AI開発会社おすすめ15選｜生成AI・AIアプリ開発の費用相場・選び方【2026年】

AIを活用したアプリや業務システムを開発したいものの、「どの会社へ相談すればよいかわからない」「生成AIに強い会社と通常のシステム開発会社は何が違うのか」と悩んでいる担当者も多いのではないでしょうか。

AI開発では、機械学習モデルや生成AIに関する技術だけでなく、Webアプリ・スマートフォンアプリ・業務システムへの実装、既存システムとのAPI連携、データ管理、セキュリティ、公開後の運用まで考える必要があります。AIの試作品を作れても、実際の業務で利用できるシステムへ移行できなければ、投資効果は得られません。

この記事では、AIアプリ・生成AI・機械学習・画像認識・データ活用などに対応するAI開発会社15社を、得意領域別に紹介します。AIアプリ開発の費用相場、開発会社の選び方、PoCから本番開発までの進め方も解説しますので、発注先を比較する際にお役立てください。

AI開発会社おすすめ15社の比較早見表

AI開発会社は、生成AIや機械学習の研究に強い会社、Webアプリへの実装に強い会社、データ分析に強い会社など、それぞれ得意分野が異なります。自社が実現したい内容に近い会社を確認してください。

AI開発会社とは

AI開発会社とは、生成AI、機械学習、深層学習、画像認識、自然言語処理などの技術を使い、企業の業務やサービスに必要なシステムを開発する会社です。

AI開発というと、独自のAIモデルを一から構築するイメージがありますが、すべての案件で独自モデルが必要になるわけではありません。現在は、既存の大規模言語モデルやクラウドAIサービスをAPIで接続し、業務システムやWebアプリへ組み込む方法も一般的です。

通常のシステム開発会社との違い

通常のシステムは、あらかじめ設定した条件やルールに従って処理を行います。一方、AIシステムは、入力されたデータや文書をもとに予測・分類・生成・判断を行います。

AI専門会社とAIアプリ開発会社の違い

AI専門会社は、機械学習モデル、アルゴリズム、画像認識、自然言語処理などの研究開発を得意としています。一方、AIアプリ開発会社は、AIをWebアプリ、スマートフォンアプリ、業務システム、管理画面などへ組み込み、利用者が実際に操作できる形にすることを得意とします。

AIモデルの精度だけでなく、ログイン、権限管理、検索、決済、通知、外部システム連携なども必要な場合は、AIとアプリケーションの両方に対応できる会社を選ぶことが重要です。

AI開発会社に依頼できること

AIアプリを開発する主な方法

既存の生成AI APIを利用する

外部の大規模言語モデルをAPI経由で利用し、既存のWebアプリや業務システムに文章生成、要約、分類、検索などの機能を追加する方法です。

独自モデルを一から開発する場合と比べて、短期間で開始しやすい点がメリットです。一方、API利用料、データの送信範囲、利用規約、モデル変更時の影響を確認する必要があります。

RAGを構築する

RAGは、社内文書や商品情報などから関連情報を検索し、その内容を生成AIへ渡して回答を作成する仕組みです。生成AI単体では回答できない自社独自の情報を扱いたい場合に利用されます。

ただし、資料を登録するだけで高精度な回答が得られるとは限りません。文書の分割方法、検索方式、権限管理、更新フロー、回答の評価方法まで設計する必要があります。

機械学習モデルを開発する

売上予測、不正検知、画像認識、需要予測など、過去データから一定の傾向を学習させる方法です。利用可能なデータの量や品質が、開発可能性と精度を大きく左右します。

AIエージェントを開発する

AIエージェントは、質問へ回答するだけでなく、状況に応じて必要な処理を選び、外部システムやツールを操作する仕組みです。

例えば、問い合わせ内容を確認し、顧客情報を検索して回答案を生成し、CRMへ対応履歴を登録するといった一連の処理を自動化できます。

ノーコード・ローコードツールを利用する

Difyなどのプラットフォームを利用すると、生成AIアプリやワークフローの試作を比較的短期間で構築できます。PoCや社内利用には適していますが、複雑な権限管理、独自画面、大規模アクセス、基幹システム連携などが必要になると、追加開発が必要です。

