AI受託開発会社おすすめ11選【2026年】生成AI・LLM対応の選び方と費用相場
生成AIを使ったシステムやサービスの開発を外部に任せたいとき、まずは候補となる会社を一覧で把握しておくと比較が進みます。この記事で紹介する11社の早見表は次の通りです。
| 会社名 | 得意領域 | 上場区分 |
|---|---|---|
| Swooo（株式会社アイビス） | 新規事業のMVP〜業務システム、AI駆動開発 | 東証グロース上場 |
| 株式会社エクサウィザーズ | AIエージェント群、生成AI・DX支援 | 東証グロース上場 |
| PKSHA Technology株式会社 | 自然言語処理・機械学習、AI SaaS | 東証プライム上場 |
| 株式会社ブレインパッド | データ分析・需要予測、AIエージェント事業 | 富士通グループ傘下 |
| 株式会社ELYZA | 大手向けLLMシステム実装・企業特化LLM | ― |
| 株式会社AVILEN | AI・データ活用開発、AI人材育成 | 東証グロース上場 |
| 株式会社ヘッドウォータース | エンタープライズAIの本番運用支援 | 東証グロース上場 |
| JAPAN AI株式会社 | AIプラットフォーム群とAI受託開発 | 非上場 |
| 株式会社ギブリー | AX事業、法人向け生成AIプラットフォーム | 非上場 |
| 株式会社モンスターラボ | デジタルコンサルティング、AIエージェント | 東証上場 |
| 株式会社ABEJA | LLMのビジネス実装、AIガバナンス支援 | ― |
2026年のAI開発は、LLMのAPIを業務に組み込む実装、社内データを参照させるRAG、複数の業務を自動化するAIエージェントが主流になっています。モデルをゼロから学習させることが前提だった頃と比べ、必要な期間も費用の相場観も変わりました。発注先を選ぶときは、この変化を踏まえて「どの実装方式が自社の課題に合うか」を一緒に整理できる会社かどうかが判断材料になります。
AI受託開発会社の選び方（2026年版）
AIを使う開発は、作りたいものの輪郭が固まりきっていない状態で相談が始まることが多いため、進め方や得意領域を会社ごとに見極める必要があります。ここでは4つの観点を挙げます。
解きたい課題とフェーズ（PoC／本開発／運用）を先に決める
AIの受託開発は、技術検証だけを行うPoC（概念実証）、本番で使うシステムを作る本開発、運用しながら精度を改善していく段階で、必要な体制が変わります。
まず「いま何を確かめたいのか」をはっきりさせておくと、見積もりの精度が上がります。たとえば「自社データでLLMがどこまで使えるか試したい」段階と「業務に組み込んで毎日使うものを作りたい」段階では、依頼すべき内容も費用も別物です。PoCで筋の良さを確認してから本開発に進む、という二段構えを前提に相談に乗ってくれる会社は、無理のない進め方を提案できます。
実装方式（LLM API活用／RAG／独自モデル開発）の説明力を確認する
2026年現在、AI開発の実装方式は大きく3つに分かれます。
- LLM API活用：ChatGPTやClaudeなどのAPIを呼び出して、文書生成・要約・分類などを行う方式。多くの業務課題はここで解決できます。
- RAG（検索拡張生成）：社内文書やデータベースをAIに参照させ、自社固有の情報にもとづいて回答させる構成。データの前処理と検索精度の調整が中心になります。
- 独自モデル開発：既製のAPIでは精度が出ない領域に限って、モデルを学習・調整する方式。費用も期間も大きくなります。
商談で「自社の課題にはどの方式が向いているか」を聞いたとき、3つの違いと使い分けの理由を具体的に説明できる会社を選ぶと、過剰な開発を避けられます。
AI駆動開発（AIコーディング）の体制があるか
AIを「作るもの」に組み込むだけでなく、「作る過程」にもAIを活用しているかは、2026年の新しい確認ポイントです。
AIコーディングツールの実用化で、開発会社の生産性には差が開きはじめています。設計書やコーディング規約を整備した上でAIにコードを生成させ、人間のエンジニアが設計判断と品質確認に集中する体制を持つ会社は、同じ予算でも実現できる範囲が広くなります。商談では「直近のプロジェクトで開発工程にAIをどう使ったか」を聞き、ツール名と運用ルールまで答えられるかを確認してみてください。
