Kerasのシステム開発会社は、データ整備から業務画面、推論API、監視、保守まで一体で設計できるかで比べます。Kerasは、Pythonで深層学習モデルを作るオープンソースAPIで、業務パッケージではありません。実在する開発会社・ベンダー6社を取り上げ、株式会社riplaを最初に挙げています。
▼全体ガイドの記事
・Kerasのシステム開発の完全ガイド
- データ整備・業務画面・推論API
- 6社の開発・クラウド・AI支援
- Keras 3・費用・本番化の確認
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Kerasのシステム開発で会社選びが重要な理由
Kerasのシステム開発では、会社選びが成果を大きく左右します。モデルの精度だけでなく、現場で使える業務フローやデータ連携、セキュリティ、運用体制まで設計する必要があるためです。
Kerasは無料で利用できます。ただし、システム全体の開発費用まで無料になるわけではありません。
業務KPIから逆算できる会社
AI開発では、発注側と開発会社が最初に「何を予測するか」だけでなく、「誰の作業を何分短縮するか」「誤判定が起きたときに誰が確認するか」まで決めておく必要があります。
たとえば外観検査では、正解率だけでなく、見逃し率や再検査時間、検査員の承認フローまで評価の対象になります。また、需要予測では、平均絶対誤差に加えて、欠品率や廃棄率が評価指標になります。
NTTデータの高信頼AI方法論は、ビジネス課題やKPIに加えて、データ品質、モデル評価、役割分担を分けて整理しており、Keras案件の要件定義にも参考になります。
Keras以外のシステム範囲と見積もり
実際の構成は、データ収集・ETLや学習用データセットに始まり、再学習の仕組みまで、複数の部品が組み合わさって成り立ちます。Kerasモデルとその保存先は、その一部にすぎません。推論APIや業務アプリ、認証、監視も含まれます。
Kerasのコードが短くても、既存のERPやCRMとの連携や権限の設定、推論結果を監査ログに残す作業は、別途必要です。
見積書で「モデル開発費」だけを見ると、後からデータクレンジングや画面開発の追加費用が出やすくなります。そのため、見積もりは構成要素ごとに分けて比べます。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援
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を持っています。
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、技術を導入すること自体より、業務上の成果につながる形へ落とし込む支援にあります。たとえば、Kerasを使った画像分類や需要予測を検討する場合も、まず現場の作業をヒアリングし、必要なデータと業務画面を整理したうえで、PoCの範囲を決めます。
経営層と現場担当者、情シス、開発チームの認識をそろえながら、実装後も使われ続けるシステムを目指せます。
得意領域・実績
営業・顧客・生産・販売管理など、複数の部門をまたぐ業務システムを整えたい企業に適しています。さらに、Kerasを組み込む場合も、モデルの納品にとどまらず、データ連携や権限、画面、運用ルールまで含めたシステム開発として相談できる候補です。
自社に蓄積されたデータを業務改善に活かしたいが、AIの企画や要件定義から整理したい場合には、最初の相談先として検討できます。
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社｜クラウド上の学習・推論基盤の構築
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社は、受託開発会社というより、Kerasを動かすクラウド基盤と技術支援の候補です。なお、Amazon SageMakerは機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを支援するマネージドサービスで、AWS公式ブログではKerasをSageMaker上で実行する方法が紹介されています。
特徴と強み
GPUを必要な期間だけ確保でき、学習ジョブと推論環境を分けて管理しやすい点が強みです。たとえば、開発初期は小さなインスタンスで試し、精度検証や本番運用の段階で計算資源を拡張する設計もできます。
