生成AIシステムの開発会社は、LLMの選定だけでなく、業務への実装と導入後の運用まで支援できるかで選ぶことが大切です。
比べる観点は、実績・技術力・サポート体制の3つです。この3点に強みを持つ開発会社を6社取り上げ、それぞれの特徴を紹介します。
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・生成AIシステム開発の完全ガイド
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生成AIシステム開発パートナー選びの重要性
生成AIシステム開発は、従来のWebシステムやアプリ開発とは本質的に異なります。LLMの選定、ファインチューニング、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の構築が必要で、プロンプトエンジニアリングも含めて専門技術が複合します。
生成AIシステムは、導入後の精度評価と改善運用まで見据えた設計が求められます。
適切なパートナーを選べるかどうかが、プロジェクトの成否を直接左右するといっても過言ではありません。
適切なパートナー選定が成否を分ける理由
成果に直結する比較軸は、技術を導入したあとの運用まで含めて考えます。
- 成果条件：業務要件とモデル選定を一体で見ているか
- 本番移行：PoC後も運用できる体制があるか
- 継続支援：モデル更新や精度劣化への対応力
エクサウィザーズは2024年、国内大手企業410名を調査しました。生成AIを自社で開発しても、費用対効果が高いと答えた企業は2割未満でした。この数字が示すのは、技術力だけでは成果が出ないということです。
成果を出すには、業務要件の理解、モデル選定、運用体制を一体で整える必要があります。
開発会社の選び方を誤ると、PoC（概念実証）の段階で止まり、本番システムに移れないまま多額の費用だけが消えてしまうケースも少なくありません。
また、生成AIシステムは、リリース後もモデル更新や精度劣化、新たな用途への拡張に対応する必要があります。このため、初期開発の品質に加えて長期の伴走支援体制も確認します。継続支援の有無が、ROIを左右します。
発注前に確認すべきポイント
発注前に、「何を外注するか」「どの契約形態にするか」「PoCでどこまで確認するか」の3点を整理しておくことが不可欠です。
外注する範囲は、要件定義から運用支援まで広がります。全工程を一社に依頼するか、一部を委託するかで、適したパートナーは変わります。
契約形態も事前に検討します。固定費用の請負契約と、アジャイル型の準委任契約を比べてください。
社内データをAIに学習させる場合は、提供する範囲と保管場所を確認します。
セキュリティポリシーも事前に合意しておくことで、情報漏洩リスクを抑えられます。
各社の比較は、開発実績・技術力・セキュリティ対応・運用保守体制の観点で行うことをおすすめします。
- 開発実績：必要な範囲の開発実績の有無
- 技術力：要件定義からテストまでの対応力
- セキュリティ・保守：データ管理と開発後の支援体制
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫の支援
riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネスへの成果創出とシステムの定着支援に強みがあります。
営業・顧客・生産・販売管理など幅広い基幹システムの構築・導入実績があり、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。
特徴と強み
riplaの強みは、業務に合わせて導入方法を組み立てられる点です。
- 実践経験：自社DXの経験を導入設計に生かします。
- 一気通貫：相談から運用支援まで窓口を一本化できます。
- 柔軟性：業務課題に応じた構成の選択
riplaは、IT事業会社として自社でDXを進めてきた立場から、「作る」だけでなく利用と成果までを設計します。業務フローへの組み込みと社内定着も一体で支援します。
