生成AI活用に強いシステム開発会社おすすめ15選｜業務効率化で失敗しない選び方
生成AIの活用は、いまや一部の先進企業だけのものではありません。
問い合わせ対応や社内検索、資料作成など、日常業務の中で生成AIを取り入れる企業が増えています。
ただし、ツールを導入するだけでは効果が出ず、「どのシステム開発会社に依頼するか」で成果は大きく変わります。
本記事では、生成AI活用に強いシステム開発会社おすすめ15選を紹介するとともに、失敗しない選び方や費用相場、導入の進め方まで分かりやすく解説します。
初めて生成AI活用を検討している企業の方でも、安心して比較・検討できる内容になっています。
生成AI活用が注目される理由｜なぜ今システム開発会社選びが重要なのか
ここ数年で「生成AI」という言葉を耳にする機会が一気に増えました。
文章作成や問い合わせ対応、社内資料の要約など、これまで人が時間をかけて行っていた作業を、AIが代わりに担えるようになってきたためです。
特に人手不足が続く今、生成AIをうまく活用できるかどうかは、業務効率やコストに直結する重要なポイントになっています。
ただし、生成AIは便利なツールを入れればすぐ成果が出るものではありません。
実際の業務に合った形で設計し、システムとして組み込むことができて初めて効果を発揮します。
だからこそ今、「どのシステム開発会社に依頼するか」が、生成AI活用の成否を左右する大きな分かれ道になっているのです。
業務効率化・人手不足・内製限界という背景
多くの企業では、日々の業務の中に「本当は自動化できそうだけど、そのままになっている作業」が数多く残っています。
例えば、問い合わせメールの一次対応や、社内マニュアルの検索、定型レポートの作成などです。
これらを人が対応し続けると、どうしても時間とコストがかかります。
とはいえ、社内だけでAIを導入しようとすると、専門知識が足りなかったり、運用まで手が回らなかったりするケースも少なくありません。
こうした背景から、生成AIの活用をシステム開発会社に相談する企業が増えています。
「ツール導入」ではなく「業務に組み込む開発」が重要
生成AI活用でよくある失敗が、「とりあえずツールを入れたけれど、結局使われなくなった」というケースです。
原因の多くは、業務の流れとAIがうまくつながっていないことにあります。
例えば、AIに質問するために毎回別の画面を開く必要があると、現場では次第に使われなくなってしまいます。
大切なのは、普段使っている業務システムやツールの中に、自然な形で生成AIを組み込むことです。
この設計ができるかどうかで、成果は大きく変わります。
生成AI活用＝システム設計力×AI理解力
生成AI活用は、「最新のAIを使えばうまくいく」という単純な話ではありません。
実際には、業務をどう整理し、どこにAIを使うかを考える設計力と、AIの得意・不得意を理解する知識の両方が必要です。
この2つをバランスよく持っているのが、生成AI活用に強いシステム開発会社です。
だからこそ、会社選びを間違えないことが、生成AI活用の第一歩と言えます。
生成AI活用に強いシステム開発会社の選び方【失敗しない5つの基準】
生成AI活用を外注するとき、いちばん大事なのは「AIに詳しい会社か」だけではありません。
現場でちゃんと使われて、成果が出る形まで持っていけるかどうかです。
そのためには、提案の上手さや価格の安さよりも、実務に強い会社を見極める視点が必要になります。
ここでは、生成AI活用に強いシステム開発会社を選ぶときに押さえたい「失敗しない5つの基準」をまとめます。
- PoCで終わらず本番運用までいけるか
- 複数の生成AIモデルを使い分けられるか
- 自社データと連携して「使える回答」を出せるか
- セキュリティを後回しにしない設計か
- 要件定義から運用改善まで伴走できるか
① PoC止まりではなく本番実装まで対応できるか
PoC（検証）は、小さく試して効果を確かめる段階です。
ここまでは対応できる会社も多いのですが、問題は「そこから先」です。
本番運用に進むと、社内ルールに合わせた作り込みや、権限管理、ログの記録、問い合わせ対応など、地味だけど大事な要素が増えます。
PoCで「動いた」だけでは、現場では使われません。
見極めのコツは、過去に本番導入までやりきった実績があるかどうかです。
打ち合わせの段階で、次のような観点を確認しておくと安心です。
- 本番運用の実績（運用開始後の改善まで含む）
- 社内利用を想定した権限管理や監査ログの設計経験
- リリース後の問い合わせ対応や改善サイクルの体制
② ChatGPT・Claude・Geminiなど複数モデルに対応しているか
生成AIは、モデルによって得意なことが少しずつ違います。
たとえば文章の整え方が得意なものもあれば、要約が強いもの、長文の扱いに強いものもあります。
ChatGPTだけに固定してしまうと、用途によっては「思ったより精度が出ない」と感じることもあります。
一方で、複数モデルを扱える会社なら、目的に合わせて最適な組み合わせを提案しやすくなります。
将来的にモデルが変わっても移行しやすいので、結果的に長期的なコストやリスクも抑えやすいです。
確認するときは、「対応していますか？」だけでなく、次のように聞くのがおすすめです。
- 用途別にモデルの使い分けを提案できますか。
