人手不足の深刻化や、急速な市場の変化。
現代のビジネスシーンにおいて、業務効率化や競争力の強化は待ったなしの課題です。
こうした課題を解決する強力な一手として、今、AI（人工知能）の導入が急速に進んでいます。
しかし、その一方で、
AIを導入したいが、何から手をつければいいの？
自社に専門知識はないし、本当に活用できるのだろうか？
AI開発を外注したいけど、どの会社に頼めばいいか分からない
といった不安や疑問を抱えている方も多いのではないでしょうか。
この記事では、AI受託開発の基本から、メリット・デメリット、会社の選び方、おすすめのAI受託開発会社25選まで、分かりやすく徹底的にご紹介します！ぜひ参考にしてください。
AIとは？
AI（Artificial Intelligence, 人工知能）とは、人間の知的活動、例えば「学習」「推論」「判断」といった能力をコンピュータプログラムで模倣・実現したソフトウェアやシステムのことです。
AIは、大量のデータを学習し、そこに潜むパターンやルールを見つけ出すことを得意とします。
身近な例ではスマートフォンの音声アシスタントや、通販サイトのおすすめ（レコメンド）機能、最近ではChatGPTに代表される生成AIなど、すでに多くのAI技術が活用されています。
ビジネスシーンにおいては、単純作業の自動化から、需要予測、画像認識による検品、顧客対応の自動化まで、あらゆる領域でその活用が広がっています。
AIは、企業の生産性を飛躍的に向上させ、新たなビジネス価値を創出する可能性を秘めた、現代ビジネスに不可欠なテクノロジーなのです。
AI受託開発・AI受託開発会社とは？
AI受託開発とは、企業が抱える特定の課題に対し、AI技術を用いたオーダーメイドのシステムやソリューションの開発を、外部の専門企業に委託（発注）することです。
そして、その開発を専門的に請け負うのがAI受託開発会社です。
AI開発には、データサイエンティストやAIエンジニアといった高度な専門人材、そして膨大なデータを処理・学習させるための計算リソース（高性能なサーバーなど）が必要不可欠です。
しかし、こうしたリソースをすべて自社で賄うのは非常に困難です。
AI受託開発会社は、AIに関する豊富な専門知識、技術力、開発ノウハウを保有しており、クライアント企業の課題やニーズに応じて、最適なAIシステムの企画・設計から開発、導入、運用保守までをワンストップで提供します。
AI開発外注のメリット・デメリット
AI開発を外部に委託することには、大きなメリットがある一方で、知っておくべきデメリットや注意点も存在します。
メリット | 注意点（失敗しないためのポイント） |
専門知識とノウハウを活用できる 最大のメリットは、AIに関する高度な専門知識や最新技術、豊富な開発ノウハウを持つプロフェッショナルの力を借りられることです。自社に専門家がいなくても、短期間で高品質なAIシステムを構築できます。 | ノウハウが社内に蓄積されにくい 開発プロセス全体を外部に依存してしまうと、AIに関する知見や運用ノウハウが自社内に蓄積されにくいという側面があります。開発会社と密に連携し、運用フェーズでは自社も関与するなど、ノウハウ移転を意識する工夫が必要です。 |
開発リソースの確保とコスト削減 優秀なAIエンジニアの採用や育成には、莫大な時間とコストがかかります。外注することで、こうした採用・教育コストを削減し、必要な時に必要なだけのリソースを確保できます。高性能な開発環境（サーバー等）への初期投資も不要です。 | コストが高額になる場合がある オーダーメイドで高度な開発を行うため、既存のSaaS（クラウドサービス）を利用するよりも初期費用やランニングコストが高額になる傾向があります。特に要件が複雑化したり、開発が長期化したりすると、予算を圧迫する可能性があります。 |
開発スピードの向上 経験豊富な専門家がプロジェクトを担当するため、企画から開発、導入までのプロセスがスムーズに進みます。これにより、AI導入までのリードタイムを大幅に短縮し、ビジネスチャンスを逃さずスピーディーに市場投入できます。 | コミュニケーションコストが発生する 自社のビジネス課題や業務フロー、AIに期待する役割を、開発会社に正確に理解してもらうための綿密なコミュニケーションが不可欠です。この認識合わせ（要件定義）が不十分だと、期待した成果物が得られないリスクがあります。 |
