AIエージェント開発会社14選比較。費用相場とPoC後を見据えた選び方

AIエージェントは、指示を待つだけの生成AIと違い、業務を自律的に進めます。そのため、ツールを選ぶ感覚ではなく「業務のどこを任せ、どこで人が承認するか」を設計できるパートナーを選ぶ必要があります。ここを外すと、PoCで150万〜500万円をかけたまま本番に乗らない、という典型的な失敗につながります。

この記事では、AIエージェント開発会社の費用相場と4つのタイプ別の選び方を整理したうえで、おすすめの会社をタイプ別にご紹介します。自社に合うタイプがわかる診断ツールも用意していますので、依頼先の絞り込みにお使いください。

AIエージェント開発会社とは

AIエージェント開発会社とは、企業の業務に合わせてAIエージェントを設計・開発し、本番運用に乗せるまでを支援する会社です。

AIエージェントは、目的を与えると必要な手順を自分で判断し、社内システムやSaaSを操作しながらタスクを完了させるAIです。たとえば「先週の受注データを集計して、異常値があれば担当者に通知する」という指示に対して、データの取得・集計・判断・通知までを一連で実行します。

そのため、開発会社に求められるのはモデルの精度だけではありません。どの業務を任せるかの選定、既存システムとの接続、権限と承認フローの設計、そして運用開始後の精度維持まで、業務側とシステム側の両方を見られる体制が必要になります。

AIエージェントに限らずAI全般の開発を外注先に相談したい場合は、AI開発会社の比較記事もあわせてご覧ください。

関連記事：AI・人工知能開発会社20選比較！外注先の選び方と相場。

生成AI導入支援・AIチャットボットとの違い

「生成AIの導入支援」や「AIチャットボット」と何が違うのかは、最初につまずきやすいポイントです。3つの違いは、人がどこまで指示を出すかと、外部システムに書き込むかどうかの2点に集約されます。

比較項目	AIエージェント開発	生成AI導入支援	AIチャットボット
主な役割	業務を自律的に実行	生成AIを社内で使える状態に整備	問い合わせに回答
人の関与	承認・例外対応が中心	人が都度指示を出す	人が質問する
必要な連携	基幹システム・SaaSへの読み書き	社内文書の参照が中心	FAQ・ナレッジの参照
主な導入目的	業務プロセスの自動化	全社の生産性向上	問い合わせ対応の削減
費用の膨らみ方	連携先の数と業務の複雑さ	利用ユーザー数	対応する質問の範囲

問い合わせ対応の自動化だけが目的であれば、エージェントを開発するよりチャットボットのほうが早く安く済むケースもあります。判断に迷う場合は、以下の比較記事もあわせて検討してみてください。

関連記事：AIチャットボットおすすめ15選比較。無料プランとの違いからタイプ別の選び方まで

AIエージェント開発会社に依頼できる業務

AIエージェント開発会社には、構想段階から運用・内製化まで、次のような業務を依頼できます。

業務分類	業務内容	概要
構想・企画	・業務棚卸し ・ユースケース選定 ・ROI試算	どの業務をエージェントに任せるかの見極めと、投資対効果の試算。
要件定義・設計	・業務フロー設計 ・権限 / 承認設計 ・評価指標の設定	エージェントに任せる範囲と、人が承認する箇所の線引き。
PoC（実証）	・プロトタイプ開発 ・精度検証 ・現場テスト	小規模に動かし、業務で使える精度と操作感かを確認。
本番開発	・エージェント実装 ・RAG / ナレッジ整備 ・外部ツール連携	社内データとSaaSに接続し、業務フローに組み込む実装。
セキュリティ・基盤	・権限管理 ・ログ監査 ・専用環境 / オンプレ構築	機密データを扱うための基盤とガバナンスの整備。
運用・改善	・精度モニタリング ・プロンプト / ナレッジ更新 ・利用促進	公開後の精度低下を防ぎ、使われ続ける状態を維持。
内製化支援	・社内人材の育成 ・運用マニュアル整備 ・体制構築	自社で改善を回せるようにするための引き継ぎ。

この7つをすべて1社で受けられる会社は多くありません。どこからどこまでを任せるかを先に決めておくと、見積もりの比較が一気にしやすくなります。

AIエージェントに限らず、AIシステム全般を受託開発として発注する場合の進め方は、以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：AI受託開発会社おすすめ22社比較。費用相場から選び方まで解説

