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最終更新日: 2025年6月3日
目次
通信、コンサル業界も参入する生成AI開発サービス
ChatGPTを筆頭に日本においても生成AI市場が活性化しています。生成AIを開発するプラットフォームサービスが日本でも広く展開されていますが、大手通信企業やITコンサル企業も生成AI開発サービスを提供しています。
AIの活用はITインフラが発展する上で必要不可欠な存在になりつつあります。生成AIを活用することにより、作業やプロセスの自動化による効率化により生産性を向上させることができます。
たとえばAIを活用した自然言語処理（NLP）やチャットボットなどの技術は、顧客とのコミュニケーションを効率化するだけなく顧客サービスの品質を向上させます。企業はAI技術を活用して競争力を維持し、革新的なソリューションを提供することで、市場での地位を強化することが求められています。
生成AI開発サービス選びなら、ぜひミツモアをご利用ください。欲しい条件などの各項目を画面上で選択するだけで、ぴったりのサービスを最短1分で自動診断。理想の生成AI開発サービスが見つかります。
AI開発サービスの主な種類
AI開発サービスは主にプラットフォーム型と受託型の二つに分類できます。
プラットフォーム型
プラットフォーム型は機械学習や人工知能（AI）アプリケーション等の開発に必要な機能を備えたソフトウェアやツールのことを指します。
プラットフォーム型を用いることで、機械学習やモデルの構築を容易におこなえます。さらにノーコードでの開発が可能であるシステムもあるので、エンジニアを自社に常駐させる必要もありません。
受託型
受託型サービスは、外部の専門家や企業にAIモデルの開発を委託するサービス形態です。自社内でのAIモデルの開発や運用に必要な専門知識やリソースを持っていない場合やプロジェクトの規模や複雑さが高く、外部の専門家や企業の知識や経験を必要とする場合に受託型サービスが役立ちます。
これらの生成AI開発サービスを活用することで企業は早急にAIをゲームチェンジャーとして活用し、事業成長につなげることができるでしょう。
生成AI開発サービスを利用するメリット
AIを短期間かつ費用を抑えて開発できる
生成AIサービスを利用することで、自社におけるエンジニアの人件費や開発の手間を削減できます。
プラットフォーム型では機械学習によって、データ処理やモデルの構築を効率的におこなうことができるため、開発期間を大幅に短縮可能です。また従来のAI開発で時間を要する原因になっていたデータ収集作業も、AI開発サービス内に蓄積されたデータを用いることで短縮できます。
受託型では開発業務を委託するという性質から、必要なスキルやリソースを短期間で確保することができます。開発プロセスの柔軟性が向上し、開発にかかった費用や時間を抑えられます。
ノーコードによる開発で人材不足にも対応可能
プラットフォーム型特有のメリットとして、ノーコード開発が可能という点があります。多くのAI開発プラットフォームはノーコード、ローコードでの開発ができる環境を提供しています。
専門知識やコーディングスキルがなくてもAIを開発できるため、人材不足に対応可能です。開発プロセスのスピードアップや柔軟性の向上が実現し、迅速かつ効率的なAI開発が期待できるでしょう。
スモールスタートでAI開発ができる
プラットフォーム型ではスモールスタートでの開発が可能で、リスクを最小化できます。小規模なAIサービスから徐々に開発の幅を広げ、小規模なプロジェクトからスタートすることで、リソースの浪費や大規模な失敗の回避が可能です。
ビジネス価値の早期実現もしやすいです。小規模なプロジェクトを迅速に展開し、ビジネスのニーズに対応するAIソリューションを提供することで、早期に価値を実現し、投資の回収を促進します。
高品質と納品期日が保証されている
受託型のメリットとして、しっかりと依頼すれば、期日までに一定品質以上の製品を利用できるという点が挙げられます。AI受託開発サービスをおこなう事業者は、AI開発のベストプラクティスを知り尽くしており、適切な手法やツールで高品質な成果物を作成します。
