失敗しないAI受託開発ベンダーの選び方GUIDE
AI開発で重要なのは
「技術力」だけではない。

ベンダーの「人材・サポート体制」
こそが成功の鍵

DX推進、業務効率化、人手不足解消といった様々な課題解決の手段として、各業界でAIの導入が進んできています。
その一方で、「AIを導入したけどうまく活用できなかった…」「プロジェクトがとん挫してしまった…」という声があるのも事実。
このサイトでは、AI導入に失敗してしまう要因を挙げつつ、顧客の課題解決に寄りそってくれる人材・サポート体制を築いているAIベンダーを厳選して紹介します。

AI受諾開発のおすすめベンダー
3社をすぐ見る

なぜAI開発は上手くいかない?
フェーズ別で見るAI開発の失敗例

AI開発は企画・プロジェクト発足から運用・保守まで、様々な工程が存在し、プロジェクトが長期化することも少なくありません。その工程のなかで、失敗してしまう要因はどこにあるのか。フェーズ別でよくある“落とし穴”をまとめてみました。自社がどのフェーズにいるのか、どんな点に注意しておくべきか、失敗例から学んでおきましょう。
企画・プロジェクト発足
  • AIの知識が浅いまま企画だけが立ち上がってしまった…
  • いつの間にかAI導入がプロジェクトの目的になってしまった…
  • 上層部と現場の理解を得られていない…
ベンダー選定
  • 納期やコスト、AIの権利について詳細な確認、合意を取らなかった…
  • 付き合いのあるベンダーによく検討せず、依頼してしまった…
  • ベンダーが指示待ちで、自発的に動いてくれない…
要件定義
  • 必要な機能、動作が明確になっていない…
  • 要件の再確認をせず進めたり、定量的なGOALを定めなかった…
  • どんなデータが必要かを確認しなかった…
データ収集
  • アノテーション時、結果がグレーでも正解データとして使ってしまった…
  • 部署ごとにデータがバラバラ…
  • データ収集に対して現場が非協力的…
PoC(概念実証)
  • 見切り発車でPoCを実施してしまった…
  • 適切な問題設定をしなかった…
  • 精度が出ず、終わりのない検証を繰り返す…
システム開発
  • 評価点が不明瞭で、検証が不十分だった…
  • 既存システムとの連携を考慮していなかった…
  • 想定よりもコストが膨大になってしまった…
本番運用
  • 納品してもらったが、実際は現場で使えなかった…
  • 現場が求める精度や使いやすさが不足していた…
  • 運用後のカスタマイズを想定していなかった…
保守・学習
  • ベンダー側から保守運用を丸投げされた…
  • AIを理解し、活用できる人材が自社にいない…
  • 社内でAIの利便性を浸透させられない…

こうした失敗の多くの原因が、
ベンダー側のサポートやコミュニケーションの不足によるものだと言えます。
AIは専門性の高い分野とはいえ、「技術」だけですべての課題を解決できるわけではありません。
導入企業とベンダーとの間に共通理解がないままプロジェクトを進めると、
結果的に「現場で使えない、使ってもらえないAI」が出来上がってしまいます
そうした不幸な結末を避けるためにも、
課題解決に寄りそってくれる
人材・サポート体制を築いている
AI受託開発ベンダー

を選ぶのが賢い選択と言えるでしょう。

顧客の課題解決に寄り添う
人材・サポート体制を築く
AI受託開発ベンダー3選

AI導入の企画・要件定義から導入・運用までワンストップで対応し、公式ホームページで導入事例や取引実績を公表しているAI受託開発ベンダーを厳選(※)。その中で企業の課題解決のために特徴的な人材・サポート体制を築いている企業を紹介します。

※Google検索で「AI受託開発 ベンダー」と検索し、表示される企業をピックアップし、公式HPに導入事例・取引実績を掲載している企業を選出しています
(2022年8月29日時点)

要件定義が決まっているなら

Laboro.AI

Laboro.AI
引用元:Laboro.AI
https://laboro.ai/service/
こんな方におすすめ
  • 具体的なAI開発案件が定まっている
  • 一度AI開発に失敗してしまった方
主な対応領域
画像認識・検出
人物認識・検出
音声認識・検出
自然言語
処理
需要予測
購買予測
マッチング

Laboro.AIの
HPを見る

Laboro.AIの
特徴や事例を詳しく見る

大手コンサルティング会社に
依頼したいなら

Accenture(旧Albert)

Albert
引用元:Albert
https://www.albert2005.co.jp/
こんな方におすすめ
  • 大手コンサルファームに任せたい
  • 自社データの分析活用をしたい
主な対応領域
画像分類
物体検出
異常検知
自然言語
処理
需要予測
購買予測
分析基板
構築

Accenture(旧Albert)の
HPを見る

Accenture(旧Albert)の
特徴や事例を詳しく見る

低コスト開発を検討しているなら

KICONIA WORKS

KICONIA WORKS
引用元:KICONIA WORKS
https://www.kiconiaworks.com/
こんな方におすすめ
  • AI導入自体が初めて
  • なるべく安く導入したい
主な対応領域
画像認識
自然言語
処理
需要予測
最適化

KICONIA WORKSの
HPを見る

KICONIA WORKSの
特徴や事例を詳しく見る

【選出理由】
Laboro.AI:調査した40社のうち、業界知識を持ち、ビジネスコンサル経験豊富な担当者が要件定義・PoCの段階から保守・運用まで対応してくれるという、「伴走」が期待できる記載があったため。
Accenture(旧Albert):調査した40社のうち、最もデータサイエンティストの在籍数が豊富で、統計学や金融学といった分野の研究も行なっているという「データ分析・活用」が期待できる記載があったため。
KICONIA WORKS:調査した40社のうち、最も社員在籍数が少ないながらも、少数精鋭で早期に顧客価値を生み出す、無駄なコストを削減といった「スピード対応・低予算」が期待できる記載があったため。