Keras 3はJAX、TensorFlow、PyTorchをバックエンドに選べるため、クラウド上で既存資産や推論要件に合わせた構成を検討できます（出典: Keras公式「About Keras 3」、2026年確認）。
得意領域・実績
クラウド前提でGPUや推論APIを整えたい企業や、将来的にデータ量や利用者数が増える企業に適しています。
AWSの導入事例では、株式会社リコーがAWSのGPUインスタンスと支援プログラムを活用し、独自AIモデルを3か月で開発した事例が公開されています（出典: AWS「株式会社リコー導入事例」、2026年確認）。
ただし、業務要件定義や画面開発までAWSだけに依頼できるとは限らないため、AWSパートナーや受託開発会社との役割分担を確認します。
株式会社NTTデータ｜高信頼AIと大規模な業務連携への対応
株式会社NTTデータは、AI技術の研究開発だけでなく、企業システムへ組み込む際の品質、ガバナンス、データ管理まで重視する大手システムインテグレーターです。Kerasの利用を公式に約束するものではありませんが、Kerasを含む機械学習モデルを業務システムに組み込む場合の比較候補になります。
特徴と強み
大規模な既存システム、個人情報を扱う業務、複数部門にまたがるデータ連携では、モデル精度以外の設計が成否を分けます。
NTTデータが公開する高信頼AIの資料では、ビジネス課題やKPIから、データの品質調査とクレンジング、モデルの構築と評価までの工程と役割が整理されています。こうした工程をRFPに落とし込みたい企業にとって、品質管理の観点から相談しやすい候補です。
得意領域・実績
基幹系システムとの連携や認証・権限、監査ログを含めて設計する必要がある企業に適しています。さらに、可用性や障害時に誰がどこまで受け持つかを決めたい場合にも候補になります。
NTTデータは2020年に、300以上のユースケースをもとにAI開発プロセスを策定したと公表しています（出典: NTTデータ「AI開発プロセスを体系的に整理」、2020年）。
Kerasのモデルを試作して終わらせず、業務で安全に使い続けるための体制を重視する場合の相談先になります。
株式会社JDSC｜データサイエンスとITシステム開発の一体化
株式会社JDSCは、機械学習などを活用したアルゴリズムモジュールの開発・ライセンス、ITシステムの開発・運用、データサイエンスの顧問・コンサルティングを事業として掲げるAI企業です。公式の会社概要で事業内容が明示されているため、Kerasを含む機械学習の活用を、データ分析とシステム実装の両面から比較したい場合の候補になります。
特徴と強み
データを予測や最適化に活かし、業務の意思決定を改善したい企業に向いています。モデルを一度作って終わりにせず、アルゴリズムをモジュールとして再利用し、システムに組み込む進め方を取りやすい点が特徴です。
Keras 3を利用する場合は、どのバックエンドを選ぶか、既存のPython資産とどこまで共通化できるかを、案件のデータ量や推論速度に合わせて確認します。
得意領域・実績
需要予測、在庫・欠品対策、設備やエネルギーの予測など、企業固有のデータを使って改善効果を測りたい企業に適しています。JDSCの公式情報では、機械学習を用いたアルゴリズム開発とITシステムの開発・運用の両方を事業領域として確認できます。
問い合わせ時は、Kerasでの実装可否だけでなく、データの前処理から精度評価、API化、導入後の再学習まで、どこを担当するかを確認します。
株式会社キカガク｜開発からAI内製化までの伴走
株式会社キカガクは、AIの構想、具体的なシステム開発、導入後の内製化までを一気通貫で支援する企業です。公式のAX推進支援ページでは、AIコンサルティングやAIソリューションに加え、人材育成と運用体制の構築を支援内容として紹介しています。Kerasの開発会社を探しながら、社内にAIを扱える人材も増やしたい企業に適しています。
特徴と強み
AIを導入しても担当者が操作や改善を続けられなければ、システムは定着しません。そこでキカガクは、自社課題をテーマにしたPBL型の伴走支援、職種やレベルに合わせた研修、技術顧問などを案内しています。
開発会社へ丸ごと任せるだけでなく、モデルの評価方法やデータ更新の手順を社内へ移管したい企業にとって、比較しやすい特徴です。
得意領域・実績
