リリース以降、2ヶ月で1億ユーザーを突破したChatGPTの登場・普及をきっかけにますます注目が集まっている生成AI。

そんな中、「自社でも生成AIを導入したいけど、どのように進めればいいかわからない」という方も多いのではないでしょうか。そのような場合には、生成AI導入支援サービスを提供している専門の企業に依頼するのがおすすめです。

本記事では、国内のおすすめ生成AI導入支援サービスを15個、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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おすすめの生成AI導入支援サービス１５選

おすすめの生成AI導入支援サービスとして、以下の15個が挙げられます。

＜生成AIの導入コンサルティング＞

• ①AI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
• ②WEEL：生成AIによる業務効率化のための導入支援サービスを提供
• ③ギブリー：生成AI導入やDX推進のための様々なコンサルティングを提供

＜AIの導入コンサルティング＞

• ④ニューラルグループ：最先端のAIによる画像認識技術の導入を支援
• ⑤FRONTEO：金融や法律など専門業務へのAI導入を支援
• ⑥アイスマイリー：国内最大級のAI比較サイトでの知見を武器にAI導入を支援

＜生成AI導入の戦略コンサルティング＞

• ⑦マッキンゼー：AIを導入する上で役に立つ知識が満載のレポートを公開
• ⑧ベイン・アンド・カンパニー：OpenAIの知見を取り入れたAI導入支援サービスの提供
• ⑨アクセンチュア：ビッグテックとコラボし、AIへの投資効果の最大化を支援

＜生成AI導入の総合コンサルティング＞

• ⑩PwC：生成AI専門のタスクフォースによる総合コンサルサービスを提供
• ⑪デロイト：戦略×AIで様々な業界の経営課題を解決
• ⑫KPMG：データ分析やトランスフォーメーション支援など多角的なサービスを提供

＜生成AI導入のITコンサルティング＞

• ⑬日立コンサルティング：生成AIを安全に活用する環境構築を支援
• ⑭IBM：20,000人ものAIエキスパートによるビジネスコンサルティングを提供
• ⑮アビームコンサルティング：ABeam AI Platformという独自の課題解決方法を構築

それぞれの導入支援サービスの内容についてわかりやすく紹介していきます。

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生成AIの導入コンサルティング

①AI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。

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②WEEL：生成AIによる業務効率化のための導入支援サービスを提供

WEELは、生成AIを活用して業務効率化をしたい企業に向けて、生成AIの活用方法や最新AI技術の導入方法・ツールを紹介するコンサルティング会社です。

生成AIのソリューション開発やエンジニアによる技術的なアドバイスなどのサービスを提供し、多くの企業のAIを活用した業務効率化を支援してきました。

また、WEELは、主に企業の担当者向けに、生成AIの活用のノウハウを掲載した記事の発信も行っています。

③ギブリー：生成AI導入やDX推進のための様々なコンサルティングを提供

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コンサルティング会社です。

生成AIの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しています。

また、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、コンサルティングにとどまらず、幅広いサービスを提供しています。

AIの導入コンサルティングに強みを持つ会社

④ニューラルグループ：最先端のAIによる画像認識技術の導入を支援

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コンサルティング会社です。

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を導入・活用したソリューションを提供しています。

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。

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⑤FRONTEO：金融や法律など専門業務へのAI導入を支援

FRONTEOは、AIの高度な分析能力を活かしたソリューションやコンサルティングを提供している会社です。

自社開発したAIエンジンであるKIBITは高度な分析能力を有しており、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おいて能力を発揮しています。

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。

⑥アイスマイリー：国内最大級のAI比較サイトでの知見を武器にAI導入を支援

アイスマイリーは、国内最大級のAI製品やサービスの比較サイト「AIsmiley」を運営するAIメディア運営、コンサルティング会社です。

AIプロダクトに関する情報発信や業界のカオスマップなどAI活用を検討する上で役立つ情報の発信や、コンサルタントによるAIプロダクトの活用支援など、AIに関する様々なサービスを提供しています。

アイスマイリーは、メディア運営で培ったAIに関する知見を武器に、企業によるAI導入の支援も行っています。近年では、IT導入補助金の申請支援を強化するAIsmilyコンソーシアムを組成し、AI導入にかかる金銭面でのサポートを行っています。