- モデル変更が必要になったとき、切り替えやすい設計にできますか。
- モデルの違いによる品質・費用の差を説明できますか。
③ 自社データ連携（RAG・DB連携）の実績があるか
「生成AIを入れたのに、結局ネットっぽい一般論しか返ってこない」。
この失敗はかなり多いです。
実務で使える回答を出すには、社内のマニュアル、FAQ、規程、商品資料など自社データを参照できる仕組みが欠かせません。
そこで重要になるのが、RAGやDB連携といった考え方です。
難しく聞こえますが、要は「社内の情報を検索して、その内容を元に回答させる」仕組みだと思ってください。
見極めポイントは、連携の話をしたときに「できます」だけで終わらず、具体的に説明できるかどうかです。
- どのデータを、どんな形で取り込むか（PDF、Word、Web、スプレッドシートなど）。
- 回答の根拠を見せる仕組み（参照元リンクや引用表示など）。
- 情報更新の運用（更新頻度、担当者、手順）。
④ セキュリティ・情報漏洩対策を設計段階から考慮しているか
生成AI活用で特に気をつけたいのが情報の扱いです。
社内データを使うならなおさら、誰が何を見られるか、何を入力してよいかを曖昧にしたまま進めるのは危険です。
「あとで対策します」では遅く、設計の段階からセキュリティを組み込む必要があります。
たとえば、次のような対策は、開発会社が最初から提案してくれると安心です。
- 権限管理（部署や役職で閲覧範囲を分ける）。
- 入力制限（個人情報や機密情報を入れないルール化）。
- ログ管理（いつ誰が何を使ったかを記録する）。
- 社内ポリシーに沿った運用ルール整備（マニュアルや注意喚起）。
⑤ 要件定義〜運用改善まで伴走してくれるか
生成AIは「作ったら終わり」ではなく、使いながら育てていくものです。
最初は想定外の質問が来たり、回答の出し方にムラが出たりします。
だからこそ、導入前の要件定義だけでなく、運用しながら改善していける体制が大切です。
特に、現場側の「こうしてほしい」を拾って反映できる会社は、成果が出るまでのスピードが速い傾向があります。
相談時には、以下のような支援があるか確認しておきましょう。
- 要件整理（現場ヒアリング、業務フローの整理）。
- 導入後の改善（回答精度の調整、データ更新、UI改善）。
- 利用定着の支援（社内説明資料、運用ルール作成、研修）。
失敗しないためのチェック表
最後に、比較するときに便利なチェック表をまとめます。
複数社を比較する際は、この観点でメモを取るとブレにくくなります。
| チェック項目 | 確認ポイント |
|---|---|
| 本番実装まで対応 | PoC後の運用設計、権限管理、ログ、改善体制まで説明できるか。 |
| 複数モデル対応 | 用途別の使い分けや将来のモデル変更を見据えた設計ができるか。 |
| 自社データ連携 | 社内資料を参照して回答できる仕組みと、更新運用の設計経験があるか。 |
| セキュリティ設計 | 入力制限、権限、ログなどを設計段階から提案してくれるか。 |
| 伴走支援 | 導入後の改善、定着支援、運用の相談窓口が用意されているか。 |
生成AI活用に強いシステム開発会社おすすめ15選
ここでは、生成AI活用に強いシステム開発会社おすすめ15選を一覧で比較できる表と、それぞれの詳細情報をご紹介します。
料金や特徴、実績を見比べながら、自社に合うパートナー探しの参考にしてください。
生成AI活用に強いシステム開発会社おすすめ15選早見表
以下の表は、生成AI活用に強いシステム開発会社おすすめ15選の比較表です。
各社の「会社名／強み／料金」をひと目で見比べられるようにまとめました。
| 会社名 | 強み | 料金 |
|---|---|---|
| freedoor株式会社 | 生成AI導入支援〜業務への組み込み、チャットボットや既存システム連携まで相談しやすい。 | 月額100,000円〜（基本プラン）。 その他は内容により個別対応。 |
| 合同会社Gugenka | ITコンサル〜開発〜運用まで一気通貫。 PoCやクラウド（AWS×生成AI）を絡めた相談に強い。 |
要問い合わせ。 |
| 株式会社カスケード | アジャイル開発で素早く作って改善。 生成AIサービス連携を前提にした設計も進めやすい。 |
要問い合わせ。 |
| 株式会社スナーク | モック／プロトタイプでイメージを合わせながら進行。 フルスクラッチで細かな要望に合わせて作り込みやすい。 |
要問い合わせ。 |
| 株式会社Acte | AI×BtoB文脈で業務寄りの設計が得意。 SaaS開発と受託の両方の知見で進め方を組み立てやすい。 |
要問い合わせ。 |
| 株式会社ジョイディア | スクラッチ開発で新規サービス立ち上げ〜運用までワンストップ。 生成AI活用ツール開発の経験がある。 |
要問い合わせ。 |
| 株式会社younap | 自社で生成AIアプリを運営しており、活用ノウハウが溜まっている。 目的の言語化から進めやすい。 |
要問い合わせ。 |
| スパイスファクトリー株式会社 | PoCで価値検証→本番へ。 ChatGPTなどを既存SaaSやWebサービスに組み込む提案がしやすい。 |
月額36万円〜。 |
