【プロ厳選】AI受託開発会社一覧の徹底比較|特徴~選び方まで

「AIをビジネスに活用したいけど、自社に知見がなくて困っている」という方は、専門のAI受託開発企業に依頼するのがおすすめです。

 

本記事では、AIの受託開発を手掛ける国内の企業25選を、特徴や選び方とともにわかりやすくご紹介します。


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目次

AI受託開発会社を選ぶ際の3つのポイント

AI受託開発会社を選ぶ際の3つのポイント

AI受託開発会社を選ぶ際のポイントとして以下の3つが挙げられます。

 

  • ①社内での検討がどこまで進んでいるのか?
  • ②どのような用途でAIを活用したいのか?
  • ③社内でプロジェクトを推進するためのリソースは十分か?

 

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

 

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①社内での検討がどこまで進んでいるのか?

企業でのAI活用の推進は、一般的にリサーチ・企画・開発・運用のステップで進められます。そこで、社内での検討がどのステップまで進んでいるのかによって、マッチする受託開発会社は異なります。

もし、企画の部分まで進んでいるのであれば、開発・運用に強みのある会社、リサーチ・企画の段階にあるのであれば、企画を含めたAI活用の知見や一気通貫での支援に強みのある会社が適していると言えます。

②どのような用途でAIを活用したいのか?

AI活用の用途は大きく、議事録作成や翻訳など多くの企業で共通する基本的なものと、各社の個別課題や目的に合わせ、カスタマイズを行うものの大きく2つに分けられ、マッチする会社が異なります

 

前者の場合は、個別に開発を行わずとも、既に用途ごとに特化したAIツールを導入することで、コストを抑えた業務効率化が可能であることが多いです。一方後者の場合は、各社の事業・業務理解や課題の整理を行った上で、オーダーメイドの開発支援に強みを持つ企業への依頼がマッチしています。

③社内でプロジェクトを推進するためのリソースは十分か?

AI活用のプロジェクトを推進するには、開発を担当するエンジニアはもちろん、プロジェクトの設計・推進を行うプロジェクトマネージャーなど様々な役割・人材が必要となります。

 

単に開発を行うエンジニアだけを補強したいのか、プロジェクトの推進まで一気通貫で依頼をしたいのかによって、マッチする会社は異なります。

【2024年最新】おすすめのAI受託開発会社一覧

AI総研:成果につながるオーダーメイドのAI導入を企画〜開発まで一気通貫で支援

AI総研:成果につながるオーダーメイドのAI活用を企画〜開発まで一気通貫で支援

AI総研は、企業の成果につながるAIやChatGPT導入の実現に向け、オーダーメイドの開発・コンサルティングを行っている企業です。

 

AIの導入が成果に繋がらないパターンとして、「他社の動向などに基づき、自社に最適ではない活用方法を選択してしまう」、「ベンダー都合での提案を受け、特定のツールなど打ち手ありきの導入を進めてしまう」などが挙げられます。

 

AI総研は、幅広い業界での支援経験や、国内最大級の法人向けAIメディア運営で培った豊富な知見に基づき、各社の課題解決・目的達成にこだわった、オーダーメイドでの戦略/企画の策定と開発・導入支援を強みとしています。

 

※AI総研では経験豊富なコンサルタントによる、AI/ChatGPT活用の個別無料相談会を実施しております。自社に合った活用方法や導入の進め方などでお困りの方は、お気軽にご相談ください。
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Nuco:データ活用からAIシステム開発までワンストップで支援

(画像:Nuco)

 

Nucoは、「データとアルゴリズムで新時代を創る」を理念に、自然言語処理や機械学習技術を活かし、AIに特化したシステム開発や企業のデータ活用支援を行う企業です。

 
Nucoの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

 

  • 顧客のニーズを理解し寄り沿う丁寧なコミュニケーションと、そのビジネスを確実に前進させるリーダーシップでハイレベルなプロダクトを提供
  • 開発したAIをサービスやITシステムに実装し、ユーザーに届けるところまで一貫してサポート

