生成AI開発会社を選ぶための完全ガイド【2024年最新版】

現代の急速に進化するビジネス環境において、生成AI（Generative AI）は多くの企業にとってゲームチェンジャーとなっています。生成AIは、高度なアルゴリズムを駆使して新しいデータやコンテンツを生成する技術であり、デザイン、コンテンツ制作、顧客サポート、マーケティングなど、さまざまな分野で活用されています。

生成AIの導入を成功させるためには、適切な開発会社を選ぶことが不可欠です。本記事では、生成AI開発への知見や実績を持つ会社の情報を紹介します。

もし、生成AI開発の依頼先の選び方がわからないという場合は、ビジネスマッチングサービスを16年以上にわたり続けている「リカイゼン」にお気軽にご相談ください。貴社のご希望にあわせて、相談できる会社候補をご案内いたします。

生成AIとは

生成AIは、従来のAI技術とは一線を画す能力を持っています。従来のAIがデータの分析や予測を主な目的としているのに対し、生成AIは新たなデータやコンテンツを創り出すことができるのです。この能力は、クリエイティブな作業やパーソナライズされた体験の提供において特に強力であり、企業の競争力を大幅に向上させる可能性を秘めています。まずは、生成AIの定義や背景について確認をしていきましょう。

生成AIの定義と技術的な背景

生成AI（生成的人工知能、Generative AI）は、人工知能の一分野であり、既存のデータから新しいデータを生成する能力を持つモデルを指します。この技術は、ディープラーニングと呼ばれる機械学習の一種を基盤としており、ニューラルネットワークを活用してデータのパターンを学習します。

生成AIの定義

生成AIは、画像、音声、テキストなどの多様なデータ形式を生成することができます。具体的には、以下のような用途があります。

・画像生成

写真やイラスト、3Dモデルを生成する。例として、GAN（生成的敵対的ネットワーク）を用いたフェイク画像生成が挙げられます。

・音声生成

人の声や音楽を生成する。例えば、音声合成技術を利用して、リアルな音声アシスタントを作成することができます。

・テキスト生成

文章や詩、コードなどを生成する。ChatGPTのような大規模言語モデルは、その代表例です。

生成AIの技術的な背景

生成AIの基盤となる技術には、以下のようなものがあります

・ニューラルネットワーク

• ディープニューラルネットワーク: 多層のニューロンを持つネットワークで、データの複雑なパターンを学習します。
• リカレントニューラルネットワーク（RNN）: 時系列データを処理するためのネットワークで、特にLSTM（長短期記憶）やGRU（ゲート付きリカレントユニット）が利用されます。

・生成的敵対的ネットワーク（GAN）

GANは二つのネットワーク、生成者（ジェネレーター）と識別者（ディスクリミネーター）から成ります。ジェネレーターが新しいデータを生成し、ディスクリミネーターがそのデータが本物か偽物かを判断します。この二つのネットワークが互いに競い合うことで、より高品質なデータが生成されます。

・トランスフォーマーモデル

トランスフォーマーは、特に自然言語処理（NLP）で利用されるアーキテクチャです。BERTやGPTシリーズなどのモデルは、トランスフォーマーを基にしており、テキスト生成や翻訳、要約など多岐にわたるタスクに優れた性能を発揮します。

これらの技術的要素を組み合わせることで、生成AIはますます多様で高度なデータ生成が可能になっています。生成AIは今後も進化し続け、さまざまな産業分野での応用が期待されています。

生成AIの用途と利点

生成AIは、その高度なデータ生成能力により、さまざまな分野で革新的な応用が進んでいます。以下に、生成AIの主要な用途とそれぞれの利点を説明します。

生成AIの用途

・画像生成

• デザインとクリエイティブアート: 生成AIは新しいデザインやアート作品を創り出す能力があります。例えば、Adobeの「Photoshop」では、生成AIを使って写真を補完したり、修正したりする機能が提供されています。
• 広告とマーケティング: 広告キャンペーンで使用する高品質なビジュアルコンテンツを自動生成することで、制作時間とコストを削減できます。

・音声生成

• 音声アシスタント: 生成AIは自然な音声を生成し、音声アシスタント（例: SiriやAlexa）の対話能力を向上させます。
• 音楽作成: AIを利用して新しい音楽トラックを生成し、アーティストや作曲家の創作活動をサポートします。

・テキスト生成

• コンテンツ制作: ブログ記事、ニュース記事、製品説明などのテキストコンテンツを自動生成し、ライターの負担を軽減します。
• カスタマーサポート: 自然な対話を行うチャットボットを構築し、顧客対応の効率を向上させます。

