AIを業務に組み込みたいと考えてAI開発会社を調べ始めたものの、受託開発、生成AI、データ整備、研修と各社の得意分野がばらばらで、どこに相談すればよいのか分からない。こうした悩みを持つ発注担当者は少なくありません。

「AI開発会社」と名乗る企業には、基盤モデルを研究開発する企業から、業務システムにAIを組み込む会社、社内の人材育成を支える会社まで幅があります。用途が違えば、向いている会社のタイプも、契約の区切り方も変わります。

この記事では、AI開発会社の5つのタイプ、用途別の選び方、比較する5つの基準、AI開発に強い国内企業の分野別一覧、依頼の流れを解説します。依頼前の確認事項も整理しているので、依頼先の検討にお役立てください。

AI開発会社は、会社名より先に「何に使うか」を決めてから比較するのが基本です！

まず、相談したい内容ごとに、向いている会社のタイプを一覧で示します。

この表の会社タイプの分け方は本記事独自の整理で、公的な区分ではありません。タイプの違いは得意分野の違いであり、優劣を示すものでもありません。

1社が複数のタイプにまたがることも多いため、表だけで依頼先を断定することはできません。実際に対応できる範囲は、各社の提案内容で確認しましょう。

AI開発会社とは｜システム開発会社との違いと5つのタイプ

会社を比べる前に、「AI開発会社」という言葉が指す範囲と、タイプの違いを確認します。

AI開発会社とは？AI開発者・AI提供者という役割の違い

「AI開発会社」に、法令などで決まった定義はありません。本記事では、AIを使ったシステムの開発を請け負う会社、または開発を支援する会社全般を指す言葉として使います。

役割を整理するときは、総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」が参考になります。同ガイドラインは、AIに関わる事業者を次の3つに分けています。

出典・参考：総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（令和8年3月31日） AI事業者ガイドライン（総務省の掲載ページ）

発注する側の企業は、多くの場合「AI利用者」にあたります。依頼先が、モデルそのものを作る会社なのか、既存のモデルを業務に組み込む会社なのかで、確認すべき事項が変わります。

AIを使う企業は広がっています。総務省の「令和8年版 情報通信白書」では、自社の何らかの業務で生成AIを利用していると回答した日本企業は86.4%でした（活用方針の設問で「わからない」を除いた割合）。

出典・参考：総務省「令和8年版 情報通信白書」（2026年7月） 生成AIの業務利用状況

AI開発の5つの分野と対応企業タイプ

AI開発の依頼内容は、大きく5つの分野に分けられます。分野ごとに、対応する企業のタイプが異なります。

RAGは、社内文書などを検索し、その結果を踏まえて生成AIに回答させる仕組みです。この5分野は本記事での整理で、公的な区分ではありません。

開発に限らず、顧問・研修・開発・内製化支援という支援範囲で依頼先を分けたい場合は、AI導入支援会社の選び方も参考にしてください。

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AI開発もできるシステム開発会社とAI専業の会社の違い

AI専業の会社は、モデルの選定、評価、精度の改善といったAIそのものの作業を中心に請け負います。システム開発会社は、画面、データベース、既存システムとの連携、運用保守までを含めた仕組み全体を作ります。

既存の業務システムにAIを組み込みたい場合は、AI開発もできるシステム開発会社が候補になります。その際は、AIの部分を自社のエンジニアが開発するのか、協力会社に再委託するのかを確認しましょう。

反対に、独自のモデルを作る、精度の限界を見極めるといった研究色の強い依頼は、AI専業の会社に向いています。

システム開発会社そのものの見極め方は、システム開発会社の選び方で解説しています。

依頼前に言語化する4項目

どのタイプの会社に相談する場合も、次の4項目を自社の言葉で書き出しておくと、提案の質がそろいます。

• 対象の業務：どの部署の、どの作業をAIに任せたいか
• 現状の数字：その作業に、いまどれだけの時間や件数がかかっているか
• 使えるデータ：どんなデータが、どこに、どの形式で残っているか
• 成功の判断基準：何がどうなれば「うまくいった」と言えるか

たとえば「問い合わせ対応に月100時間かかっている。これを半分にしたい」という書き方です（数字は仮の例です）。

判断基準が決まっていれば、本番開発の前に行うPoCで、何を検証すればよいかも明確になります。

Proof of Concept（概念実証）の略です。本番開発に入る前に、小さな範囲で「技術的に実現できるか」「業務で使える精度が出るか」を検証する工程を指します。