AIアプリ・業務システムへの実装に強い会社5選

1. 中小企業のAIアプリ・業務システム開発に強い「株式会社ファーストネットジャパン」

株式会社ファーストネットジャパンは、1998年創業、大阪・東京の2拠点でシステム開発、Web制作、Webマーケティングなどを提供している会社です。累計4,000件を超えるプロジェクトに携わっています。

AI機能だけを単独で開発するのではなく、Webアプリ、業務システム、会員機能、管理画面、データベース、外部APIなどを組み合わせて構築できることが特徴です。既存システムへ生成AI機能を追加したい場合や、AIを活用した新しいWebサービスを開発したい場合にも相談できます。

AIの研究開発そのものよりも、既存のAIやクラウドサービスを活用し、実際の業務で使えるシステムへ落とし込みたい中小・中堅企業に向いています。Web制作やUI設計にも対応しているため、顧客向けのAIサービスやWebサイトと連動したAI接客の開発にも適しています。

• AI機能とWebシステム・業務システムをまとめて開発
• 既存システムへのAPI連携・AI機能追加に対応
• 管理画面・データベース・UI/UX・保守まで一貫対応

2. AIエージェントやAzureを活用した開発に強い「株式会社ヘッドウォータース」

株式会社ヘッドウォータースは、AIアプリケーション開発、データ基盤整備、AIエージェント、フィジカルAIなどを扱うAIインテグレーターです。

AI技術の検証だけでなく、周辺システムの設計、クラウド環境の構築、運用までを含めた支援に対応しています。Microsoft Azureを活用したAI導入や、既存の業務システムとAIを連携させたい企業に向いています。

3. AI・AWS・IoTを組み合わせた開発に強い「株式会社Fusic」

株式会社Fusicは、Webシステム、スマートフォンアプリ、AI・機械学習、IoT、AWSクラウドなどを組み合わせたシステム開発を行っています。

技術調査やPoCだけでなく、その後のシステム化を見据えた設計・本開発まで対応している点が特徴です。AIモデルだけではなく、Webシステムやクラウド基盤を含めて開発したい企業に適しています。

4. AI・スマホアプリ・Webシステムを一貫開発する「株式会社GeNEE」

株式会社GeNEEは、システム開発、スマートフォンアプリ開発、DX・ITコンサルティング、MVP開発、AI開発などを提供しています。

プロジェクトマネージャー、エンジニア、UI/UXデザイナーによるチーム体制を特徴としており、企画・要件定義から設計、開発、運用まで相談できます。AIを組み込んだスマートフォンアプリや新規Webサービスを企画段階から進めたい企業に向いています。

5. AIプロダクトの開発とデータ基盤に強い「株式会社Hakky」

株式会社Hakkyは、生成AIや機械学習を既存サービスへ組み込み、プロダクトとして提供するための開発を支援しています。

チャットボット、対話型レコメンド、画像解析などの開発に加えて、AIが利用するデータ基盤の設計にも対応しています。PoCを作るだけでなく、実際に公開・運用するAIプロダクトへつなげたい企業に向いています。

生成AI・RAG・対話AIに強い会社5選

6. 自然言語処理と対話AIに強い「株式会社PKSHA Technology」

株式会社PKSHA Technologyは、自然言語処理、画像認識、機械学習・深層学習などを活用したAIソリューションとAI SaaSを提供しています。

AIを使った問い合わせ対応、社内ヘルプデスク、コンタクトセンター、不正検知など、企業の業務プロセスへAIを組み込む支援を得意としています。大規模な顧客対応や社内問い合わせをAIで効率化したい企業に適しています。

7. 全社的な生成AI・DX導入に強い「株式会社エクサウィザーズ」

株式会社エクサウィザーズは、AIプラットフォームを基盤に、企業の経営課題や業務課題を解決するAI・DXプロジェクトを提供しています。

法人向け生成AI、AIエージェント、業界別AIサービス、DX人材育成などを幅広く展開しています。単一のAIアプリを開発するだけでなく、複数部門を対象とした全社的なAI活用を検討している企業に向いています。

8. Dify・RAG・データサイエンスに強い「TDSE株式会社」

TDSE株式会社は、データサイエンティストとエンジニアを中心に、AI・データ活用のコンサルティング、モデル構築、システム実装を提供しています。

生成AIアプリ開発プラットフォームDifyを活用したAIアプリ・AIエージェント構築にも対応しています。生成AI環境を導入した後、自社社員でもアプリを開発・改善できる体制を整えたい企業に適しています。