AIエージェント開発の費用相場

AIエージェント開発の費用は、どのタイプの作り方を選ぶかで10倍以上変わります。まず全体像を押さえてから、フェーズごとの内訳を見ていきましょう。

開発タイプ別の費用相場

AI総合研究所の調査によると、開発タイプ別の相場は次のとおりです。

開発タイプ	初期費用	月額費用	開発期間	向いている企業
プラットフォーム 利用・設定型	0 〜100万円	5万 〜30万円	2週間〜2ヶ月	まず1〜2業務で効果を確かめたい
カスタム構築型 （社内データ連携）	300万 〜1,800万円	30万 〜100万円	2〜5ヶ月	自社ナレッジを使い込みたい
フルスクラッチ型	800万 〜3,000万円	50万 〜200万円	4〜8ヶ月	基幹業務にエージェントを組み込みたい
マルチエージェント型	1,500万 〜4,000万円	100万 〜500万円	6ヶ月〜1年	複数部門をまたぐ業務を横断で自動化したい

同じ「AIエージェント開発」という言葉でも、既存プラットフォームの設定で済ませるのか、ゼロから作るのかで金額の桁が変わります。相見積もりを取る際は、どのタイプを前提にした見積もりなのかを必ず揃えてください。

フェーズ別にいくらかかるか

もうひとつ押さえておきたいのが、フェーズごとの費用です。多くの企業は要件定義とPoCから始めるため、初回の発注金額は全体のごく一部になります。

フェーズ	費用の目安	期間の目安	主な成果物
要件定義	50万〜200万円	2〜4週間	ユースケース定義・業務フロー設計書
PoC（実証）	150万〜500万円	1〜2ヶ月	プロトタイプ・精度検証レポート
MVP・本格実装	500万〜1,500万円	2〜3ヶ月	一部業務で運用できるエージェント
本番実装	1,500万円〜	4ヶ月〜1年	基幹連携まで含めた本番環境
運用・改善	年額 500万〜3,000万円	継続	精度改善・ナレッジ更新

注意したいのは、運用・改善の費用が開発費とは別に毎年発生する点です。ここを見積もりに入れずに稟議を通すと、2年目に予算が足りなくなります。

費用が変わる3つの要因

同じ業務を自動化する場合でも、次の3つで金額は大きく動きます。自社の見積もりを読む際のチェックポイントとしてお使いください。

1. 対象業務の範囲と複雑さ

費用を読む単位として最もわかりやすいのが「自動化するユースケース（業務）の数」です。「営業支援エージェント」と一言で書かれていても、リード管理だけなのか、商談記録・見積作成・フォローアップまで含むのかで規模がまったく変わります。

同じ1ユースケースでも、判断の分岐が少ない定型業務と、例外処理が多い業務では工数が数倍変わります。発注前に対象業務のスコープを箇条書きで合意しておくと、後の認識ズレを防げます。

2. 人件費の単価と体制

AI総合研究所によると、開発総額の60〜80%を人件費が占めます。2026年5月時点の人月単価の相場は、シニアAIエンジニアが150万〜250万円、AI／データサイエンティストが120万〜200万円、AIアーキテクトが200万〜350万円です。

見積もりが「人月×単価」だけで構成されている場合は、その単価が相場から外れていないかを確認してください。単価が極端に安い見積もりは、経験の浅いメンバーだけで構成されている可能性があります。

3. LLMの利用量と選ぶモデル

開発費とは別に、LLMのAPI利用料が毎月かかります。総額に占める比率は5〜20%が目安ですが、利用人数が多いほど比重が上がります。

たとえばMicrosoft 365 Copilotを1ユーザー30ドル／月で導入する場合、100名規模だけで月約47万円のサブスクリプション費用が発生します（1USD＝157円換算・2026年5月時点）。従量課金型の製品では使った分だけ費用が伸びるため、利用人数と処理量をもとに月額の試算を出してくれるかどうかは、開発会社を見極める材料になります。

結局いくら見ておけばよいか

以上を踏まえると、初年度の総額は次のレンジで考えておくと現実的です。

• プラットフォーム利用・設定型で1〜2業務から始める場合：初年度 100万〜400万円程度
• カスタム構築で1ユースケースを本番運用まで乗せる場合：初年度 1,000万円前後

まずはどちらのラインで進めるのかを社内で決めてから、次の比較ポイントに沿って開発会社を絞り込んでいきましょう。

AIエージェント開発会社を選ぶ際の4つの比較ポイント

AIエージェント開発会社は、名前だけを見ると「どこも同じことをやっている」ように見えます。しかし実際には、対応できる工程も、既存システムへの接続力も、運用開始後の関わり方も会社ごとに大きく異なります。

依頼先を絞り込む前に、次の4点を確認してください。

1. 対応できる支援範囲
2. 既存システム・SaaSとの連携対応
3. セキュリティ・データの取り扱い
4. 運用定着・内製化の支援

1. 対応できる支援範囲

最初に確認すべきは、要件定義・PoC・本番実装・運用のどこからどこまでを担当してくれるかです。

AIエージェント導入で最も多い失敗は、PoCは動いたのに本番運用に乗らないというパターンです。PoC専門の会社に依頼すると、検証は丁寧に進むものの、本番化の設計は自社で引き取ることになります。逆に本番開発に強い会社は、どの業務から始めるべきかという上流の整理を得意としないこともあります。