 
また、ChatGPTをはじめとしたLLM(大規模言語モデル)の活用にも強みを持ち、専門性の高い知識に基づいたチャットボットの開発や導入支援を通じて、企業の業務効率化や顧客対応の自動化を実現します。

WEEL:AIのプロトタイプ開発やプロダクトの構築を支援

WEEL:生成AIによる業務効率化のためのソリューションを提供
(画像:WEEL)

WEELは、AIを活用して業務効率化や新規事業の創出を実現したい企業に向けて、AIに関するコンサルティングや受託開発業務を提供しています。

 

WEELの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • AIの事業適用性を検証するためのプロトタイプ開発
  • 経験豊富なエンジニアによるAIプロダクトの構築
  • Webメディアにおいて、開発に関するノウハウ等を発信

 

プロトタイプ開発にかかる費用は120万円から160万円/月、期間は2~4か月が想定されています。

ギブリー:AI開発の川上から川下までワンストップで支援

ギブリー:生成AIやDX推進のための様々なコンサルティングを提供
(画像:ギブリー)

ギブリーは、生成AIを中心に、AI導入やDX推進の川上から川下までワンストップで支援する開発・コンサルティング会社です。

 

WEELの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • リサーチ、PoC、アジャイル開発、運用支援をワンストップで支援
  • AI導入に向けた研修支援、プロンプトの作成支援、DX推進支援など、様々なタイプのコンサルティング業務を提供
  • 200人超のAIエキスパートが在籍し、シームレスに協働

 

WEELは、法人向けのChatGPT活用プラットフォームである法人GAIなどのプラットフォームも提供しており、受託開発にとどまらず、幅広いサービスを提供しています。

 

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ニューラルグループ:AI画像解析技術を活用したソリューションを開発

ニューラルグループ:最先端の画像認識技術を用いたソリューションを提供
(画像:ニューラルグループ)

ニューラルグループは、最先端のAI画像解析技術に強みを持つAI開発会社です。

 

ニューラルグループの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • 画像解析技術に強みをもっており、多種多様な物体や人物の認識技術の開発が可能
  • ドローンやスポーツなど様々な用途で活用可能な独自のAIライブラリも開発

 

ニューラルグループの提供するソリューションは多岐にわたり、例えば、都市での人や車の流れを分析して混雑回避などの課題解決を図るデジフロー、画像認識技術を用いたファッショントレンドデータベースであるAI MDなどがあります。

FRONTEO:金融や法律など専門業務に役立つAI開発に強み

FRONTEO:金融や法律など専門業務へのAI分析ソリューションの提供
(画像:FRONTEO)

FRONTEOは、AIの高度な分析能力を活かしたソリューション開発を手掛けています。

 

FRONTEOの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • 高度な分析能力を有しているAIエンジン「KIBIT」を開発
  • 不正検知や創薬研究、犯罪捜査における鑑識など、専門性の高い業務に役立つAI開発に強み

 

FRONTEOは、国内メガバンクグループや証券会社のAI導入支援をサポートした実績があり、多くの企業から高い評価を得ています。

Preferred Networks:ディープラーニング技術を用いた開発に強み

Preferred Networks:ディープラーニング技術で有名な国内最大級のユニコーン
(画像:Preferred Networks)

Preferred Networks(プリファードネットワークス)は、ディープラーニング技術の開発に強みをもつ国内有数のAI新興企業です。

 

Preferred Networksの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • ディープラーニングやロボティクスなどの最先端技術の研究・開発に強み
  • コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、ロボティクス、専用ハードウェアなど幅広い分野で研究開発を実施

 

ディープラーニングに関する知見・技術力の高さとそれを現場に応用する力が評価され、数ある生成AI関連企業の中でもトップクラスの時価総額を誇っています。

Sakana AI:省電力な生成AI基盤モデルの開発に取り組むスタートアップ

Sakana AI:省電力な生成AI基盤の開発に挑む東京発ベンチャー
(画像:Sakana AI)

Sakana AIは、新たなアプローチにより省電力な生成AI基盤モデルの開発を行う、東京発のスタートアップです。

 

