社内生成AIシステム開発でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方

社内生成AIシステムの開発会社は、導入実績やデータと権限の扱いを比べると選びやすくなります。運用支援と費用の範囲も併せて見ると、自社の業務に合う会社を絞り込めます。

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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。

社内生成AIシステムのパートナー選びが重要な理由

社内生成AIシステムは、社内規程や営業資料などを検索し、利用者の権限に応じて回答を出す業務システムです。そのため、チャット画面だけでなく、回答の根拠とログも残す設計が求められます。

AIモデルの性能に加えて、業務理解やデータ整備も欠かせません。さらに、セキュリティや運用改善まで一体で任せられるかどうかが、導入の成否を左右します。

適切なパートナー選定が成否を分ける理由

社内文書を登録しても、更新日やアクセス権が整理されていなければ、古い規程や見せてはいけない情報が回答に混ざるおそれがあります。

• 精度評価：回答を評価するデータがなければ、導入後に精度を改善する材料がありません。
• 文書と権限：RAG検索に加えて、文書の洗い出しや部署ごとの権限継承の設計。
• 回答不能時：有人対応と、ログを使った改善までの設計。

発注前に確認すべきポイント

PoCの成否を判断しやすくするため、発注前に解決したい業務を一つか二つに絞っておきます。たとえば、質問数や作業時間を測れるテーマなら、効果を数字で確かめやすくなります。

• 業務テーマ：情シスへの問い合わせ削減、社内規程検索、営業提案書の下書き。
• システム要件：利用者数と対象文書を先に挙げ、データソース、認証方式、保存地域も伝える。
• 連携と利用条件：AI学習への利用有無、Teamsや社内ポータルとの連携。

要件を整理しておけば、会社ごとの提案を同じ条件で比較できます。

株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援

株式会社riplaは、コンサルティングから開発まで一貫して支援します。IT事業会社として社内DXを進めた経験を活かし、業務成果とシステムの定着を支えます。

営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築と導入の実績があります。そのため、企業の業務要件に応じて柔軟に対応できます。

特徴と強み

riplaの強みは、AI導入だけでなく、業務で使われ続ける仕組みまで考える点です。まず、利用部門にヒアリングし、検索・要約・文書作成・申請支援などの優先順位を整理します。さらに、RAGを使うときも、どの文書を正とするか、回答に根拠を表示するかを業務フローに落とし込めます。

• データと業務の接続：必要なデータを既存システムと結び付けて使えるようにする。
• 誤回答への対応：誰が回答を確認するかを、あらかじめ決めておく。

得意領域・実績

特定のAIサービスを入れても、現場の業務や社内ルールに合わないと、利用が定着しないことがあります。

• 得意領域：基幹システムや業務データと連携し、社内生成AIをDX施策として進めたい企業。
• 一貫支援：業務要件の整理から設計、開発、導入後の改善まで、同じ視点で進める。
• 相談時の確認：対象部門と削減工数を伝えて、PoCから本番運用までの段階案の中身を見ておく。

NTTデータ｜全社規模のナレッジ活用と大規模SIの強み

NTTデータは社内生成AIサービスの開発・導入経験を持ち、企業向けソリューション群「LITRON」を展開しています。公式コラムでは、社内ポータルやナレッジ集、FAQを検索対象にしています。また、回答に表や画像、リンク先の文書を含める取り組みも紹介されています。

全社的な業務改革や、既存システムを含む大規模な計画を相談したい企業に適した候補です。

特徴と強み

全社で使う場合は、部門ごとに異なる文書や権限を扱いながら、共通の利用ルールと運用基盤を整えます。

NTTデータは、導入支援のほか、プライベートクラウドでの文章検索・回答生成も案内しています。

• 企業向けサービス：AIエージェントを含むものも、公式に案内されています。
• 検討時の観点：データ主権、ゼロトラスト、既存認証、複数業務の統合。

得意領域・実績

NTTデータの2025年の公開事例「NTTデータで開発＆社内導入！社員の生産性を高める社内生成AIサービスとは？」では、時間削減が見込まれています。具体的には、社員一人あたり週約60分の削減とされ、89％が今後も利用したいと回答しました。