客観的な視点での提案 社内の事情やしがらみにとらわれない第三者の視点から、課題解決のための最適なAI活用法を提案してもらえます。自社では気づかなかった新たな活用アイデアや、より効率的なアプローチが見つかる可能性もあります。 | セキュリティリスクへの懸念 開発プロセスにおいて、自社の機密情報や顧客データを外部の開発会社と共有する必要があります。情報漏洩のリスクを最小限に抑えるため、契約時に秘密保持契約（NDA）を締結し、相手先のセキュリティ体制を厳しくチェックすることが重要です。 |
コア業務への集中 専門的なAI開発を外部に任せることで、自社の社員は本来注力すべきコア業務（商品開発、営業、マーケティングなど）にリソースを集中させることができ、組織全体の生産性向上に繋がります。 | 特定の会社への依存（ベンダーロックイン） 開発や運用を特定の外部企業に一任することで、その会社への依存度が高まるリスクがあります。将来的にシステムの改修や内製化、他社への乗り換えを検討する際に、仕様の把握やデータの移行が困難になる「ベンダーロックイン」状態に陥る可能性があります。 |
AI導入支援サービスと受託開発の違い
AI活用を外部に頼む際、AI導入支援サービスとAI受託開発という言葉をよく目にします。この二つは似ているようで、その役割が異なります。
AI導入支援サービス（コンサルティング）
主にどの業務に対してどのAIツールを導入すべきか、という戦略立案や企画、既存ツールの選定・導入をサポートするサービスです。
AI活用の方向性を定めたり、社内研修を行ったり、既存のSaaSツール（ChatGPT、AI-OCRなど）を導入・定着させる支援が中心です。
AI受託開発
自社の課題解決のために、オリジナルのAIモデルやシステムをゼロから開発するサービスです。
既存のツールでは対応できない、自社特有のデータを使った高度な予測モデルや、特殊な画像認識システムなど、オーダーメイドの開発を行います。
簡潔に言えば、「導入支援」が既存ツールの活用サポートがメインであるのに対し、「受託開発」は完全オリジナルのAI開発を請け負う点に大きな違いがあります。
AI受託開発サービスに依頼できること
AI受託開発会社には、AIに関する多岐にわたる業務を依頼できます。
単なる開発（プログラミング）だけでなく、その前後のプロセスも幅広くカバーしています。
AI活用の企画・コンサルティング
AIで何かしたいが、具体的に何ができるかわからないという段階から相談が可能です。現状の業務課題をヒアリングし、AIで解決可能か、どのような効果が見込めるかを分析し、最適な活用戦略を提案してくれます。
PoC（概念実証）の実施
本格的な開発に入る前に、小規模なデータや環境でそのAIアイデアが技術的に実現可能か、本当にビジネス効果が出るかを検証するPoC (Proof of Concept)を実施します。これにより、開発失敗のリスクを最小限に抑えます。
データ分析・アノテーション（教師データ作成）
AIの精度はデータの質と量で決まります。AI開発に必要なデータが不足している場合の収集支援や、既存データのクレンジング（整形）、AIが学習しやすいように正解ラベルを付与するアノテーション作業も依頼できます。
AIモデル・システムの開発
企業の課題に合わせた、オーダーメイドのAIモデルを開発します。需要予測、画像認識、自然言語処理、最適化アルゴリズムなど、目的に応じた最適な技術を選定し、高精度なAIモデルを構築します。
既存システムへの組み込み・運用保守
開発したAIモデルを、実際に業務で使えるように既存の業務システムやアプリケーションに組み込み（インテグレーション）ます。また、導入後のAIモデルの精度監視や、追加学習による継続的なパフォーマンス改善といった運用保守もサポートします。
AI受託開発サービスの費用相場
AI受託開発の費用は、プロジェクトの難易度、開発規模、必要なデータの量や質によって大きく変動するため、いくらと断言するのは困難です。
ここでは、あくまで一般的な目安として紹介します。
PoC（概念実証）: 100万円〜500万円