受託型の契約には、品質や納期に関する明確な規定が含まれるため、事業者は契約条件を満たすためにプロジェクトの進行を厳密に管理します。進行状況も報告があるため、安心して成果物を活用できるでしょう。
生成AI開発サービスの比較ポイント
オリジナルでAIサービスを開発をしたいか
AI開発サービスを提供する企業には大きく分けてAI開発プラットフォームを導入する場合と生成AI開発の受託型サービスを活用する場合があります。ゼロからオリジナルで開発をしたいときは受託型サービスに依頼することで、企業のニーズに合ったソリューションを提供してくれます。
一方、時間や費用を抑えたい場合はAI開発プラットフォームの利用がおすすめです。事前に構築されたシステムや機能を活用するため、開発プロセスや周辺にかかる費用を削減できます。
導入目的に合った機能を有しているか
自社のニーズや目標にAI開発サービスが適合しているかは重要な比較ポイントになります。たとえば、企業が画像認識のためのAIモデルを開発したい場合、画像データの収集や前処理、モデルのトレーニングなどの機能が必要です。どのような機能が必要か分からなければ、事業者に必ず確かめておきましょう。
企業の成長戦略やニーズに合わせて、機能を拡張できるかどうかも重要です。AI開発サービスが十分な拡張性を持っているかも考慮して、サービスを選びましょう。
予算に見合っているか
生成AI開発サービスの費用体系は大きく分けて月額制と従量制、案件ごとの対応料金に分かれています。プラットフォームサービスを使うか、受託型サービスに依頼するかでも変わるでしょう。
従量制は学習時間や使用量に応じた柔軟な支払いが可能ですが、予期せぬ高額な料金が発生する可能性があります。一方、月額制は予算を安定させられますが、利用量が少ない場合でも一定の料金が発生するため、学習や評価時間、利用量を考慮して選択しましょう。
受託型サービスを利用する場合は、必要な開発期間や求める成果物の傾向ごとに費用が変動します。業務の規模や複雑さによって料金が変わるので、いくつかのサービスで比べて選ぶといいでしょう。
サポート体制が充実しているか
生成AI開発サービスの選択において、サポート体制やコンサルティングサービスが充実しているかどうかは重要なポイントです。開発にはさまざまな課題や疑問が生じるので、丁寧なサポートや専門家の支援を受けることができればプロジェクトをスムーズに進行することができるでしょう。
サービスごとに提供されるサポート内容や体制は異なります。プラットフォーム型であれば24時間対応や専門知識を持ったエンジニアのサポートなど、自社のニーズに合ったサポート体制を確認しましょう。受託型であればコンサル技術的支援や戦略策定におけるコンサルティングサービスが整っているかを確認するとよいです。
生成AI開発サービスおすすめ10選
特徴1 総合的なAI開発サポートで効率的なプロジェクト推進Varealは、コンサルティングからUI/UXデザイン、ソフトウェア開発、AI開発、データ基盤構築、運用保守まで一貫した開発支援サービスを提供します。ソフトウェア開発~デザイン~AI開発まで一貫して支援可能のため、ベンダーを横断することなくVarealで完結できることが特徴です。これにより、プロジェクトの効率化と一貫性を保証し、企業のビジネスに最適なソリューションを実現します。特徴2 最新のAI技術を駆使した実用的なソリューション提供豊富な経験と知見を活かし、最新のAI技術を駆使して、企業の要求に応じた実用的なソリューションを提供します。これまでの開発実績をもとに、ビジネスへの効果的な応用を可能にし、企業の課題解決に貢献します。特徴3 データ収集から活用まで一貫したデータ基盤構築サポートデータの収集から分析、活用まで一貫してサポートし、強力なデータ基盤の構築を実現します。これにより、データドリブンの意思決定を支援し、企業のビジネスにおけるデータ活用の促進と価値創出に貢献します。