| 株式会社DIPRO | Web・アプリ・AIをまとめて相談しやすい。 分社せずに一括で進めたい案件に向く。 |
要問い合わせ。 |
| 株式会社Industry Technology | フルスクラッチ×開発プロセスへの生成AI活用で、速度と品質の両立を狙いやすい。 上流〜運用まで伴走型。 |
要問い合わせ。 |
| インターセクト株式会社 | 生成AI活用を前提に、設計・開発・UI/UXまで一気通貫。 目的整理から伴走し、改善提案も受けやすい。 |
要問い合わせ。 |
| 株式会社C-UNIT SQUARE | PoC／MVPで小さく試してから拡張。 開発だけでなくマーケ視点の改善提案も相談できる。 |
要問い合わせ。 |
| 株式会社Y’s | UI/UXを重視した設計が得意。 外部サービスとのAPI連携も含めて業務に馴染む形を作りやすい。 |
要問い合わせ。 |
| ALION株式会社 | 企画・要件定義など上流から支援しやすい。 「アイデアはあるが要件に落ちない」状態でも整理しながら進めやすい。 |
要問い合わせ。 |
| エンハンスド株式会社 | 短期間で形にして検証し、改善を回しながら進めたい案件に向く。 PoCから本番までの進め方を相談しやすい。 |
料金の目安： 小規模：100万円〜 中規模：300万円〜 大規模：500万円〜 |
freedoor株式会社
freedoor株式会社は、デジタルマーケティング支援に加えて、WEB/システム開発や生成AI導入支援も行う会社です。
「AIは気になるけど、何から手を付ければいいか分からない。」という段階でも、業務に合わせて分かりやすく整理しながら進められるのが特徴です。
ChatGPTなどの生成AIを使った業務効率化はもちろん、社内向けチャットボットや既存システムとの連携など、「使って終わり」にならない形を一緒に作っていけます。
所在地・連絡先
- 所在地：〒105-0004 東京都港区新橋2丁目16番1号ニュー新橋ビル704A-2
- 電話番号：03-4500-7805
- サービスURL：https://freedoor.co.jp
おすすめポイント（5つ）
- ChatGPTなどの生成AI導入支援を、業務効率化の目的に合わせて提案してもらえる。
- メール対応やドキュメント作成など、「時間を取られやすい作業」を業務に組み込む形で設計できる。
- 社内FAQや問い合わせ対応に使えるチャットボット構築も相談できる。
- 既存の仕組みを活かしつつ、社内システムとの連携まで視野に入れて進められる。
- 社員向けの研修・AIリテラシー向上や、定期レポートによる効果測定など、導入後も改善しやすい。
料金・オプション料金
- 基本料金（基本プラン）：月額 100,000円～
- 基本プランに含まれる内容：業務効率化に向けたヒアリング・要件定義／ChatGPTや関連AIツールの選定・導入指導／月1～2回のオンラインミーティング／軽微なカスタマイズや設定変更の対応
- チャットボット構築・運用サポート：社内向け／顧客向けのチャットボット設計・導入、運用の見直し・アップデート支援
- AIによるシステム開発：要件定義から設計・実装まで一貫支援（AIベースのアプリケーション開発）
- 業務RPA連携支援：RPAツールとの連携による業務自動化（ChatGPTとの組み合わせも想定）
- 高度なデータ分析・モデル開発：売上や顧客データの解析、予測モデル構築、レポート作成支援
合同会社Gugenka
合同会社Gugenkaは、ITコンサルからシステム開発、運用・保守までをまとめて相談しやすい開発会社です。
「まずは小さく試す」段階から、業務に根づく形まで落とし込むための整理や設計を重視したい企業に向いています。
所在地・連絡先
- 所在地：北海道札幌市豊平区豊平5条3丁目2-27ＳＡＫＵＲＡ－ＧＡＫＵＥＮＭＡＥ Ｃ2
- 電話番号：011-595-7474
- サービスURL：https://gugenka.co.jp/
おすすめポイント（5つ）
- ITコンサル〜開発〜運用まで、ひとつの窓口で相談しやすい。
- 業務改善の「守り」と、新しい施策に向けた「攻め」を両方の視点で提案できる。
- AWS上の生成AIなど、クラウドと組み合わせた構成にも対応しやすい。
- PoCの企画だけで終わらせず、運用を見据えた作り方を相談できる。
- IoTの試作・実験など、周辺領域も絡む検証案件と相性が良い。
料金・オプション料金
- 要問い合わせ
株式会社カスケード
株式会社カスケードは、少数精鋭でスピード感のある開発を得意とする開発会社です。
生成AIを既存サービスにどう組み込み、どう運用していくかまで含めて、現実的な形に落としたい場合に検討しやすい選択肢です。
所在地・連絡先
- 所在地：大阪府大阪市淀川区西中島5-6-13 新大阪御幸ビル4F
- 電話番号：-
- サービスURL：https://cascadev.co.jp/
おすすめポイント（5つ）
- アジャイル開発の進め方と相性が良く、改善を回しながら作りやすい。
- 業務システム・Webシステム・AIまで、相談の守備範囲が広い。
- 生成AIサービス連携を前提にした設計を相談しやすい。
- BtoC向けに重要になりやすいスマホ対応やセキュリティなどの要件も組み込みやすい。
- 要件定義から運用サポートまで、一連の流れで任せやすい。
料金・オプション料金