これは特定企業の事例なので、同じ効果が再現されるとは限りません。提案の段階で、対象業務や利用率、回答品質の測定方法まで含まれるかを確かめます。

NEC｜ガバナンスと業務特化型AIを重視する企業向け

NECは企業向け生成AIサービスや業務特化型LLMを開発する大手IT企業です。三井住友海上と、全社員向け生成AI基盤「MS-Assistant」の照会応答機能を高度化した事例も公開しています。

保険商品規定や事務手続きルールなど業務固有の文書を扱い、回答の品質と利用ルールを整えたい企業に向いています。

特徴と強み

社内生成AIでは、汎用モデルに社内文書を検索させるだけでなく、調整することもあります。

• 業務に合わせた調整：業界用語、社内規程、問い合わせ表現を踏まえて、検索と回答を整える。
• 利用技術：NECの生成AI「cotomi」をベースに、Azure OpenAI Serviceの照会支援機能を組み合わせた構成です。
• 運用：利用者のフィードバックを分析し、ハルシネーション対策と全社ルールの周知を進めています。

得意領域・実績

NECと三井住友海上は、約1.2万人の社員からのフィードバックを分析・学習しました。そのフィードバックを文書検索などに活用できる仕組みを実装したと公表しています（出典：NEC・三井住友海上「照会応答機能の高度化に向けた業務特化型LLMを開発」、2025年）。

金融や公共、医療などは、説明責任とリスク管理を重視する業界です。

• 評価と利用制限：モデル性能だけでなく、回答を評価する人と、使える範囲のルールも見ておく。
• 審査・監査：業界特有の審査や監査に対応できる体制が、提案に含まれているか。

サイオステクノロジー｜短期導入と価格の分かりやすさ

サイオステクノロジーは、RAGを用いた「社内ナレッジ活用AIチャット導入サービス」を提供しています。社内の資料は、Word、Excel、PowerPointをはじめ、PDFやテキストまで登録でき、SharePointとも連携します。

同サービスは、ユーザーグループごとのアクセス制御、回答の根拠文書表示、フィードバック機能に対応しています。

部門単位で検索を試し、効果を見てから範囲を広げたい企業に向いています。

特徴と強み

公式発表では最短2営業日での導入に対応しており、添付ファイルによる要約や翻訳も案内しています。加えて、プロンプトテンプレートや生成AIモデルの切り替えも利用できます。

ブラウザーからRAGの対象データを登録でき、初期に大規模な独自開発をせず、利用部門の反応を確かめられます。ただし、複雑な業務DB連携や独自ワークフローでは、標準機能と追加開発の境界を確認します。

得意領域・実績と公開価格

公式発表では、初期費用と月額料金が公開されています（出典：サイオステクノロジー「RAGを用いた社内ナレッジ活用AIチャット導入サービス」、2025年）。

• 初期費用：260万円から。
• 月額料金：10万円から（技術サポート7万円、クラウド利用料3万円から）。運用保守は個別見積もり。

公開価格は、PoCの予算を初期に検討する際の参考になります。ただし、データ整備や追加コネクタ、利用量による従量課金が含まれるかは、見積もりで確かめます。

SCSK｜Azureを活用した複数部署の生成AI基盤

SCSKは、Microsoft Azure上に顧客専用環境を構築する「生成AI統合活用基盤」を提供しています。共通機能と部署・業務ごとの機能を分けたうえで、認証とアクセス制御に加え、ログとRAGも組み合わせます。さらに、複数テナントを管理できます。