要件定義・設計・開発・運用を一社で担えるため、発注者の窓口が一本化され、連絡の負担を減らせます。
riplaの強みのひとつは、特定の技術スタックに依存せず、業務課題に最適なアーキテクチャを柔軟に選定できる体制を整えていることです。
得意領域・実績
実績は、基幹業務への適用範囲と開発後の支援の両面から見ると分かりやすくなります。
- 基幹業務：営業・顧客・生産・販売管理に対応
- 連携開発：RAGと既存システムの組み合わせ
- 伴走支援：PoCから効果測定・改善までの支援
riplaは、基幹業務領域で生成AIシステムの構築実績を積み重ねています。
なかでも、業務データを活用したRAGシステムの構築や、既存の基幹システムと生成AIを連携させたワークフロー自動化の実績が豊富です。
企業ごとのフルスクラッチ開発にも対応できる点が、SaaS型との違いです。標準パッケージでは難しい複雑な業務にも適用できます。
riplaは、「作って終わり」にせず、成果が出るまで支援する姿勢が特徴です。
株式会社エクサウィザーズ｜国内市場シェアNo.1の生成AIプラットフォーム
株式会社エクサウィザーズは、2016年に設立されたAIスタートアップで、東京証券取引所グロース市場に上場しています。事業理念は「AIを用いた産業革新と社会課題の解決」で、exaBase生成AIの提供と企業向け受託開発を展開しています。
exaBase生成AIは2023年6月に提供を開始し、2年で利用ユーザー数10万人を超えて、国内市場シェアNo.1になりました。
特徴と強み
安全性、RAG活用、導入効果の3点を見ると特徴が分かります。
- 安全性：機微情報を守る仕組み
- RAG活用：ノーコードでの設定と運用
- 効果：ひと月2,500人分の業務時間を削減
エクサウィザーズの強みは、セキュリティとコンプライアンス対応の厚さにあります。exaBase生成AIはChatGPTを基盤にしており、銀行口座番号やマイナンバーを外部送信しないフィルタリング機能を備えています。金融・医療・官公庁で採用されています。
「RAGエージェント」機能では、RAGをカスタマイズでき、専門知識がなくても社内ナレッジを活用できます。
その削減実績は、導入効果の高さを裏付けるものです。
得意領域・実績
導入規模、業界の広さ、利用定着までの支援の3点から、実績の厚みを見ることができます。
- 大規模導入：イオングループ90社・1,000名への導入
- 業界対応：製造・小売・介護・教育への展開
- 定着支援：利用率を高める知見の蓄積
代表的な導入事例は、イオングループへの大規模展開です。全業態へ3カ月で導入し、店舗運営、人事、商品開発、市場調査、カスタマーサポートで活用されています。
導入後も利用率を継続的に向上させており、大規模組織での生成AI定着支援のノウハウが積み重なっています。
業界ごとに特化したAIプロダクトも展開しており、業界横断的な生成AI活用の支援体制を持つ点が特徴です。
AIに関する調査・研究・情報発信にも積極的で、最新の技術動向を踏まえた提案力も高く評価されています。
株式会社AVILEN｜最短2週間のプロトタイプ開発と700社超の支援実績
株式会社AVILENは、AIソリューション開発と、企業向けのAI研修・内製化支援を両軸とするテックカンパニーです。上場企業を中心に700社以上を支援しており、AI搭載ソフトウェアの開発から組織構築、人材育成まで手がけています。
社内にはLangChainやLlamaIndexの開発者が在籍しています。そのため、最先端の生成AIアーキテクチャを理解している点が差別化要素です。
特徴と強み
短期の検証から本番利用まで、速度、安全設計、継続改善の面で比べます。
- 速度：最短2週間でプロトタイプを開発
- 安全設計：企業のセキュリティポリシーへの対応
- 継続改善：効果を確かめながら改善を重ねる
生成AIの技術検証は、数カ月かかることがあります。そこでAVILENは、独自のフレームワークとテンプレートでPoCを速めています。
