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【2024年】生成AI開発サービス比較7選!導入メリットやおすすめサービスの選び方

生成AI開発サービスおすすめ7選

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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。

注目の生成AI開発サービス7選

harBest
harBest
株式会社APTO

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円
要お問い合わせ
  • ノーコードでも可能なAI開発体験
  • 人的リソースを必要としない新時代のツール
  • 連携機能と柔軟性に優れたAI開発ツール

harBestは専門的なスキルがなくとも手軽にAI開発を実行可能な生成AI開発サービスです。ノーコードでの開発機能により、自社のエンジニアリソースだけで開発が可能となるため、開発費用を大幅に削減できます。さらにAIが学習するためのデータを簡単に連携・管理でき、さまざまなアルゴリズムに対応しています。
更新日:2024-03-14
※本ページは、公表されている情報を元にミツモアが作成したものです。
Vertex AI
Vertex AI
Google合同会社

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  • 効率的な機械学習のためのアノテーションサービス
  • 自由自在なトレーニングを実施可能なポータブルモデル
  • 自動的な予測機能と管理機能を搭載

Vertex AIは、学習前の処理時間を大幅に短縮可能な生成AI開発サービスです。動画や画像、テキストデータへのアノテーションが可能で、効率的に機械学習を実現できます。さまざまなタイプのマシンを選択し、分散トレーニングも実施可能です。さらにユーザーは短時間でモデルからの予測を取得できます。
更新日:2024-03-14
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Microsoft Azure AI
Microsoft Azure AI
日本マイクロソフト株式会社

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  • AI開発に必要な強力なツールを複数提供
  • 多種多様なドキュメントに対応するナレッジマイニング
  • 公平性とパフォーマンスのための多角的評価

Microsoft Azure AIは、専門的な機械学習機能をわかりやすく提供する生成AI開発サービスです。Pythonベースのツールにより自動化された機械学習を実現します。また画像からOfficeドキュメントまで、多様な形式の情報を分析可能です。モデルの信頼性を支えるために、多面的な評価システムも提供しています。
更新日:2024-03-14
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IBM Watson
IBM Watson
日本アイ・ビー ・エム株式会社

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  • 高いデータ解析能力と精度を保持する信頼性を重視した開発が可能
  • IBMが提供する100社を超える活用実績あり(※)
  • ビジネス洞察に至る自然言語処理能力

IBM Watsonはデータ解析能力の高さを誇る生成AI開発サービスです。学習データの量が増えるほどより複雑な内容の文章も理解し、回答する能力を身につけます。また規制の厳しい業界におけるデータプライバシーを担保し、透明性の高い利用に特化しています。複雑な非構造化データ、専門用語まで分析し、ドキュメントやビッグデータから有益なビジネス洞察を引き出します。

※ 日本アイ・ビー・エム株式会社
更新日:2024-03-14
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MatrixFlow
MatrixFlow
株式会社MatrixFlow

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  • 直感的な操作でAIモデルを構築開始
  • データの収集・整理からAI構築までサポート
  • 日本語にも対応したテキストマイニング機能

MatrixFlowは利便性の高さが特徴的な生成AI開発サービスです。簡単操作で機械学習・深層学習のモデルを作成できます。さらにクラウドサービスの利用により、煩雑な環境構築が不要で、時間と費用の節約に繋がります。MatrixFlowではデータの収集や整理からアルゴリズム構築まで実施できます。
更新日:2024-03-14
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ABEJA Platform
ABEJA Platform
株式会社ABEJA

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  • AIモデルの設計で300社を超える活用支援実績あり(※)
  • コンサルタントやデータサイエンティストが設計書を作成
  • 安定した品質のAIモデルをスピーディに提供可能

ABEJA Platformは300社以上のAI支援実績を誇る生成AI開発サービスです。(※)AIを使いこなすために必要なデータの蓄積から、モデルの構築、評価、といった一連の作業を総合的にサポートし、業績改善に貢献します。既存のモジュールを利用するため、スピーディな提供が可能です。

※ 株式会社ABEJA(2024年3月時点)
更新日:2024-03-14
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ウサギィの生成AI開発サービス

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要お問い合わせ
  • 既存のシステム開発とAI技術の両面から最適な提案を実施
  • フットワークの軽い完全内製化された開発で対応
  • AIエンジンのライセンス貸与からコンサルティングまで対応

ウサギィの生成AI開発サービスはAI開発と既存システム開発、両面の知見を活かした生成AI開発サービスです。機械学習や時系列データ処理など豊富なアルゴリズムの統合が得意です。開発、運用まで一貫したコンサルティングを実施し、迅速かつ高品質なプロダクトを提供しています。
更新日:2024-03-14
※本ページは、公表されている情報を元にミツモアが作成したものです。

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。

ぴったりの生成AI開発サービス選びはミツモアで

生成AI開発サービスは事業者によって特徴や機能もさまざま。「どのサービスを選べばいいかわからない・・・」といった方も多いのではないでしょうか。


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