自社がいまどのフェーズにいるのかを明確にしたうえで、そのフェーズと、その次のフェーズの両方をカバーできる会社を選ぶと、途中でパートナーを乗り換える手戻りを防げます。

確認すべきポイントは次の3つです。

• 要件定義から運用まで一気通貫で対応できるか
• PoCの後、本番実装まで同じ体制で進められるか
• 途中フェーズだけのスポット依頼を受けてもらえるか

2. 既存システム・SaaSとの連携対応

AIエージェントは、社内システムやSaaSに接続して初めて業務を代替できます。どのシステムと、どのレベルで連携できるかは、成果に直結する比較軸です。

たとえば「営業日報の作成を自動化したい」という場合でも、SFAからデータを読み取るだけなのか、SFAに書き戻すところまで行うのかで、必要な権限設計も開発工数もまったく変わります。読み取りだけの実績しかない会社に書き込みまで期待すると、想定外の追加費用が発生しかねません。

商談時には、自社が使っているシステム名を挙げたうえで、同じ製品での連携実績があるかを具体的に確認してください。近年はMCP（Model Context Protocol）に対応し、複数のツールを標準的な方式でつなぐ体制を整えている会社も増えています。

3. セキュリティ・データの取り扱い

AIエージェントは、業務を進める過程で社内の機密情報や個人情報に触れます。そのため、入力したデータがLLMの学習に使われないか、ログがどこに保存されるかは必ず確認すべき項目です。

とくに金融・医療・製造など、データの持ち出しに制約がある業種では、クラウドのAPIを直接利用する構成では要件を満たせない場合があります。専用環境やオンプレミスでの構築実績、ISMS認証やプライバシーマークの取得状況もあわせて確認しておくと安心です。

あわせて見ておきたいのが、エージェントの操作ログを後から追跡できるかという点です。エージェントが自律的に動く以上、想定外の処理をしたときに何が起きたかを追えなければ、業務での利用を継続できません。

4. 運用定着・内製化の支援

AIエージェントは、作って納品したら終わりではありません。業務やナレッジが変われば精度は落ちますし、現場が使わなければ投資は回収できません。

そのため、公開後に誰が改善を回すのかを発注前に決めておく必要があります。改善のたびに外注するのか、自社で調整できる状態まで引き継いでもらうのかで、2年目以降のコストは大きく変わります。

内製化を目指す場合は、運用マニュアルの整備や社内人材の育成まで対応している会社を選びましょう。逆に社内に担当を置けない場合は、運用代行まで受けてくれる会社のほうが結果的に安く済みます。

社内でAIを扱える人材を育てることから始めたい場合は、研修サービスを比較した記事も参考になります。

関連記事：AI研修おすすめ13選を徹底比較！タイプ別の選び方・費用相場・助成金活用まで解説

AIエージェント開発会社の選び方

ここまでの4つの比較ポイントを踏まえたうえで、次は自社の状況に合ったタイプを見極めましょう。AIエージェント開発会社は、依頼の仕方によって大きく次の4つのタイプに分けられます。

1. プラットフォーム提供型（まず短期・低コストで動かしたい場合）
2. 受託開発型（自社業務に合わせて作り込みたい場合）
3. コンサル・伴走型（どの業務に使うかから相談したい場合）
4. 大手SIer・コンサル型（基幹連携・全社展開まで見据える場合）

①プラットフォーム提供型（まず短期・低コストで動かしたい場合）

自社でAIエージェント基盤を開発・提供しており、設定とチューニングで短期間に立ち上げられるタイプです。ノーコードでエージェントを作成できる製品も多く、現場担当者が自分で調整できる点が強みになります。

初期費用を抑えられ、数週間から2ヶ月程度で運用を始められるため、社内でAIエージェントの効果を先に実証したい場合に向いています。一方で、基盤側の仕様に業務を寄せる必要があるため、独自性の高い業務フローをそのまま再現するのは苦手です。

このタイプへの依頼に向いている企業は以下になります。

• まず1〜2業務で試し、効果を見てから投資判断をしたい企業
• 数百万円規模の初期投資をいきなり確保するのが難しい企業
• 情報システム部門の工数を大きく割けない企業

このタイプのAIエージェント開発会社を見る ⇩

②受託開発型（自社業務に合わせて作り込みたい場合）

自社の業務フローに合わせて、カスタム構築またはフルスクラッチでエージェントを開発するタイプです。既存プラットフォームでは再現できない独自の業務や、社内データを深く使い込む用途に対応できます。