比較的小規模なデータセットを使い、短期間（1〜3ヶ月程度）でAIモデルの実現可能性や精度を検証するフェーズです。この結果を見て、本格開発に進むかを判断します。
小〜中規模のAIシステム開発: 500万円〜1,500万円
PoCで効果が実証されたAIモデルを、実際の業務システムに組み込む開発です。特定の業務（例：AIチャットボット、単純な画像認識）を対象とする場合がこれにあたります。
大規模・複雑なAIシステム開発: 1,500万円〜数千万円以上
企業の基幹システムと連携する複雑な需要予測システムや、高度な精度が求められる異常検知AI、独自の大規模言語モデル（LLM）開発などは、費用が数千万円単位になることも珍しくありません。
費用を決定する主な要因は、AIモデルの複雑さ（＝開発工数）とデータ準備（収集・アノテーション）の工数です。
依頼する際は、複数の会社から見積もりを取り、その内訳をしっかり比較検討することが重要です。
AI受託開発サービスの主な活用事例
AI受託開発は、すでに多くの業界で具体的な成果を上げています。
製造業：外観検査の自動化・予知保全
従来、熟練作業員の目視に頼っていた製品の傷や汚れの検品（外観検査）を、AIの画像認識技術で自動化します。これにより、検査精度の安定化と人手不足の解消を実現します。また、工場の機械に設置したセンサーデータをAIが分析し、故障の兆候を事前に察知する予知保全も進んでいます。
小売・EC：需要予測とレコメンデーション
過去の販売実績、天候、イベント情報、SNSのトレンドといった膨大なデータをAIが分析し、将来の商品需要を高精度で予測します。これにより、在庫の最適化（欠品や過剰在庫の防止）が可能になります。また、顧客の購買履歴や閲覧行動に基づき、最適な商品を推薦（レコメンド）するAIも売上向上に直結しています。
医療・ヘルスケア：画像診断支援
レントゲンやMRI、CTスキャンなどの医療画像をAIが解析し、病変の疑いがある箇所を検出して医師の診断をサポートします。医師の見落としを防ぎ、診断の精度とスピードを向上させる目的で研究・開発が進んでいます。
金融：不正検知（フロードディテクション）
クレジットカードの利用履歴や送金パターンをAIがリアルタイムで監視し、通常とは異なる不正利用の疑いを瞬時に検知します。これにより、金融犯罪による被害を未然に防ぎます。
コールセンター：音声認識とFAQ自動応答
顧客との通話内容をAIがリアルタイムでテキスト化し、オペレーターの入力業務を削減します。さらに、顧客の質問内容をAIが解析し、関連するFAQの回答候補をオペレーターの画面に表示させることで、応対品質の均一化と時間短縮に貢献します。
AI受託開発のプロセス
AI受託開発は、一般的なシステム開発とは少し異なるプロセスで進められます。
特にデータと検証（PoC）が重要となります。
課題ヒアリング・要件定義
クライアントが抱えるビジネス上の課題や、AIによって何を実現したいのかを詳細にヒアリングします。この段階で、AIで解決すべき課題（スコープ）を明確にし、期待する成果（ゴール）を共有します。
データ収集・アセスメント
AIモデルの学習に必要なデータが揃っているか、その品質は十分かを確認します。データが不足している場合は、収集方法から検討します。AIの精度はデータで決まるため、非常に重要なプロセスです。
PoC（概念実証）
本格開発の前に、小規模なデータセットでAIモデルのプロトタイプを作成し、技術的な実現可能性と期待される精度・効果を検証します。この結果に基づき、本格開発への投資判断を行います。
AIモデル開発・学習
PoCの結果を踏まえ、本格的なAIモデルの設計・開発に着手します。アノテーション（教師データ作成）を行い、クレンジングされた大量のデータを使ってAIモデルに学習させ、精度を高めていきます。
システム実装・インテグレーション
開発したAIモデルを、実際の業務で利用するためのシステムに組み込みます。既存の業務システムとAPI連携させたり、ユーザーが操作するWebアプリケーションを開発したりします。
運用・保守・再学習
AIシステムは導入して終わりではありません。実際の運用データを使って正しく動作しているかを監視し、必要に応じてAIモデルを再学習させ、精度を維持・向上させていく運用保守フェーズが続きます。