Microsoft 365やAzureを使っていて、情シス・法務・営業などへ段階的に広げたい企業に適しています。

特徴と強み

SCSKの公式資料では、Microsoft Entra IDによる認証と部署限定情報へのアクセス制御が示されています。また、Microsoft Teamsと連携し、部署ごとの業務にも利用できます。

• 取り込み形式：Office文書やPDFに加えて、CSV、HTML、JSONも取り込めます。
• 検索方式：テキスト検索、ベクトル検索、ハイブリッド検索。

部署ごとに参照範囲を分けつつ、共通のセキュリティとUIポリシーを保ちたい場合に検討できます。

得意領域・実績と公開価格

公式発表では、初期導入費が300万円、サポートが年間150万円です。そのほかのオプションは別途問い合わせとされています（出典：SCSK「生成AI統合活用基盤」を提供開始、2024年）。

費用は、利用者数やAzure利用料、RAGデータ整備に加えて、Teams連携と回答精度評価支援によっても変わります。発注側は既存のAzure契約とEntra ID構成を伝えたうえで、初期費用と年間運用費を分けて見積もってもらいます。

富士通｜機密データを外部に出しにくいオンプレミス環境

富士通は、PRIMERGY上で動くオンプレミス向けの「Private AI Platform」を提供しています。インターネット接続が不要な環境で、OpenAI互換APIやWebGUI、RAGを組み合わせます。日本語向けLLM・VLMを使い、自社文書を参照した回答を実現する構成です。

製造業や医療、公共、金融など、機密データを社外へ出しにくい業界の企業や、閉域環境で運用したい企業が検討できます。

特徴と強み

クラウド型では、データの保管場所や外部接続、委託先のほか、契約上の学習利用も確認します。一方、富士通の基盤は社内設置のGPUサーバーを使い、ネットワーク制約が厳しい環境でも構築案を検討できます。

ただし、GPU調達や電力、冗長化のほか、モデル更新と障害対応も、自社または保守会社が担います。そのため、クラウドより初期・運用の負担が増える場合があります。

得意領域・実績と費用の見方

公式ページでは、税別365万1,880円からのモデルが案内されています。また、税別868万4,880円からのモデルもあります（出典：富士通「Private AI Platform on PRIMERGY」、確認時点2026年）。

ただし、これはハードウェアや基盤の例で、文書登録や業務連携、利用者教育、運用監視を含む総額ではありません。そこで、5年間のTCOや保守時間、GPU更新費、停電・障害時の復旧方法も比べておきます。

社内生成AIシステムのパートナー選びのポイント

6社は得意分野が異なるため、全社を同じ基準で順位付けするより、自社要件に合う候補を3社程度に絞るのが現実的です。

発注側は、既製SaaSで足りるか、RAGを構築するか、業務システム連携や閉域・オンプレミスが必要かを先に決めておくと、見積もりの差を読み取りやすくなります。

実績と経験の確認方法

会社名や導入社数よりも、自社に近い業界・規模の事例を確認します。対象部門と利用人数、文書やデータ、改善指標について聞きましょう。

可能であれば、PoCの評価シートや回答ログの扱い、低評価回答の改善方法も確認します。公開事例の数値は参考にしつつ、自社の代表的な質問で再現性を確かめます。

技術力と専門性の評価

LLMの種類だけでなく、データと権限の扱いも確認します。SharePointやファイルサーバーのコネクタ、文書分割、メタデータ付与について質問します。

発注側は、ベクトル検索とキーワード検索をどう使い分けるか、再ランキングや根拠表示、回答評価も見ておきます。

元データの権限を検索結果へ継承できるか、部署間の情報漏れを防げるかも確かめます。加えて、プロンプトインジェクションや個人情報を、どこで検知するかも大事な確認点です。

プロジェクト管理体制と費用の確認

公開価格や一般的な要件をもとにした推定では、部門PoCの初期費用は260万〜500万円程度です。本番向け中規模RAGは500万〜1,500万円程度、全社基盤は1,500万〜5,000万円以上が目安です。ただし、これらは市場統計ではありません。