※「主な対応領域」は各社HPで確認できる情報をもとに作成しております。

各社のポジショニングマップ

各社のポジショニングマップ
 

おすすめの人材・サポート体制を築く
AI受託開発企業3選の詳細

要件定義・PoCの段階から
「使えるAI」を提案

Laboro.AI

Laboro.AI
引用元:Laboro.AI
https://laboro.ai/
ビジネスコンサル経験を持つ
ソリューションデザイナ
伴走しながら「使えるAI」を提案
こんな失敗はしたくない!という方におすすめ
  • 要件定義で躓き、プロジェクトが止まってしまった…
  • PoCで精度が出ず、終わりのない検証を繰り返している…
  • ベンダーが指示待ちで、自発的に動いてくれない…

Laboro.AIの人材・サポート体制の特徴

Laboro.AIの人材・サポート体制
引用元:Laboro.AI
https://laboro.ai/solution-design/
成果に繋がるAIを伴走しながら
作り上げる

Laboro.AIが心掛けているのは、「ソリューションデザイン」と呼ばれる徹底した課題解決思考。AI開発はあくまで手段にすぎず、開発前のヒアリングはもちろん、プロジェクト進行中も顧客と常に向き合い議論しながら、ビジネス成果に繋がるAIを伴走しながら作り上げていきます。味の素、NTT東日本、大林組といった大手企業との取引実績も豊富。画像認識・検出、自然言語処理、需要・購買予測と様々な種類のAI開発のノウハウがあり、実績・技術の面でも頼りになるベンダーと言えるでしょう。

Laboro.AIの人材・サポート体制
引用元:Laboro.AI
https://laboro.ai/solution-design/
ビジネスと技術の両輪で
本質的な課題解決を

そのソリューションデザインを実現するべく、Laboro.AIではビジネスコンサル経験を持ち、各業界のドメイン知識を備えた「ソリューションデザイナ」と、開発経験豊富で技術領域を広くカバーする「AIエンジニア」がチームを組んで対応。AIの技術はもちろん、ビジネス観点を取り入れることで、顧客でも気付けない課題を見つけ、本質的な解決へと導きます。「AI導入後にどう使うか」という実用化に向けたプランニングも提示し、現場目線で使えるAIを開発してくれます。

Laboro.AIの主な対応領域

画像認識・検出
人物認識・検出
音声認識・検出
需要予測
購買予測
マッチング

Laboro.AIの
AI開発を詳しく見る

Laboro.AIの取引先企業とAI導入事例

Laboro.AI導入事例_沖電気工業
引用元:Laboro.AI
https://laboro.ai/case/oki/
【沖電気工業】
「見逃し率1.9%、虚報率20.9%」の高い精度を実現

従来、ノズルの異常検査は画像をモニターに表示して人が目視確認しており、経験と手間を要する業務の一つでした。そこで検査精度の向上と作業時間の短縮を目的として、Laboro.AIと共にAI検査システムの実証実験を開始。実証実験では、製造工程の現場で65回(画像748枚)の実地評価を行い、「見逃し率1.9%、虚報率20.9%」と高い精度を実現しました。

Laboro.AI導入事例_大広
引用元:Laboro.AI
https://laboro.ai/case/daiko/
【大広】
ブランドにふさわしい対話を自動生成するエンジンの開発を支援

現代のマーケティング・コミュニケーションでは、CRM活動の究極とも言えるOne to Oneコミュニケーションが難しい場合が多くなっている。そこでLaboro.AIは、生成AI「ChatGPT」をカスタマイズし、ブランドにふさわしい対話を自動生成する「Brand Dialogue AI(ブランド ダイアログ エーアイ)」のプロトタイプ開発を開始。ユーザー属性と質問内容をベクトル化して、データベース(パーソナル情報、商品情報、知識情報など)から最適なデータを検索し、検索結果をプロンプトへ反映するという独自の技術「ダイナミックプロンプト」を活用。

Laboro.AI導入事例_パーソルテクノロジースタッフ
引用元:Laboro.AI
https://laboro.ai/case/パーソルテクノロジースタッフ/
【パーソルテクノロジースタッフ】
満足度の高いマッチングを実現

非常に高い精度での適材適所の人材配置、マッチング業務が求められるIT人材の派遣業務。しかし、求職者それぞれに合った求人を探すには非常に多くの工数が必要なため、1人のコーディネーターが接点を持てるエンジニアの数に限りがありました。Laboro.AIの「カスタムAI」を導入することで、キャリアコーディネーターの業務負荷を低減。また、派遣されるエンジニアの方々に対してより多くのキャリア選択肢を提示できるようになりました。

Laboro.AIの
導入事例をもっと見る

Laboro.AIの会社情報

社名 株式会社 Laboro.AI (ラボロ エーアイ)
本社所在地 東京都中央区銀座8-11-1
GINZA GS BLD.2 3F
電話番号 公式HPに記載なし
公式HPのURL https://laboro.ai/
自社データの分析・活用をする
技術分析なら

Accenture(旧Albert)

Albertのキャプチャー画像
引用元:Albert
https://www.albert2005.co.jp/
240名のデータサイエンティストが高度な分析力で自社に合う
AIアルゴリズムを構築
こんな失敗はしたくない!という方におすすめ
  • 膨大なデータをどう活用したらいいかわからない…
  • 自社にデータ分析の専門家がいない…
  • 部署ごとにデータの取り扱い方がバラバラ…

Accenture(旧Albert)の人材・サポート体制の特徴

Albertの人材・サポート体制
引用元:Albert
https://www.albert2005.co.jp/service/project/ai_analysis/
専門性の高いデータサイエンティストによる支援

Accenture(旧Albert)は、データ分析やデータを活用したシステムの提供を通じ、企業をサポートしているデータソリューションカンパニーです。統計学や金融工学、宇宙物理学など、ジャンルを問わずさまざまな領域で高度な研究を行ってきたデータサイエンティストが約240名※在籍(2021年12月末時点)。統計解析やディープラーニング、機械学習といった手法とその特性を理解した専門家たちが、プロジェクトの知識・技術ノウハウを共有することで、知の相乗効果を生み出しています。

※参照元:Albert(https://www.albert2005.co.jp/about/)
Albertの人材・サポート体制
引用元:Albert
https://www.albert2005.co.jp/service/project/ai_analysis/
アルゴリズム構築からシステム開発まで一気通貫で