【用途別】AI開発会社の選び方｜相談内容から逆引きする

ここからは、冒頭の早見表を用途ごとに掘り下げます。

業務システムにAIを組み込みたいときの選び方

総務省の「令和8年版 情報通信白書」によると、企業が生成AIを利用している業務は「議事録・メール作成補助」が約7割、「営業・販売」が約6割、「社内ヘルプデスク」が約5割です。

出典・参考：総務省「令和8年版 情報通信白書」（2026年7月） 生成AIの業務利用状況

こうした日常業務でAIを使い続けるには、顧客管理や社内の問い合わせ窓口など、既存の業務システムとつなぐ作業が欠かせません。この用途では、AI開発もできるシステム開発会社（AIシステム開発会社）が向いています。

最初に確認するのは、既存システムの改修まで請けるかどうかです。既存システムを別の会社が保守している場合は、その会社との調整を誰が担うのかも決めておきましょう。

SaaSと連携しやすいAI開発会社のおすすめは？

SaaSとの連携を前提にするなら、特定の会社名より、「連携したいSaaSのAPIを使った実装経験がある受託AI開発会社かどうか」で選びます。連携のしやすさは、会社の知名度ではなく、そのSaaSを扱った経験で決まるためです。

提案を受けるときは、次の点を質問しましょう。

• 連携したいSaaSと接続した実績があるか
• そのSaaSのAPIの利用上限や認証方式を把握しているか
• SaaS側の仕様が変わったとき、誰がどの費用で直すか
• SaaSから取り出したデータを、どこに保存し、AIにどこまで渡すか

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スタートアップが最初に頼むべきAI開発会社はどこ？

スタートアップや新規事業の初期開発では、少人数の体制で、試作から本開発まで同じ担当者が続けられる会社が向いています。作りながら仕様が変わることを前提に進める必要があるためです。

最初に確認するのは、段階ごとに契約を区切れるかどうかです。試作、検証、本開発を1本の契約にまとめると、方針を変えたいときに身動きが取りにくくなります。

あわせて、ソースコードや学習済みモデルの権利が自社に残るかも確認しましょう。

画像処理システムの開発パートナーの選び方

検品や外観検査など、自社専用（カスタム）の画像処理システムを作る場合は、画像認識の受託開発会社が開発パートナーの候補になります。

画像処理のAIは、照明、カメラの角度、製品の個体差といった現場の撮影条件で結果が変わります。そのため、公開されているデータではなく、自社の現場で撮った画像で評価する方法を提案できるかが分かれ目です。

学習用の画像を誰が集め、誰がラベルを付けるのかという分担も、見積もりの前に決めましょう。

データ基盤・AI基盤の構築を頼む会社の選び方

「データ基盤の構築をお願いするならどこか」と迷ったら、データエンジニアリングに対応する会社を探します。データエンジニアリングとは、社内に散らばったデータを集め、整え、分析やAIで使える形にして保管する作業です。

AI基盤の構築を掲げる会社でも、得意な範囲はモデルを動かす環境づくりであったり、データの整理であったりと分かれます。既存データの棚卸しから入れるかどうかを、最初に確認しましょう。

古いシステムの刷新とAI活用を同時に進める「AIモダナイゼーション支援」のようなサービスを選ぶ場合は、業務システムの刷新とAIの両方に対応する会社が向いています。新旧のシステムを並行して動かす期間をどう設計するか、移行計画の説明を求めましょう。

AI開発会社を比較する5つの基準

AI開発会社の比較では、ランキングや「おすすめ」の順位より、公的なガイドラインのような信頼できる情報をもとに、自社で基準を決めて選定する方法が確実です。

本記事では、近い用途の実績、契約形態と段階、データと権利、運用と品質、体制の5つを基準にします。5つ目の体制は、提案の場に担当エンジニアが出てくるか、窓口が誰か、再委託があるかを確認すれば足ります。

近い用途の実績と、うまくいかなかった案件の説明

実績は、件数の多さより「自社の用途にどれだけ近いか」で見ます。画像認識の実績が多い会社が、社内文書の検索にも強いとは限りません。

面談では、次の質問をそのまま使えます。

• 自社と近い業種・用途の事例はありますか
• その案件では、どんなデータを、どのくらい使いましたか
• 想定どおりの精度が出なかった案件はありますか。そのとき、どう対応しましたか
• 今回の担当エンジニアは、その案件に関わっていましたか