AWSの公式コスト例（出典：AWS「生成AIアプリケーションビルダーのコスト例」、確認時点2026年）では、1日100回程度の対話を想定しています。Bedrock、OpenSearch Serverless、ガードレールなどを含む構成は、月820.61米ドルと試算されています。クラウド料金は、モデルや利用量で変わります。

見積もりと進行体制は、各社の条件をそろえて比べます。

• 費用の内訳：初期開発、データ整備、認証・権限連携、LLM・検索の従量料金、監視・ログ、保守、文書更新、教育の各項目。
• 参加部門：責任者、業務部門、情報システム、セキュリティ、法務が参加する体制。
• 支援範囲：要件定義から本番後まで、同じ会社が支援する範囲。
• 本番移行：安価なPoCの後に作り直しが発生しない設計。

よくある質問（FAQ）

社内生成AIの導入では、構築範囲や情報漏えい対策、費用について質問されます。そこで、発注前に判断しやすいよう、代表的な疑問に答えます。

社内生成AIシステムにはRAGが必要ですか？

社内文書を参照するなら、まずRAGを検討するのが一般的です。質問に関連する文書を検索し、その内容をLLMに渡して回答を生成します。

RAGが選ばれやすいのは、文書を更新・差し替えやすいためです。ただし、検索対象や権限設計が不十分だと、精度や安全性は上がりません。

ファインチューニングは、RAGで解決できない要件がはっきりしてから検討します。

社内情報を生成AIに登録しても情報漏えいしませんか？

登録時の情報漏えいリスクはゼロにできないため、対策と利用条件を確認します。

• 基本対策：学習利用の契約、保存場所、暗号化、SSO・多要素認証、権限継承、監査ログ。
• 機密情報：個人情報や営業秘密は、利用目的や委託先、海外保管、削除方法、誤回答時の対応を、社内規程と契約に定めておく。
• 初期設計：個人情報保護委員会の「生成AIサービス利用に関する注意喚起」を参照し、セキュリティ部門と法務も設計に加わる。

社内生成AIシステムの開発費用はいくらですか？

既存AIの設定とRAGの構築では、期間や初期費用の目安が異なります。

• 既存AIの活用：法人向けAIを設定するだけなら、数日から1か月程度。
• RAG：部門PoCは初期260万〜500万円程度、本番向け中規模RAGは500万〜1,500万円程度。
• 全社基盤：認証・権限、複数データソース、業務API、監査、運用改善まで含むと、1,500万円を超えることもあります。
• 見積もり：利用者数や文書量、データの状態、連携数、クラウドかオンプレミスかで変わるため、要件を揃えて3社以上に依頼します。

まとめ

自社に合う会社の絞り込み

会社選びでは、AIモデルの性能や規模だけでなく、社内データを安全に使い、現場で定着させる仕組みを見ます。閉域・オンプレミスを重視するなら、富士通も候補に入ります。

• 業務要件から導入・改善：株式会社ripla。
• 全社規模のSI：NTTデータ。
• ガバナンスと業務特化型AI：NEC。
• 短期導入と公開価格：サイオステクノロジー。
• Azureで複数部署へ展開：SCSK。

比較見積もりでの確認事項

比べる前に、自社が解決したい業務と導入条件を一枚にまとめておきます。

• 要件の整理：業務、利用者、対象データ、認証方式、連携、許容費用、導入期間。
• 提案の比較：同じ要件を3社以上に渡し、内容を並べて見る。
• 評価と安全性：PoCの評価方法と、権限漏れを防ぐ策。
• 導入後の条件：運用保守、モデル変更時の移行性、初期費用とランニング費用の内訳。

質問ログと低評価回答をもとに文書・検索・プロンプトを改善すれば、導入後も社内生成AIの価値を高められます。

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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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執筆者プロフィール

張田谷凌央

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。