AI受託開発会社の選び方
数多くのAI受託開発会社の中から、自社に最適なパートナーを選ぶには、どのような点に注意すればよいでしょうか。
自社の業界・業務への理解度
AI開発を成功させるには、技術力だけでなく、対象となる業界の商習慣や業務プロセスへの深い理解が不可欠です。自社と同じ業界での開発実績や、類似の課題を解決した事例があるかを確認しましょう。
保有する技術力と専門領域
AIと一口に言っても、画像認識、自然言語処理、需要予測、最適化など、得意分野は会社によって様々です。自社が解決したい課題（例：検品自動化なら画像認識）において、高い技術力や専門性を持つ会社を選びましょう。
PoC（概念実証）への対応力
AI開発は不確実性が高いため、いきなり大規模開発に進むのはリスクが伴います。「まずは小さく試したい」というニーズに応え、柔軟なPoCプランを提案してくれる会社は信頼できます。PoCで終わらせず、その先の本格開発まで見据えた提案力があるかも重要です。
コミュニケーションの円滑さ
開発プロセスでは、自社の要望を正確に伝え、開発会社からの専門的な提案を理解する必要があります。専門用語ばかりで説明が難解であったり、レスポンスが遅かったりする会社は避け、円滑に意思疎通ができるパートナーを選びましょう。
開発後の運用・保守体制
AIモデルは、導入後に市場や環境の変化に合わせて再学習・チューニングを続ける必要があります。作って終わりではなく、導入後の運用保守や改善サイクルのサポートまで一貫して任せられる体制があるかを確認しましょう。
AI受託開発会社の比較ポイント
具体的な会社を比較検討する際には、以下の5つのポイントで絞り込むとよいでしょう。
実績・事例の豊富さ
自社の課題に近いプロジェクトの実績がどれだけあるか。特にどのような課題をどのようなAI技術でどれほどの成果（例：コスト〇〇％削減、精度〇〇％向上）に繋げたのか、具体的な事例の質と量を確認します。
技術的強み（専門性）
画像認識、自然言語処理（特に日本語）、時系列データ（需要予測など）、強化学習（最適化）など、会社ごとの技術的な強みが自社のニーズと合致しているかを見極めます。在籍するデータサイエンティストの専門性なども参考になります。
対応範囲（ワンストップか）
課題のヒアリングや戦略立案といった最上流のコンサルティングから、データ収集・アノテーション、AIモデル開発、システム実装、そして導入後の運用保守まで、どこまでの範囲をワンストップで対応してくれるかを確認します。
コストパフォーマンス（見積もりの妥当性）
単に金額の安さだけでなく、なぜその費用がかかるのかという見積もりの内訳が明確で、妥当性があるかを確認します。PoCプランや、開発フェーズに応じた柔軟な料金体系があるかもポイントです。
サポート体制・人材育成
導入後の保守サポートはもちろん、開発したAIを自社で運用（内製化）していきたい場合に、技術移転や社内向けの人材育成・研修プログラムなどを提供しているかも、長期的なパートナーシップを考える上で重要になります。
AI受託開発会社一覧 おすすめ25選
ここでは、国内で実績のある主要なAI受託開発会社を25社ピックアップしてご紹介します。
1. LionAI (ライオンAI)
LionAI（ライオンAI）は、福岡県博多区にあるシステム開発会社であり、地域密着型のAI導入支援サービスを提供している法人向けAI導入支援・開発の専門コンサルティング会社です。
弊社にご相談いただくお客様の多くは、
AIツールを導入しただけでは業務が完結しない
既存システムとの連携がうまくいかない
と言ったお悩みを抱えています。
そこで弊社は、すぐに実践できるソリューションのご提供を目指して、お客様の業務フローや課題をヒアリングし、完全オーダーメイドのソリューションをご提案させていただきます。
またシステム開発会社としての業務系システムやスマートフォンアプリ、クラウドサービスの開発を活かして、
生成AI研修
AIツール開発
導入支援
既存システムとの連携
運用保守
までを終始ご支援し、業務効率化、円滑な導入および定着を実現いたします。
「AIを導入して業務の効率化を図りたいが何から初めて良いかわからない...」という方でもお気軽にLion AI(ライオンAI)までご相談ください。
