「生成AIを業務に活用したいけどどのように進めたらよいかわからない」「生成AIを活用して業務を効率化したい」といった悩みをお持ちの方は、生成AIの開発を手掛ける会社や既存の生成AIサービスを活用することがおすすめです。

本記事では、国内の生成AIの開発会社10選と代表的な生成AIサービス10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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【2024年最新】国内の生成AI開発会社１０選

生成AI開発に強い国内の企業として、以下の10社が挙げられます。

• ①Preferred 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
• ②AI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
• ③Sakana AI：省電力な生成AI基盤の開発に挑む東京発ベンチャー
• ④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
• ⑤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
• ⑥PKSHA Technology：AI研究やアルゴリズム提供を手がける上場企業
• ⑦ELYZA：独自のLLM開発に成功したLLMのプロフェッショナル集団
• ⑧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
• ⑨neoAI：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
• ⑩Laboro.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

それぞれの企業の概要や特徴についてわかりやすく紹介していきます。

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①Preferred 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

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と実用化を促進し、社会課題の解決を目指す新興スタートアップです。

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・開発を行い、様々な業界において業務の自動化・効率化を目指すプロジェクトを推進しています。

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。

②AI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活用の実現に向け、オーダーメイドのコンサルティング・開発を行っている企業です。

AI活用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活用を進めてしまう」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いた、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/企画の策定と開発支援を強みとしています。

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③Sakana AI：省電力な生成AI基盤の開発に挑む東京発ベンチャー

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。

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。

Sakana AIは、オープンソースのAIモデルを組み合わせ、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おり、この構想は社名の”Sakana” AIの由来にもなっています。

④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

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。

オルツが開発しているパーソナルAI「P.A.I.」とは、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AIです。これにより、24時間365日稼働でき、人的コストを大幅に削減できるAIクローンを作ることを目指しています。

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。

⑤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

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生成AIサービスの開発・提供会社です。

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プロジェクトを手掛けています。自社データを柔軟に連携できる法人向けChatGPTを提供するなど、生成AIの分野でも存在感を示しています。

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生成AIスタートアップです。

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⑥PKSHA Technology：AI研究やアルゴリズム提供を手がける上場企業

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。

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や、研究で培った知見を活かしたAIソフトウェアのPKSHA Enterprise AIの2つを主な事業として取り組んでいます。

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。

⑦ELYZA：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。

独自のLLMを開発した国内有数のLLMのプロであり、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の業務効率化を支援してきた実績があります。

ELYZAは、さらに進化したLLMの開発に引き続き取り組んでおり、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、デモを公開しました。

⑧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

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。

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、ユーザーの多様なニーズに応えるAIソリューションを提供しています。

また、最先端の技術を常にサービスに取り入れるべく、AIの研究・開発やコンサルティングも行っています。

⑨neoAI：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。

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や生成AI開発・コンサルティングを手掛けています。

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。

⑩Laboro.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

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。

社名の「Laboro」とは労働を表す「labor」の語源となったラテン語であり、AIにより労働を軽減・効率化し、成果を高められるAIを提供したいという意味が込められています。

同社のAIソリューション「カスタムAI」は、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し、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。

代表的な国内の生成AIサービス１０選

代表的な国内の生成AIサービスとして、以下の10サービスが挙げられます。

• ①neoAI Chat：ChatGPT活用のチャットボットの構築を支援
• ②ログミーツpowered by GPT-¾：議事録作成の圧倒的効率化を実現
• ③FUNNEL：問い合わせ対応を自動化するオーダーメイド型チャットボット
• ④Helpfeel：FAQ検索性能の向上やFAQ記事作成の自動化を実現
• ⑤Kasanare：各企業のデータに合わせて生成AIの性能を改善・向上
• ⑥ChatPro：ChatGPTを安心して利用できるシステムを構築
• ⑦MediaTalkGAI：顧客からの質問への回答文を自動で生成
• ⑧YOMEL：GPTと連携し、ワンクリックで瞬時に議事録を作成
• ⑨JAPAN AI Chat：GPT-4であらゆる業務の効率化を支援
• ⑩Yoomナレッジ：社内のナレッジ管理を自動化し、社内情報検索を円滑化

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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①neoAI Chat：ChatGPT活用のチャットボットの構築を支援

neoAI Chatは、neoAIが提供するChatGPTとAPI連携したチャットボットの構築支援サービスです。

顧客からの問い合わせ対応の自動化や従業員向けの社内資料検索の円滑化など様々な業務効率化の用途に活用することができるチャットボットをスピーディに構築することができます。

Microsoft Azureを活用したクローズドな環境でセキュリティも万全であり、大企業でも安心して利用することができます。

②ログミーツpowered by GPT-¾：議事録作成の圧倒的効率化を実現

ログミーツpowered by GPT-3/4は、ChatGPTとAPI連携した議事録・メモ作成及び要約ツールです。

Zoom、Google Meets、Teamsなどを用いたあらゆる会議の内容をリアルタイムで文字起こしし、その内容を自動で議事録にまとめます。これにより、議事録作成業務を大幅に効率化することができます。