要件定義からPoC、本番実装までを一貫して担う会社が多く、既存システムとの連携も個別に設計します。その分、費用は数百万円から数千万円規模になり、稼働までの期間も数ヶ月単位で見ておく必要があります。

このタイプへの依頼に向いている企業は以下になります。

• 自動化したい業務がすでに具体的に決まっている企業
• 基幹システムや社内データベースとの連携が前提になる企業
• 既製品を試したが、自社業務に当てはまらなかった企業

このタイプのAIエージェント開発会社を見る ⇩

③コンサル・伴走型（どの業務に使うかから相談したい場合）

どの業務にAIエージェントを使うかの整理から入り、社内に体制が残る形で並走するタイプです。業務の棚卸しやROI試算といった上流から関わり、人材育成や運用マニュアルの整備まで含めて支援します。

「AIを使いたいが、どこから手をつければいいかわからない」という段階の企業に向いています。開発そのものを外部に出し続けるのではなく、最終的に自社で改善を回せる状態を目指す場合の選択肢です。ただし、上流の整理に時間をかけるため、すぐに動くものが欲しい場合は物足りなく感じることもあります。

このタイプへの依頼に向いている企業は以下になります。

• 自動化の対象業務がまだ絞り込めていない企業
• 全社的にAI活用を広げたく、社内に推進体制を作りたい企業
• 将来的に内製化して、外注費を抑えたい企業

このタイプのAIエージェント開発会社を見る ⇩

生成AIの社内活用そのものを整えるところから始めたい場合は、導入支援サービスの比較記事も参考になります。

関連記事：生成AI導入支援サービス15選比較。費用相場からタイプ別の選び方まで

④大手SIer・コンサル型（基幹連携・全社展開まで見据える場合）

基幹システムとの連携や、厳格なセキュリティ要件を伴う大規模導入に対応できるタイプです。専用の生成AI基盤を持ち、オンプレミスや閉域網での構築、全社展開後の運用保守までを一社で引き受けられます。

グループ会社をまたぐ導入や、監査対応が必要な業種ではこのタイプが現実的な選択肢になります。その反面、費用は最も高くなりやすく、意思決定から稼働までの期間も長くなる傾向があります。

このタイプへの依頼に向いている企業は以下になります。

• 基幹システムとの連携が必須で、止められない業務を扱う企業
• 機密データの持ち出しに制約があり、専用環境が必要な企業
• 部門単位ではなく、全社・グループ規模での展開を前提にしている企業

このタイプのAIエージェント開発会社を見る ⇩

AIエージェント開発会社一覧比較表

以下は、本記事で紹介するAIエージェント開発会社の一覧比較表です。

上記で自社に合うタイプの会社・サービスを絞り込みたい方は、以下の診断ツールで自社に合うタイプを確認してみてください。

【プラットフォーム提供型】のAIエージェント開発会社

プラットフォーム提供型のAIエージェント開発会社は次の4社です。

JAPAN AI AGENT（JAPAN AI株式会社）

ノーコードでAIエージェントを作成できる法人向けプラットフォームです。やりたいことを会話で伝えるだけでプロンプト・モデル・連携をAIが自動で組み立てるビルダーを備え、専門知識がなくても現場担当者が最短1分でエージェントを作成できます。

すぐ使える標準エージェントを約100種類搭載し、ナレッジグラフRAG・マルチモーダルRAGによって引用元を明示した回答を返します。Skills & Memory機能で業務手順を学習するため、使うほど自社の業務に最適化されていく設計です。

導入企業は2,200社以上。専属のカスタマーサクセスが3ヶ月のオンボーディングで、業務の棚卸しからエージェント作成、全社展開の戦略策定まで伴走します。最短即日から利用を開始できます。

対応できる支援範囲	導入設計・エージェント構築・運用定着まで。専任CSが3ヶ月伴走
既存システム・SaaSとの連携対応	Microsoft 365・Google Workspace・Salesforce・kintone・Slack・Box・Notionなど30以上
セキュリティ・データの取り扱い	ISMS（ISO/IEC 27001・27017）とPマーク取得。入力データはLLMの学習に不使用。SSO・MFA・IP制限・操作ログ管理に対応
運用定着・内製化の支援	ノーコードビルダーにより現場での内製調整が可能。専任CSが定着まで支援
料金目安	要問い合わせ

エクサベースAI（株式会社Exa Enterprise AI）

会社に定着することを掲げた法人向け生成AI・AIエージェント基盤です。GPT・Gemini・Claudeなど複数の最新モデルを管理者が選択・切り替えでき、タスクや用途に応じて精度・応答速度・コストのバランスを取れます。