うまくいかなかった案件の原因と対応を具体的に説明できる会社は、AIでできることとできないことの境目を把握しています。

契約形態と段階の区切り方

開発を外部に頼む契約は、主に請負と準委任の2つです。請負は仕事の完成を約束する契約で、準委任は作業の遂行そのものを委託する契約です。

準委任の根拠は民法第656条で、「この節の規定は、法律行為でない事務の委託について準用する。」と定められています。

出典・参考：e-Gov法令検索「民法」第632条（請負）・第656条（準委任） 民法（明治二十九年法律第八十九号）

AIは、作ってみるまで精度が分からない部分があります。そのため、検証（PoC）、本番開発、運用という段階ごとに契約を分け、段階の終わりに続けるかどうかを判断できる形にしておくと安全です。

契約書を確認するときは、経済産業省が令和7年2月に公表した「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」が使えます。開発型の契約に関する留意点として、インプットとアウトプットの取扱いが整理されています。

出典・参考：経済産業省「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」（令和7年2月） 契約チェックリスト（PDF）

何をもって完成とするか、検収の条件をどう書くかは、AI開発の要件定義の記事で詳しく解説しています。

データの扱い・学習利用・権利の帰属

AI開発では、自社のデータを依頼先やAIサービスに渡します。渡したデータがAIの学習に使われるかどうかは、必ず確認する項目です。

経済産業省の契約チェックリストは、入力したデータ（インプット）の扱いを次の3つの場合に分けています。

• インプットが汎用的なAI学習目的に利用される場合
• ユーザへのサービス提供に必要な範囲でのみAI学習目的に利用される場合
• インプットがAI学習目的に利用されない場合

出典・参考：経済産業省「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」（令和7年2月） 契約チェックリスト（PDF）

提案されている仕組みがこの3つのどれにあたるのかを、AI開発会社に書面で答えてもらいましょう。

個人情報を扱う場合は、さらに注意が必要です。個人情報保護委員会は、個人情報取扱事業者に対し、利用目的の範囲内で入力すること、本人の同意なく個人データを入力し機械学習に利用される場合は法違反となる可能性があること、提供事業者が機械学習に利用しないことなどを確認することを求めています。

出典・参考：個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」（2023年6月2日） 生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について

権利の帰属も契約前に決めます。ソースコード、プロンプト、学習済みモデルのそれぞれが、契約終了後にどちらの手元に残るのかを確認しましょう。

契約が終わったときに、預けたデータを返してもらえるのか、削除してもらえるのかも、あわせて取り決めます。

運用・保守と品質の確認方法

AIを使った仕組みは、リリースした時点が完成ではありません。入力されるデータの傾向が変わったり、利用しているモデルやAPIの仕様が変わったりすると、結果が変わります。

品質の考え方は、産業技術総合研究所の「機械学習品質マネジメントガイドライン 第4版」が参考になります。機械学習を用いたシステムの品質を評価し、管理するための枠組みを示した資料です。

出典・参考：産業技術総合研究所「機械学習品質マネジメントガイドライン 第4版」（2024年4月公開） 機械学習品質マネジメントガイドライン 第4版

次の4点を質問し、答えの具体性を比べましょう。

• 精度を、何の指標で、どのデータを使って測るか
• リリース後に精度が下がっていないかを、どう監視するか
• 利用しているモデルやAPIの仕様が変わったとき、どう対応するか
• 障害が起きたとき、誰に、どの手段で連絡すればよいか

提案書では、精度の数字そのものより「どのデータで、どう測るか」が書かれているかを見ましょう！

3社を採点表で比べる計算例

5つの基準は、重みを付けて点数化すると比べやすくなります。計算式は次のとおりです。

総合点 ＝（基準ごとの重み × その基準の点数）の合計

ここでは、A社・B社・C社の3社から提案を受けたと仮定します。重みは合計が1.0になるように決め、点数は5点満点で付けます。下の表の重みと点数は、すべて説明のための仮定です。