その精度の高さと便利さから、200以上の地方自治体に導入されており、民間企業での導入も進んでいます。

③FUNNEL：問い合わせ対応を自動化するオーダーメイド型チャットボット

FUNNELは、Lighthouseが提供する問い合わせ対応を自動化するチャットボットです。各社の独自データを学習したChatGPTが顧客への問い合わせに対応します。

FUNNELの特徴として、システムの運用コストはすべてLighthouseが負担すること、高いカスタマイズ性を有すること、課題解決に向けて伴奏支援を得られることが挙げられます。

顧客からの問い合わせ対応だけでなく、従業員向けの社内情報検索ツールやユーザーニーズの可視化・分析のためのダッシュボードとしても活用することができます。

④Helpfeel：FAQ検索性能の向上やFAQ記事作成の自動化を実現

Helpfeelは、FAQサイトの検索性能を向上させることで、顧客からの問い合わせ対応の削減と顧客満足度向上を実現するツールです。AIが検索意図を予測することで、ヒット率98％という圧倒的な検索性能を実現しています。

また、Helpfeelを導入した企業はHelpfeel Generative Writerというツールを使うことができます。ChatGPTでFAQを自動で作成し、FAQ記事の作成時間を50％も削減したという効果が得られています。

Helpfeelは、LIXIL、ラクスル、ビザスクなどの大手を含む300サイト以上に導入されています。

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⑤Kasanare：各企業のデータに合わせて生成AIの性能を改善・向上

Kasanareは、各企業のデータに合わせてChatGPTなどの生成AIの性能を向上させることができるSaaSです。

各企業のデータに合わせた最適な手段を用いて人間同等の推論力を構築。顧客や従業員からのあらゆる質問を想定した類似値80％以上の検索性能を誇ります。

セキュリティ対策やハルシネーション対策も万全であり、これまで50社以上に対してオーダーメイドの支援を行ってきた実績があります。

⑥ChatPro：ChatGPTを安心して利用できるシステムを構築

ChatProは、ナレッジセンスが提供するChatGPT利用システムです。データ漏えいを回避して、企業が安心してChatGPTを利用できるようにするためのシステムを構築します。

ChatProは、入力した情報をAIの学習対象から除外することで情報漏洩のリスクを回避します。また、社員一人一人が自分でアカウントを作成する必要がなく、組織の管理者が一括してIDを生成し、付与することができるため、導入にかかる手間も少ないです。

ChatProを導入すると、月額20ドル（約3,000円）のGPT-4を、月額980円という低コストで利用することができるため、価格面でのメリットもあります。

⑦MediaTalkGAI：顧客からの質問への回答文を自動で生成

MediaTalkGAIは、メディアリンクが提供する、カスタマーサポート向けのChatGPT連携RAG型チャットボットです。アップロードしたファイルをもとに、ChatGPTがカスタマー向けの回答文を自動で生成し、顧客対応業務を大幅に効率化します。

ExcelやPDFなどのファイルをアップロードするだけで簡単にAIチャットボットを構築でき、プロンプト設定などの初期導入サポートも充実しているため、AIを扱ったことがない企業でも簡単に導入することができます。

エレコム、ツムラ、マザー牧場など、多数の大手企業に導入されています。

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⑧YOMEL：GPTと連携し、ワンクリックで瞬時に議事録を作成

YOMELは、ワンクリックで議事録を作成することができるAIによる議事録作成ツールです。社内会議や商談において、会議参加者の発言を自動でテキスト化し、すぐに議事録にまとめることができます。

よく使う単語の辞書登録や要点の自動リストアップ、ChatGPT APIと連携した自動要約など様々な機能を搭載しており、議事録の作成やそれに付随する業務を大幅に効率化することができます。

PayPay、GMO等の大手企業にも多数導入されており、月間利用数は15万回に到達しています。

⑨JAPAN AI Chat：GPT-4であらゆる業務の効率化を支援

JAPAN AI Chatは、顧客企業専用にカスタマイズされたAIによりあらゆる業務の効率化を実現するAIチャットサービスです。

GPT-4とAPI連携し、カスタマーサポート、コンテンツ作成、調査・マーケティング、バックオフィス支援など、あらゆる業務の効率化を支援します。カスタマーサポート、営業、マーケティングなど様々な職種で使えるプロンプトのテンプレートを取り揃えており、初心者でも上手に使いこなすことができます。

また、各企業専用の対話環境を提供することでセキュリティ面の安全も確保しているため、通常のChatGPTよりも安心して利用できる設計となっています。

⑩Yoomナレッジ：社内のナレッジ管理を自動化し、社内情報検索を円滑化

Yoomナレッジは、社内のナレッジ管理を自動化し、従業員の情報検索を大幅に効率化するChatGPT APIと連携したツールです。

Slackでの会話やドキュメントなど様々なソースから自動的に情報を集約し、自動でナレッジを蓄積します。従業員は対話形式でナレッジを検索することができ、求める情報へのアクセススピードが格段にアップします。

