内最大級のSIerとして製造業を含む各業界のシステム開発・導入において圧倒的な実績を持ちます。2025年6月末時点で、AIエージェント事業の引合いは500件を超え、45件の受注実績があります。旺盛な引き合いを受けるSI企業の一つです。
製造業の基幹システムとの連携を前提とした大規模AIエージェント導入において、類まれな実行力を持つパートナーといえます。
特徴と強み
NTTデータの特徴は、基幹系との統合と大規模案件を進める力にあります。
- 強み：基幹系との統合と大規模案件の推進力
NTTデータの強みは、累計500以上の開発プロジェクトに生成AIを適用した経験です。製造業の基幹系・業務系システムとの大規模連携実績もあります。
2025年度から、自社開発AIエージェントでプロセス自動化に取り組んでいます。単機能の導入から、複数業務をつなぐマルチエージェント設計まで対応します。
製造業向けには、Industry5.0への進化を見据えたスマートファクトリー構想の立案から実装まで一貫支援できる組織力も強みです。
熟練技術者のノウハウをAIエージェントに取り込み、若手や未経験者の知識習得を支援するシステムを作りました（ライオン株式会社向けなど）。暗黙知を形式知にし、特化エージェントに組み込むこの進め方は、製造業の技術継承問題への有力なアプローチとして注目されています。
豊富な協力会社ネットワークとプロジェクト管理体制があり、超大型案件にも対応できます。その安定した推進力は、製造業の大手企業が求める信頼性に応えるものです。
得意領域・実績
NTTデータの支援領域は、SCM、生産計画、技術継承にわたります。
- 支援領域：SCM、生産計画、技術継承
NTTデータは多様な業界でシステム開発・運用実績を持ちます。大規模なERP・SCMシステムとAIの統合経験も豊富です。
製造業では、サプライチェーン最適化や生産計画の自動化を支援します。需要予測システムや技術継承支援AIエージェントにも対応します。
グローバルな対応力も有しており、海外拠点を含む製造業の大規模DXプロジェクトにも参画できる体制を整えています。製造業の基幹システムのセキュリティとコンプライアンス要件に精通しており、厳格なガバナンスが求められる大手製造業の要求水準に対応できる点が評価されています。
製造業AIエージェント開発パートナーを選ぶ評価軸
6社の特徴をご紹介しましたが、どの会社が自社に最適かは、プロジェクトの規模・予算・特定の業務領域への要件・社内のDX成熟度によって異なります。パートナー選定で失敗しないためには、契約前に直接話し合い、技術チームの実態を確かめることが欠かせません。
製造業固有の技術知識と「不都合な真実」の伝え方
この評価軸では、OT・ITの理解と、データの質への向き合い方を見ます。特に大切なのは、OT（制御技術・IoT・センサー）とITの両方を理解している人材がいるかどうかです。
- 確認する点：OT・ITの理解とデータ品質への姿勢
初期ヒアリングで現場データを詳しく見て、自社の限界を率直に伝えるかどうかも確かめたいところです。自称「最先端AIベンダー」の中には、汎用LLMのインターフェースを少し調整しただけのシステムを提案するケースも見られます。
こうした提案を見分けるため、外観検査、予知保全、需要予測、設計支援など、製造業固有の業務領域での実績や類似事例を具体的に尋ねることが欠かせません。
PoC設計から現場定着までの伴走体制
PoCの評価指標から、現場での運用改善までを見ます。
- 確認する点：評価指標、説明可能性、運用改善の体制
製造業AIエージェントの開発は、PoCの設計・評価から始まり、本番稼働後の現場定着まで続けて伴走してもらうことが欠かせません。評価したい点は複数あります。
まず、PoCを「2週間〜4週間のスモールスタート」で行い、定量的な評価指標（KPI）を事前に設計できるかを見ます。次に、AIの判断根拠を説明する「説明可能性（XAI）」について、どの方針で取り組むかを聞いておきます。
さらに、現場の反発を見越し、期待値の調整と許容できる失敗率を事前に合意する進め方を提案できるかも見ておきたいところです。最後に、本番稼働後のモデル再学習、UIの改善、現場の声の反映まで含めた保守運用体制があるかを、必ず確かめてください。
契約形態と知的財産権ポリシーの透明性
契約では、段階ごとの設定と、モデルやデータの権利帰属を見ておきます。
- 確認する点：段階契約とモデル・データの権利帰属
AI開発は、学習データの量や質で精度が変わる帰納的な技術です。完成仕様を保証する「請負契約」は、トラブルの原因になりがちです。
経済産業省が推奨する「探索的段階型（多段階契約）」も選択肢になります。アセスメント、PoC、本開発、追加学習で契約を分けられるかを見ます。
学習済みモデルや学習データの権利帰属を、あらかじめ整理しておきます。再利用・再販の方針が不透明だと、法的トラブルのリスクがあります。そのため、知的財産権の方針を契約前に明らかにしてくれる会社を選ぶことが、長期的な安心につながります。
まとめ
製造業向けAIエージェント開発に強い実在企業6社を紹介しました。各社の特徴を、改めて振り返ります。
株式会社riplaは、コンサルから開発・定着まで一気通貫の支援体制と、IT事業会社としての実践的なビジネス視点が強みです。
株式会社エクサウィザーズは、1,800社超の導入実績を持ちます。自律型AIエージェントの内製基盤「exaBase Studio」で、大規模展開に対応します。
株式会社PKSHA Technologyは、製造業特化ソリューションを持ちます。4,330社超の実績があり、ノウハウ伝承・設備保全・設計支援を一貫して支援できます。
株式会社ブレインパッドは、データ分析基盤構築とAIエージェント実装を組み合わせた総合的なデータ活用支援を得意とします。
日立製作所／日立ソリューションズは、OT・IT融合の独自技術とLumadaプラットフォームにより、製造現場の大規模なAIエージェント実装をリードしています。
株式会社NTTデータは、500件超のAIエージェント引合いを持つSI最大手として、基幹システムとのシームレスな統合と大型案件の確実な推進力が評価されています。
導入前に、課題領域と開発予算を明確にしておきましょう。そのうえで、内製化の方針とスケジュールも整理し、複数社に相談して見積もりを依頼してください。
最初の一歩としてriplaへご相談いただくことで、自社に最適なAIエージェント導入のアプローチと適切なパートナー選定の考え方をご提案いたします。
▼全体ガイドの記事
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会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。