2. 株式会社Preferred Networks (PFN)
日本を代表するAIベンチャー企業であり、深層学習（ディープラーニング）技術において世界トップレベルの研究開発力を持っています。
特に製造業、医療、ロボティクス分野での高度な技術応用を得意としており、産業用ロボットの自律制御や、医療画像診断支援AIなど、困難な社会課題の解決に取り組んでいます。
トヨタ自動車やファナックなど、各業界のトップ企業と協業し、研究開発から社会実装までを一気通貫で推進している点が大きな強みです。
最先端の技術で複雑な課題解決を目指す企業に適しています。
3. 株式会社エクサウィザーズ
引用: 株式会社エクサウィザーズ
AIを用いた社会課題解決をミッションに掲げ、非常に幅広い業種（医療、介護、金融、製造、HRなど）に対してAIソリューションを提供している企業です。
独自のAIプラットフォーム「exaBase」を基盤に、年間250件以上（2023年度）という豊富なAIプロジェクト実績を持っています。
単なるAI開発に留まらず、AI導入戦略のコンサルティングから、現場での運用・定着支援、さらにはAI人材育成まで、企業のDX推進を総合的にサポートする伴走力が特徴です。
4. 株式会社ABEJA
引用: 株式会社ABEJA
「テクノロジーの力で産業の構造を変革する」という理念のもと、特に小売・流通、製造、インフラ業界に強みを持つAI企業です。
「ABEJA Platform」というAI開発・運用基盤を提供しており、これまでに400社以上の導入実績を誇ります。
店舗の客層や動線を解析するAIカメラソリューションや、製造ラインの異常検知、インフラ設備の保全AIなど、現場のオペレーションを深く理解したソリューション開発が特徴です。
5. 株式会社ブレインパッド
引用: 株式会社ブレインパッド
2004年設立のデータ分析・活用のリーディングカンパニーです。
AI開発だけでなく、その前段階となるデータ分析基盤の構築や、データサイエンティストによる高度な分析コンサルティングに大きな強みを持っています。
特にマーケティング分野での顧客データ分析や需要予測モデルの構築で豊富な実績があり、データに基づいた企業の意思決定（データドリブン経営）を強力に支援します。
AI人材の育成サービスも提供しており、データ活用の内製化を目指す企業にも最適です。
6. 株式会社Laboro.AI（ラボロエーアイ）
引用: 株式会社Laboro.AI
クライアント企業ごとに異なるビジネス課題に対し、最適なAIモデルをゼロから設計・開発するカスタムAIソリューションに特化しています。
SaaSプロダクトでは対応できない、企業の競争力の源泉となるような独自のAI開発を得意としています。
企画構想（PoC）から、AIモデル開発、システムへの組み込み、運用保守までを一気通貫でサポート。
様々な業界でのPoC成功実績と、そこから本格導入へ繋げるプロジェクト推進力に定評があります。
7. 株式会社PKSHA Technology（パークシャ テクノロジー）
独自のアルゴリズム開発に強みを持つ技術者集団です。
特に自然言語処理技術を活かした対話エンジン（AIチャットボット）や、音声認識ソリューションにおいて高いシェアを持っています。
コンタクトセンターの自動応答システムや、社内問い合わせの効率化などで多くの導入実績があります。
AI技術をプロダクト（SaaS）として提供するだけでなく、企業の課題に合わせたアルゴリズムの受託開発も行っています。
8. HEROZ株式会社
引用: HEROZ株式会社
世界最強クラスの将棋AI「Ponanza」の開発者が創業したことで知られ、その高度な機械学習・強化学習の技術をBtoB領域に応用展開しています。
特に金融（株価予測、不正検知）、製造（プロセス最適化）、建設（施工計画最適化）といった専門性の高い領域での実績が豊富です。
独自のAI「HEROZ Kishin」を軸に、人間では困難な複雑な予測や最適化問題を解決するソリューションを提供し、企業の競争力強化に貢献しています。
9. 株式会社FRONTEO（フロンテオ）
独自開発の自然言語処理AIエンジン「KIBIT（キビット）」を活用し、専門性の高い分野での課題解決を得意とする企業です。