Sakana AIの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • 生成AIの基礎となる大規模言語モデルの開発を専門とする
  • 巨大な言語モデルに匹敵する性能を持ちながら、消費電力を大幅に削減する生成AI基盤モデルの開発に取り組んでいる

 

Sakana AIは、2023年にGoogle Brainの元日本部門統括David Ha氏と、AI革命の重要論文の著者Llion Jones氏の2人によって東京で立ち上げられ、NTTグループ、KDDIなどの大手企業から合計約45億円の資金を調達しています。

エクサウィザーズ:AIシステム実装のためのプラットフォームを開発・提供

エクサウィザーズ:AIプラットフォームを運営する最有力スタートアップ
(画像:エクサウィザーズ)

エクサウィザーズは、AIを用いた社会課題の解決を通じて幸せな社会の創出を目指すAIサービスの開発・提供会社です。

 

エクサウィザーズの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • AIアプリケーション開発やAIシステム実装のためのプラットフォーム「exaBase」を通じて、年間250件以上のAI/DX開発プロジェクトを手掛ける
  • 自社データを柔軟に連携できる法人向けChatGPTの開発支援サービスを提供

 

国内時価総額トップ100社の半数以上を含む500社超の企業にソリューションを提供しており、評判・実力ともにトップクラスのAIスタートアップです。

 

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PKSHA Technology:AIを用いたアルゴリズムソリューションの研究開発

PKSHA Technology:AI研究やアルゴリズム提供を手がける上場企業
(画像:PKSHA Technology)

PKSHA Technology(パークシャテクノロジー)は、AIの自然言語処理、画像認識、ディープラーニングを用いたアルゴリズムソリューションを開発・提供している上場企業です。

 

PKSHAの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • 様々なパートナー企業や大学と連携したAI研究を行うPKSHA ReSearchによる高度な開発業務に強み
  • 研究で培った知見を活かしたAIソフトウェア開発のPKSHA Enterprise AIを提供

 

PKSHAは、これまで165個のアルゴリズムを導入し、2000社以上の企業に導入され、毎日930万人以上のユーザーに使われています

ELYZA:独自のLLM開発に成功したLLMのプロフェッショナル集団

ELYZA:独自のLLM開発に成功したLLMのプロフェッショナル集団
(画像:ELYZA)

ELYZAは、ディープラーニング技術を軸に、大規模言語モデル(LLM)の開発やLLM活用の支援を手掛けています。

 

ELYZAの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • 国内有数のLLMのプロ集団として独自のLLMを開発
  • 2024年3月には、700億パラメータの日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-70b」を開発し、デモを公開

 

LLMの開発においては国内でもトップクラスであり、東京海上日動、SmartNews、マイナビ、デロイトトーマツなど数々の大手企業を支援してきた実績があります。

オルツ:人々を単純労働から解放するパーソナルAIを開発

オルツ:パーソナルAIを開発し、人々の単純労働からの解放を目指すベンチャー
(画像:オルツ)

オルツは、パーソナルAIの研究開発を行い、人々を非生産的な労働から解放することを目指しているベンチャー企業です。

 

オルツの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • 24時間365日稼働可能なAIクローンの開発に力を入れている
  • 人の意思をデジタル化し、クラウド上に配置してあらゆるデジタル作業をクローンに行わせることができるパーソナルAI「P.A.I.」を開発

 

また、P.A.Iの研究開発で培った高度なAI技術を駆使し、大規模言語処理モデル「LHTM-2」、自動議事録ツール「AI GIJIROKU」、24時間365日対応の「AIコールセンター」など様々なAIソリューションを提供しています。

アラヤ:ディープラーニング、エッジAI、自律AIの開発研究

アラヤ:ディープラーニング、エッジAI、自律AIの開発研究・ソリューション提供ベンチャー
(画像:アラヤ)

アラヤは、「すべてのモノにAIを宿らせる」というビジョンを掲げ、ディープラーニング、エッジAI、自律AIなどのAIアルゴリズム・プロダクト開発を手掛けるベンチャーです。