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特徴1 深層学習を活用した生成AIの受託開発支援ナイルの生成AI受託開発サービスは、深層学習技術を活用し、クライアントのニーズに合わせたカスタマイズ可能な生成AIシステムを提供する生成AI開発サービスです。テキスト、画像、動画、音声などの多様なコンテンツ生成に対応し、ビジネス価値を最大化します。特徴2 業界特有の課題解決に向けたAIソリューション各業界特有の課題を解決するための生成AIソリューションを提供します。医療、製造、エンターテインメントなど、さまざまな分野で高精度なAIモデルを構築し、効率性の向上や品質向上を実現。クライアントの業務プロセスに最適なAIを導入します。特徴3 迅速なプロトタイプ開発とスピーディな実装支援迅速なプロトタイプ開発と本番環境へのスピーディな実装を支援します。クライアントのデータを活用し、短期間で試作品を作成し、実際の業務環境でテストをおこなうことで、効果的なAIソリューションを提供します。
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特徴1 AI開発を手軽に導入harBestは、費用やリテラシーの課題を解決し、データ収集や作成を簡単に行える環境を提供するアノテーションツールです。顧客と共に開発目的を整理し、実務に基づいた開発をサポートします。特徴2 クラウドワーカーによる高品質なデータ作成harBestはタスクを分解し、マニュアル作成を行い、クラウドワーカーが作業できる環境を提供します。とくに一定のスキルを持つProユーザーの場合、スピーディに高品質なデータの収集および作成が可能です。特徴3 中長期的な費用削減を実現アノテーションプラットフォームを全面的に利用し、データ収集やアノテーションリソースをアウトソーシングすることで、社内のメンバーがより本質的で効率的な業務に集中できます。これにより中長期的な費用削減が実現可能となります。
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特徴1 Googleが提供するAI開発プラットフォームVertex AIはGoogleの世界最大級のネットワークを使用可能な生成AI開発サービスです。画像認識や翻訳など多種多様な目的で活用することが可能で、Google MapやYouTube等と同じ環境で開発をおこなえます。特徴2 アノテーションからトレーニングまで広いサービス提供アノテーションによる学習前の処理時間短縮や分散トレーニングの有効化等、Vertex AIは機械学習に必要な機能をほとんど備えています。トレーニングや予測はもちろん、GPUやTPUによる高速化も可能です。特徴3 高度なセキュリティとコンプライアンスVertex AIはGoogle Cloudのセキュリティとプライバシー機能を利用して、生成したAIモデルとデータを保護できます。高いセキュリティをもちながら、Google CloudのBigQueryなどのビッグデータと直接統合することもできます。
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特徴1 信頼性を担保する多角的な評価システムMicrosoft Azure AIはAIダッシュボードを活用したワークフローによる評価で、モデルの公平性や説明性、エラー分析や要因分析、モデル性能などを自動で評価します。これによって、信頼性の高い結果を出力できます。特徴2 速やかな学習を可能にするナレッジマイニングMicrosoft Azure AIは膨大な量の情報から迅速に学習することが可能で、画像分類や顔認識、言語識別やキーフレーズ抽出などを効率的におこなえます。あらゆる種類や形式のドキュメントを操作することができるため、別途費用負担や複雑な操作は必要ありません。特徴3 早期脅威発見へ導く独特なインテリジェンスクラウドの保護に役立つサイバーセキュリティ関連のインテリジェンスが特徴です。全世界からリアルタイムで情報が集まることで、新たな脅威を把握し、即座に対応することが可能です。
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特徴1 ビジネス利用を想定したプラットフォーム型のAIサービスIBM Watsonは企業全体で信頼できるデータを活用し、AIの効果を拡大させる生成AI開発サービスです。IBM Watsonは新しい基盤モデルや生成AI、機械学習に対応しています。ビジネス利用に特化したAIプラットフォームサービスとして提供されています。特徴2 進化する信頼性と高度なセキュリティIBM Watsonは高い信頼性を持っています。高度なデータプライバシーやコンプライアンス、セキュリティを担保し、透明性の高いプロセスでAIを利用できるよう整備しています。顧客は法律や規制、倫理や不正確さに関する懸念を解消できるでしょう。特徴3 音声変換を活用したグローバル対応と業務効率化IBM Watsonは、既存のアプリケーションや内部で書かれたテキストを、さまざまな言語の自然な音声に変換可能です。これにより、ユーザーの母国語での対話が可能となり、顧客体験とエンゲージメントが向上します。さらにカスタマーサービスでの対話を自動化することで業務効率を向上させることもできます。