- 要問い合わせ
株式会社スナーク
株式会社スナークは、長年の受託開発で培った経験をベースに、Webシステムに新しい技術を取り入れる提案を得意とする開発会社です。
モックや試作品でイメージを合わせながら進めたい場合や、細かな要望に合わせて作り込みたい場合に検討しやすいです。
所在地・連絡先
- 所在地：〒111-0042 東京都台東区寿2-10-11 MS田原町ビル6F
- 電話番号：03-3845-4671
- サービスURL：https://www.snark.co.jp/
おすすめポイント（5つ）
- 受託開発の積み重ねがあり、要望を丁寧に拾いながら作りやすい。
- 新しい技術をWebシステムに取り込む提案を継続してきた。
- 生成AIをWebシステムに組み込む開発にも注力している。
- フルスクラッチ前提で、細部まで合わせた設計・実装がしやすい。
- モック／プロトタイプで確認しながら進めるため、完成イメージのズレを減らしやすい。
料金・オプション料金
- 要問い合わせ
株式会社Acte
株式会社Acteは、BtoB向けのSaaS開発やDX支援、受託開発などを手がける開発会社です。
生成AIを「業務に馴染む形」にするために、システム全体の作り方から相談したい企業に向いています。
所在地・連絡先
- 所在地：〒164-0001 東京都中野区中野五丁目67番7号プラザ中野801
- 電話番号：03-6403-5383
- サービスURL：https://acte-tech.com/
おすすめポイント（5つ）
- AI×BtoBの文脈で、業務寄りの相談をしやすい。
- SaaS開発と受託開発の両方を扱っており、目的に合わせて進め方を組み立てやすい。
- 企画段階から相談でき、要件を整理しながら進めやすい。
- DX支援やITコンサルも含めて、業務全体の見直しとセットで進めやすい。
- 小さく始めて改善する形にも合わせやすい。
料金・オプション料金
- 要問い合わせ
株式会社ジョイディア
株式会社ジョイディアは、Webシステム・業務システムの開発を中心に、要件定義から保守・運用までワンストップで支援する開発会社です。
生成AIを活用したツール開発や、新規サービス立ち上げの支援実績も公開されており、ゼロから作りたい企業にも検討しやすいです。
所在地・連絡先
- 所在地（OSAKA Sales office）：〒541-0053 大阪府大阪市中央区本町4-4-16 コートハウス416 7階
- 所在地（FUKUI Head office）：〒916-0016 福井県鯖江市神中町2-4-48
- 電話番号：06-4963-2206
- サービスURL：https://joydea.jp/
おすすめポイント（5つ）
- スクラッチ開発を軸に、要望に合わせて柔軟に作り込みやすい。
- 要件定義から運用まで、同じチームで一気通貫に進めやすい。
- 生成AI活用を含む新規Webサービス立ち上げの支援実績が公開されている。
- マルチテナント型など、プラットフォーム設計の相談にも乗りやすい。
- Webシステムだけでなく、周辺ツールや改善運用まで含めて相談しやすい。
料金・オプション料金
- 要問い合わせ
株式会社younap
生成AI活用を前提にしたアプリ・Webシステム開発を得意とする開発会社です。
自社でライティング支援アプリを提供しており、企画段階から「どこにAIを入れると成果が出るか」を一緒に考えながら進めたい企業に向きます。
所在地・連絡先
- 所在地：東京都港区北青山1-3-1 アールキューブ青山3F
- 電話番号：03-5990-2313
- サービスURL：株式会社younap（公式サイト）
おすすめポイント（5つ）
- 生成AI活用の知見を、自社サービス運営で蓄積している
- アプリ開発・Webシステム構築の両方に対応できる
- 「導入の目的」を最初に言語化して、ズレを減らす進め方ができる
- テキストデータの扱い（文章分析など）を業務に落とし込む提案がしやすい
- 新規事業や業務改善など、ゼロから相談しやすい
料金・オプション料金
- 要問い合わせ
スパイスファクトリー株式会社
アジャイル開発やPoC支援をベースに、ChatGPTなどの生成AI活用を既存サービスへ組み込む支援も行うDX系の開発会社です。
「作って終わり」ではなく、運用・改善まで見据えた設計で進めたい企業に向きます。
所在地・連絡先
- 所在地：東京都港区台場二丁目3番1号 トレードピアお台場 20階南
- 電話番号：-
- サービスURL：スパイスファクトリー株式会社（公式サイト）
おすすめポイント（5つ）
- アジャイル開発を軸に、スピード感のある開発を進めやすい
- PoCで価値検証してから本番に進めるため、ムダが減りやすい
- 生成AI活用を既存WebサービスやSaaSに組み込む相談がしやすい
- UI/UXまで含めて、使われる設計を前提に進められる
- 開発後の運用を想定した、改善型の伴走が期待できる
料金・オプション料金
- 料金体系：月額36万円〜
株式会社DIPRO
Webシステム・アプリ開発に加えて、AI領域も含めた開発に対応する開発会社です。
「アプリは別会社、AIは別会社」と分けずに、生成AI活用も含めてまとめて相談したいケースで候補になります。
所在地・連絡先