 

アラヤの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • 外観検査、流体解析、建設機械自動化など多様なニーズに応えるAIを開発
  • 脳研究にも力を入れており、脳科学の知見を取り入れた開発の実施

 

これまでも、食品中の毛髪まで検出できる高性能外観検査AIソフト「InspectAI」、空調需要の予測・空調の最適運転制御を行う空調最適化ソリューションなど、様々なAIソリューションの開発実績があります。

 

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neoAI:生成AI研究の名門である東大の松尾研究室発の先端技術集団

neoAI:生成AI研究の名門である東大の松尾研究室発の先端技術集団
(画像:neoAI)

neoAIは、著名なAI研究者である東京大学の松尾豊教授の研究室から誕生した生成AI特化のスタートアップです。

 

neoAIの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • 法人向けChatGPTサービス「neoAI Chat」などの法人向け生成AIソリューションの提供
  • 企業のデータを生成AIに記憶させることができるSaaSの開発・提供

 

松尾研究室出身の新進気鋭の若手ビジネスパーソンにより創業され、生成AIのビジネス現場への応用によるビジネス変革を目指しています。

Laboro.AI:オーダーメイドのAIソリューション「カスタムAI」を提供

Laboro.AI:オーダーメイドのAIソリューション「カスタムAI」を提供する上場企業
(画像:Laboro.AI)

Laboro.AI(ラボロ エーアイ)は、機械学習を活用したオーダーメイド型AI「カスタムAI」の開発事業やカスタムAI導入のためのコンサルティング事業を手掛けるベンチャーです。

 

Laboro.AIの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • クライアントのビジネスにマッチするAIソリューションをオーダーメイドで提供するカスタムAIを開発
  • 実験・検証で終わらないビジネス実装まで見据えたAI開発の実施

  

Laboro.AIのカスタムAIは、画一的なパッケージ商品では対応困難な複雑なビジネスの課題解決に貢献します。

Lightblue:67億パラメータの日本語LLMを開発

Lightblue:独自の日本語LLMを開発する東大発スタートアップ
(画像:Lightblue)

Lightblueは、画像解析や自然言語処理生成AIを軸にしたソリューションの開発・提供を行う東京大学発のスタートアップです。

 

Lightblueの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • 生成AI特化の開発チームである「LLab」を設立し、67億パラメータの日本語LLMを開発
  • 生成AI活用を検討している企業向けのワークショップも実施

 

Lightblueは、SlackやTeamsなどのコミュニケーションツールとChatGPTを連携し生産性を向上するLightblue Assistantや、ChatGPTを安心して利用できる環境を提供するLightblue Chatなどのソリューションも提供しています。

AVILEN:データ×AIで事業成長を促すAIソリューションを開発

AVILEN:データ×AIで事業成長を促すAIソリューションを開発・提供
(画像:AVILEN)

AVILENは、データとAIの組み合わせにより企業の事業成長を支援するAIソリューション開発企業です。

 

AVILENの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • 社会実装も見据えたAI開発を重視する実用的なソリューションを開発
  • 異常・損傷検知、レコメンデーション、営業数値予測など業界問わず様々なソリューションを提供

 

近年では、AI開発にとどまらず、ChatGPT導入支援や生成AI活用支援などのコンサルティング業務も手掛けています。

ブレインパッド:企業のデータ活用支援を専門とする開発会社

ブレインパッド:企業のデータ活用支援を専門として提供
(画像:ブレインパッド)

ブレインパッドは、企業のデータ活用支援を専門とする開発・コンサルティング会社です。

 

ブレインパッドの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • あらゆる場面での企業のデータ活用を専門的に支援
  • データ活用のプロフェッショナルが各社に最適なデータ活用を実装

 

従来からのデータ活用支援サービスにAIの機械学習やディープラーニングの技術を取り入れたことで、より便利で汎用性のあるプロダクト開発が可能となりました。

 

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オプティム:あらゆる業界でのDXを推進するAIソリューションを開発