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特徴1 信頼性を誇る5,000名以上のユーザー基盤(※)MatrixFlowは5000名以上の利用実績がある高い信頼性を持つ生成AI開発サービスです。(※)MatrixFlowではAI需要・在庫予測やデータの整理・前処理、AI異常検知・予知保全やAI・DX教育などに対応可能となっています。特徴2 ノーコードで簡単かつ安価に構築運用できるMatrixFlowはノーコードでAI開発ができる構築ツールですが、提供価格は比較的安価となっています。数千万〜数億円と高額となる傾向があるノーコードAI構築ツールですが、より手頃な価格で機能を使用できる点が特徴です。特徴3 受託開発から内製化コンサルティングまで対応MatrixFlowを使った受託開発から内製化までのコンサルティングサービスにも対応しています。依頼があれば、データ加工や機械学習モデルなどの開発を受託します。またMatrixFlowの使用方法まで説明、サポートし内製化も支えます。※ 株式会社MatrixFlow(2024年3月時点)
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特徴1 顧客課題の整理から必要なAIモデルの設計、実装まで支援ABEJA Platformは課題整理から実装まで、一気通貫した支援をおこなう生成AI開発サービスです。300社以上の実績を誇る豊富な機能とノウハウにより、製造業から小売業まで幅広い業界のニーズに対応した支援を提供します。(※)特徴2 スピーディなAI開発と運用が可能ABEJA Platformでは、開発から運用までのプロセスを大幅にスピードアップします。既存のモジュールを活用することで開発時間を短縮し、深い知識を持つコンサルタントが初期段階から支援することで、AI化とAI学習サイクルを最適化できます。最短で本番環境への実装が可能となるでしょう。特徴3 安定した開発環境と最新のシステムを両立可能テスト済みのモジュールを提供しているため、安定した開発環境を保証します。また最新のAI開発技術をユーザー側に提供し、開発済みのシステムやモデルを常に新しい状態に保つことができます。※ 株式会社ABEJA(2024年3月時点)
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特徴1 豊富な知識をもつ技術顧問がAIモデル作成から運用までサポートウサギィの生成AI開発サービスは、企業特有の課題を分析し最適な解決策を提案する技術提供サービスです。特定の手法に固執せず、豊富な知識と技術を活用し、効率的で実用的な提案も可能です。システム開発だけでなく、モデルや戦略策定に関する運用コンサルティングも十分にサポートしています。特徴2 高いカスタマイズ性をもった独自のAIエンジン多数のAIアルゴリズムが組み合わさった独自のAIエンジンが提供されます。機械学習から画像認識や自然言語処理に渡るまで全ての核となるプログラムが内製化されているため、どのような用途向けにもカスタマイズ可能です。特徴3 売上から交通データまで多岐にわたるデータ分析が可能売上データや機械の操作データ、アクセスデータ等、様々なデータ分析に使用できるAI技術を提供します。センサーから取得した情報を活用してユーザーの動きを推定したり、購買データからユーザーの分類なども可能で、データを用いたAI活用が実施しやすくなるでしょう。