- 所在地：〒101-0061 東京都千代田区神田三崎町3-5-9 天翔水道橋ビル506
- 電話番号：03-3264-5115
- サービスURL：株式会社DIPRO（公式サイト）
おすすめポイント（5つ）
- Webシステム開発・アプリ開発・AI開発をまとめて相談しやすい
- 要件定義など上流から保守運用までワンストップで対応できる
- オーダーメイド開発を前提に、目的に合わせて設計できる
- 機械学習・データ分析に強い人材が在籍している旨の情報がある
- 国内拠点に加えて海外拠点もあり、体制の組み方に幅がある
料金・オプション料金
- 要問い合わせ
株式会社Industry Technology
フルスクラッチ開発を軸にしながら、開発体制に生成AI活用を取り入れてスピードと品質を両立させたい企業向けの開発会社です。
上流から運用まで一気通貫で進めたい案件で検討しやすいでしょう。
所在地・連絡先
- 所在地：〒150-0031 東京都渋谷区桜丘町23-17 シティコート桜丘 408
- 電話番号：-
- サービスURL：株式会社Industry Technology（公式サイト）
おすすめポイント（5つ）
- 生成AI活用を開発プロセスに取り入れ、開発速度を上げたいニーズに合う
- フルスクラッチでも進めやすい体制を目指している
- コンサルから開発、運用まで一括で進められる案件と相性が良い
- 自社プロダクト開発を行っており、プロダクト視点で相談しやすい
- 既存業務を踏まえた「実務に使える形」へ落とし込みやすい
料金・オプション料金
- 要問い合わせ
インターセクト株式会社
生成AI活用を前提に、設計・開発だけでなくUI/UXまで含めて一気通貫で支援するスタートアップ系の開発会社です。
「言われた通りに作る」よりも、目的に沿って改善提案も受けながら進めたい場合に検討しやすいでしょう。
所在地・連絡先
- 所在地：東京都渋谷区神宮前6-25-8-402
- 電話番号：03-6824-6244
- サービスURL：インターセクト株式会社（公式サイト）
おすすめポイント（5つ）
- 生成AI活用を含むDX支援を、設計から運用まで通しで相談できる
- 目的や課題の整理を重視し、認識ズレを減らす進め方を取りやすい
- UI/UXを意識した体験設計まで含めて相談できる
- 改善提案も含めて伴走する姿勢がある
- Webシステム・アプリ・AIの領域にまたがる相談がしやすい
料金・オプション料金
- 要問い合わせ
株式会社C-UNIT SQUARE
生成AIの活用を「現場で使える形」に落とし込みたい企業に向いた開発会社です。
Webシステムやアプリ開発だけでなく、マーケティング面の改善提案まで含めて相談できるのが特徴です。
いきなり大きく作るのではなく、まずは小さく試して成果が見える形にしてから広げたいケースとも相性が良いです。
所在地・連絡先
- 所在地：愛知県名古屋市港区稲永四丁目３番５号
- 電話番号：-
- サービスURL：https://www.c-unit.co.jp/
おすすめポイント（5つ）
- WEBシステム・アプリ開発まで、業務に合わせた設計を相談しやすい。
- 課題を整理して優先順位を付け、PoCやMVPのスモールスタートを提案できる。
- 社内の知識やFAQをまとめたナレッジを軸に、生成AIを活用する方向性も検討できる。
- 既存システムの改修・保守引き継ぎなど、「今ある仕組みを活かす」案件にも対応しやすい。
- Webサイトや運用面の改善など、開発だけで終わらないマーケティング視点の相談もできる。
料金・オプション料金
- 要問い合わせ
株式会社Y’s
「使いやすさ」まできちんと作り込みたい企業に向いた開発会社です。
もともとデザイン領域の強みがあり、UI/UXを意識した設計が得意です。
生成AIの活用も、いきなり難しい話にせず「自社のサービス体験をどう良くするか」から組み立ててくれるタイプです。
所在地・連絡先
- 所在地：東京都渋谷区渋谷3丁目6−6 渋谷パークビル8F
- 電話番号：-
- サービスURL：https://ysinc.co.jp/
おすすめポイント（5つ）
- 見た目だけでなく、使う人の動きを考えたUI/UX設計に強い。
- 業務システムからWeb制作まで、幅広い領域をまとめて相談しやすい。
- 生成AIを「どこに入れると価値が出るか」を一緒に整理しながら進めやすい。
- 外部サービスとのAPI連携（例：SaaS連携）を含めた開発にも対応できる。
- 業種の幅が広く、BtoBtoCのような複雑なサービスでも要件をまとめやすい。
料金・オプション料金
- 要問い合わせ
ALION株式会社
Webシステムやモバイルアプリを、企画の段階から一緒に形にしていきたい企業に向いた開発会社です。
「アイデアはあるけど、要件に落とし込めない」という状態でも、壁打ちしながら整理して進めやすいのがポイントです。
生成AIについても、業務やサービスの変化を見据えた提案を相談できます。
所在地・連絡先
- 所在地：大阪府大阪市北区芝田2-8-11 共栄ビル3F
- 電話番号：-
- サービスURL：https://alion.jp/
おすすめポイント（5つ）
- WEBシステム・アプリ開発をまとめて相談しやすい。
- 企画提案・要件定義など、上流からのサポートに強みがある。