A社の総合点は、0.30×5＋0.20×3＋0.20×3＋0.20×2＋0.10×4＝3.5点です。同じ計算で、B社は3.8点、C社は3.3点になります。

この仮定では、実績の点数が最も高いのはA社ですが、総合点ではB社が上回ります。実績だけで決めると、契約やデータの扱いの弱さを見落とすことが分かります。

一方、実績の重みを0.50に上げ、契約・データ・運用を各0.15、体制を0.05に変えると（これも仮定です）、A社は3.9点、B社は3.6点となり、順位が入れ替わります。

重みを変えれば結果は変わります。提案を見てから重みを動かすと結論ありきの採点になるため、重みは提案を受ける前に社内で決めておきましょう。

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【分野別】AI開発に強い国内企業一覧【2026年10月時点】

ここでは、AI開発に強い企業を探す人に向けて、国内の主要なAI開発企業を分野別に整理します。AI導入のパートナーを日本国内で探すときの、出発点として使ってください。

この一覧は、各社の公式サイトで2026年10月6日に確認できた内容をもとに整理したものです。掲載順は優劣を示しません。サービス内容は変わるため、最新の情報は各社の公式サイトで確認しましょう。

受託開発・生成AI開発に対応する企業

AIを使ったシステムやプロダクトの開発、生成AIやAIエージェントの導入に対応する企業です。

HEROZ株式会社は、事業を「AI（BtoC）」と「AI（BtoB）」に分けて紹介しています。議事録AIの「HEROZ ASK」も掲載しています。

株式会社Digeonは、兵庫県神戸市中央区に本社を置く会社です。業務システムの刷新、法人向けAIエージェントの「ENSOU AI」、システム開発基盤を掲載しています。

株式会社pluszeroは、東京都世田谷区北沢に本社を置く会社です。AIオペレーターの「miraio」や「Brain Plus for Sales」を掲載し、同社が掲げる「AEI」を「人間の言葉を、本質的に理解するAI」と説明しています。

株式会社ABEJAは、「ABEJA Platform」「ABEJA LLM Series」「ABEJA Insight for Retail」を掲載しています。

AMBL株式会社は、事業として「AI・データサイエンス」「クラウドネイティブエンジニアリング」「ITコンサルティング」を掲載しています。

株式会社アンドエーアイは、公式サイトでAI活用とアプリ開発を掲げ、東京・大阪の開発会社と案内しています。

AI総合研究所は、LinkX Japan株式会社が運営しています。AIエージェント開発の「AI Agent Hub」、Microsoft 365 Copilotの法人研修、Azureの請求代行を掲載しています。

カサナレ株式会社は、生成AIプロダクトとRAGの開発を主なサービスとして掲載しています。「Kasanare Control Plane」などのプロダクトを紹介しています。

ソフトバンク株式会社は、法人向けのAIサービスとして「Sarashina API」「AGENTIC STAR」を掲載しています。Azure OpenAI Service、Microsoft 365 Copilot、Databricksも取り扱いサービスとして案内しています。

データ収集・アノテーションに対応する企業

AIの学習や評価に使うデータの収集、ラベル付け（アノテーション）に対応する企業です。

株式会社Nextremerは、主なサービスとして「AIソリューション」「データアノテーション」「データ販売」を掲載しています。

データ整備を外部に頼む場合は、ラベル付けの基準を誰が作るのか、品質をどう検査するのかを確認しましょう。

基盤モデル（LLM）を開発する企業

大規模言語モデル（LLM）などの基盤モデルや、その周辺技術を自社で研究開発している企業です。

株式会社Preferred Networksは、AI半導体の「MN-Core 2」、生成AI基盤モデル関連の「PLaMo翻訳」、AIプロダクト・ソリューションを掲載しています。

株式会社ELYZAは、「AIリサーチ＆ソリューション」「AIプロダクト」「ELYZA Works」を掲載しています。

Sakana AI株式会社は、東京を拠点とする会社です。「Fugu」「Namazu」と、進化や集合知に関する研究を掲載しており、金融機関や防衛分野との取り組みも紹介しています。

オフショア開発に対応する企業

海外の開発拠点を使った開発に対応する企業です。

VNEXT JAPAN株式会社は、オフショア開発、システム開発、アプリ開発に加えて「AI研究・開発」を掲載しています。本社は東京都中央区日本橋箱崎町です。

オフショア開発では、日本語で仕様を詰める窓口が誰になるのか、データを国外に持ち出すことになるのかを、契約前に確認しましょう。

社内AIエンジニアの育成・研修に対応する企業

社員向けのAI研修や、社内AIエンジニアの育成に対応する企業です。

株式会社キカガクは、法人向けのDX・AI人材育成研修とAX推進支援、個人向けのオンラインスクールを掲載しています。

株式会社AVILENは、AI戦略コンサルティング、AIエージェントなどのAI開発・導入、AI組織・人材育成を掲載しています。本社は東京都中央区日本橋馬喰町で、2023年9月27日に東京証券取引所グロース市場に上場しました。