特にリーガルテック（法律関連）分野での証拠開示支援（eディスカバリ）や不正調査で高い実績を持ちます。
近年はその技術を医療（論文検索支援、転倒転落予測）やビジネスインテリジェンス（営業支援、コンプライアンス監視）などにも展開しており、テキストデータに特化した高度な分析ニーズに応えています。
10. 富士通株式会社
引用: 富士通株式会社
日本の大手総合SIerとして、長年にわたり培ってきたITインフラ構築力と、最先端のAI技術群「FUJITSU Human Centric AI Zinrai」を融合させた総合力が強みです。
あらゆる業種のDX（デジタルトランスフォーメーション）を支援し、AI導入の戦略立案からシステム構築、グローバル展開までをワンストップでサポートします。
特に製造業のスマートファクトリー化や、金融機関の基幹システム連携など、大規模で複雑なプロジェクトへの対応力に優れています。
11. 日本電気株式会社 (NEC)
引用: 日本電気株式会社 (NEC)
世界トップクラスの顔認証・画像認識技術をはじめ、日本語の自然言語処理にも高い技術力を持つ大手SIerです。
これらのAI技術群を「NEC the WISE」として体系化し、社会インフラ（空港、公共安全）、製造、金融、リテールなど幅広い分野にソリューションを提供しています。
堅牢なシステムが求められる公共分野での実績が豊富な点も特徴で、AI導入の信頼性とセキュリティを重視する企業に適しています。
12. 株式会社日立製作所
引用: 株式会社日立製作所
Hitachi AI Technology/Hをはじめとする独自のAI技術と、製造業（OT：制御技術）とIT双方の知見を併せ持つ稀有な企業です。
「Lumada」ソリューションを核に、顧客との「協創」を重視し、ビジネス課題の発見からAIを活用したソリューション開発、運用までをトータルで支援します。
特に製造ラインの最適化、エネルギー、社会インフラ分野など、大規模な設備やデータを扱う領域でのAI活用に強みを持っています。
13. 株式会社モルフォ
引用: 株式会社モルフォ
画像処理技術のスペシャリスト集団です。
特にスマートフォンカメラ向けの手ブレ補正やノイズ除去といった画像処理アルゴリズムで世界的な実績を持ち、その技術力は業界標準とも言えます。
近年は、この高度な画像処理技術とAI（深層学習）を融合させ、車載カメラ（ADAS支援）、医療画像解析、監視カメラ、工場の外観検査など、より高度な画像認識ソリューションの開発・提供に注力しています。
14.ELYZA株式会社
引用: ELYZA株式会社
日本語の大規模言語モデル（LLM）の研究開発において、国内でトップクラスの実績を持つAIベンチャーです。
東京大学発の技術力を背景に、グローバルモデルに匹敵する性能を持つ日本語特化のLLM開発に成功しています。
大企業向けに、各社の業務内容や保有データに合わせてカスタマイズした独自LLM（生成AI）の構築支援や、生成AIを活用した業務効率化コンサルティング、AIソリューション開発を提供しています。
15.株式会社AVILEN（アヴィレン）
AIソリューション開発事業と、AI人材育成（研修）事業の二軸で展開している企業です。
製造業の外観検査AIや、自然言語処理による文書分類、予測モデル構築など、多岐にわたる受託開発の実績があります。開発だけでなく、AIを使いこなせる組織づくりを支援する人材育成プログラムも強みであり、AIの内製化も見据えた長期的なパートナーシップを築きたい企業にとって魅力的な選択肢となります。
16. 株式会社AIdeaLab（アイデアラボ）
画像認識や生成AI（LLM）を活用したソリューション開発に強みを持つ、少数精鋭の技術者集団です。特に小売・EC業界向けに、AIによる商品画像の自動生成や、顧客行動の分析、ファッション分野での画像検索・レコメンドAIなどでユニークな実績を持っています。
最新のAI論文の知見を迅速にビジネス応用する高い技術力と、クライアントのニーズに柔軟に応えるフットワークの軽さが特徴です。
17. 株式会社Fusic（フュージック）
福岡を拠点とするシステム開発会社で、Webシステムやスマートフォンアプリ開発で培った高い技術力と、AI技術を融合させた開発を得意としています。
