「AI開発を外注したいが、どの会社に相談すればいいか分からない」という声は、2026年に入ってますます増えています。AI開発会社と一口に言っても、大規模な基盤モデル開発を手がける企業から、中小企業の業務自動化に特化した企業まで、得意領域と対象顧客は大きく異なります。本記事では、目的・予算別におすすめのAI開発会社7社を、選び方のポイントとあわせて紹介します。
AI開発会社を選ぶ前に押さえておきたい3つの軸
①何を作りたいのか（基盤モデルか、業務への実装か）
「独自のAIモデルを研究開発したい」のか、「既存のAI技術を使って自社業務を効率化したい」のかで、依頼すべき会社は大きく変わります。前者は研究開発型の企業、後者は業務実装に強い企業が向いています。
②どれくらいの予算感か
大企業向けの基幹システム導入は数百万円〜数千万円規模になることが多く、中小企業向けの業務自動化は月数万円からのSaaS型・低予算型のサービスも増えています。自社の予算規模に合った会社を選ぶことが失敗しない第一歩です。
③内製化まで見据えるか、外注し続けるか
将来的に社内にAI人材を育て内製化したいのか、継続的に外注するのかによっても、選ぶべきパートナーは変わります。人材育成支援まで行っている会社もあれば、開発・運用に特化した会社もあります。
目的・予算別｜AI開発会社7選
| 会社名 | 得意領域 | 向いている案件 |
|---|---|---|
| PKSHA Technology | 自然言語処理・対話AI・機械学習 | 大企業・大規模導入 |
| ABEJA | 生成AI・LLM・AI基盤（ABEJA Platform） | 大企業・基幹業務へのAI導入 |
| ELYZA | LLM・日本語生成AI | RAG・LLMを本格活用したい企業 |
| AVILEN | AI導入支援・データ活用・組織育成 | AI導入＋社内人材育成 |
| エクサウィザーズ | AIプラットフォーム・DX推進支援 | 全社的なAI活用・DX |
| Preferred Networks | 基盤モデル・深層学習・AI半導体 | 研究開発・高度なAI技術 |
| 合同会社SAi | AI業務自動化・オーダーメイド開発 | 中小企業・低予算・スピード重視 |
各社の特徴を詳しく見る
PKSHA Technology：対話AI・機械学習の実績豊富な上場企業
2012年設立、東京大学松尾研究室出身のメンバーが立ち上げた企業です。自然言語処理・画像認識・機械学習を軸にしたAIソリューション・AI SaaSを提供し、これまでに165以上のアルゴリズム・AI SaaSを4,000社以上に導入してきた実績があります。バックオフィス業務向けの「PKSHA AIバックオフィス」など、企業の基幹業務に近い領域での実装力が強みです。大企業・大規模なAI導入を検討している企業に向いています。
ABEJA：生成AI時代のミッションクリティカル業務基盤
2012年設立。「ゆたかな世界を、実装する」を理念に掲げ、ミッションクリティカルな業務へのAI導入を支援する「ABEJA Platform」を展開しています。経済産業省のGENIAC（生成AI基盤モデル開発支援）にも採択されており、生成AIを活用した基盤システムの構築に強みがあります。導入実績は300社以上。基幹業務に本格的に生成AIを組み込みたい大企業に向いています。
ELYZA：東大発・日本語LLMのスペシャリスト
2018年設立、東京大学松尾研究室発のAI企業です。2024年3月にKDDIが株式の53.4%を取得し、連結子会社となりました。日本語に強い大規模言語モデル「ELYZA Brain」など、日本語LLMの社会実装に特化しているのが最大の特徴です。RAGやLLMを自社サービスに本格的に組み込みたい企業に向いています。
AVILEN：AI導入から人材育成までを一気通貫で支援
2017年創業、2023年株式上場。「データとアルゴリズムで人類を豊かにする」をパーパスに掲げ、AI導入支援企業数は950社を超えています（2025年6月末時点）。AI・データ活用技術の開発だけでなく、DX人材育成による組織変革支援まで一気通貫で行うのが特徴です。AIを導入しながら社内にノウハウを蓄積したい企業に向いています。
エクサウィザーズ：AI活用による社会課題解決を掲げる上場企業
2016年設立、2021年に東証グロース市場へ上場。「AIを用いた社会課題解決を通じて、幸せな社会を実現する」をミッションに、AI Platform事業・AI Products事業を展開しています。AIエンジニア・戦略コンサルタント・プロダクトマネージャーなど多様な専門人材を抱え、全社的なAI活用・DX推進の支援に強みがあります。
Preferred Networks：深層学習研究の最前線を走る技術集団
2014年設立。国産の大規模言語モデル「PLaMo」やAI専用半導体「MN-Core」シリーズなど、AI技術のバリューチェーン全層（半導体・計算基盤・基盤モデル・ソリューション）を自社で手がける、技術力に特化した企業です。素材開発・創薬・医療画像解析など、高度な研究開発領域での採用実績があります。研究開発色の強い高度なAI活用を検討している企業に向いています。
合同会社SAi：開発者直結・低予算で始められる業務AI
2024年設立、東京都千代田区の企業です。AI開発・AIエージェント構築・RPAによる業務自動化を専門とし、営業や下請けを介さず開発者本人が直接対応することで、低価格でのAI導入を実現しています。初期費用0円、月額1万円からのスタートプラン（月額5万円からのプレミアムプランもあり）で、最短3日での導入が可能。請求書自動化、議事録自動作成、売上分析、AIチャットボット構築など、幅広い業務自動化に対応しています。大手に発注するほどの予算はないが、業務にAIを組み込みたい中小企業に向いています。
企業規模別の選び方まとめ
| 企業規模・目的 | おすすめの会社 |
|---|---|
| 大企業・基幹業務への本格導入 | PKSHA Technology／ABEJA |
| 日本語LLM・RAGを本格活用したい | ELYZA |
| AI導入と人材育成を両立したい | AVILEN |
| 全社的なDX・AI活用を進めたい | エクサウィザーズ |
| 研究開発レベルの高度なAI技術 | Preferred Networks |
| 中小企業・低予算でスピード重視 | 合同会社SAi |
依頼前に確認すべき4つのポイント
①見積もりの内訳が明確か
AI開発は「何をもって完成とするか」が曖昧になりやすい領域です。要件定義・開発・運用保守がどこまで含まれるのか、見積もり段階で内訳を確認しましょう。
②既存システムとの連携実績があるか
自社で既に使っているシステムとの連携が必要な場合、同様の連携実績があるかを事前に確認すると安心です。
③運用・保守体制はどうなっているか
開発して終わりではなく、運用開始後のサポート体制・保守費用も含めて比較検討することが重要です。
④契約期間・解約条件
長期契約が前提になっていないか、途中解約は可能かも、契約前に確認しておきたいポイントです。
まとめ
AI開発会社選びは、「何を作りたいか」「どれくらいの予算感か」「内製化まで見据えるか」の3つの軸で絞り込むのが失敗しない進め方です。大企業の基幹システムから中小企業の業務自動化まで、2026年時点では予算規模に応じた選択肢が揃っています。まずは自社の課題を明確にし、2〜3社に見積もりを依頼して比較することから始めてみてください。
なお、AIエージェントという言葉自体の意味や仕組みから知りたい方は、AIエージェントとは？わかりやすく解説もあわせてご参照ください。