AIエージェント機能により、複雑な操作や繰り返し作業を自動化し、資料作成やデータ分析まで最終アウトプットとして仕上げます。プロンプトテンプレートを150種以上用意しているため、社内のAIリテラシーにばらつきがあっても一定の品質を出せる点が強みです。

活用状況ダッシュボードでは、AIが業務ごとの工数削減時間を自動集計し、効果を可視化できます。導入から現場での活用支援、社内浸透までをAI導入の専門家が一貫してサポートする体制です。

対応できる支援範囲	初期導入から現場での活用支援・社内浸透まで一貫サポート
既存システム・SaaSとの連携対応	社内データを活用した高精度な回答生成に対応。音声ファイルの取り込み・画像の取り込み／生成も可能
セキュリティ・データの取り扱い	データ処理は国内サーバー。モデル学習への情報提供を遮断。IPアドレス制限と利用ログ管理を搭載。ISMSクラウドセキュリティ認証取得
運用定着・内製化の支援	活用状況ダッシュボードで工数削減時間を自動集計し、社内展開の効果を可視化
料金目安	要問い合わせ

株式会社ギブリー

生成AIをコアに、AI活用・DXの川上から川下までを網羅するソリューション群を提供しています。社内DX領域の「AI × 業務改革」、マーケティングDXの「AI × マーケティング」、エンジニア採用・育成の「デジタル人材 × HR」という3領域を組み合わせて提供します。

業務効率化のツール導入だけでなく、AIを扱える人材の採用・育成まで同じ会社に相談できるため、ツールと体制づくりを別々に発注する手間がありません。自律的なAIと協働する「With AI」の実現に向けたAIエージェント構築支援サービスも提供しています。

CTOに類する経験を持つ7名がグローバルな開発チームをリードし、東京大学名誉教授の竹内郁雄氏を技術顧問に迎えるなど、技術面の体制を明示している点も特徴です。

対応できる支援範囲	業務改革の企画・AIエージェント構築・人材育成まで。事業ブランド単位で組み合わせ可能
既存システム・SaaSとの連携対応	要問い合わせ
セキュリティ・データの取り扱い	要問い合わせ
運用定着・内製化の支援	デジタル人材サービス「Track」で採用・育成まで対応
料金目安	要問い合わせ

【受託開発型】のAIエージェント開発会社

受託開発型のAIエージェント開発会社は次の4社です。

株式会社WEEL

「PoCで終わらない」を掲げ、要件定義から実運用まで一貫して手がけるAIエージェント開発会社です。ChatGPTが普及し始めた2023年からAIエージェントサービスの提供を開始しています。

最大の特徴は立ち上がりの速さで、最短1〜2ヶ月で開発から検証まで進められます。過去の事例と知見を活かし、効果が見込める場合はPoCを省略して本開発に直接進むケースも多いと公表しています。

公開されている開発例では、市場分析レポートAIでレポート作成工数を70%削減、見積もり自動化AIで見積もり業務工数を50%削減といった成果が出ています（2026年5月時点）。月間100万PVのオウンドメディアを運営し、生成AIのリサーチと研究に投資している点も、技術選定の裏付けになります。

対応できる支援範囲	ヒアリングと要件定義・PoCまたは本開発・本開発／運用／チューニングまで一貫対応
既存システム・SaaSとの連携対応	社内システムと統合し、業務フローに直接組み込む形で構築
セキュリティ・データの取り扱い	要問い合わせ
運用定着・内製化の支援	運用開始後もデータに基づく改善を継続。特別なAI知識がなくても使える設計
料金目安	要問い合わせ

株式会社ELYZA

東京大学松尾研究室発、KDDIグループのLLM専業AIカンパニーです。2020年に独自の大規模言語モデルの開発に成功して以来、主に大手企業に対してLLM活用の支援を行っています。

AIリサーチ＆ソリューション事業では、GPTや独自モデルを活用したAIシステムの実装から、企業・業界特化の大規模言語モデルの研究開発までを伴走します。研究開発チームは「LLMのツール利用能力向上に向けたAgentic RL」など、自律的・連続的に行動するLLMエージェントの研究を自社で継続しており、技術の裏付けが厚い点が他社との差になります。

公開実績では、金融業界で通話内容の要約業務を最大54%効率化、人材業界で求人原稿の作成業務を30%効率化。三井住友カードとは入会審査における自動判定AIの利用を開始し、担当者による審査の20%を自動化しています。

対応できる支援範囲	AIシステムの実装から、企業・業界特化LLMの研究開発まで伴走
既存システム・SaaSとの連携対応	要問い合わせ
セキュリティ・データの取り扱い	情報セキュリティ方針を公開。KDDIグループとしてのガバナンス体制
運用定着・内製化の支援	法人向けツール「ELYZA Works」で、現場主導のAIアプリ作成と社内共有に対応
料金目安	要問い合わせ