オプティム:あらゆる業界でのDXを推進するAIソリューションを開発
(画像:オプティム)

オプティムは、AIやIoTを活用してあらゆる産業のDX化を推進する開発会社です。

 

オプティムの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • あらゆる業界におけるDX推進を支援するAIソリューションを開発
  • AIだけでなく、IoT、クラウド、ロボティクスなど様々な先端技術を組み合わせた最適なプロダクトを開発

 

近年では、AIカメラやIoT機器、AIドローンなどの画期的なプロダクト・テクノロジーの開発にも取り組んでいます。

エイブリッジ:AI無料相談も実施するAIシステム開発企業

エイブリッジ:AI無料相談も実施するAIシステム開発企業
(画像:エイブリッジ)

エイブリッジは日本全国とアジア地域において、IT事業と農業事業を展開しています。機械学習を活用したシステム開発にも取り組んでいます。

 

エイブリッジの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • ディープラーニングを用いたAI処理・アルゴリズム作成
  • 大量のデータのマイニング、予測、分類の支援
  • 画像認識・物体検出技術の開発

 

AIに関する無料相談や勉強会・セミナーも実施しており、AI初心者でも気軽に依頼をすることができます。

ABEJA:AI倫理にも配慮したDX推進ソリューションの開発

ABEJA:AI倫理にも配慮したDX推進ソリューションの開発
(画像:ABEJA)

ABEJAは、AI技術を活用したDXの実現を支援するソリューション開発、プラットフォーム提供を手掛けています。

 

ABEJAの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • 製造業界のDXを推進するAI搭載のプラットフォーム「ABEJA PLATFORM」の提供
  • 顧客属性や動線分析などの顧客行動データの分析に基づく店舗解析サービスの提供

 

また、ABEJAは、AIがもたらす倫理的な問題に企業がうまく対処するために、公平を期すAIのビジネス実装を支援するコンサルティングサービスも提供しています。

Fusic:顧客が持つデータ価値を最大化するAIモデルの開発

Fusic:顧客が持つデータ価値を最大化するAIモデルの開発
(画像:Fusic)

Fusicは、Webシステムやスマホアプリ、クラウドインフラなどの先端技術の開発・提供を手掛けています。

 

Fusicの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • ディープラーニングや機械学習を使ったモデル作成、データ分析、モデルを活用したシステム構築・運用
  • 画像・OCR・動画・自然言語・需要予測など幅広い技術要素に対応

 

専門の機械学習エンジニアと直接のコミュニケーションを通じて、顧客のデータ価値を最大化するソリューションを提供します。

エクスウェア:AIチャットボットTalkQAで有名なエクサウィザーズ子会社

エクスウェア:AIチャットボットTalkQAで有名なエクサウィザーズ子会社
(画像:エクスウェア)

エクスウェアは、ビジネスにおける様々なシーンでAIを活用するためのAIサービスを開発・提供しているエクサウィザーズの子会社です。

 

エクスウェアの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • 音声処理、画像認識、自然言語処理、感情認識、予測処理、文章検索などあらゆる技術を提供
  • AIチャットボット、顔認識ソリューションなどのソリューションを開発

 

IBMのWatsonを活用したAIチャットボットであるTalkQAは、飲食店や商業施設、イベントなど様々な業界・場面において活用されています。

 

※文章作成やリサーチなど日々の業務効率化に使える、おすすめAIツールや5大活用方法、ポイントをまとめた資料をダウンロード頂けます。
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Vareal:データエンジニアリングの知見を活かしたAI開発に強み

Vareal:データエンジニアリングの知見を活かしたAI開発に強み
(画像:Vareal)

Varealは、現実空間と仮想空間を統合するソリューション提供を手掛ける企業です。AI開発やコンサルティングなどのAI関連サービスも提供しています。

 

Varealの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • データエンジニアリングやデータサイエンスの知見を活かしたAI開発に強み
  • 構築済みAIやAIシステムをライセンス型で販売するスポット型支援も提供

 