顧客のビジネス課題に深く入り込み、業務フローに最適化されたカスタムメイドのAIシステムを企画・開発・運用まで一気通貫で提供します。
地域密着型のきめ細やかなサポートと、技術トレンドへの感度の高さが強みです。
18. 株式会社ヘッドウォータース
引用: 株式会社ヘッドウォータース
Microsoft Azureのパートナーとして、同プラットフォームを活用したAI・IoTソリューション開発に豊富な実績を持つ企業です。
特に、複数のAI技術（画像認識、音声認識、言語処理など）を組み合わせたマルチモーダルAIや、デバイス側でAI処理を行うエッジAIの開発に強みを持っています。
ロボティクス分野や、スマートストア、スマートビルディングといった領域での先進的なAI導入支援を行っています。
19. Vareal株式会社（バレアル）
引用: Vareal株式会社（バレアル）
AI開発だけでなく、そのAIを組み込むシステム全体のUI/UXデザインやソフトウェア開発までを一貫して手掛ける企業です。
AIの企画・コンサルティングから、実際のプロダクト開発、運用保守までをワンストップで提供できる体制が強みです。
テーブルデータ（数値データ）、画像認識、言語処理、音声認識など、幅広いAI技術に対応可能で、クライアントのビジネス課題に寄り添った実用的なソリューション構築を得意としています。
20. 株式会社マクニカ
引用: 株式会社マクニカ
世界中の最先端な半導体やネットワーク機器を扱う技術商社としての知見を活かし、AI開発、特にエッジAIの導入支援に強みを持っています。
高性能なAIチップやセンサーと、AIアルゴリズムを組み合わせて、クライアントに最適なソリューションを提供します。
製造業の検品自動化や、自動運転分野、医療機器など、ハードウェアとソフトウェアの高度なすり合わせが求められる領域で多くの実績があります。
21. 株式会社ディー・エヌ・エー (DeNA)
ゲームやエンターテインメント事業で長年培ってきた、大規模データを扱う高度なAI技術と運用ノウハウが最大の強みです。
これらのAI技術を、ヘルスケア（「kencom」アプリなど）、スポーツ（横浜DeNAベイスターズの戦略分析）、モビリティ（自動運転開発）など、多様な分野に応用展開しています。
コンシューマー向けサービスで培ったUI/UXデザイン力と、安定したシステム運用力を活かしたAIソリューション開発を得意としています。
22. 株式会社Lightblue（ライトブルー）
東京大学発のAIベンチャー企業で、特に画像・動画解析AI技術に強みを持っています。
「Lightblue Sense」というソリューションを軸に、建設現場の安全管理（危険行動検知）、製造ラインの作業分析、インフラ設備の点検支援など、主に「現場」のDXを推進するAI開発を得意としています。
最新の研究知見をビジネス現場に素早く実装する技術力と、現場のニーズに即したソリューション提案力が特徴です。
23. 株式会社GAUSS（ガウス）
引用: 株式会社GAUSS（ガウス）
AI開発パッケージの提供と、オーダーメイドのAI受託開発の両方を手掛ける企業です。
特に、製造・物流・サプライチェーン領域でのAI活用に強みを持ち、高精度な需要予測AI、配送ルート最適化AI、外観検査AIなどで豊富な実績があります。
比較的低コストかつ短納期で導入可能なAIパッケージも用意しており、AI導入のハードルを下げたい企業や、特定の課題を迅速に解決したい企業に適しています。
24. 株式会社アラヤ (ARAYA)
引用: 株式会社アラヤ (ARAYA)
「脳科学とAIの融合」というユニークなアプローチを掲げる研究開発型企業です。
ディープラーニング、エッジAI、自律AIといった先端技術の研究開発・受託開発を行っています。
特に、AIの判断根拠を説明可能にする「説明可能なAI（XAI）」や、より少ないデータで効率的に学習する技術、人間の意識や認知の仕組みをAIに応用する研究に強みがあり、他社とは一線を画す独自性の高いAIソリューションを求めている企業に適しています。
25. エクスウェア株式会社
引用: エクスウェア株式会社
AIチャットボット「TalkQA」や、AI-OCR（光学文字認識）ソリューション「x-point」など、企業の業務効率化に直結するAIプロダクトの開発・提供に強みを持つ企業です。