AIの企画が固まっていない企業、PoC後の本番化に社内人材を参加させたい企業、開発と教育を同じ方針で進めたい企業に適しています。
Kerasの採用は案件の要件や既存環境によって変わるため、問い合わせ時には、バックエンドやGPU環境、モデルの引き渡し、内製化後の技術顧問の範囲を確認します。
株式会社RICOS｜製造業・科学計算に強い機械学習開発
株式会社RICOSは、CAEをはじめとする科学計算技術と機械学習を組み合わせ、ものづくりの課題に取り組む企業です。公式サイトでは、シミュレーション結果を機械学習アルゴリズムで予測するアプリケーション「RICOS Lightning」や、独自の機械学習アルゴリズム開発を紹介しています。
特徴と強み
製造業の外観検査や異常検知のように、現場データだけでなく物理現象や設計条件も考慮したい企業に向いています。単純な分類モデルでは予測しにくい設計案の評価、シミュレーションの高速化、形状や性能の最適化では、業界固有の知識とアルゴリズムの設計力が問われます。
RICOSへの相談では、Kerasを使えるかどうかだけでなく、既存のCAEやPython環境と接続できるかを確認します。
得意領域・実績
設計・製造、CAE、流体や構造のシミュレーションなど、専門性の高いデータを扱う企業が主な比較対象です。公式サイトの技術情報には、物理シミュレーションと機械学習を融合した研究発表も掲載されています。
業務システムの画面や基幹連携まで必要な場合は、RICOSの担当範囲と、別のSI会社や社内チームが担う範囲を最初に区分すると、見積もりを比較しやすくなります。
Kerasのシステム開発費用の相場
Kerasそのものはオープンソースですが、AIシステム全体の開発費用は、データ量や精度要件、画面や既存システムとの連携の有無で変わります。さらに、GPUや監視の有無も費用を左右します。
Kerasだけを対象にした公的な相場統計は確認できないため、以下の金額は、2025〜2026年に公開された一般的なAIシステム開発の相場をKeras案件に当てはめた目安です。
PoCの費用目安は100万〜500万円
小規模PoCでは、代表データを確認したうえでラベルを設計し、1つのモデルと評価画面、限定的な推論APIを対象にします。その場合の目安は、費用が100万〜500万円、期間が1〜3か月程度です。
画像分類や文書分類のように対象業務を絞り、既存のクラウド環境を使える場合は下限に近づきます。ただし、データが未整理でラベル付けが必要な場合や、複数のモデルを比較する場合は、準備工程が増えて予算も上がります。
本番化の費用目安は500万〜5,000万円以上
実用化・中規模の開発では、データ加工とモデル改善に加えて、APIや業務画面、既存システム連携まで含めます。その目安は、500万〜1,500万円、期間3〜6か月程度です。
本番開発では、複数モデルや複数拠点連携、再学習まで含めることがあります。権限管理や監査ログ、高可用性も加わると、1,500万〜5,000万円以上、期間6〜12か月以上になる可能性があります（出典: 株式会社nicosphere「AI開発費用の相場」、2026年確認）。
保守運用費は、再学習や精度劣化の監視、脆弱性対応、クラウド費用に分けて考えます。初期開発費の年15〜25％程度をたたき台にして、個別に見積もりを取ります。
Kerasのシステム開発会社を選ぶポイント
会社を比べるときは、「Kerasを使えるか」だけでなく、データから運用までの工程を確かめます。提案書に成果物と、どこまでを誰が受け持つかが具体的に書かれている会社ほど、発注後の認識違いを抑えやすくなります。
Kerasの名前だけでなく工程で確認する実績
確認したい実績は、Kerasのサンプルコードではなく、業務データの収集からラベルの定義、評価指標の設定、推論APIの運用までの経験です。可能であれば、自社と近い業界、データ形式、利用者数の事例を見せてもらいます。
Kerasの採用実績を公開できない場合も、使用したバックエンドやモデル保存形式を説明できるか、テスト方法や精度劣化への対応まで答えられるかで、技術力を判断できます。
技術とセキュリティの確認項目
Keras 3のバックエンドをJAX、TensorFlow、PyTorchのどれにするかは、GPUやTPUの性能、既存資産、デプロイ先で変わります。さらに、PythonやCUDA、GPUドライバー、依存ライブラリのバージョンも管理しておく必要があります。