研修だけを頼むのか、研修後の内製化まで伴走してもらうのかで、選ぶ会社は変わります。支援範囲ごとの違いは、AI導入支援会社の選び方で整理しています。

一覧は候補を知るための入口です。依頼先は、前章の5つの基準で提案内容を比べて決めましょう。

生成AI・AIエージェント開発を依頼するときの確認点

生成AIやAIエージェントの開発は、従来のAI開発と確認すべき点が少し違います。依頼の前に押さえておきたい3つの論点を整理します。

AIエージェント開発を依頼できる会社の見分け方

AIエージェントは、指示を受けて、複数の手順を自分で進めるAIの仕組みです。

IPAの「DX動向2026」によると、生成AIの組織での利用状況は「個人で業務利用している」が63.3%であるのに対し、「部署の業務プロセスに組み込まれている」は11.9%、「全社的なサービスに組み込まれている」は18.6%です。AIエージェントの利用は、いずれの部署でも低い水準にとどまっています。

出典・参考：IPA「DX動向2026」（2026年7月30日） DX動向2026（報告書ページ）／DX動向2026（報告書PDF）

業務への組み込みはこれからという段階のため、実績の件数だけでは会社を見分けにくい分野です。次の4点を、設計の段階でどう考えているかを質問しましょう。

• 権限の範囲：AIに何を実行させ、どこで人が承認するか
• 評価方法：正しく動いたかどうかを、何で確かめるか
• 運用費：利用量に応じて変わる費用を、どう見積もるか
• ログ管理：AIが何をしたかを、あとから追える記録が残るか

AIエージェント開発を依頼できる会社かどうかは、「AIに任せない部分」を最初に説明できるかで見分けられます。

費用の内訳と相場の考え方は、AIエージェント開発の費用の記事にまとめています。

AI駆動開発の会社とAIを開発する会社の違い

「AI駆動開発の会社」は、コーディングAI（コードの作成を支援する生成AI）を使ってシステムを開発する会社を指す言葉として使われます。作る対象がAIとは限らない点で、AIを開発する会社とは別の軸です。

IPAの「DX動向2026」では、生成AIを利用している部署として「ITシステム」が71.9%、「製造」が35.7%と示されています。

出典・参考：IPA「DX動向2026」（2026年7月30日） DX動向2026（報告書PDF）

依頼先がコーディングAIを使っているかどうかは、大企業でもスタートアップでも確認しておきたい項目です。AIが書いたコードを誰がレビューするのか、自社の仕様書やソースコードをAIに入力する際の扱いはどうなっているのかを質問しましょう。

エンタープライズ向けAI基盤を選ぶときに優先すること

全社の文書やナレッジをAIで扱う「エンタープライズAIコンテンツプラットフォーム」のような製品は、開発を依頼するのではなく、既製のAI基盤を選んで導入する形になります。

何を優先すべきかは、次の順で考えると整理しやすくなります。

1. 権限管理と監査ログ：部署や役職ごとに見せる範囲を分けられるか、利用の記録が残るか
2. 既存データとの接続：いま使っている文書管理やSaaSとつながるか
3. 入力データの扱い：入力した内容がAIの学習に使われるか

どのように比較すべきかという点では、機能表を並べるより、同じ業務と同じ文書を使って複数の製品を試すのが確実です。試用の段階で、現場の担当者に実際の質問を入力してもらいましょう。

AI開発会社への依頼の流れ｜相談から本番開発まで

AI開発会社への依頼は、相談、提案の比較、PoC、本番開発、運用と改善の順に進みます。

段階ごとの費用の考え方は、AIエージェント開発の費用の記事を参考にしてください。

相談前にそろえる資料

最初の相談では、完成した仕様書は必要ありません。次の資料があれば、AI開発会社は具体的な提案を出せます。

• 対象業務の手順が分かるもの（手順書、画面の写し、作業の流れのメモ）
• 現状の数字（件数、作業時間、担当者の人数）
• サンプルデータ（個人情報や機密を除いたもの）
• いま使っているシステムとSaaSの一覧
• 予算の上限と、使い始めたい時期