ハイレベルな分析力と、製造・通信・流通・金融などさまざまな業界のプロジェクトで培ったノウハウをもとに、AIアルゴリズム構築からシステム開発まで一気通貫でサポートしています。専門性の高いデータサイエンティストならではの知見により、自社だけでは実現できないような高精度なAIアルゴリズムを実現。現状の問題(理想と現状とのギャップ)を把握し、目標設定をしっかりと行った上で、ビジネスの課題を解決するためのアプローチをデータ視点で提供してくれます

Accenture(旧Albert)の主な対応領域

画像分類
物体検出
異常検知
需要予測
購買予測
分析基板構築

Accenture(旧Albert)の
AI開発を詳しく見る

Accenture(旧Albert)の取引先企業とAI導入事例

Albertの導入事例_株式会社FUJI
引用元:Albert
https://www.albert2005.co.jp/release/1762.html
【FUJI】
扱いやすい多関節ロボットを開発

近年、製造業ではさまざまな場面でロボットの導入が進んでいます。しかし、ロボットのプログラミングが煩雑かつスキルの高いプログラマが必要なため、多くの現場でロボットの導入を困難にする要因となっています。そこで、Accenture(旧Albert)は、株式会社FUJIと共同開発を行い、AI・ディープラーニング技術によってティーチングやプログラミングを必要としない扱いやすい多関節ロボットを開発しています。

Albertの導入事例_関西電気保安協会
引用元:Albert
https://www.albert2005.co.jp/release/5816.html
【関西電気保安協会】
電気保安管理業務のスマート化を実現

一般財団法人関西電気保安協会では、高圧受変電設備から発生する異常について技術員が原因分析を行ってきましたが、電気保安レベルの向上と個人のスキルや経験に依存しない原因の推定を目指し、Albertと共同で「AI波形分析手法」を開発。2021年12月24日から本格導入しました。これにより、異常時のデータを更に蓄積して原因推定の精度向上を図るとともに、今後の保安管理業務のスマート化を目指しています。

Albertの導入事例_東京海上日動
引用元:株式会社FUJI
https://www.albert2005.co.jp/release/4735.html
【東京海上日動】
「事故状況再現システム」を構築

ドライブレコーダーで取得した映像等から、AIが事故状況を再現し、自動車事故の責任割合を自動算出する新機能を開発。システム上で事故の状況を自動的に再現することができるため、利用者の説明の負担を大きく減らすことが可能です。また、事故の形態、車両の損傷箇所、道路形態等に関する情報と、これらをもとにAIが自動判定した責任割合を速やかに確認できるようになるため、事故の迅速な解決と迅速な保険金の支払いを実現することができます。

Accenture(旧Albert)の
導入事例をもっと見る

Accenture(旧Albert)の会社情報

社名 アクセンチュア株式会社
本社所在地 東京都港区赤坂1-8-1 赤坂インターシティAIR(受付: 8階)
電話番号 03-5937-1610
公式HPのURL https://www.accenture.com/jp-ja/services/data-analytics-index
低予算・スピード納品の
対応を求めるなら…

KICONIA WORKS

KICONIA WORKSのキャプチャー画像
引用元:KICONIA WORKS
https://www.kiconiaworks.com/
12名の少数精鋭集団だからこその
スピード感・コスト感
で成果を届ける
こんな失敗はしたくない!という方におすすめ
  • 納期だけがすでに決まっている…
  • 限られた予算で開発してほしい…
  • 最小限のカスタムで対応してほしい…

KICONIA WORKSの
人材・サポート体制の特徴

KICONIA WORKSの特徴
引用元:KICONIA WORKS
https://www.kiconiaworks.com/
豊富な経験をもとにスピード感あるサービスを提供

KICONIA WORKSの特徴の一つが、スピードとクオリティです。受託開発専門で業務を行っており、ムダのないプロジェクトの進行や、難しいポイントなどを押さえた提案や開発が可能です。また、ソフトウェア開発はもちろん、クラウドを用いた開発や、ハードウェアとの連携に配慮した設計ができるため、一気通貫でスピーディーに受託開発が行えます。製造業、工場、スポーツ、センサー関連、医療関連、小売関連、飲食関連など、幅広い業界で実績を蓄積しています。

KICONIA WORKSの特徴
引用元:KICONIA WORKS
https://www.kiconiaworks.com/
小回りの効く少数精鋭のスペシャリスト集団

もう一つの特徴が、少数精鋭メンバーによるプロジェクト推進です。AI開発について豊富な経験と技術を持つビジネスプロデューサーやデータサイエンティスト・エンジニアが、1つのプロジェクトにつき2~4名で対応。大規模なプロジェクトでも2人で対応することもあり、結果として、スピードはもちろん、コストも大幅に抑えた開発を実現しています。小回りの効くサポート体制で、要望に合わせて柔軟に対応している点も、多くの企業に支持される理由です。

KICONIA WORKSの主な対応領域

画像認識
自然言語処理
需要予測
最適化

KICONIA WORKSの
AI開発を詳しく見る

KICONIA WORKSの
取引先企業とAI導入事例

  • アットホームホールディングス株式会社
  • 株式会社アプトポッド
  • 石井食品株式会社
  • EDGEMATRIX株式会社
  • Automagi株式会社
  • 株式会社カワトT.P.C.
  • 株式会社キトー
  • 株式会社Criacao
  • connectome.design株式会社
  • 第一実業株式会社など
KICONIA WORKSの導入事例
引用元:KICONIA WORKS
https://apps.apple.com/jp/app/%E9%A1%94%E9%9A%A0%E3%81%97%E3%82%A2%E3%83%97%E3%83%AA/id1624865224
手間なく簡単にプライバシーを保護

「SNSに写真を投稿したいけれど顔は出したくない」「プライバシー保護のために自分以外の人の顔は隠したい」といった需要に応える「顔隠しアプリ」を開発・リリースしました。機械学習による画像認識の技術を活用しており、手動で顔を隠す手間なく、直感的な操作で簡単にプライバシーを保護することが可能です。