株式会社Laboro.AI

オーダーメイドの「カスタムAI」開発を主軸とするAI開発会社です。既製品のカスタマイズではなく、企業ごとの課題に合わせてソリューションを設計するアプローチを取っています。

AIエージェント・生成AIに加えて最適化技術を組み合わせられる点が特徴で、複雑な条件から最適解を導き出す用途にも対応します。製造・運輸・建設・食品など多業種にわたるプロジェクト事例を25件以上公開しており、業務の型が確立していない領域でも設計から相談できます。

TOYOTA・味の素・OMRON・Rapidus・NGKなど大手企業との取引実績を掲載しています。人工知能を用いたソリューション開発事業でSGS ISMS-AC認証を取得しており、セキュリティ要件のある案件にも対応可能です。

対応できる支援範囲	課題整理からカスタムAIの設計・開発まで。ソリューションデザイナが担当
既存システム・SaaSとの連携対応	要問い合わせ
セキュリティ・データの取り扱い	SGS ISMS-AC認証取得（AIソリューション開発事業）
運用定着・内製化の支援	要問い合わせ
料金目安	要問い合わせ

株式会社AVILEN

業務特化型AIエージェントと開発アドバイザリーを併せ持つ東証グロース上場（証券コード：5591）のAIソリューションプロバイダーです。帳票処理の『帳ラク』、コールセンター向け、採用支援向けなど、業務ごとに設計されたエージェントを提供しています。

先端AI技術を応用したソフトウェア開発とシステム実装に加え、PM代行や技術アシストによって発注側の自走を支えるアドバイザリーサービスも用意されています。開発を丸ごと外に出すのではなく、社内の推進担当を補強する形での依頼も可能です。

生成AIリテラシー研修から業務プロセス適用研修まで、育成メニューが体系的に揃っている点も特徴です。約1,000社の支援実績（2026年2月末時点）を持ち、ISMS認証とPマークを取得しています。

対応できる支援範囲	AI開発・導入・システム実装に加え、PM代行や技術アシストによる自走支援
既存システム・SaaSとの連携対応	要問い合わせ
セキュリティ・データの取り扱い	ISMS認証（ISO 27001：IS 723955）とPマーク取得
運用定着・内製化の支援	リテラシー研修から業務プロセス適用研修まで体系的に提供
料金目安	要問い合わせ

【コンサル・伴走型】のAIエージェント開発会社

コンサル・伴走型のAIエージェント開発会社は次の4社です。

NOVEL株式会社

「整える → つなぐ → つかう」のAI導入3Tメソッドを軸に、データ整備から全社展開までを支援する会社です。散在したデータをDB化してAIが自動分析する「データ分析エージェント」や、ベテランの知識をチャットボット化する「AIナレッジ継承」を提供しています。

代表的なサービスである「バーチャルAI推進室」は、専属のAIチームとして業務改革を担う形態で、1ヶ月単位から利用できます。業務フロー分析とROI試算から始まり、プロトタイプ開発と効果検証（PoC）、そして全社展開と運用の内製化支援までをカバーします。

2019年から伴走型支援を継続しており、上場企業から中小企業まで30件以上の導入実績を公開しています。まず何から手をつけるべきかが決まっていない段階から相談できる点が強みです。

対応できる支援範囲	業務フロー分析とROI試算・PoC・全社展開・運用の内製化まで
既存システム・SaaSとの連携対応	散在データのDB化・統合に対応。個別の連携仕様は要問い合わせ
セキュリティ・データの取り扱い	公式サイトに記載なし（要問い合わせ）
運用定着・内製化の支援	バーチャルAI推進室で運用の内製化支援を明記。経営層・現場・技術者向けの育成研修も提供
料金目安	初月 500,000円〜

株式会社Algomatic

「すべての企業をAIネイティブに変革する」を掲げ、コンサルティングとシステム開発の両方を提供する会社です。AI Transformation（AX）事業として、業務DXにとどまらない組織変革まで含めた支援を行っています。

支援範囲は業務DX、組織変革、人材育成研修、新規事業創造の伴走と幅広く、AIエージェントの開発を組織側の変化とセットで進められる点が特徴です。ツールを入れても現場が使わない、という典型的な失敗を避けたい企業に向いています。

製造・小売・不動産・建設・物流・エンタメなど、多様な産業での実績を公開しています。自社でもAIプロダクトを複数開発しており、作り手としての知見を支援側に還元できる体制です。