- 抽象的な課題を、仕様や優先順位に落とし込む「整理」から手伝える。
- 生成AIなど先端技術の活用も含め、業務・サービスの変化を見据えた提案ができる。
- 国内外の体制も含め、プロジェクトに合う進め方を検討しやすい。
料金・オプション料金
- 要問い合わせ
エンハンスド株式会社
「まずは短期間で形にして、動くものを見ながら改善したい」という企業に向いた開発会社です。
生成AIを活用した開発スピードの最適化や、PoCの進め方の設計も含めて相談できます。
特に、MVP（最小の試作品）を早く作って検証したいケースでは、サービス設計が分かりやすい会社です。
所在地・連絡先
- 所在地：東京都中央区日本橋箱崎町1-2 THE SHORE日本橋茅場町2F
- 電話番号：-
- サービスURL：https://enhanced.co.jp/
おすすめポイント（5つ）
- 生成AIを活用した「早い開発」の考え方を取り入れやすい。
- MVPを最短1週間で作るような、検証スピード重視の相談ができる。
- Webアプリ・業務システム・AI搭載サービスなど、用途別に進め方を切り替えやすい。
- 開発後の保守・運用や追加開発まで、段階的に拡張する想定で進められる。
- セキュリティ面（暗号化・認証など）も含めた設計の考え方を提示している。
料金・オプション料金
- 料金の目安
小規模プロジェクト：100万円〜
中規模プロジェクト：300万円〜
大規模プロジェクト：500万円〜
生成AI活用システム開発の費用相場と期間目安
生成AI活用のシステム開発は、やりたいことの範囲で費用も期間も大きく変わります。
「チャットボットを作る」だけでも、社内データとつなぐのか、権限管理を入れるのか、運用改善まで含めるのかで見積もりは変わります。
ここでは、検討の目安として、よくあるパターン別に費用感と期間のイメージを整理します。
なお、最初から大きく作るより、小さく試してから広げる方が失敗しにくいのが基本です。
小規模PoC（検証）開発の場合
小規模PoCは、「まずは効果を確かめたい」「社内の一部署だけで試したい」ときに向いています。
例えば、社内FAQの試作や、問い合わせ対応の下書き生成などが代表例です。
期間は2週間〜2か月程度が多く、費用は30万円〜150万円あたりが目安になります。
ただし、PoCで確認できるのはあくまで「方向性」です。
PoCの結果を踏まえて、本番ではどこまで作り込むかを決める流れになります。
- 向いているケース：効果検証、社内合意づくり、初めての生成AI導入。
- よくある成果：作業時間削減の試算、現場の反応確認、課題の洗い出し。
業務システム組み込みの場合
次に多いのが、既存の業務フローに生成AIを組み込むパターンです。
例えば、社内ポータルにAI検索を入れる、CRMや問い合わせ管理と連携させる、申請業務の下書きを自動化するなどです。
この場合は、業務整理や権限設計が必要になるため、期間は2〜4か月程度、費用は150万円〜500万円が目安になります。
「どの部署がどう使うか」まで決めるので、導入後に定着しやすいのがメリットです。
- 向いているケース：日常業務の効率化、属人化の解消、問い合わせ対応の改善。
- ポイント：社内データ連携と運用ルール整備が成果を左右します。
自社プロダクト・SaaS開発の場合
自社サービスに生成AI機能を組み込む、あるいは生成AIを軸に新しいプロダクトを作るケースです。
例えば、業界特化のAIアシスタント、文章生成機能付きのSaaS、画像生成を使った制作支援ツールなどが挙げられます。
この場合は、設計範囲が広く、品質や保守も重要になるため、期間は3〜6か月以上、費用は500万円〜となることが多いです。
最初からフル機能を目指すと膨らみやすいので、MVP（必要最小限）から作るのが定石です。
- 向いているケース：新規事業、サービス差別化、付加価値機能の追加。
- ポイント：運用と改善を前提に、段階的に育てる設計にします。
初期費用の目安
初期費用には、要件整理、設計、開発、テスト、導入支援などが含まれます。
見積もりを見るときは、金額だけでなく「何が含まれているか」を確認するのが大切です。
特に、社内データ連携や権限管理、運用ルール作成が別料金になっていることもあります。
- PoC：30万〜150万円程度。
- 業務組み込み：150万〜500万円程度。
- プロダクト開発：500万円以上になりやすい。
月額運用・保守の考え方
生成AIは導入後の運用が重要です。
社内データを更新したり、回答精度を調整したり、利用状況を見て改善したりする必要があります。
そのため、月額費用として5万円〜30万円程度を見ておく企業が多いです。
「月額0円で運用できます」と言われた場合は、どこまで自社でやる前提なのかを確認しましょう。
- 保守：システムの不具合対応や軽微な修正。
- 運用：データ更新、権限管理、ルール整備、利用状況の分析。
- 改善：回答精度調整、UI改善、機能追加の検討。
「安さ重視」で失敗する典型例
費用だけで決めると、結果的に高くつくことがあります。
よくあるのは、PoCだけ作って終わり、社内で使われないまま放置されるケースです。
また、社内データ連携が弱く、一般論しか返ってこないと「結局使えない」と判断されがちです。
安い見積もりの裏には、運用設計や改善支援が含まれていないこともあります。