需要予測を低価格で提供

小売・流通業界、製造業界、食品業界など、多くの業界で必要とされている需要予測モデルを構築。データを準備するだけで、売上数、 利用者数、使用数、受注件数などを高精度に予測することが可能です。しかも低価格を実現しており、これまで数百万円、数千万円かかるモデル構築費用を150万円(税別)で実現。価格を理由に取り組めなかった企業にも、価値を提供しています。

気軽にアートを楽しめる環境を創出

YouTubeやSpotifyのように、才能や一芸があれば誰でも著名になれる環境をアート業界にもつくるべき、という考えのもと、 デジタルアートの流通プラットフォーム『HAZERU ART』を開発しました。全世界のアーティストが自分のページを持ち、自分のデジタルアート作品を登録できるため、ユーザーは簡単にアート作品を生活の中に取り入れることが可能です。

KICONIA WORKSの
導入事例をもっと見る

KICONIA WORKSの会社情報

社名 株式会社KICONIA WORKS
本社所在地 東京都渋谷区渋谷3-10-1 渋谷MJビル3F
電話番号 公式HPに記載なし
公式HPのURL https://www.kiconiaworks.com/

AI受託開発ベンダー一覧

一口にAIベンダーと言っても、どんな分野・技術を得意とするか、どんなサービスを提供しているか、一社ごとに異なります。ベンダーをお探しの企業の方の中には「どの会社に依頼すれば良いか分からない」と悩んでいる方も多いでしょう。ここでは、AIの受託開発に対応しているベンダー52社の特徴をまとめていますので、ぜひご参考にしてください。

オーダーメイドでのAIソリューション開発や、AI活用に向けた企画立案、導入・実行支援などを行っている会社です。テクノロジーとビジネスをつなぐプロフェッショナルとして、ビジネス成果に直結するAIを開発しています。

本社所在地

東京都中央区銀座8-11-1 GINZA GS BLD.2 3F

公式HP

https://laboro.ai/

電話番号

公式HPに記載なし

「物流予測AI」や「来店客数予測AI」の開発で注目を集めるベンダーです。特に需要予測を得意とし、サントリー酒類株式会社や京王食品株式会社など、業種を問わずさまざまな企業にサービスを提供しています。

本社所在地

兵庫県明石市本町1-2-33 興生ビル4F

公式HP

https://www.rox-jp.com/

電話番号

公式HPに記載なし

画像認識技術を強みに、買取業務の効率化に役立つ商品査定ソリューション「かいとりロボ」や、「書類チェッカー」などを開発・販売。東京都とベトナムに拠点を展開し、オフショア開発にも力を入れている企業です。

本社所在地

東京都渋谷区道玄坂1-12-1 渋谷マークシティW22F

公式HP

https://anlab.jp/ja/

電話番号

公式HPに記載なし

クラウド/サーバーの技術を用いて、世界をもっと楽しく「楽」にすることを目指している企業です。AI開発は、グループ会社の「株式会社お多福ラボ」を中心に担当。業務系システム、Webシステム・スマホアプリなど実績豊富です。

本社所在地

【大阪オフィス】大阪府大阪市浪速区難波中1-10-4 南海SK難波ビル3F

公式HP

https://beyondjapan.com/

電話番号

公式HPに記載なし

プログラミング不要のAI構築プラットフォーム「MatrixFlow」(マトリックスフロー)」を提供。また、「MatrixFlow」を活用し、企業へのAI導入・開発から内製化までをトータルでサポートしています。

本社所在地

東京都台東区寿2-10-16 フォーラム浅草田原町 7F

公式HP

https://www.matrixflow.net/

電話番号

公式HPに記載なし

設立当初から一貫して、保険代理店・金融機関向け保険システムの開発を行っている企業です。加入済みの保険の内容をビジュアル的に分析する「保険IQシステム」など、独自の保険システムを作り続けています。

本社所在地

東京都文京区本郷2-27-20本郷センタービル5F

公式HP

https://www.infordio.co.jp/corporate/information.html

電話番号

03-5840-9051

AI技術をコアとして、企業のDX化を、人材育成から収益化まで一気通貫でサポート。実装上の課題に対しての技術アドバイザリーサービスや、AI人材の短期間での育成をサポートする「AI_STANDARD」なども提供しています。

本社所在地

東京都千代田区神田錦町3-7-2東京堂錦町ビルディング5F

公式HP

https://standard-dx.com/

電話番号

公式HPに記載なし

AI活用を得意とするDXのプロフェッショナル集団です。システム開発・AI開発/データ分析・UXデザイン・マーケティングという4つの事業領域を持ち、企業のDX化を多角的に支援しています。

本社所在地

東京都品川区大崎一丁目2番2号アートヴィレッジ大崎セントラルタワー10階

公式HP

https://www.ambl.co.jp/

電話番号

公式HPに記載なし

自社メディアの運営・EC開発・AIコンサルティング・AI受託開発などを行っているITベンチャーです。アパレル特化型のAI開発に強みを持っており、膨大なデータと培ったノウハウをもとに、アパレル業界のニーズに応えています。

本社所在地

東京都千代田区九段南1-5-6 りそな九段ビル5F KSフロア

公式HP

https://aratoma.com/

電話番号

公式HPに記載なし

システムソリューション、OSS活用支援、AI受託開発・プロダクトサービスなどを提供している企業です。AIの受託開発では、豊富な情報と確かな知識・柔軟な発想で、企業のニーズに合ったAIの開発・活用方法を提案しています。

本社所在地

神奈川県川崎市幸区柳町1 伸幸ビル5F

公式HP

https://zenk.co.jp/

電話番号

044-511-4222

IoT、AI、VRなど、先進のテクノロジーを用いた開発を得意としている企業です。東京都町田市を拠点に、札幌市・函館市・芦別市・室蘭市・旭川市と北海道内各所に拠点を展開し、地域復興に関する事業も行っています。

本社所在地

東京都町田市中町1-4-2 町田新産業創造センター3F

公式HP

https://boisb.com/

電話番号

042-794-7419

ディープラーニングによるAIの研究開発を中心に、クラウドシステム・webシステム・業務系システムなどの開発・評価・運用などを行っています。「医療画像用メディア出力サービスシステム」など、医療用の各種システムデ実績豊富です。