また、AIを実務に取り入れるための活用方法やAI作成方法を学べる教育サービスも提供しています。

リベルクラフト:AIを活用したデータドリブンな課題解決を支援

リベルクラフト:AIを活用したデータドリブンな課題解決を支援
(画像:リベルクラフト)

リベルクラフトは、AI・データ活用のプロフェッショナルによるAI開発を支援する企業です。

 

リベルクラフトの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • 専門のデータサイエンティストによる開発支援
  • 人材育成支援との併用で、AIの内製化まで支援

 

AIを活用した様々なデータ分析の提案・実装の提供により、データドリブンな課題解決を支援します。

MatrixFlow:簡単に高精度なAIを構築できるノーコードツールを提供

MatrixFlow:簡単に高精度なAIを構築できるノーコードツールを提供
(画像:MatrixFlow)

MatrixFlowは、ノーコードでAIを作成できるソリューションを提供しています。

 

MatrixFlowの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

  • 少ないデータ数でも、最短4クリックで高精度なAIを作成できるノーコードAIの提供
  • AI構築後の内製化までサポート
  • 他のAI構築ツールと比較しても圧倒的に低い値段で提供

 

手軽にAIを構築できることから、現在までに合計5000人以上に利用されています。

企業のAI導入による成功事例5選

AIのビジネス活用に成功した企業の事例5選

AI導入に成功した企業の事例として、以下の5つが挙げられます。

 

  • ①JINS:ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定
  • ②清水建設:画像認識AIが施工状況のOK/NGを判定し、検査作業を1/10に短縮 
  • ③佐川急便:AIで配送伝票の入力を自動化。月8400時間の作業工数の削減
  • ④JFEスチール:画像認識AIが製鉄所の作業員を検知し安全を確保
  • ⑤セブンイレブン:生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に

 

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

 

※国内外の最新AI/ChatGPT活用事例50選をまとめた資料をダウンロード頂けます。
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①JINS:ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定

JINS:ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定
(画像:JINS)

JINSは、ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定する「JINS BRAIN」というサービスを提供しています。

 

ユーザーがJINSのオンラインショップでメガネをバーチャル試着すると、AIがユーザーの顔の形や髪型をもとに、そのメガネが似合っているかどうかを判定します。

 

また、ランキング形式で各ユーザーに似合うメガネをレコメンドする機能も搭載されており、ユーザーが自分に似合うメガネを探し出すサポートをしています。

②清水建設:画像認識AIが施工状況のOK/NGを判定し、検査作業を1/10に短縮

清水建設:画像認識AIにより施工状況のOK/NGを判定
(画像:NTTコムウェア)

清水建設は、ガス圧接継手の施工現場に画像認識AIを導入する取組みを実施しました。ビルの鉄筋継手をスマホで撮影した画像を画像認識AIに解析させ、施工状況が問題ないか否かを判定させます。

 

清水建設は、問題ないか否かを正しく判断させるために、正しく施工したガス圧接継手の数百枚の写真を教師データとして学習させました。

 

これにより、1か所当たり5分ほどかかっていた検査作業が、20~30秒に短縮されるなど、大幅な業務効率化を実現しています。

③佐川急便:AIで配送伝票の入力を自動化。月8400時間の作業工数の削減

佐川急便:AIで配送伝票の入力を自動化し、作業工数を大幅に削減
(画像:佐川急便)

佐川急便はAIで配送伝票の入力業務を自動化する取り組みを実施しています。

 

AIが手書きの文字を読み取ったうえで、伝票を自動で入力します。ディープラーニング技術によって、擦れた文字や取消線で修正された数字なども認識することができ、その認識制度は99.995%以上に達するとのことです。

 

これにより、月約8400時間相当の作業工数の削減、コストカットに成功しました。

 

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④JFEスチール:画像認識AIが製鉄所の作業員を検知し安全を確保

JFEスチール:画像認識AIが製鉄所の作業員を検知し安全を確保
(画像:JFEスチール)

JFEスチールは、画像認識AIを工場に設置し、人物検知をさせることで作業員の安全を確保する新たなシステムを導入しました。

 