9. コンタクトセンターの対話AIに強い「株式会社AI Shift」

株式会社AI Shiftは、サイバーエージェントグループのAI企業です。チャットボット、ボイスボット、AIエージェント、生成AIコンサルティングなどを提供しています。

電話やチャットによる顧客対応の自動化を得意としており、問い合わせ内容の分類、回答、要約、オペレーター支援などを検討している企業に向いています。

10. AIチャットボット・AI接客に強い「SELF株式会社」

SELF株式会社は、生成AIとRAGを活用したチャットボット、AIアバター、AI接客サービスなどを開発しています。

Webサイト、社内ナレッジ、FAQ、商品情報などをもとに回答するAIチャットボットを提供しており、カスタマイズ開発にも対応しています。顧客対応、社内問い合わせ、施設案内、商品説明などをAI化したい企業に適しています。

高度なAI・データ分析に強い会社5選

11. 深層学習・ロボット・製造分野に強い「株式会社Preferred Networks」

株式会社Preferred Networksは、深層学習をはじめとするAI技術を活用し、製造、ロボット、モビリティ、創薬などの領域で研究開発を行っています。

一般的な業務アプリよりも、高度な研究開発や物理空間と連動するAIを必要とするプロジェクトに向いています。大規模な研究開発予算を持ち、長期的に独自技術を構築したい企業の候補になります。

12. 基幹業務へのAI導入に強い「株式会社ABEJA」

株式会社ABEJAは、AIシステムの開発・導入・運用を支援するプラットフォームを基盤に、企業の業務変革を支援しています。

AIモデルの開発だけでなく、業務プロセスへの組み込みや継続運用まで含めた支援を行っている点が特徴です。企業の基幹業務やミッションクリティカルな領域へAIを導入したい場合に適しています。

13. データ分析・需要予測に強い「株式会社ブレインパッド」

株式会社ブレインパッドは、データ分析、デジタルマーケティング、機械学習、AI活用などを通じて企業の経営改善を支援しています。

データ活用の戦略策定から分析基盤、予測モデル、組織づくり、人材育成まで幅広く対応しています。社内に蓄積した販売・顧客・行動データを活用して、需要予測やマーケティングを高度化したい企業に向いています。

14. AIモデルの高速化・組み込みAIに強い「株式会社フィックスターズ」

株式会社フィックスターズは、AI・LLMの推論や学習の高速化、GPU利用効率の改善、組み込みソフトウェアの最適化などを得意としています。

画像認識やリアルタイム処理を実装したものの、処理速度や計算コストが課題になっている場合に有力な候補です。製造装置、医療機器、車載システム、エッジデバイスなど、限られた計算環境でAIを動かしたい企業に向いています。

15. AI-OCR・社内文書の活用に強い「株式会社シナモン」

株式会社シナモンは、AI-OCR、非構造化文書の解析、生成AI、RAGなど、企業内に蓄積された文書データの活用を得意としています。

帳票、契約書、マニュアル、技術資料など、表や図を含む複雑な文書をAIで検索・処理したい企業に向いています。紙やPDFを起点とした入力業務の効率化や、社内文書検索の高度化を検討している場合に適しています。

AIアプリ開発の費用相場

AIアプリ開発の費用は、利用するAI、データの状態、必要な機能、精度、外部システムとの連携範囲によって大きく変わります。

上記は一般的な目安です。既存のAI APIやクラウドサービスを利用する場合と、独自モデルを開発する場合では、必要な予算が大きく異なります。

AI開発費を左右する要因

• 利用するAIモデルや外部API
• 学習・検索に利用するデータ量
• データの整理・加工・アノテーションの有無
• 求める回答精度・予測精度
• 画面数・機能数・利用者数
• 既存システムや外部サービスとの連携数
• 管理画面・権限管理・ログ管理の範囲
• セキュリティ・監査・閉域環境の要件
• スマートフォンアプリ対応の有無
• 公開後の監視・改善・データ更新

開発費以外に必要な運用費

AIアプリでは、サーバー費用、クラウド費用、外部API利用料、監視費用、データ更新費用などが継続的に発生します。

生成AI APIは利用量に応じて費用が変わる場合があります。想定利用者数、1回あたりの入力・出力量、ピーク時のアクセス数をもとに、公開後の月額費用も試算しておきましょう。