信頼できないモデルファイルは、無条件に読み込まないようにします。そのうえで、モデルの改ざん検知やアクセス制御、暗号化、監査ログを要件に含めます。
経済産業省のAI事業者ガイドライン第1.2版は2026年3月31日に公表されているため、目的やデータの権利・品質、説明可能性を確認します。事故時の連絡や、誰がどこまで責任を負うかまで含めて確かめます（出典: 経済産業省「AI事業者ガイドライン検討会」、2026年）。
開発後の保守と権利関係の取り決め
本番運用では、データ分布の変化や季節性によって精度が下がることがあります。そこで、発注側と開発会社は、再学習の頻度と精度の監視方法、再学習を承認する担当者を決めておきます。加えて、障害時の連絡先、SLA、クラウド料金の負担も明文化します。
モデルの引き渡しでは、ソースコードやモデル重み、学習データの範囲を確認します。また、アノテーション結果や環境設定、IaCも引き渡しの対象かを確かめます。
OSSや学習済みモデルのライセンス、再委託、著作権法上の改変権は、法務と開発会社の双方で確かめておく必要があります。
よくある質問
Kerasのシステム開発を発注する前によく寄せられる質問に、順に答えます。Kerasの特徴だけでなく、費用や会社の選び方、本番運用の考え方にも触れます。
Kerasを導入すれば業務システムが完成しますか？
完成しません。Kerasはモデルを作るためのAPIで、データ基盤や推論API、業務画面を別途設計する必要があります。認証、監視、保守も、同じ計画の中で考えます。
モデル単体の精度検証から、現場の業務フローへ組み込む本番化までを一つの計画に含めます。
Kerasの実績がある会社なら、どこへ依頼してもよいですか？
いいえ、Kerasの経験だけで決めるのはおすすめしません。自社に近いデータや業務での実績を確かめ、推論APIや既存システム連携、セキュリティ、運用保守の範囲も確認します。続いて、2〜3社から同じ条件で提案を受けます。
Kerasの利用を公式に明示していない会社については、バックエンドやモデル保存形式を案件ごとに質問します。
Kerasのシステム開発は何から始めればよいですか？
まず、AIで改善したい業務と利用できるデータを整理します。次に、正解ラベルや目標KPI、誤判定時の人手確認を決めます。
そのうえで、1〜2業務に絞ったPoCを依頼し、精度だけでなく業務時間や欠品率などの効果を測定します。PoCの段階から本番の認証やログ、再学習、データ権利を確認すると、実用化へ移行しやすくなります。
まとめ
Kerasのシステム開発会社を選ぶときは、Kerasの知名度やモデルの精度だけでなく、業務KPIやデータ整備から、システム連携、セキュリティ、保守まで比べます。
今回紹介した6社は、得意領域がそれぞれ異なります。株式会社riplaはコンサルティングと業務システム、AWSはクラウド基盤、NTTデータは高信頼AIと大規模連携に強みがあります。JDSCはデータサイエンスと実装、キカガクは開発と内製化支援、RICOSは科学計算と製造業のAIを得意としています。
最初の相談で整理する業務とデータ
問い合わせ前に、改善したい業務やデータの種類と件数、正解ラベルの有無を整理します。加えて、目標KPI、現在のシステム構成、希望する利用者や納期も書き出しておきます。
Keras 3のバックエンドは、既存環境と本番要件を確かめてから決めます。最初から技術を固定しすぎないことも大切です。
候補会社には、PoCと本番開発を分けた見積もりを出してもらい、引き渡しの条件も示してもらいます。引き渡しの対象は、モデルやソースコード、データ、運用手順です。
本番で使い続けるための体制
AIシステムは、公開した時点が完成ではなく、データや業務の変化に合わせて改善を続けるものです。そのため、精度監視や再学習、障害・脆弱性対応、担当者教育まで含めて相談できる会社を選ぶと、PoCで終わらず現場に定着しやすくなります。
自社の課題に合う会社へ早めに相談し、Kerasを含む技術選択と業務成果を一緒に設計します。
▼全体ガイドの記事
・Kerasの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
・業務システム開発の完全ガイドブック
・スクラッチ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。