本社所在地

東京都千代田区神田小川町3-8 神田駿河台ビル6F

公式HP

https://www.arp-corp.co.jp/

電話番号

公式HPに記載なし

Web上にある膨大な情報の収集・分析する技術と画像解析技術を強みとする企業です。ソーシャルメディア分析、リテールマーケティング、AI・システムの受託開発などに対応。実績と経験をもとに、「実業務で活用できるAI」を提供しています。

本社所在地

東京都品川区西五反田1-3-8 五反田PLACE 8F

公式HP

https://www.datasection.co.jp/

電話番号

03-6427-2565

車載、産業、医療などの組込み関連領域から、クラウド・サーバシステムネットワーク連携まで対応。受託サービスでは、課題にマッチした構成・デザインの提案から、システム全体を見渡した開発までサポートしています。

本社所在地

東京都渋谷区代々木4-30-3

公式HP

https://www.dts-insight.co.jp/

電話番号

公式HPに記載なし

さまざまな業種の企業課題解決に貢献してきた経験とノウハウをもとに、さまざまな言語やフレームワークでの開発に対応している企業です。AIの受託開発では、ゼロからの開発で、企業の特殊な要望にも柔軟に応えています。

本社所在地

京都府宇治市木幡陣ノ内46

公式HP

https://www.iosystem.co.jp/

電話番号

0774-38-2880

目の前にいる人のプロフィールを表示し、コミュニケーションを促進させる「ARグラス」で知られる、香川高専発のベンチャー企業です。特に検知技術に強みを持っており、ニーズに合わせて物体検出や顔認証などを行えるシステムを開発しています。

本社所在地

香川県三豊市財田町財田上2171番地1財田庁舎2階

公式HP

https://pd-panda.com/

電話番号

公式HPに記載なし

アジアにも拠点を置き、日本とアジアの架け橋になることを目指している企業です。ミャンマーの旧首都「ヤンゴン」を拠点に、コストパフォーマンスの高いオフショア開発も対応。日本企業のWebのシステム開発を多数行っています。

本社所在地

東京都港区南青山1-21-11

公式HP

https://abridge-co.jp/index.html

電話番号

03-6271-5585

AIを用いて、データを価値に変える手段を提供している企業です。プログラミング不要のAI解析プラットフォーム「Multi-Sigma」の提供・導入支援をはじめ、AIコンサルティング、条件出し支援、受託研究開発などに対応しています。

本社所在地

茨城県つくば市吾妻1-5-7 ダイワロイネットホテルつくばビル2F

公式HP

https://aizoth.com/

電話番号

公式HPに記載なし

人そっくりのAIアバター「DeepAICopy」や雑音環境下での音を用いた異常検知、自社開発の「対話型AI HALさん」など、企業の業務をサポートするAI技術を提供。金融系システムの開発に強く、金融業界での取引実績が豊富です。

本社所在地

東京都千代田区九段北4-1-14 TLビル3F

公式HP

https://crystal-method.com/

電話番号

公式HPに記載なし

東京都千代田区に拠点を置く、シミュレーションを中心とした科学技術の専門企業です。流体、構造、音響・振動、第一原理計算、バイオ、ナノ、高分子、連成解析、GUI など、幅広い分野のパッケージソフトウェアを自社で開発しています。

本社所在地

東京都千代田区神田駿河台4-3 新お茶の水ビルディング17F西

公式HP

https://www.advancesoft.jp/

電話番号

03-6826-3970

CAD・CAM・CAEの各種ソリューションや、データ管理ソフトウェアiDAM(アイダム)、三次元グラフ製造ソフト「Graph-RPlus」などを提供しているシステム開発会社です。大手企業や学校、公官庁などと多数取引を行っています。

本社所在地

東京都北区滝野川3-48-1

公式HP

http://www.iw-labo.co.jp/AI

電話番号

03-5776-1961

AI Dynamics, Inc. のアジア拠点として2020年に設立。「AIのコンビニエンスストア」をスローガンに、誰でもAI技術を活用できるような製品・ソリューションの提供と、AI事業の開発支援/コンサルティングなどを手掛けています。

本社所在地

東京都港区海岸1-2-20 汐留ビルディング3F

公式HP

https://aidynamics.jp

電話番号

03-6452-4750

「コンサルティング力」「AI技術力」「教育力」を強みに、システムサービス事業・コンサルティング事業・キャリアディベロップ事業を手がけている企業です。AI交通量調査や異常検知、店内行動解析、時系列予測、OCR開発などを行っています。

本社所在地

東京都中野区中野4-1-1 中野サンプラザ 9F

公式HP

https://present-square.com/

電話番号

公式HPに記載なし

SUS

メタバース、AI、AR・VRの自社開発をはじめ、自動車、ロケット、家電など、多種多様な分野の先端プロジェクトでソフトウェア・制御設計などを担当。受託開発では、企業課題に合ったAIソリューションを提案しています。

本社所在地

京都府京都市下京区四条通烏丸東入ル長刀鉾町8 京都三井ビルディング5F

公式HP

https://www.sus-g.co.jp/

電話番号

公式HPに記載なし

少数精鋭メンバーにより、AIを含む先進技術を用いたビジネスの構築支援を行っている企業です。ハイレベルな技術はもちろん、広告宣伝費や無駄なコストも極限まで削減し、効率的な研究開発を行ってくれる点も魅力です。

本社所在地

東京都渋谷区渋谷3-10-1 渋谷MJビル3F

公式HP

https://www.kiconiaworks.com/

電話番号

公式HPに記載なし

まだ「ビッグデータ」という言葉すら存在していなかった2004年から、データ活用を通して、企業のビジネス成功をサポートしてきた企業です。4つのプランをベースに、テーラーメード型の支援を行っています。

本社所在地

東京都港区六本木三丁目1番1号 六本木ティーキューブ

公式HP

https://www.brainpad.co.jp/ai/

電話番号

03-6721-7001

技術力の高さで特に注目されるAI企業です。国際的に高い評価を得ている研究員やエンジニアが数多く在籍しており、先進の技術をスピーディーに実用化することで、解決が難しいとされる現実世界の課題解決を目指しています。