また、法人活用に必要な堅牢なセキュリティ設計を標準で組み込んでおり、企業の情報セキュリティポリシーに準拠したシステム構築が可能です。さらに、第20回日本e-Learning大賞「生成AI特別部門賞」の受賞実績も、品質の高さを示す客観的な評価です。
目的設定から導入、効果検証、改善までを一気通貫で進めます。継続的な価値創出を重視する姿勢が支持されています。
得意領域・実績
開発実績だけでなく、業務への組み込みと内製化まで見ると、支援の範囲が分かります。
- 支援社数：上場企業を中心に700社超の支援
- 業務組み込み：既存システムとRAGの連携
- 内製化：研修と支援による社内人材の育成
製造・金融・商社・流通など多様な業界で、生成AIシステム開発を手がけています。
得意なのは、社内ナレッジを生かした情報検索・回答生成の仕組みづくりです。
技術調査ソリューションは、課題の抽出から解決策の提案までを扱い、研究開発部門の生産性向上に貢献します。
AI研修と内製化支援では、外部への依存を減らし、自社でAI活用を進められる体制づくりを支えます。
株式会社NTTデータ｜大規模システム統合と生成AIの融合を牽引する国内最大手
株式会社NTTデータは、NTTグループの中核を担う国内最大手のITサービス企業です。官公庁・金融・製造・流通・医療など幅広い業界で大規模システムの開発実績を持ち、近年は生成AIを活用したシステム開発に積極的に投資しています。
2025年度は500件に生成AIを適用し、開発工程で20%の生産性向上を目指します。2027年度については、適用比率50%、向上目標40%を掲げています。
生成AIをシステム開発のあらゆる工程に組み込む「AIネイティブ開発」の確立に向けて、業界をリードする取り組みを進めています。
特徴と強み
NTTデータは、大規模案件を支える力を、統合・品質・管理の面から備えています。
- 統合力：レガシーシステムと生成AIの接続
- 品質管理：AIでテスト項目を自動生成
- 大規模管理：国際基準と組織横断の管理に対応
NTTデータの最大の強みは、既存の大規模レガシーシステムと最新の生成AI技術を統合する技術力と実績にあります。実際に、COBOLのレガシーシステムに対して、LLMで設計情報を復元しながらモダナイゼーションを進めます。さらに、複数のAIエージェントによるテスト項目表の自動生成など、工程全体の知見もあります。
グローバル展開を背景に、国際的なセキュリティ基準とコンプライアンスにも対応します。多国籍企業や規制業種からも信頼を得ています。
大規模プロジェクトにおける組織横断的なプロジェクト管理能力も、NTTデータならではの強みです。
得意領域・実績
高い信頼性が求められる業界で、どの業務に適用できるかを見ていきます。
- 高信頼分野：金融・官公庁・インフラに対応
- 業務効率化：基幹業務の自動化
- 実証知見：自社開発の成果を共有
特に強みを発揮するのは、高い信頼性とセキュリティが求められる業界での、大規模な生成AIシステム開発です。
基幹システムと生成AIを連携させた業務自動化の実績もあり、自然言語でのデータ照会、レポート生成、文書要約で導入例があります。
自社の開発にも生成AIを適用しており、実証したベストプラクティスを顧客の開発へも還元します。
大規模・高信頼性が求められるプロジェクトでは、NTTデータも有力な選択肢のひとつです。
アクセンチュア株式会社｜グローバルな知見と生成AI専門チームによる企業変革の支援
アクセンチュアは世界120カ国以上で事業を展開し、日本でも大手企業のDXやAI導入を幅広く支援しています。生成AI関連へは約4,400億円規模の投資を行う方針です。LLM & Generative AI Center of Excellence（CoE）が知見を蓄積し、展開しています。
日本でも、明治安田生命をはじめとする大手企業の全社横断的なDXで、生成AIを活用した業務変革を推進した実績があります。
特徴と強み
アクセンチュアは、企業の既存環境に合わせて生成AIを組み込む設計力が強みです。
- 選択肢：複数技術を組み合わせた設計
- 連携基盤：独自データとAIの安全な接続
- 先端対応：AIエージェントの導入を支援