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特徴1 AI技術動向の知見を提供先端AI研究開発支援は、AI開発プロジェクトをサポートする技術支援サービスです。日進月歩で進化を続けるAI分野において新しく発表された論文やツールなどの技術動向をいち早くキャッチアップし、有益な情報を提供します。AI技術の実装方法や活用事例、開発プロジェクトの進め方へのアドバイスなど、研究開発に向けたコンサルティングサービスも展開しています。特徴2 AI技術を駆使し研究、開発を全面サポートディープラーニング（深層学習）、自律AI、スケーラブルなモデル開発などの分野で蓄積した高度な技術ノウハウを活かし、生成AIや大規模言語/視覚モデル（LLM/VLM）といった先進的な技術を活用した研究や製品開発を支援しています。モデル構築から評価までの各フェーズに対応し、開発効率と成果を高めます。特徴3 段階的な開発により効果を検証しながら導入発注前の提案段階から経験豊富なエンジニアが関与し、実現可能な提案をおこないます。プロジェクト開始後すぐにAI開発に取り組み、スムーズに検証フェーズへと移行。約3カ月ごとに小規模なPoC（実証実験）を実施し、中間結果を評価しながらプロジェクトを進めます。
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生成AIを利用したサービスを開発するまでの流れ
データ収集
自社で導入した生成AIモデルを開発するために、まずはデータ収集から始める必要があります。必要なデータを特定し、場合によっては外部ツールやソースと連携しながらデータを集めます。AI開発サービスでは、外部ツールとの連携やデータ抽出機能を活用して、効率的にデータを収集し、AI開発の基盤となる学習データを集めます。
データ処理
データ処理は、生成AI開発サービスにおいて収集されたデータを適切な形式に整える工程です。データ収集後、データはそのままではAIモデルによる学習に適していません。この段階で、データの前処理やアノテーション等の処理がおこなわれます。
アノテーションとはデータに関する情報にタグを付ける作業であり、AIがデータを正しく理解し学習できるようにするものです。たとえば、自然言語処理の場合、テキストデータに対して単語やフレーズの意味を示すタグを付与します。データ処理は、AI開発サービスが提供する機能の一つであり、効率的にデータを整理してAI開発の基盤を築く役割を果たします。
モデル構築
モデル構築は、生成AI開発サービスにおいて実際にAIを構築する工程です。まず目的に応じて適切なモデルを選択します。
たとえば、画像認識にCNN、自然言語処理にはRNNやLSTMなどを用います。モデルに基づいて、仮のAIモデルを作成し、実際のデータを用いて検証をおこないます。
再学習
AIモデルは継続的な運用と改善が必要であるため、再学習が重要です。再学習は、AIモデルに新しいデータを与えて学習させることで、モデルの性能や精度を向上させる工程です。
MLOpsとして知られるこのプロセスは、ソフトウェア開発のDevOpsに機械学習（ML）を組み合わせたものです。これにより、開発者は新しいデータや変化に迅速に対応できるようになります。再学習を通じて、システムは最新のトレンドや顧客の好みを反映した推薦をできるようになります。
生成AI開発サービスを利用する際の注意点
AIやITに関する基礎知識や業務経験が必要となる
生成AIを開発するには、従来ほど高度な知識は必要ありませんが、一定の専門知識や業務経験は必要です。プラットフォーム型においては、プログラミングやコーディングの知識は必要ありませんが、生成されたコードや基本的なコンセプトを理解する必要があります。
受託型についても要件定義やモデル選択、パラメータ調整など専門的な知識や技術が求められる場面があります。AI技術の進化が非常に速く、常に最新知識を習得しAI開発サービスのアップデートへの対応が必要です。
情報漏えい対策や運用ルールの整備が必要
生成AI開発サービスでは、機密性の高いデータや個人情報を取り扱うため情報漏えい対策が必要です。外部からのサイバー攻撃だけでなく、自社内からの情報漏えいする可能性もゼロではありません。
専門知識のあるセキュリティ担当者や体制の構築、データの取り扱いやアクセス制御など運用ルールを明確にし、情報漏えい対策をしましょう。
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