本社所在地

東京都千代田区大手町1-6-1大手町ビル

公式HP

https://www.preferred.jp/ja/

電話番号

公式HPに記載なし

「将棋ウォーズ」「CHESS HEROZ」「BackgammonAce」といった頭脳ゲームの開発で有名な企業です。将棋AIの開発を通じて培ったテクノロジーや手法を活かし、幅広い業界の課題解決をサポートしています。

本社所在地

東京都港区芝5-31-17 PMO田町2F

公式HP

https://heroz.co.jp/

電話番号

公式HPに記載なし

ビッグデータアナリティクス領域でデータソリューション事業を展開している企業です。多様なデータを高度に分析し、独自のソリューションを提供している他、培ったノウハウを元にデータ活用のプロフェッショナル人材を育成しています。

本社所在地

東京都港区赤坂1-8-1 赤坂インターシティAIR(受付: 8階)

公式HP

https://www.accenture.com/jp-ja/services/data-analytics-index

電話番号

03-5937-1610

人工知能及び応用技術に係るコンピュータソフトウェア、システム等の企画・開発・コンサルティング・保守などに対応。AIの社会実装に取り組み、粘り強く、根気強く、開発したAIに改良を重ねてくれる点が魅力です。

本社所在地

東京都台東区台東4-19-9 山口ビル7 8F

公式HP

https://ghelia.com/

電話番号

公式HPに記載なし

介護スタッフの間接業務を AI × 音声入力でサポートするアプリ「CareWiz ハナスト」など、AIを使ったソリューションや自社サービスで、医療や介護、働き方といった超高齢社会に伴う社会課題の解決をサポートしています。

本社所在地

東京都港区東新橋1丁目9-2 汐留住友ビル 21階

公式HP

https://exawizards.com/

電話番号

公式HPに記載なし

AI・システムの専門知識と、ビジネスの深い知見を有するプロフェッショナルが多数在籍している東大発のAI企業です。AI導入を一気通貫でサポートし、少ないコストでより速く、より多くの利益を創出してくれます。

本社所在地

東京都文京区本郷二丁目38-16 JEI本郷ビル8階

公式HP

https://jdsc.ai/

電話番号

03-4578-5842

機能特化型のアルゴリズムモジュールを複数開発し、さまざまな企業に提供しているAI技術ベンチャーです。画像・映像認識エンジン「HRUS(ホルス)」など、アルゴリズムモジュールを組み合わせたパッケージ・ソフトウェアも販売しています。

本社所在地

東京都文京区本郷 2-35-10 本郷瀬川ビル

公式HP

https://www.pkshatech.com/

電話番号

公式HPに記載なし

企業のDX化を支援する「デジタルプラットフォーム事業」を展開。DXの実行に必要なデータの生成から収集、加工、分析、AIモデリングまでのプロセスを一貫で対応し、継続的に安定した運用を実現しています。

本社所在地

東京都港区北青山二丁目14番4号

公式HP

https://abejainc.com/ja/

電話番号

公式HPに記載なし

ディープラーニング・機械学習、統計解析を活かしたAIソリューションで社会課題・企業課題の解決に貢献している企業です。衛星データの収集からAI開発、既存システムとの連携までをワンストップでサポートする「衛生解析AI」にも対応しています。

本社所在地

東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル438

公式HP

https://ridge-i.com/

電話番号

公式HPに記載なし

誰でも簡単にAI開発が行えるプラットフォーム「GAUSS Foundation Platform」の開発を中心に、画像認識エンジンや自然言語処理エンジン、競馬予想、OCR新規事業コンサルティングなど、AIを活用したサービスを提供しています。

本社所在地

東京都新宿区西新宿1-1-6 12SHINJUKU 1201

公式HP

https://gauss-ai.jp/

電話番号

03-6276-1976

人工知能(AI)を活用したビッグデータ分析技術を強みに、多数の企業の経営課題解決をサポートしている企業です。高度なスキルを持ったデータサイエンティストが多数在籍し、クライアントのパートナーとして併走しています。

本社所在地

東京都港区虎ノ門一丁目17番1号 虎ノ門ヒルズ ビジネスタワー27階

公式HP

https://datumstudio.jp/

電話番号

公式HPに記載なし

半導体やネットワーク関連機器などを販売している専門商社としての知見と、国内外で構築している約2万人のデータサイエンティストネットワーク、AI導入・支援の豊富な経験を強みに、さまざまなソリューションを提供しています。

本社所在地

神奈川県横浜市港北区新横浜1-6-3 マクニカ第1ビル

公式HP

https://www.macnica.co.jp/

電話番号

045-476-2010

電力・エネルギー、物流・サプライチェーン、都市交通など、社会インフラの計画業務の高度化をサポートしているAIベンチャーです。デジタルツイン技術にAIを掛け合わせ、複雑化しつづける社会の課題解決を支援しています。

本社所在地

東京都港区北⻘山3-11-7 Aoビル6F

公式HP

https://gridpredict.jp/

電話番号

03-6427-9161

代表取締役・金井 良太氏の専門である脳の研究・脳画像の解析からスタートした企業です。ディープラーニング・自律AI・ニューロサイエンス等の高い技術力を生かし、AIに関する各種研究・製品開発をサポートしています。

本社所在地

東京都港区赤坂1-12-32 アーク森ビル24階

公式HP

https://www.araya.org/

電話番号

公式HPに記載なし

総合システムインテグレータとして、さまざまな分野でチャレンジを続けている会社です。AIソリューションに関しても、事務システムの開発や導入・運用などにも幅を広げています。

本社所在地

岡山県岡山市東区上道北方688-1

公式HP

https://www.systems.nakashima.co.jp/

電話番号

03-5821-9761

顧客のビジネスを熟知した実用性の高いサービスをスピーディーに提供している会社です。AIと現場のシステムを結びつけるためのシステム開発を行なっています。小売業界を中心に、幅広い業界に対応するAIソリューションを開発しているのが特徴です。

本社所在地

東京都新宿区西新宿6-5-1新宿アイランドタワー4階

公式HP

https://www.headwaters.co.jp/

電話番号

公式HPに記載なし

これからAIを導入しようと考えている企業も利用できる画像AI導入支援サービスに取り組んでいます。部分的な依頼が可能な簡易診断サービスのほか、データ収集段階から依頼できるPoCサービスが用意されており、状況に合わせて依頼する範囲などについて相談が可能です。