失敗しないAI開発会社の選び方

AIとシステム開発の両方に対応できるか

AIモデルやプロンプトを作れるだけでは、業務システムとして利用できません。ログイン、権限管理、データベース、検索、通知、管理画面、外部API連携なども含めて対応できるか確認しましょう。

自社の目的に近い実績があるか

生成AI、画像認識、需要予測、AI-OCRでは、必要な技術や進め方が異なります。単に「AI開発実績あり」と書かれているだけでなく、自社が実現したい内容に近い事例があるかを確認してください。

PoC後の本番開発まで対応できるか

AI開発では、PoCが動いたものの、本番環境へ移行できないケースがあります。既存システムとの連携、セキュリティ、アクセス増加への対応、管理画面、監視など、本番運用に必要な開発まで依頼できる会社を選びましょう。

データの確認から相談できるか

利用可能なデータが不足している場合や、形式が統一されていない場合は、開発前にデータを整理する必要があります。データの種類・量・品質を確認し、開発可能性を現実的に説明してくれる会社が適しています。

精度の評価方法を説明できるか

AIの「精度が高い」という表現だけでは、開発の成功条件は判断できません。回答正確率、検索結果、誤検知率、処理時間、業務削減時間など、目的に合った評価指標を設定できるか確認しましょう。

セキュリティとデータの取り扱いが明確か

顧客情報、社内文書、契約情報、個人情報などを扱う場合は、外部AIへのデータ送信範囲、ログの保存、学習利用の有無、アクセス権限、データ削除方法を確認する必要があります。

ソースコードや知的財産権の条件が明確か

開発したプログラム、プロンプト、学習済みモデル、データ加工物などの権利がどちらに帰属するかを契約前に確認しましょう。他社への保守移管が可能かどうかも重要です。

見積もりの根拠が説明されているか

見積書では、要件定義、デザイン、AI開発、システム開発、テスト、環境構築、保守などが分けて記載されているかを確認してください。開発範囲が曖昧な一式見積もりは、追加費用や認識違いの原因になります。

AIアプリ開発の進め方

1. 解決したい業務課題を整理する

最初に「AIを導入すること」ではなく、「どの業務をどの程度改善したいか」を決めます。問い合わせ対応時間の削減、入力作業の自動化、売上予測の精度向上など、現在の課題を数値で整理すると効果を判断しやすくなります。

2. 利用可能なデータを確認する

社内文書、顧客データ、画像、問い合わせ履歴、販売実績など、利用できるデータを確認します。個人情報や機密情報を含む場合は、利用範囲や匿名化の必要性も検討します。

3. 開発方法を選定する

既存AI API、RAG、機械学習、独自モデル、ノーコードツールなどから、費用対効果の高い方法を選びます。最も高度な技術ではなく、課題を解決できる最小限の構成を選ぶことが重要です。

4. PoC・プロトタイプを開発する

限定したデータと機能を使って、技術的に実現できるかを検証します。PoCを実施する場合は、本番移行の判断基準を事前に決めておきます。

5. 評価して本番開発の範囲を決める

回答品質、予測精度、処理時間、削減できる作業時間などを評価します。効果が見込める場合は、画面、権限管理、外部連携、管理機能などを追加して本番開発へ進みます。

6. 本番環境へ実装する

業務システム、Webアプリ、スマートフォンアプリなどへAI機能を組み込みます。セキュリティ、アクセス負荷、障害対策、ログ、監視、バックアップなども整備します。

7. 公開後に改善する

実際の利用ログや利用者からのフィードバックをもとに、検索精度、回答内容、UI、処理速度などを改善します。社内文書や商品情報を利用する場合は、情報を継続的に更新できる運用体制も必要です。

AIアプリ開発でよくある失敗

AIを導入すること自体が目的になる

AIを使っても、対象業務の時間やコストが削減できなければ投資効果は得られません。AIを使わない通常システムやRPAの方が、安く確実に解決できる場合もあります。

必要なデータが用意できない

需要予測や画像認識では、一定量のデータが必要です。開発を始めてからデータ不足が判明すると、追加の収集・整理に時間と費用がかかります。

求める精度を定義していない

100％正しい回答や予測を前提にすると、費用が増えたり、実現できなかったりする可能性があります。誤回答が発生した場合に人が確認する仕組みも含めて設計しましょう。

PoCを作ることがゴールになる

技術検証が成功しても、業務フロー、管理画面、権限、外部連携、保守体制が整わなければ本番利用できません。PoCの段階から本番移行を想定した会社を選ぶことが重要です。