これらの自社プロダクトで培ったノウハウを活かし、クライアントのニーズに合わせたAIシステムの受託開発も行っています。
特に、社内ヘルプデスクの自動化や、紙帳票のデジタル化といったバックオフィス業務のAI化で多くの実績があります。
AIの受託開発を成功させるためのポイント
最後に、AI受託開発プロジェクトを成功に導くために、発注側（クライアント）が意識すべき重要なポイントを3つご紹介します。
「AIで何を解決したいか」 目的を明確にする
最も重要なのが目的の明確化です。AIを導入すること自体が目的になってはいけません。「〇〇業務の作業時間を△△％削減する」、「不良品の見逃し率を〇〇％改善する」など、AIで解決したいビジネス課題と具体的なゴール（KPI）を開発会社と共有することが成功の第一歩です。
丸投げにせず、自社もプロジェクトに深く関与する
AI開発は「発注したら終わり」ではありません。AIが学習すべき業務ノウハウやデータの意味は、自社にしか分かりません。開発会社と二人三脚で進める意識を持ち、要件定義やデータの準備、テスト段階で現場の担当者が積極的に関与することが、精度の高いAIを作る鍵となります。
スモールスタートで始め、段階的に育てる
AI開発には不確実性が伴います。最初から完璧な大規模システムを目指すのではなく、まずはPoC（概念実証）で小さく始め、効果を検証しながら段階的に対象範囲を広げていく「スモールスタート」が賢明です。AIは導入後もデータを追加学習させて「育てる」もの、という長期的な視点を持ちましょう。
LionAI提供サービス「生成AI研修」
AIの導入や受託開発を検討する上で、まずは「AIで何ができるのか」、「自社の業務にどう活かせるのか」を理解することが不可欠です。
弊社LionAIでは、AI活用の第一歩として、法人向けの生成AI研修サービスを提供しております。
ChatGPTやGeminiといった最新の生成AIを、実際の業務でどのように活用できるのかを、貴社の業界・業種に合わせた実践的な形式で学べる内容となっています。
研修時間 | 受講料 | 開催形式 |
合計10時間 | 33,000円（税込）／1名 | オンラインまたは対面 |
主な研修例
経理・総務向け: 請求書処理・仕訳作成の自動化
建設業向け: 現場報告・写真整理の効率化
不動産業向け: AIによる物件画像・販促資料の自動生成
Microsoft 365×Copilot 実践研修 など
各企業の課題や使用ツールに応じてカリキュラムを完全カスタマイズできる点が好評で、すでに多くの企業様や教育機関で導入が進んでいます。AI活用の基礎体力をつけたい企業様に最適です。
まとめ
本記事では、AI受託開発の基本からメリット・デメリット、会社の選び方、おすすめの企業までを網羅的に解説しました。
AIは、もはや一部の先進企業だけのものではなく、あらゆるビジネスの成長を加速させる必須ツールとなりつつあります。
しかし、その導入プロセスは専門性が高く、自社だけで進めるには多くのハードルが存在します。
信頼できるパートナー（AI受託開発会社）と連携し、明確な目的のもとでスモールスタートを切ることが、AI活用を成功させる最短ルートと言えるでしょう。
Lion AIは、本記事でご紹介した生成AI研修および、お客様の課題に寄り添ったAI受託開発を実施しております。
まずはAIについて知りたい
自社のこの課題、AIで解決できないか？
といった初期段階のご相談から、具体的なシステム開発まで、幅広くサポートいたします。
ぜひAIについてはLionAIにお問い合わせください。
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AI導入支援サービス10選を目的別に紹介 | 費用や補助金情報【2025年】
AsoWONQ株式会社 システムエンジニア。
2024年12月にWONQ株式会社に入社。
入社後建築企業向け業務システムや塗装企業向けの基幹システムの構築など主にバックエンド側のシステム開発に従事。
現在はフロントエンドについて学習中。
プロフィール画像から分かる通り某対戦アクションゲームではカービィを使っている。