本社所在地

愛知県名古屋市中村区太閤3-1-18 名古屋KSビル9F

公式HP

https://www.netforce.co.jp/

電話番号

052-453-7117

AVILENでは画像処理・言語処理・最適化・予測などの活用できるAI開発を、オーダーメイドにて提供する企業です。AI開発の際のコンサルは、AI活用知識が豊富な担当者により行われるため、費用の面も含め、現実的に実現可能なシステムを提案してもらえます。

本社所在地

東京都中央区日本橋馬喰町2-3-3 秋葉原ファーストスクエア9階

公式HP

https://avilen.co.jp

電話番号

03-5823-4694

ロカラボでは、AI導入支援におけるコンサルティングや開発サービスのほか、さまざまなシステム関連のサービスを提供しています。導入前にミニマムPoCで精度などの検証を行ったうえで導入に踏み切れるなど、AIの導入におけるリスクをできるだけ回避できるように配慮しています。

本社所在地

千葉県野田市光葉町2-1-24

公式HP

https://localab.jp/

電話番号

公式ホームページに記載なし

Fusicでは、画像認識や音声認識、需要予測など、幅広いAI技術の開発に対応しています。AI開発のほか、Webシステムやスマホアプリの開発なども行っており、さまざまな技術とサービスを求める企業を高い技術と綿密なコンサルティング、実績に基づく提案力でサポートします。

本社所在地

福岡県福岡市中央区天神4-1-7 第3明星ビル 6F

公式HP

https://fusic.co.jp/

電話番号

公式HPに記載なし

エクスウェアは、AI開発を中心にSE事業やIoT事業など、幅広い事業を展開しているベンダーです。AI事業においてはチャットボットや顔認証システムの開発事例が多く、幅広い業界で活用されています。開発時のコンサルティングはもちろん、導入後の運用や保守も行っている点が特徴です。

本社所在地

東京都品川区東品川4-10-27 住友不動産品川ビル13階

公式HP

https://www.xware.co.jp/

電話番号

公式HPに記載なし

2004年に設立し、これまでに培ってきたデジタル画像処理技術とAIが融合した「イメージングAI」で社会に貢献している企業です。AI開発ではさまざまな分野に挑戦しており、実際に分野を問わず数々の導入事例があります。

本社所在地

東京都千代田区神田錦町 2-2-1 KANDA SQUARE11階 WeWork内

公式HP

https://www.morphoinc.com/

電話番号

公式HPに記載なし

高い専門性を持つデータサイエンスチームとAI研究開発チームにより、AI技術の検証からシステム開発、サービス運用まで「One Team」で行うモノづくりを行っています。画像認識や動画解析、データサイエンスなどを得意としており、ゲームやスポーツ、アプリ開発などの事業に貢献しています。

本社所在地

東京都渋谷区渋谷二丁目24番12号 渋谷スクランブルスクエア

公式HP

https://dena.com/jp/

電話番号

公式HPに記載なし

食品関連や自動車、金属産業、化学産業、電子部品、紙加工品、プラスチック製品、建設業、農業、水産業、畜産業、林業など幅広い業界の開発実績を持つAIハヤブサ。目視検査や既存の画像処理の課題を解決するAIアルゴリズムの開発を行っています。

本社所在地

北海道函館市桔梗町379番地13 函館工房内

公式HP

https://aihayabusa.co.jp/

電話番号

0138-76-4659

Bee

Beeは組み込みソフトウェアの専門家であり、家電から医療機器、工業用機器など、多種多様な制御ソフトウェアを手がけています。従来の組み込みソフトウェアにとらわれず、ビッグデータの解析やディープラーニングを活用したAI技術など、先進的なソリューションも提供しています。

本社所在地

大阪市淀川区宮原4-1-4 KDX新大阪ビル10F

公式HP

http://www.bee-u.com/index.html

電話番号

06-6842-7000

GIB JAPANは2015年の深層学習の進展以降、AIの研究とシステム開発に注力してきた企業です。WEBサイトの記事レコメンド、OCR、監視システム、顧客管理、防犯、ソーシャルディスタンス検出など、多岐にわたるAIソリューションを提供。先進的なクラウド技術や深層学習、強化学習を取り入れています。

本社所在地

東京都新宿区大久保1-15-18みゆきビル203

公式HP

https://gibjapan.org/

電話番号

03-6380-3269

業界別で見るAI活用事例

少子高齢化により人口減少が続き、各業界で人手不足が深刻化している日本。これからの時代、企業が成長していくためには、AIの導入が欠かせません。とはいえ「実際の現場にはどのように導入されているかよく分からない」という方も多いでしょう。ここでは、製造業界・情報通信業界・金融業界・保険業界など10の業界別にAI導入事例をご紹介します

製造業では、現場の作業を軽減する目的でAIを導入する例が多いようです。また、技術やノウハウの伝承・活用などのためにも導入されています。いずれも現場のデータが必要になるので、現場とAI担当者との連携が必須です。ここでは、AIを活用した製造業界における成功事例をご紹介します。

スマートフォンや携帯電話が広く普及している現在、通信業界では「品質の良い通信サービスの提供」「多様なビジネスサービスへの対応」といった課題を解決するために、AIの導入が進められています。ここでは、情報通信業界におけるAIの活用例をまとめました。

長年に渡って取引データを保有している金融業界は、AI関連技術を適用しやすく、導入が進んでいる業種の一つと言われています。ここでは、金融業界でどのようにAIが導入されているのか、成功事例や失敗事例などをご紹介します。ぜひ参考にしてみてください。

保険金請求の評価などの内部業務から、営業、コールセンターなどの対外業務まで幅広い業務を行っている保険業界。業務の機密性・個別性が高いため、業務の属人化が進みやすく、DXが遅れていると言われています。その中でも、AIの導入に成功している事例をご紹介します。

最近では建設業界においてもAIの導入が進み、業務効率化や人手不足解消、安全性確保、品質管理などさまざまな場面で活用されています。ここでは、建設業界でどのようにAIが導入されているのか、成功事例や失敗事例などをご紹介します。