API利用料やクラウド費用を見落とす

利用者や処理量が増えると、生成AI APIやクラウドの月額費用も増加します。初期開発費だけでなく、利用量が増えた場合の運用費も確認しましょう。

機密情報の取り扱いを決めていない

外部AIへ送信してよいデータと送信してはいけないデータを分類し、利用者の権限や操作ログも管理する必要があります。

AIを業務で使えるシステムへ落とし込むならファーストネットジャパン

株式会社ファーストネットジャパンでは、生成AIや外部AIサービスを単独で導入するだけでなく、既存のWebシステムや業務システムと組み合わせた開発に対応しています。

• 既存システムへの生成AI・AI検索機能の追加
• 社内文書を検索するRAGシステム
• 顧客向けAIチャット・AI接客
• AIを組み込んだWebサービス・SaaS
• 会員機能・管理画面・データベースの開発
• 外部API・CRM・予約・決済システムとの連携
• 既存システムの改修・保守引き継ぎ

「AIを導入したいが、具体的な仕様まで決まっていない」「既存の業務システムにAIを追加できるか確認したい」といった段階から相談できます。

ファーストネットジャパンのシステム開発サービスを見る

関連記事

• システム開発会社の選び方と費用相場
• アプリ開発会社おすすめ15選
• 業務アプリ開発に強い会社おすすめ15選

AI開発会社に関するよくある質問

AIアプリ開発の費用はいくらですか？

簡易的な技術検証は30万～100万円、PoCは50万～300万円、生成AIチャットボットやRAGは100万～500万円程度が目安です。AIを中核としたWebサービスやSaaSでは、500万～2,000万円以上になる場合があります。

AIアプリの開発期間はどのくらいですか？

PoCは1～3か月、生成AIチャットボットや既存システムへのAI追加は2～6か月、本格的なAIサービスは6か月以上が目安です。データの整備状況や外部システムとの連携数によって変わります。

社内に学習用データがなくても開発できますか？

既存の生成AI APIを利用するアプリであれば、大量の学習データがなくても開発できる場合があります。一方、需要予測や独自の画像認識モデルでは、一定量のデータが必要です。まずは保有データを開発会社に確認してもらうことをおすすめします。

生成AI開発と機械学習開発の違いは何ですか？

生成AIは文章・画像・回答などのコンテンツ生成を得意とします。機械学習は過去データをもとに需要予測、分類、不正検知などを行う用途に向いています。解決したい課題によって適切な方法が異なります。

AI開発では必ずPoCが必要ですか？

技術的な実現性や精度に不確実性がある場合はPoCが有効です。一方、既存の生成AI APIを使った定型的な機能など、実現方法が明確な場合は、要件定義後に本開発へ進めることもあります。

既存の業務システムに生成AIを追加できますか？

既存システムにAPI連携や追加画面を実装できれば、文章生成、要約、検索、問い合わせ分類などのAI機能を追加できます。ただし、既存システムの仕様、ソースコード、データベース、セキュリティ要件を事前に確認する必要があります。

まとめ

AI開発会社を選ぶ際は、AI技術だけでなく、Webアプリや業務システムへの実装力、PoC後の本番移行、データの取り扱い、セキュリティ、保守体制まで確認する必要があります。

特に重要なポイントは次のとおりです。

• 自社が解決したい業務課題を明確にする
• 生成AI・機械学習・画像認識など必要な技術を見極める
• AIとアプリケーションの両方を開発できる会社を選ぶ
• PoCの成功条件と本番移行条件を事前に決める
• 初期開発費だけでなくAPI・クラウド・保守費も確認する
• データとソースコードの権利・管理方法を契約前に確認する

株式会社ファーストネットジャパンでは、AI機能の追加だけでなく、Webシステム、業務システム、管理画面、データベース、外部API連携まで一貫して対応しています。既存システムへのAI導入や、新規AIサービスの開発を検討している場合はご相談ください。