設計の土台にあるのは、「ベストオブブリード」アプローチです。生成AI、自然言語認識、音声認識、画像解析から機能ごとに技術を選びます。特定ベンダーへのロックインを避けて設計します。
「Accenture AI HUB Platform」は独自データと複数のAIエンジンを安全に連携させ、RPAなど既存システムとも統合できます。
「AI Refinery」の拡充と業界特化型エージェントの開発も進めており、先端アーキテクチャを企業システムへ組み込めます。
得意領域・実績
アクセンチュアの実績は、全社変革から業界ごとの要件までを結び付ける、支援範囲の広さに表れています。
- 全社変革：経営・組織・人材を一体で支援
- 導入実績：明治安田生命の全社DXを支援
- 業界知見：規制業種を含む幅広い業界に対応
特に得意とするのは、経営戦略と連動した全社規模の生成AI変革プロジェクトです。生成AIの導入を、システム開発にとどめず、データ基盤、組織文化、人材育成を含む変革として進めます。
明治安田生命への支援では、生成AIをはじめとする先端デジタル技術を使ってデータ駆動型経営基盤の整備を進め、全社横断的なDXを推進しました。
金融・保険・製造・小売・通信・官公庁で実績があり、規制とコンプライアンスに詳しい担当者が設計・構築を支えます。
株式会社Rist｜世界最高クラスのAIエンジニアが高難度案件に挑む京大発ベンチャー
株式会社Ristは、2016年に京都大学の研究者・エンジニアが設立し、現在は京セラコミュニケーションシステムの子会社です。「AIする日本の未来に、輝きを」を掲げ、製造業、ライフサイエンス、環境エネルギー向けにAIを開発しています。
社内や既存ベンダーで解くのが難しい高難度案件を専門に受けており、売上の95%以上は東証プライム上場企業や大手企業向けです。
特徴と強み
Ristは、高度なAI人材を中核に、社内で解きにくい課題へ対応する体制を整えています。
- 技術者：Grandmaster7名とMaster5名が在籍
- 難題対応：既存会社では難しい課題への挑戦
- 一貫支援：課題発掘から実装までの対応
Ristの最大の強みは、世界最高クラスのAI技術者集団によるチーム力です。Kaggleでは、世界上位約0.1%のGrandmasterを含む技術者が、理論と実践を備えて難題に取り組みます。
世界最高クラスの技術者が集まる会社は国内でも少数で、既存会社で解決できない課題の相談先として候補に挙がります。
同社は2023年にAIコンサルティングチームを新たに設立し、潜在的な課題の発掘から解決策の実装まで一貫したサポート体制を整えています。
得意領域・実績
Ristの実績は、製造現場の検査から予測、文書活用まで、専門性の広がりに表れています。
製造業では、画像・予測・文書のどの領域に強みがあるかを見ていきます。
- 画像AI：製造ラインの外観検査を自動化
- 予測分析：複数業界のデータを最適化に活用
- 生成AI：技術文書のRAGや要約に対応
特に強みを発揮するのは、製造業向けの画像AIとデータ分析AIの開発です。
「Deep Inspection」では、省力化によって検査員の負担を減らし、精度も高めます。
「Deep Analytics」は、製造業に加えてインフラ・不動産・環境エネルギーのデータも扱い、予測・最適化AIの実績があります。
生成AIでは、製造業の技術文書・設計仕様書を対象にRAGを構築します。非定型データの解析・要約など、専門知識が必要な案件に強みがあります。
生成AIシステム開発パートナー選びのポイント
生成AIシステム開発のパートナーは、Webサイトや提案資料だけでなく、実際の開発現場での経験と実力から多角的に評価することが大切です。
候補となる開発会社は、実績と経験、技術力と専門性、プロジェクト管理体制の3つの観点から評価することをおすすめします。
実績と経験の確認方法
実績は件数だけで判断せず、自社に近い事例と本番移行までを見ます。
- 類似性：業界・規模・課題が近い事例
- 再現性：成功パターンを説明できるか
- 本番実績：PoC後の稼働割合