データの扱い（学習利用の有無・セキュリティ）を即答できるか
AI開発では、自社のデータや顧客のデータをAIに渡す場面が出てきます。預けたデータがモデルの学習に使われないか、どこに保存されるか、アクセス権限はどう管理されるかを、最初の相談で即答できる会社は、セキュリティを設計の前提に置いていると判断できます。ISO/IEC 27001（ISMS）やプライバシーマークなどの認証を取得しているかも、確認の手がかりになります。
契約の形（準委任・請負）と検収条件を確認する
AI開発には「実際にやってみないと精度が分からない」という不確実性があります。このため、検証フェーズは準委任契約（作業量ベース）、要件が固まった本開発は請負契約（成果物ベース）と、フェーズで契約形態を使い分けるのが一般的です。
とくに確認したいのは検収条件です。AIの出力には誤りが一定割合で含まれるため、「どの水準なら合格とするか」（精度の測り方、テストデータ、判定基準）を契約前にすり合わせておかないと、納品段階で認識の食い違いが起きます。この論点を先回りして提示してくる会社は、AI案件の経験が豊富と判断できます。
AI受託開発会社おすすめ11選
掲載基準：公式サイトで事業内容・所在地等が確認できる会社のみ掲載しています。記載情報は2026年6月時点の各社公式サイトに基づきます。
Swooo（株式会社アイビス）
| 所在地 | 東京都中央区八丁堀一丁目5番1号 |
| 上場 | 東証グロース上場（証券コード9343） |
| 得意領域 | 新規事業のMVP開発〜業務システム、AI駆動開発 |
Swoooは、ibisPaint（世界累計5億ダウンロード超）を運営する東証グロース上場の株式会社アイビスが提供する開発サービスです。新規事業のMVP開発から業務システムまで、ノーコード（Bubble公式Goldパートナー）・AI駆動開発・通常開発を要件に応じて使い分けます。
特徴は、要件管理から設計書作成、実装、自動レビューまでをAI前提で体系化した開発基盤を自社で構築・運用していることです。AIライティングツール「AI Writer」など自社AIプロダクトの開発・運用経験をもとに、AI機能の組み込みを要件定義の段階から設計します。
AI駆動開発の進め方については、別記事「Claude Codeを使ったAI駆動開発」でも解説しています。
株式会社エクサウィザーズ
| 所在地 | 東京都港区芝浦4-2-8 |
| 設立 | 2016年2月 |
| 上場 | 東証グロース上場 |
| 得意領域 | AIエージェント群、生成AI・DX支援 |
AIエージェント群「exaBase」を中心に、生成AIの導入やDX支援を提供しています。取引先としてアサヒグループホールディングス、アステラス製薬、JAXA、NTTドコモなどを公表しており、大手企業・公的機関向けの実装に強みがあります。
PKSHA Technology株式会社
| 設立 | 2012年10月（旧社名AppReSearch、2014年8月に商号変更） |
| 上場 | 東証プライム上場（証券コード3993） |
| 得意領域 | 自然言語処理・機械学習、AI SaaS |
東京大学発のテクノロジー企業で、自然言語処理・機械学習のアルゴリズムソリューションを提供しています。大規模言語モデルを扱う「PKSHA LLMS」やAI SaaSも展開しています。
株式会社ブレインパッド
| 所在地 | 東京都港区六本木3-1-1 |
| 設立 | 2004年3月 |
| 上場 | 2026年3月に株式非公開化し富士通グループ傘下 |
| 得意領域 | データ分析・需要予測、AIエージェント事業 |
データ分析・需要予測を長く手がけてきた会社です。2026年3月に株式を非公開化し富士通グループの傘下に入りました。子会社のBrainPad AAAが2025年3月よりAIエージェント事業を展開しています。
株式会社ELYZA
| 所在地 | 東京都文京区本郷3-15-9 |
| 設立 | 2018年9月 |