複数の会社に同じ資料を渡すと、提案の前提がそろい、比較しやすくなります。要件の書き方は、AI開発の要件定義の記事で解説しています。

PoCで検証すべきポイント

PoCでは、本番開発に進んでよいかを判断する材料を集めます。検証するのは、主に次の3点です。

• 精度：自社のデータで、業務に使える水準の結果が出るか
• 使い勝手：現場の担当者が、いまの手順の中で無理なく使えるか
• データ：本番に必要な量と質のデータを、継続して用意できるか

PoCを始める前に、「何がどこまでできたら次へ進むか」という終了条件を書面で決めましょう。

本番開発への移行判断基準

本番開発に進むかどうかは、PoCの前に決めた評価指標を満たしたか、運用を担当する人が決まっているか、かかる費用に見合う効果が見込めるかの3点で判断します。

本番開発の資金計画では、補助金も選択肢になります。デジタル化・AI導入補助金2026は募集回ごとに締切が決まっており、最新の日程は公式サイトの事業スケジュールに掲載されています。

出典・参考：デジタル化・AI導入補助金2026 公式サイト「事業スケジュール」（2026年10月6日閲覧） 事業スケジュール

対象となる経費や申請の流れは、AI導入に使える補助金の記事で確認し、最新の情報は公式ページで確認しましょう。

AI開発会社に関するよくある質問

おすすめのAI開発会社はどこですか？

おすすめのAI開発会社は、用途によって変わります。業務システムへの組み込み、SaaSとの連携、画像処理、データ基盤の構築では、向いている会社のタイプが異なるためです。

まず本記事の「用途別の選び方」の章で自社の相談内容に近いタイプを確認し、そのうえで5つの基準を使って2〜3社の提案を比べましょう。

AI開発会社とシステム開発会社はどちらに依頼すべきですか？

既存の業務システムにAIを組み込みたい場合は、AI開発もできるシステム開発会社が向いています。独自のモデルを作る、精度の限界を見極めるといった依頼は、AI専業の会社に向いています。

社内AIエンジニアの育成まで任せられる会社はありますか？

あります。研修を専門とする会社のほか、開発を進めながら自社の担当者に技術を引き継ぐ形で、育成まで伴走する会社もあります。

社内AIエンジニアの育成を任せるなら、研修の実施回数ではなく、「研修後に自社の担当者が何を作れて、何を直せるようになるか」を成果物として契約に書けるかを確認しましょう。

まとめ｜AI開発会社は「用途」と「契約の区切り方」で選ぶ

AI開発会社は、データ整備、受託AI開発、生成AI活用、基盤モデル、研修と育成の5つの分野で得意な範囲が分かれます。会社名から探すのではなく、用途から向いているタイプを決めることが、選び方の出発点です。

比較するときは、近い用途の実績、契約形態と段階、データと権利、運用と品質、体制の5つの基準を使います。検証、本番開発、運用と段階ごとに契約を区切っておけば、途中で方針を変える判断もしやすくなります。

AI開発に強い企業は、用途を決め、同じ基準で提案を比べれば見つけられます！

AI開発会社に相談する前のチェックリスト

1. AIに任せたい業務と、現状の数字を書き出す
2. 用途から、向いている会社のタイプを決める
3. 5つの基準の重みを、提案を受ける前に社内で決める
4. AIに渡してよいデータの範囲と、権利の帰属の希望を決める
5. PoCの終了条件と、本番開発へ進む判断基準を決める

株式会社Last Sceneは、業務の整理から、AIエージェントの開発、既存システムとの連携、運用の引き継ぎまでを一貫して伴走しています。作って終わりにせず、自社で使い続けられる状態にすることを重視しています。

「どのタイプの会社に頼めばよいか分からない」「対象業務がまだ決まっていない」という段階でも相談できます。その場合は、業務の整理から一緒に進めます。

他社の提案内容を比べたい場合や、契約の区切り方を相談したい場合も、お気軽にご相談ください。

業務に合わせたAIエージェントを開発

その業務、AIで自動化できるか無料で診断します

• AIを使いたいが、どの業務から手をつければいいか分からない
• PoC（試作・検証）で止まり、現場で使われるところまで進まない
• 社内にAIに詳しいエンジニアがいない

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