対応できる支援範囲	業務DX・組織変革・人材育成・新規事業創造の伴走まで
既存システム・SaaSとの連携対応	要問い合わせ
セキュリティ・データの取り扱い	要問い合わせ
運用定着・内製化の支援	人材育成研修を提供し、組織変革とセットで定着を図る
料金目安	要問い合わせ

株式会社リベルクラフト

伴走型の実装パートナーとして、要件定義からPoC、本番運用まで一気通貫で対応する会社です。アナリティクス・データサイエンス・生成AI・LLMなど、扱える技術領域が広い点が特徴になります。

自社プロダクトとしてAgentic RAG SaaS「ソクラグ」を提供しており、組織の知見やナレッジをAIで活用できる環境の構築にも対応します。受託開発とプロダクトの両方を持つため、ゼロから作るべきか既存基盤を使うべきかを含めて相談できます。

Excelから機械学習・LLMまでを扱う研修事業と、オンラインスクール「Craft College」も自社で運営しています。AI・データを扱える人材の育成を通じて、真の内製化と継続的活用を目指す方針を明確に掲げている点が強みです。

対応できる支援範囲	要件定義・PoC・本番運用まで一気通貫。伴走型の実装パートナーとして関与
既存システム・SaaSとの連携対応	要問い合わせ
セキュリティ・データの取り扱い	自社SaaS「ソクラグ」について安全性・ガバナンスの徹底を明記
運用定着・内製化の支援	研修事業とオンラインスクールを自社運営し、内製化と継続活用を支援
料金目安	要問い合わせ

【大手SIer・コンサル型】のAIエージェント開発会社

大手SIer・コンサル型のAIエージェント開発会社は次の4社です。

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

機密データを安全に扱える生成AI基盤をワンパッケージで提供する大手システムインテグレーターです。「CUVIC GPU Zero」は、AIエージェント開発機能を含む基盤を一体で提供し、社外に出せないデータを扱う前提での構築を可能にします。

テキストデータをAIで解析して市場や消費者動向のインサイトをリアルタイムに把握する「QUID」、カスタマーサポートにおけるAI導入の有効性を診断する「CTC-AINAVI」など、用途別のソリューションも揃っています。

大規模システムの構築・運用で培った知見があるため、基幹システムとの連携や、止められない業務へのAI適用といった要件に対応できます。全社・グループ規模での展開を前提としている企業向けの選択肢です。

対応できる支援範囲	生成AI基盤の構築からAIエージェント開発、大規模システムの運用保守まで
既存システム・SaaSとの連携対応	大規模システムインテグレーションの実績をもとに個別対応
セキュリティ・データの取り扱い	CUVIC GPU Zeroにより機密データを安全に活用できる基盤を提供
運用定着・内製化の支援	CTC-AINAVIでAI導入の有効性を診断するなど、導入判断から支援
料金目安	要問い合わせ

株式会社ブレインパッド

データ分析のプロフェッショナルサービスと自社プロダクトの両輪で支援する会社です。「需給エージェント」「店長支援AIエージェント」など、業種・業務に特化したエージェントを自社プロダクトとして展開しています。

データ分析・アルゴリズム開発、基盤構築、人材育成、コンサルティング実装までを一体で提供できるため、データが整っていない段階から相談できる点が強みです。AIエージェントの精度は元データの質に左右されるため、データ基盤から手を入れられる体制は実務上の利点になります。

さまざまな業界のリーディングカンパニーへの支援実績を公開しており、ISO 27001認証とプライバシーマークを取得しています。データ活用人材育成のプログラムも用意されています。

対応できる支援範囲	データ分析・アルゴリズム開発・基盤構築・コンサルティング実装まで
既存システム・SaaSとの連携対応	データ基盤構築を含めて個別対応
セキュリティ・データの取り扱い	ISO 27001認証とプライバシーマークを取得。情報セキュリティポリシーを公開
運用定着・内製化の支援	データ活用人材育成プログラムを提供
料金目安	要問い合わせ

株式会社ヘッドウォータース

AIエージェントの設計・開発・評価からセキュリティ運用基盤までを手がけるAI専業企業です。「X-Tech フォワードデプロイエンジニアリング」を掲げ、顧客の現場に入り込む形でAI導入を進めます。

自社基盤「SyncLect AI Agent」はAzure・Excel・Teams・Cosmos DB・GitHub・Salesforceなど複数ベンダーのMCPサーバと連携でき、特定製品に依存しない構成を組めます。マルチエージェント開発やAgentic DevOpsにも対応し、GitHub認定パートナーとしての実績も持ちます。

日本航空の客室乗務員レポート自動生成、大和証券のAIオペレーター開発など、大手企業の具体的な導入事例を公開しています。実践型ハッカソン「HWS Agent Camp」など、顧客側の内製化を後押しするプログラムも用意されています。