| 得意領域 | 大手向けLLMシステム実装・企業特化LLM研究開発 |
大手企業向けのLLMシステム実装と、企業特化LLMの研究開発を行っています。東京大学の松尾豊教授が特別顧問を務めます。公表実績として、交通インフラの通話要約で最大54%の効率化、金融の応対文面作成で50%の省力化などを挙げています。
株式会社AVILEN
| 所在地 | 東京都中央区日本橋馬喰町2-3-3 |
| 上場 | 東証グロース上場（証券コード5591） |
| 得意領域 | AI・データ活用開発、DX/AI人材育成 |
AI・データ活用の開発と、DX/AI人材の育成を提供しています。ISO/IEC 27001とプライバシーマークを取得しており、データの扱いに関する体制を整えています。
株式会社ヘッドウォータース
| 所在地 | 東京都新宿区西新宿6-5-1 |
| 上場 | 東証グロース上場（証券コード4011、2020年9月上場） |
| 得意領域 | エンタープライズAI導入の本番運用支援 |
エンタープライズ向けのAI導入を本番運用まで支援しています。Microsoftエコシステムの活用、AI駆動開発、AIエージェント開発を手がけています。
JAPAN AI株式会社
| 所在地 | 東京都新宿区西新宿6-8-1 |
| 設立 | 2023年4月 |
| 上場 | 非上場（株式会社ジーニーのグループ会社） |
| 得意領域 | AIプラットフォーム群とAIコンサル・受託開発 |
「CHAT」「AGENT」「MARKETING」などのAIプラットフォーム群を提供し、あわせてAIコンサルティングと受託開発を行っています。株式会社ジーニーのグループ会社です。
株式会社ギブリー
| 所在地 | 東京都渋谷区南平台町15-13 |
| 設立 | 2009年4月 |
| 上場 | 非上場 |
| 得意領域 | AX事業、法人向け生成AIプラットフォーム |
AX（AIトランスフォーメーション）事業として、法人向け生成AIプラットフォーム「法人GAI」を提供しています。ISO27001・ISO27017・プライバシーマークを取得しています。
株式会社モンスターラボ
| 所在地 | 東京都渋谷区広尾1-1-39 |
| 設立 | 2006年2月 |
| 上場 | 東証上場 |
| 得意領域 | デジタルコンサルティング、AIエージェント開発・導入 |
デジタルコンサルティングを軸に、AIエージェントの開発・導入を提供しています。世界12の国と地域で事業を展開しています。
株式会社ABEJA
| 設立 | 2012年9月 |
| 得意領域 | LLMのビジネス実装、AIガバナンス支援 |
「ABEJA Platform」や「ABEJA LLM Series」を通じて、LLMのビジネス実装を支援しています。AIガバナンスの支援も提供しています。
AI受託開発の費用相場
AI開発の費用は、どの実装方式を選ぶかで大きく変わります。発注先を比較する前に、相場観を持っておくと見積もりの妥当性を判断しやすくなります。2026年時点の目安は次の通りです。
| 開発内容 | 費用目安 |
|---|---|
| LLM API活用の小規模開発 | 50万〜300万円 |
| RAG構築を含む開発 | 100万〜1,000万円 |
| 事業に組み込む本格開発・AIエージェント | 500万〜3,000万円 |
| 独自モデル開発を含む大規模開発 | 1,000万円〜 |
同じ「AI開発」でも、API活用の小規模なものとRAGや独自モデルを含むものでは桁が変わります。「AI開発は数千万円かかる」という情報と「数十万円でできる」という情報が混在するのは、この方式の違いが説明されないまま金額だけが語られるためです。見積もりを比較する際は、総額ではなく内訳（要件定義・AI機能の実装・アプリ本体・運用）を確認し、「なぜその実装方式なのか」の説明を求めることをおすすめします。
また、開発費とは別に継続的にかかるコストがあります。生成AIのAPI利用料（処理量に応じた従量課金）、RAGの参照データの整備・更新、応答品質の監視といった運用コストです。初期見積もりだけで判断せず、リリース後の月額コストの試算も依頼することをおすすめします。