生成AI導入の戦略コンサルティング

⑦マッキンゼー：AIを導入する上で役に立つ知識が満載のレポートを公開

世界的に有名なコンサルティング会社であるマッキンゼー・アンド・カンパニーは、AIや生成AI領域においてもコンサルティングサービスを展開しています。

世界中にある関連オフィスから集めた深い専門知識と幅広い業界でのコンサルティングの知見を武器に、生成AIの導入支援や市場調査などを支援しています。

また、定期的に生成AIやAIに関するレポートも公開しており、専門家による知見が詰まった最新の情報を無料で読むことができます。

⑧ベイン・アンド・カンパニー：OpenAIの知見を取り入れたAI導入支援サービスの提供

ベイン・アンド・カンパニーは、アメリカのボストンを本拠とする世界的に有名な戦略コンサルティングファームです。

社内には、生成AIを専門とするコンサルタントを抱えており、生成AIに関するリサーチや導入支援などのコンサルティング業務を提供しています。

2023年2月には、ChatGPTを提供するOpenAIとの業務提携を発表しており、OpenAIの技術を取り入れた質の高いリサーチやコンサルティングの提供を目指しています。

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⑨アクセンチュア：ビッグテックとコラボし、AIへの投資効果の最大化を支援

アクセンチュアは、世界120か国以上でクライアントを有する世界的に有名な戦略コンサルティングファームです。

近年はAIや生成AI関連のコンサルティングにも力を入れており、独自のAIプラットフォームであるAI HUBプラットフォームの開発・提供も行っています。

MicrosoftやGoogleなどのビッグテックともパートナー関係を結んでおり、各社のエコシステムを活用することで、顧客のAI投資効果を最大化する支援を可能にしています。

生成AI導入の総合コンサルティング

⑩PwC：生成AI専門のタスクフォースによる総合コンサルサービスを提供

PwCコンサルティングは、戦略策定から実行まで総合的なコンサルティングサービスを提供するグローバルファームです。

社内に生成AI専門のタスクフォースを抱え、生成AI市場への参入判断や導入支援、リスク管理支援などを行っています。

また、企業による生成AIの利用実態を調査したレポートを半年ごとに発表するなど、生成AIのビジネス活用を検討する上で役立つ情報の発信も行っています。

⑪デロイト：戦略×AIで様々な業界の経営課題を解決

デロイトトーマツコンサルティングは、デロイトグループの一員としてAIを含むあらゆるセクターにおいてコンサルティングサービスを提供しています。

小売、金融、医療、行政などあらゆる分野において、戦略とAIの融合による様々な経営課題を解決するソリューションを提供しています。

また、2024年の夏には、日本発の生成AI体験施設であるAI Experience Centerの建設も予定しており、より実践的なAI導入支援の提供が期待されています。

⑫KPMG：データ分析やトランスフォーメーション支援など多角的なサービスを提供

KPMGコンサルティングは、世界154か国に20万人の専門家を有するコンサルティングファームです。

生成AIに関するコンサルティング業務にも参入しており、データ分析プロセス構築支援や生成AIを活用したトランスフォーメーション支援など、企業の生成AI導入・活用を様々な角度から支援しています。

近年では、静岡銀行での生成AIを活用した対話パートナーの導入を支援したとして話題となりました。

生成AI導入のITコンサルティング

⑬日立コンサルティング：生成AIを安全に活用する環境構築を支援

日立コンサルティングは、日立製作所が100％出資しているビジネスコンサルティング会社です。

日立製作所のGenerative AIセンターと連携し、生成AIを業務に活用したい顧客に向けて、セキュアな環境やガバナンスの構築も含めた生成AI導入支援サービスを提供しています。

日立製作所のITに関する知見を活かし、生成AIによる情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの対策・システム構築に強みを有しています。

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⑭IBM：20,000人ものAIエキスパートによるビジネスコンサルティングを提供

IBMのグローバルコンサルティング部門であるIBMコンサルティングは、IBMのテクノロジーを活かしたビジネスの設計・構築・運営を支援しています。

20,000人を超えるAIエキスパートを抱えており、AIサービス・プロバイダー選定に関するアドバイスの提供や最新情報の発信、業務効率化支援を行っています。

AdobeやAWS、Microsoftなど、AIに参入する主要なテック企業とも戦略的パートナーシップを提携しており、これらのネットワークを活かした多角的な支援に強みを有しています。

⑮アビームコンサルティング：ABeam AI Platformという独自の課題解決方法を構築

アビームコンサルティングは、NEC傘下の日本のITコンサルティング会社です。AIを活用することで、膨大なデータ収集・分析など、人間では困難な社会課題の解決を目指して、AIコンサルティング業務を提供しています。

「ABeam AI Platform」という独自の課題解決メソッドと技術基盤を用い、課題の特定から課題を解決するAIサービスのデザイン・提供まで、一気通貫で支援しています。

NECの傘下として、長年にわたり積み上げたITコンサルの知見が評価され、三井物産や花王など、国内の多くの大手企業を支援しています。

自社に合った生成AI導入支援サービスを選ぶ３つのポイント

自社に合った生成AI導入支援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？

企業での生成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、マッチするサービスは異なります。

もし、企画の部分まで進んでいるのであれば、開発・運用支援に力点を置いたサービス、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導入支援サービス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？

生成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・導入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？

生成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、マッチする導入支援サービスは異なります。

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。

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。