Teams、Slack、Notion、Outlookなど国内外の20以上のアプリ/サービスとノーコードで連携しており、簡単に連携させることができます。

生成AIの開発会社を選ぶ際の３つのポイント

生成AIの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。

生成AIサービスを選ぶ際の３つのポイント

生成AIサービス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目的と機能がマッチしているか
• ②日本語に対応しているか
• ③料金と利用価値が見合うか

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目的と機能がマッチしているか

同じジャンルの生成AIサービスでも、サービスによって想定している利用目的や搭載されている機能、プロ向け/初心者向けなどのレベル感は様々です。

そのため、日々のどのようなシーンでどのように利用するかを具体的にイメージした上で、各サービスの提供する機能がマッチしているか確認するようにしましょう。

②日本語に対応しているか

生成AIサービスの多くは、海外企業が提供している場合があり、日本語非対応のツールも数多く存在するため、利用前に公式サイト等で確認するようにしましょう。

また、日本語対応と記載されていても、日本語で利用する場合と英語で利用する場合の、入力・出力の精度が大きく異なるサービスも存在するため、無料プラン等で日本語で試してみるのがおススメです。

③料金と利用価値が見合うか

生成AIサービスの多くは、無料プランと有料プランが用意されていることが多く、本格的な利用をするためには有料プランへの加入が前提となっている場合もあります。

そのため、日々のどのようなシーンでどのように利用するかを具体的にイメージした上で、価格に見合う利用価値がありそうか、ChatGPT等の無料/有料プランでは代用できないのか？などの検討をした上で、自分にとってコストパフォーマンスの高いサービスを選ぶようにしましょう。

企業が生成AI活用を成功させるための５つのポイント

企業が生成AI活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の５つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• 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活用リテラシーの向上

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業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは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、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状や生成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

生成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

企業が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害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生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、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活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成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リテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員に生成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必要となります。

企業が生成AIを導入するための４つのステップ

企業が生成AIの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：活用方針の検討＞

• 最新の市場動向のキャッチアップ
• 自社の活用可能性の整理
• 生成AIの活用目的・ゴールの設定

＜Step2：利用環境構築＞

• セキュリティ・データ管理体制の強化
• ガイドライン・マニュアルの策定
• 社員向けのAIリテラシー研修
• 社内業務での試験運用

＜Step3：試験開発・運用(PoC)＞

• PoCを行うユースケースの検討
• 要件定義・プロトタイプ開発
• 運用と評価

＜Step4：本開発＞

• 本開発を行うユースケースの検討
• 要件定義・本開発
• 運用と評価
• 活用方針・内容の継続的なカイゼン

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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Step1：活用方針の検討

1つ目のステップは、自社として生成AIをどのように活用していくかの大方針の検討です。

生成AIは社内業務効率化や顧客体験の向上、新規事業創出など様々な目的で活用が可能だからこそ、自社の課題にマッチした目的とユースケースで活用することが、投資対効果を大きく左右します。

最新の技術や競合の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、生成AIをどのような領域で、どの程度ダイナミックに活用していくかの目的やゴールを初期的に設定しましょう。

Step2：利用環境構築

2つ目のステップは、生成AIを安全かつ効率的に活用できる、社内のシステムやルールなどの利用環境の構築です。

企業が生成AI活用に踏み切れない理由として、機密情報漏洩などのセキュリティリスクの懸念が挙げられますが、適切なシステム設計・データ管理やガイドラインの策定などを行うことで、それらのリスクに対処しながら、業務効率化に繋げることが可能です。

社員に対し、生成AIをリサーチや文書作成などの日常的な業務に安心して活用できる環境を提供することで、自社のどのような業務と生成AIの相性が良いのかという現場からの示唆を得ることができ、プロトタイプ・本開発の企画への重要なインプットとなります。

Step3：試験開発・運用(PoC)

3つ目のステップは、自社にマッチするユースケースの検証に向けた、プロトタイプの開発と運用です。

顧客対応支援や社内のナレッジ検索、新機能・サービスの実装などの生成AIの幅広いユースケースの中から、自社の経営課題解決にマッチするいくつかのユースケースに絞り込み、プロトタイプを開発し、実際の業務で運用します。

PoCを実施することで、コストを抑えながら生成AI活用のインパクトを検証しつつ、見えてきた改善点から本開発の精度を高めることが可能です。

Step4：本開発と運用

4つ目のステップは、本格的な生成AIを活用したシステムの開発と運用、継続的なカイゼンです。

自社独自のデータ基盤の構築・連携や活用シーンに特化したアウトプット精度の改善などを実施し、自社の目的達成に特化した生成AIシステムを開発します。

PoCの結果を踏まえ、本開発を行うユースケースや活用範囲を決定することで、生成AI活用の費用対効果を最大化することが可能です。

また、開発しっぱなしで終わるのではなく、本開発したシステムを運用し上がった成果や改善点、技術進化などを踏まえて、活用方法や内容を継続的にカイゼンしていくことが重要です。

このプロセスを通じ、生成AI活用のポテンシャルを最大限に発揮することで、業務生産性や顧客への提供価値の観点から、大きな競争優位性を構築することに繋がります。