比較するときは、次の点を必ずチェックしてください。
- 本番運用までの道筋が見積もりに入っているか。
- 社内データ連携と更新運用まで考えられているか。
- 導入後の改善を誰がどう回すかが明確か。
生成AI開発は、最初の金額だけで判断せず、「使い続けられる形」まで含めて比較するのがコツです。
生成AI活用システム開発でよくある失敗パターン
生成AI活用に取り組む企業が増える一方で、「思ったほど効果が出なかった」「現場で使われなくなった」という声も少なくありません。
その多くは、AIの性能が原因ではなく、進め方や設計の考え方にあります。
ここでは、生成AI活用システム開発で特に起こりやすい失敗パターンを整理し、事前に避けるための視点を紹介します。
ツール導入だけで終わってしまう
最も多い失敗が、「とりあえず生成AIツールを導入して満足してしまう」ケースです。
確かに、チャット画面で質問すれば回答が返ってくるだけでも便利に感じます。
しかし、それが業務の中で使われなければ、次第に触られなくなります。
現場では「忙しい中で、わざわざ別のツールを開くのが面倒」という声がよく出ます。
生成AI活用を成功させるには、普段使っている業務システムや画面の中に自然に組み込むことが重要です。
ツール単体で終わらせず、業務全体の流れを変える視点が欠かせません。
- よくある状態：便利そうだが、使う人が限られている。
- 回避ポイント：業務画面や社内ポータルへの組み込みを前提に設計する。
業務フローを整理せずAIを入れてしまう
生成AIは万能ではありません。
どんな業務でも自動化できるわけではなく、「向いている作業」と「人がやるべき作業」があります。
業務フローを整理しないままAIを入れると、「どこで使うのか分からない」「結局手作業が増えた」という結果になりがちです。
特に多いのが、現場の実態を聞かずに、管理側だけで導入を進めてしまうケースです。
生成AI活用システム開発では、まず業務を分解し、どこにAIを使うと効果が出るかを見極めることが大切です。
- よくある状態：AIを入れたが、業務が逆に複雑になった。
- 回避ポイント：現場ヒアリングを行い、業務の流れを整理してから設計する。
内製前提でブラックボックス化する
外部のシステム開発会社に任せきりにし、「中身が分からないまま運用する」状態も危険です。
最初は動いていても、担当者が異動したり、仕様を変えたくなったときに手が出せなくなります。
特に、生成AIは運用しながら調整が必要なため、ブラックボックス化すると改善が止まってしまいます。
理想は、外注しつつも社内で仕組みを理解できる状態を作ることです。
ドキュメント整備や、簡単な調整を自社でできる体制があると安心です。
- よくある状態：修正のたびに外注が必要で、スピードが出ない。
- 回避ポイント：設計内容や運用ルールを共有してもらい、社内に知識を残す。
生成AI活用を成功させるための進め方【実践ステップ】
生成AI活用は、一気に大きな仕組みを作るよりも、段階的に進めたほうが成功しやすいです。
特に初めて取り組む場合は、「試す」「広げる」「改善する」という流れを意識すると、現場に定着しやすくなります。
ここでは、生成AI活用システム開発を進めるうえでの基本的な実践ステップを紹介します。
Step1｜業務棚卸し・課題整理
最初にやるべきことは、AIの選定ではなく、業務の棚卸しです。
どんな作業に時間がかかっているのか、属人化している業務は何かを洗い出します。
この段階で、「AIで何でも解決しよう」と考える必要はありません。
むしろ、AIに任せたほうが良さそうな作業を見つけることが目的です。
現場担当者の声を聞きながら整理すると、導入後の納得感も高まります。
- 時間がかかっている定型作業。
- 人によって対応がバラつく業務。
- 情報検索や資料作成に手間がかかっている業務。
Step2｜PoC（小さく試す）
課題が見えたら、いきなり本番に進むのではなく、小さく試します。
これがPoCです。
例えば、一部署だけでAI検索を試したり、問い合わせ対応の下書き作成に使ったりします。
PoCでは、完璧を目指す必要はありません。
「本当に使われるか」「どこが使いづらいか」を確認することが大切です。
この結果をもとに、本番で何を作るかを決めていきます。
- 目的：効果検証と課題の洗い出し。
- 期間：数週間〜2か月程度。
Step3｜本番システム化・運用改善
PoCで手応えがあれば、本番システムとして作り込みます。
ここでは、権限管理やデータ連携、ログ管理など、実運用に必要な要素を追加します。
導入後も、利用状況を見ながら改善を続けることが重要です。
生成AIは、使い方やデータ次第で精度が大きく変わります。
運用しながら育てていく意識を持つことで、長く使える仕組みになります。
- 利用状況の確認と改善。
- データ更新や回答精度の調整。
- 現場からのフィードバック反映。
このように段階を踏んで進めることで、生成AI活用は失敗しにくくなります。
よくある質問（FAQ）
ここでは、生成AI活用やシステム開発会社への依頼を検討している方から、特によく聞かれる質問をまとめました。
初めての方でも判断しやすいように、できるだけかみ砕いて解説します。
「自社の場合はどうなんだろう」と迷ったときは、まずはこのFAQで全体像をつかんでみてください。