開発実績では、事例の数よりも、同じ条件で再び成果を出せる根拠を見ることが大切です。自社と同じ業界・同規模・同種の業務課題で実績があるかを、確認しましょう。
生成AIは、業界固有の知識や業務理解なしに高精度化しにくい領域です。そのため、同業界の実績がある会社ほど、学習コストを抑えて進められます。
また、PoCから本番システムへの移行率も確認するとよいでしょう。PoC実績が豊富な会社であっても、本番稼働までこぎつけた案件の割合は必ずしも高くないためです。
「PoC止まりにならない」という実績と体制を持つパートナーを選ぶことが、プロジェクト全体の成功につながります。
技術力と専門性の評価
技術提案では、設計の根拠と運用後の評価方法まで確認しておきます。
- 設計根拠：モデルやRAG設計を説明できるか
- 運用技術：MLOpsと精度評価の知見
- 独立性：特定ベンダーに依存しない提案か
技術力は、LLMを理解して適切なアーキテクチャを設計できるかで見ます。「ChatGPTを使えるか」という基準では、この違いは見えません。
提案では、モデル選定、RAGのチャンク設計、ハルシネーション対策の根拠を見ます。具体的に説明できる会社であれば、技術力を評価しやすいでしょう。
また、モデル開発だけでなく、MLOps（機械学習オペレーション）や精度評価設計の知見も評価の軸になります。
生成AIシステムは、継続的な精度評価や改善、モデル更新が欠かせません。そのため、運用設計まで含めて提案できるパートナーを選ぶことが、長期的な価値創出につながります。
技術スタックについても、特定のフレームワークに偏らず提案できるかを確認しておくとよいでしょう。
プロジェクト管理体制の確認
管理体制は、開発中の変化への対応と、リリース後の保守の両面から見ていきます。
- 進行管理：アジャイル開発と定期報告
- 変化対応：PoCから本番まで要件変更に対応
- 保守費用：初期費用と運用費用を合算
生成AIシステム開発プロジェクトは、要件が途中で変化しやすく、技術的な不確実性も高いため、柔軟かつ透明性の高いプロジェクト管理体制が不可欠です。
発注側は、リスク共有や、担当エンジニアとの直接連絡の仕組みも見ておきます。
生成AIは、PoCやプロトタイプ、本番で要件が変わりやすい分野です。だからこそ、変更に対応できる開発プロセスを持つ会社が有利です。
プロジェクト終了後の運用・保守体制も、必ず確認します。
リリース後は、モデル更新や精度劣化の調整、新用途への拡張が発生します。これらに素早く対応できる体制かどうかで、長期的な価値が左右されます。
費用は、初期開発費用に運用保守費用を合わせたトータルコストで比べることをおすすめします。
まとめ
ここまで、生成AIシステム開発で信頼できるパートナーを選ぶための観点と、実績・技術力・サポート体制に強みを持つ6社を紹介してきました。
6社には、それぞれ異なる強みがあります。riplaは一気通貫、エクサウィザーズは市場シェア、AVILENは2週間開発が特徴です。NTTデータは大規模統合、アクセンチュアは企業変革、Ristは高難度案件に強みを持ちます。
自社のプロジェクト規模・業界・求める技術領域・予算感に合わせて、最適なパートナーを選ぶことが成功への近道です。生成AIシステム開発は、適切なパートナーを選べるかどうかで、プロジェクトの成否が大きく左右されます。
まず複数社へ相談し、見積もりを依頼します。提案内容、技術力、コミュニケーション力を比べて決定します。生成AIの可能性を最大限に引き出す開発パートナーとの出会いが、貴社のビジネス変革の大きな一歩になるはずです。
本テーマ全体のガイドは、以下の記事をご覧ください。
▼全体ガイドの記事
・生成AIシステム開発の完全ガイド
▼RFP作成前に読みたい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
・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック
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。