対応できる支援範囲	AIエージェントの設計・開発・評価、マルチエージェント開発、セキュリティ運用基盤まで
既存システム・SaaSとの連携対応	SyncLect AI AgentがAzure・Excel・Teams・Cosmos DB・GitHub・SalesforceのMCPサーバと連携
セキュリティ・データの取り扱い	Agentic Securityとして、AIエージェント時代のサイバー防御自律化に対応
運用定着・内製化の支援	FDEアプローチで顧客の内製化を志向。HWS Agent Campなど実践型プログラムを提供
料金目安	要問い合わせ

株式会社PKSHA Technology

自然言語処理・画像認識・機械学習を基盤に、対話AIエージェントの構築基盤を提供するAI企業です。従業員体験を対象とした「AI Agents Platform」と、顧客体験を対象とした「AI Contact Center」の両輪でソリューションを展開しています。

対話AIエージェント構築ソリューション「PKSHA Dialogue」に加え、音声AI活用の「PKSHA Voice KIT」、議事録AIの「YOMEL」など、業務ごとに使える製品が揃っています。小売・流通、自動車、金融、保険、教育、医療など業界別のソリューションも用意されています。

導入企業数は4,400社以上（2025年10月時点）、稼働中のアルゴリズムは165個、日次ユーザーは930万人以上と、運用規模の大きさが特徴です。すでに多くの企業で稼働している基盤を使いたい場合の選択肢になります。

対応できる支援範囲	対話AIエージェントの構築基盤提供と、業界別ソリューションの実装
既存システム・SaaSとの連携対応	要問い合わせ
セキュリティ・データの取り扱い	要問い合わせ
運用定着・内製化の支援	要問い合わせ
料金目安	要問い合わせ

AIエージェント開発のよくある質問

最後に、AIエージェント開発の発注前によく聞かれる質問をまとめました。

Q1. PoCで終わらせないためには、何を決めておけばよいですか？

「本番に進める判断基準」を、PoCを始める前に決めておくことが最も重要です。 精度が何%以上なら本番化するのか、どの業務指標がどれだけ改善したら投資するのかを数値で握っておきましょう。

あわせて、PoC完了後に本番実装を担当するのが同じ会社かどうかも確認してください。担当が変わると要件の引き継ぎに追加費用と期間がかかります。

Q2. 内製と外注はどう判断すればよいですか？

判断の分かれ目は、社内にAIエンジニアと業務設計ができる人材が両方いるかです。片方だけでは、動くものは作れても業務に定着しません。

まず外注で1つ目のユースケースを作り、その過程で社内メンバーが設計と運用を学ぶ、という進め方が現実的です。この場合は、内製化支援まで対応しているコンサル・伴走型の会社を選んでおくと移行がスムーズです。

Q3. 開発期間はどれくらいかかりますか？

既存プラットフォームの設定で立ち上げる場合は2週間〜2ヶ月、社内データと連携するカスタム構築では2〜5ヶ月、フルスクラッチでは4〜8ヶ月が目安です。

ただし実務では、社内データの整備や関係部署との調整に想定以上の時間がかかることが多くあります。スケジュールを引く際は、データ準備の期間を別途確保しておいてください。

Q4. 小さく始めることはできますか？

できます。プラットフォーム利用・設定型であれば初期費用0〜100万円、月額5万〜30万円から始められます。まず1つの業務に絞り、効果を確かめてから範囲を広げるのが定石です。

ただし、小さく始めた構成が全社展開に耐えられるとは限りません。将来的にどこまで広げたいかを最初に伝えたうえで、拡張時の追加費用も見積もりに含めてもらいましょう。

Q5. LLMの利用料は誰が負担しますか？

会社によって異なります。月額料金に含まれているケースと、実費を別途請求されるケースの両方があるため、契約前に必ず確認してください。

実費負担の場合は、想定する利用人数と処理量をもとに月額のAPI利用料を試算してもらいましょう。利用が広がるほど費用が伸びる部分なので、上限アラートやコスト制御の機能があるかもあわせて確認しておくと安心です。

まとめ

AIエージェント開発は、費用の幅が初期0円から数千万円まで開くうえ、PoCから本番運用に移る段階で失敗が集中する領域です。だからこそ、機能の多さではなく「自社がどこまでを任せたいのか」から依頼先を絞り込むことが重要になります。

まずは、自社に合ったタイプを把握することが重要です。まだ診断ツールを試していない方は、ぜひ「AIエージェント開発会社16選一覧比較表」の下にある診断ツールから確認してみてください。

なお、自動化したい業務が営業領域に絞られている場合は、専用のAIエージェントを導入したほうが早く安く済むこともあります。開発を検討する前に、既製サービスもあわせて比較してみてください。

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