生成AI活用のシステム開発はどのくらいの期間がかかりますか？
期間は「何を作るか」で変わります。
たとえば、部署内で試すPoC（検証）なら、早ければ2週間〜2か月程度で形になります。
一方で、社内データと連携して本番で使う仕組みにする場合は、要件整理や権限設定が必要になるため、2〜4か月が目安です。
自社サービスに組み込むような本格開発になると、3〜6か月以上かかることもあります。
- 小規模PoC：2週間〜2か月程度。
- 業務システムに組み込み：2〜4か月程度。
- プロダクト・SaaS開発：3〜6か月以上。
「最短でいつ使えるか」だけでなく、導入後の運用改善まで含めて考えると、現場で定着しやすくなります。
ChatGPTを使ったシステム開発は安全ですか？
結論から言うと、設計と運用ルールが整っていれば安全に使えるケースが多いです。
ただし「安全かどうか」は、ChatGPTそのものというより、使い方で決まります。
たとえば、機密情報や個人情報をそのまま入力する運用にしてしまうと、リスクが高くなります。
安全に使うためには、次のような対策をセットで考えるのが基本です。
- 入力ルール：入れてよい情報・ダメな情報を明確にする。
- 権限管理：部署ごとに見られるデータを分ける。
- ログ管理：いつ誰が使ったかを記録して追えるようにする。
- 社内教育：現場に「安全な使い方」を周知する。
システム開発会社を選ぶときは、「セキュリティは大丈夫です」と言うだけではなく、具体的にどんな対策を入れるのかまで説明できる会社だと安心です。
自社データを学習させることはできますか？
ここは誤解されやすいポイントです。
「学習させる」という言葉にはいくつか意味があり、いちばん現実的で使われているのは、社内データを検索して参照しながら回答させる方法です。
よく「自社データを食わせてAIを賢くしたい」と言われますが、実務ではこの方法のほうが安全で、更新もしやすいです。
社内データ活用の代表的なやり方は次の2つです。
- 参照型（社内データを検索して回答）：マニュアルやFAQを元に回答できる。
- 学習型（モデル自体に覚えさせる）：設計と管理が難しく、慎重な検討が必要。
まずは参照型で始める企業が多いです。
資料の更新もやりやすく、「古い情報を覚えたままになる」問題も起きにくいからです。
中小企業でも生成AI開発を依頼できますか？
もちろん可能です。
むしろ、少人数で回している中小企業ほど、生成AI活用で効率化できる余地が大きいケースもあります。
ポイントは、いきなり大きな開発を目指さず、まずは「効果が出やすいところ」から小さく始めることです。
たとえば次のようなテーマは、中小企業でも成果が出やすい傾向があります。
- 問い合わせ対応の下書き作成や、返信テンプレの整備。
- 社内マニュアル検索（必要な情報がすぐ見つかる状態にする）。
- 見積・提案資料のたたき台作成。
- 議事録の要点整理や共有の効率化。
開発会社に相談するときは、「何を自動化したいか」よりも「今どこで時間が取られているか」を伝えると、現実的な提案が返ってきやすいです。
補助金・助成金は使えますか？
条件次第では、補助金・助成金を活用できる可能性があります。
ただし制度は種類が多く、地域や時期、会社規模によって要件が変わります。
そのため「必ず使えます」と断言できるものではありません。
一方で、IT導入や業務効率化を目的とした取り組みは、対象になりやすいケースもあります。
検討するときは、次のようなポイントを押さえるとスムーズです。
- 対象経費に開発費や導入費が含まれるか。
- 申請スケジュールに間に合うか（募集期間や締切）。
- 必要書類（事業計画や見積書）が用意できるか。
補助金を前提に動く場合は、申請支援に慣れているシステム開発会社に相談すると話が早いです。
まとめ｜生成AI活用は「会社選び」で成果が9割決まる
生成AI活用は、便利なツールを入れれば終わりではありません。
大事なのは、日々の業務の中で自然に使われる形にして、ちゃんと成果につなげることです。
そのためには、AIに詳しいだけでなく、業務の流れを理解して「使える仕組み」に落とし込めるシステム開発会社を選ぶ必要があります。
生成AIは「導入」ではなく「業務に組み込む」ことが重要
生成AIは単体で使うより、業務の中に組み込んだほうが効果が出やすいです。
例えば、問い合わせ管理や社内ポータルと連携し、入力の手間を減らすだけでも定着率が上がります。
「便利そう」から「毎日使う」へ変えられるかが、成功の分かれ目です。
技術力だけでなく業務理解力のあるシステム開発会社を選ぶべき
生成AI開発は、AIの知識だけでは成果が出ません。
どの業務で困っていて、どこを変えると楽になるのか。
この整理ができる会社ほど、現場で使われる仕組みを作れます。
提案の時点で、業務ヒアリングや運用まで含めて話してくれる会社は信頼しやすいです。
まずは小さく相談・比較することが成功への近道
最初から大きな開発をするより、まずは小さく試して効果を見ながら広げるほうが失敗しにくいです。
複数社に相談して、提案の中身や進め方、運用までの考え方を比べることで、自社に合うパートナーが見つかりやすくなります。
「何から始めればいいか分からない」という段階でも、業務の困りごとを整理する相談から入るのがおすすめです。