人材業界の業務にAIを活用することで、求職者と企業との間のマッチングマッチング精度の向上や、さまざまな業務の効率化が期待できます。ここでは、人材業界におけるAIの活用例をまとめました。ぜひ参考にしてみてください。

ヘルスケア業界では、膨大な時間と費用を要する新薬開発でAIを活用する「AI創薬」をはじめ、「がん治療AI」や「AI手術ロボット」など、さまざまな領域でAIの導入が進められています。ここでは、ヘルスケア業界におけるAIの活用例をまとめました。

小売業界では、Eコマース分野だけでなく、店舗でもAIの活用が進んでおり、顧客の行動分析やレジ・駐車場の混雑緩和、売上・需要予測、発注・在庫管理業務の効率化、人手不足解消などさまざまなメリットが期待されています。ここでは、小売業界での導入例をご紹介します。

新型コロナウイルスの影響を大きく受けた流通業では、需要や物流量の予測などで特にAIが活用されています。ここでは、物流業界でどのようにAIが導入されているのか、成功事例や失敗事例などをご紹介します。ぜひご参考にしてください。

不動産業界では、IT技術を駆使するベンチャーの台頭によって、業界全体でAI導入が加速しています。導入されているのは、主に価格査定や仲介サービスの分野。AIコンシェルジュなど、新たなサービスも開発されています。ここでは不動産業界の導入例をご紹介します。

用途別で見るAI活用術

ディープラーニングやビッグデータといった革新的な技術の登場により、AIの可能性は大きく高まりました。ここでは画像認識、手書きOCR、行動認識、自然言語処理、異常検知、購買予測といった用途別に、導入事例やメリットなどをまとめています。

画像認識とは、画像に含まれる情報から特徴をピックアップし、対象物を識別する技術のことです。画像認識技術を使うことで、異常の検出・検知や精度・品質の向上、業務の効率化などが行えます。ここでは、画像認識を活用したAIの導入事例をご紹介します。

OCRとは、手書きや印刷された文字をデータ化する技術のことです。AIと組み合わせることで、画像データから文字情報を抽出して、デジタルデータに高精度に変換することが可能。これにより、業務の効率化や精度・品質向上などさまざまなメリットが期待できます。

行動認識とは、画像、映像、加速度、磁気、その他センサーなどから動きを認識する技術です。これにより、作業者別の作業工程を認識して工程を見える化したり、スポーツ選手の育成を支援したり、作業時に身体負荷の大きい動作を検出して業務改善をすることなどが可能です。

自然言語処理は、AI(人工知能)によって大量のテキストデータを分析する技術のことです。コンピュータに「ことば」を教える技術とも言われます。対話型 AI チャットボットや音声認識、検索エンジンなどに幅広く活用されています。ここでは自然言語の導入事例をまとめました。

異常検知は、これまでベテランの経験や勘に頼ったり、人が時間をかけて行っていた異常検査を代行してくれる技術です。正常値と異常値の違いを学習し、異常個所を抽出します。ここでは、異常検知を活用したAI参考事例をご紹介しています。

異音検知は、機械などが正常稼働している時の音と、そうでない時の音を機械学習させることで、 安定的なモニタリング、異常発見、予兆検知などに役立てる技術です。ここでは、異音検知を活用したAIの導入事例や異音検知を導入するメリットなどをまとめました。

消費者の行動を予測することで、無駄に在庫を増やしたり、必要のないサービスに力を注ぐことなく、効率的な販売促進・店舗運営を行うことができます。ここでは、購買予測機能を活用したAIの導入事例や、購買予測を導入するメリットをご紹介しています。

需要予測は、天候や来客数、商品の販売数といった過去の実績データをAIが分析し、それをもとに将来の需要を予測する技術です。在庫管理を適切に行える、データを根拠に経営を進められる、などさまざまなメリットが期待できます。ここでは、需要予測の導入例をまとめました。

婚活アプリや人材派遣、転職サービスなどで導入されているマッチング機能は、さまざまなデータを分析して照合することで、条件に合った組み合わせを提示してくれる技術です。ここでは、マッチング機能を活用した事例や、導入するメリットをご紹介しています。

ECサイトなどを訪問したユーザーの好みに合わせて、おすすめの商品やサービスを提示する技術です。レコメンド機能を導入することで、ユーザーの満足度を高めたり、売上アップに期待することができます。ここでは、レコメンド機能を活用した事例をご紹介しています。

文章生成AIの開発は、適切なデータの準備と精密な学習プロセスが不可欠です。豊富なテキストデータの収集と整形、ハイパーパラメータの適切な設定を通じ、AIは多様な業務での生産性向上に貢献します。これらのプロセスを徹底することで、AIは文書作成、プログラミング、アイデア出しといった、多様な用途で活用できるようになるでしょう。

画像生成AIは、Webサービス・医療分野をはじめ、さまざまな領域で活用されています。導入の主なメリットは、業務を効率化できることです。開発にあたっては、高品質かつ膨大な量の画像データが必要になります。ここでは、画像生成AIの導入事例、導入のメリットなどを解説しています。

AIとは

「AI(Artificial Intelligence:人工知能)」とは、人間の考え方・感じ方を人工的に再現したものといえます。AIの研究は1950年台から始まっており、現在も多岐にわたる分野活用するための研究が進められています。
AIができることとして挙げられるのが、過去のデータをもとにして未来に起こる可能性がある結果を導き出す「予測」、さまざまなデータで共通する部分を探し出して振り分けを行う「分類」、そして人間の代理としてAIが考えて動く「実行と最適化」といったものがあります。

AIとビッグデータと違い

「AI」と「ビッグデータ」の2つの違いがよくわからない、という方もいるかもしれません。
「ビッグデータ」とは、簡単にいうと巨大なデータの集まりのことを指します。このビッグデータの例としては、例えばSNSのデータや動画・音声・画像といったマルチメディアデータ、購買履歴や行動履歴などのウェブサイトデータなど非常にさまざまなものがあります。AIは、このようなビッグデータをもとにして分析を行い、必要とされている判断や予測、実行をすることになります。