費用の内訳や方式別の詳しい相場は、別記事で解説しています。
AIアプリ開発の費用相場はいくら？方式別の料金と内訳【2026年版】
発注前チェックリスト
問い合わせや商談の前に、次の項目を整理しておくと話が早く進みます。
- 解きたい課題とフェーズ（PoC／本開発／運用）を言語化できているか
- 実装方式（LLM API活用／RAG／独自モデル開発）の違いと使い分けを説明してもらえるか
- 開発工程でのAI活用（AI駆動開発）について、ツール名と運用ルールまで聞けたか
- 預けるデータの学習利用の有無・保存場所・アクセス管理を即答してもらえるか
- 過去の類似案件と、そこで使った実装方式を確認できたか
- 見積もりが総額だけでなく内訳（要件定義・実装・運用）で提示されているか
よくある質問
AI開発会社とSIerの違いは何ですか？
明確な線引きはなく、両者の領域は重なりつつあります。一般に、SIer（システムインテグレーター）は基幹システムや既存システムの構築・連携を広く手がけ、AI開発会社は生成AIやLLM、機械学習をシステムに組み込む部分を中心に手がけることが多い、という違いがあります。近年は大手SIもAI部門を持ち、AI専業の会社もシステム全体の開発を請けるため、「自社の課題にどちらの強みが必要か」で選ぶのが実用的です。
PoC（概念実証）だけの依頼は可能ですか？
多くの会社で可能です。本開発に進む前に「自社データでLLMがどこまで使えるか」「想定した精度が出るか」を小さく検証するPoCは、AI開発でよく行われる進め方です。PoCの結果をもとに本開発の可否や規模を判断できるため、いきなり大きく作るより無理がありません。相談時に、PoCから本開発までの進め方を提案できるか確認するとよいでしょう。
自社にデータがなくても依頼できますか？
依頼内容によります。LLMのAPIを活用した文書生成・要約・分類などは、自社固有のデータがなくても実装できる場合があります。一方、社内情報にもとづいて回答させるRAGや、独自モデルの開発には、参照させるデータや学習用のデータが必要です。データがない・整っていない場合は、データの収集・整理から相談に乗ってくれる会社を選ぶと進めやすくなります。
開発期間はどのくらいかかりますか？
実装方式と規模によって変わります。LLM API活用の小規模な開発であれば数週間〜数ヶ月、RAGや業務組み込みを含む開発では数ヶ月、独自モデル開発を含む大規模なものではさらに長くなる傾向があります。PoCを挟む場合は、検証期間を別途見込んでおくと計画が立てやすくなります。
費用はどのくらいが目安ですか？
実装方式によって幅があります。目安として、LLM API活用の小規模開発で50万〜300万円、RAG構築を含む開発で100万〜1,000万円、事業に組み込む本格開発やAIエージェントで500万〜3,000万円、独自モデル開発を含む大規模開発で1,000万円〜です。詳しくは「AIアプリ開発の費用相場はいくら？方式別の料金と内訳【2026年版】」を参考にしてください。
AI開発の発注で失敗しやすいパターンはありますか？
よくあるのは3つです。①検証の目的が曖昧なままPoCを始めてしまい、終わっても本開発に進むべきか判断できない、②AIの出力が常に正しい前提で業務を設計してしまい、確認工程の負荷で運用が止まる、③API利用料やデータ更新などの運用コストを見込まず、リリース後に予算が不足する。いずれも、発注前に「何を確かめたいか」「AIの誤りをどう扱うか」「月々いくらかかるか」を確認しておくことで避けられます。
まとめ
2026年のAI受託開発は、LLM API活用・RAG・AIエージェントが主流になり、必要な期間や費用の相場観もかつてとは変わりました。発注先を選ぶときは、解きたい課題とフェーズを先に決め、実装方式の使い分けを説明してもらい、データの扱いを最初に確認することがポイントです。あわせて、上場区分や認証の取得状況といった信頼性のシグナルも判断材料になります。
Swoooは、東証グロース上場の株式会社アイビスが提供する開発サービスとして、新規事業のMVP開発から業務システムまで、AI機能の組み込みを要件定義の段階から設計します。AI開発の進め方や費用についての相談を受け付けています。