NECの画像認識技術を活用することで、照明が暗く作業員の動きも複雑な製鉄所内で、正確に人物を検知することに成功しました。作業員が立ち入り禁止のエリアに入るとAIが警報音を発し、工場ラインを停止させます。

 

このような作業員の安全確保のためのAI活用は、製造現場でAIを活用する重要な方法の一つとなっています。

⑤セブンイレブン:生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に

セブンイレブン:生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に
(画像:日本経済新聞)

セブンイレブン・ジャパンは、商品企画の時間を大幅に削減するために生成AIの活用を始めました。

 

この取り組みにより、店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することが可能になります。

 

生成AIの導入により、商品企画にかかる時間が最大で90%削減され、市場のトレンドや顧客のニーズに迅速に応える、新たな商品を提供できる見込みとのことです。

企業がAI活用を成功させるための5つのポイント

企業がAI活用を成功させるための5つのポイント

企業がAI活用を成功させるためのポイントとして以下の5つが挙げられます。

 

  • ①中長期でのAI活用戦略の策定
  • ②投資対効果の高い活用目的・方法の選定
  • ③アジャイルアプローチでの開発・導入
  • ④システムとルールの両面からのリスク管理
  • ⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

 

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

 

※200事例の分析に基づく、企業のAI/ChatGPT活用でよくある失敗とベストプラクティスをまとめた資料をダウンロード頂けます。
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①中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

 

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

 

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいた分析や対応、コンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、得意不得意が明確に存在します。

 

そのため、自社の業務の現状やAIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

 

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間~数ヶ月の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がAI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩などのリスクへの懸念が挙げられます。

 

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているAIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

 

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

 

そのため、AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAI活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

 

そこで、研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が重要となります。

企業がAIを導入するための4つのステップ

企業がAIを導入するための4つのステップ

企業がAI導入を進めるための流れとして、以下の4つのステップがあげられます。

 

<STEP1:活用業務の選定>

  • 最新の市場動向のリサーチ
  • 自社での活用対象業務の幅出し・選定
  • AI活用の目的・目標の設定

 

<STEP2:活用範囲と業務プロセスの決定>

  • 対象業務の棚卸し・効率化余地の検討
  • AIを活用する業務範囲の決定
  • AIと人間の役割分担の設計

 

<STEP3:試験開発・運用(PoC)>

  • 要件定義・プロトタイプ開発
  • 試験運用
  • フィードバック収集・評価

 

<STEP4:本開発・運用>

  • PoCを踏まえた本開発
  • 運用・評価
  • 活用方針・方法の継続的なカイゼン

 

各ステップについてわかりやすく紹介していきます。

 

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STEP1:活用業務の選定

AIは、定型的な社内業務の効率化から新規事業創出まで幅広い業務に活用可能だからこそ、AI活用の投資対効果が高い業務を適切に選定することが最も重要となります。

  

最新の技術や競合の活用動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、AIをどのような業務・目的・成果目標で導入するかを設定しましょう。

STEP2:活用範囲と業務プロセスの決定

大きなポテンシャルを持つAI活用ですが、人間と同様、どのようなシチュエーション・任せ方でも万能というわけではありません

 

そのため、活用業務の現状・課題と、AI・人間の得意/不得意を踏まえた上で、どの範囲の業務をどのように人間と協業しながら任せるかを決定することが重要になります。

STEP3:試験開発・運用(PoC)

いきなり大規模な導入を進めるのではなく、比較的小規模な試験開発・運用(PoC)により、その有効性を確かめることで、AI活用全体の投資対効果を大きく高めることが可能です。

 

検証したい仮説を事前に明確にした上で、実際にプロトタイプでの試験運用を行い、活用業務や方法の改善ポイントを洗い出しましょう。

STEP4:本開発・運用

PoCで得られた改善ポイントに基づき、自社の経営課題・業務の現状にベストマッチするAI活用の内容やシステムの要件を再度設計し、本開発を行います。

 

また、本開発後も継続的に成果や活用状況を評価し、継続的なカイゼンを行うことで、自社でのAI活用のインパクトを最大化することができます。

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