・翻訳と要約

• 自動翻訳: 生成AIを用いて高精度な翻訳を行い、多言語対応のウェブサイトやアプリケーションをサポートします。
• 文章の要約: 長文の記事や文書を要約し、重要なポイントを抽出して提供します。

・医療と診断

• 医療画像の生成と解析: 医療画像の生成や解析を行い、診断支援システムの精度を向上させます。
• 患者の記録生成: 患者の診療記録を自動生成し、医療従事者の業務負担を軽減します。

生成AIの利点

・効率の向上

生成AIは、手動で行うには時間と労力がかかるタスクを自動化し、効率を大幅に向上させます。これにより、クリエイティブプロセスや業務プロセスがスピードアップします。

・コスト削減

自動化により、人件費や制作コストを削減できます。特に広告やマーケティング、コンテンツ制作などの分野では、コスト削減効果が顕著です。

・創造性の拡大

生成AIは、新しいアイデアやデザイン、コンテンツの生成を支援し、クリエイティブプロセスにおけるインスピレーション源として機能します。これにより、従来の手法では考えつかないような新しいアプローチを試みることが可能になります。

・パーソナライゼーション

顧客の嗜好や行動に基づいて、個別にカスタマイズされたコンテンツやサービスを提供することで、顧客満足度を向上させます。例えば、生成AIを使って個別に最適化された製品推薦や広告表示を行うことができます。

・品質の向上

生成AIは、データの分析や生成を通じて、高品質なアウトプットを提供します。医療画像の解析や音声認識などの分野では、精度の高い結果をもたらします。

生成AIは、今後もその応用範囲を広げ、多くの分野で革新をもたらすことが期待されています。その利点を最大限に活用することで、ビジネスや日常生活において新たな価値を創出することができるでしょう。

GPTとは

生成AIへの注目が加速したのは、「ChatGPT」の登場が大きいでしょう。

ChatGPTおよびGPT（Generative Pre-trained Transformer）は、OpenAIによって開発された自然言語処理（NLP）モデルの一つであり、多様なタスクに対して高い性能を発揮することで知られています。

ChatGPT、およびGPTについて解説していきます。

GPTの定義

GPTは「Generative Pre-trained Transformer」の略で、生成的事前学習トランスフォーマーいう意味です。トランスフォーマーアーキテクチャをベースにしたこのモデルは、大量のテキストデータを事前学習し、その後特定のタスクに対してファインチューニングされます。

GPTを支える技術的側面について、以下に触れます。

技術的な背景

トランスフォーマーアーキテクチャ

トランスフォーマーは、従来のリカレントニューラルネットワーク（RNN）や長短期記憶（LSTM）に代わるアーキテクチャであり、特に自然言語処理で高い性能を発揮します。自己注意機構（Self-Attention Mechanism）を用いて、文中の単語同士の関係を効率的に学習します。

事前学習とファインチューニング

• 事前学習（Pre-training）: 大量の未ラベルのテキストデータを用いて、言語の構造や一般的な知識を学習します。この段階では、次の単語を予測するタスクを通じてモデルをトレーニングします。
• ファインチューニング（Fine-tuning）: 事前学習されたモデルを特定のタスク（例: テキスト生成、質問応答、翻訳など）に適応させるために、ラベル付きデータで追加のトレーニングを行います。

バージョンの進化

• GPT-1: 初期のモデルで、トランスフォーマーの基本的な概念を導入。
• GPT-2: 大規模なデータセットとモデルサイズの拡大により、より高性能なテキスト生成が可能に。
• GPT-3: 1750億パラメータを持ち、自然言語理解と生成能力が飛躍的に向上。
• GPT-4: さらに改良が加えられ、より多様なタスクに対応可能な性能を持つ。

ChatGPTとは

ChatGPTの定義

ChatGPTは、GPTアーキテクチャを基にした会話モデルであり、人間との自然な対話を目的として設計されています。特に、GPT-3やGPT-4のような大規模言語モデルが基盤となっています。

ChatGPTの特徴と応用

対話生成

ユーザーの入力に対して、文脈に応じた自然な応答を生成します。これにより、カスタマーサポートやバーチャルアシスタントなどでの利用が可能です。

多用途性

単なる対話だけでなく、文章生成、要約、翻訳、クリエイティブライティングなど、幅広いタスクに対応します。

人間らしい対話

文脈理解と応答生成の精度が高いため、ユーザーとの対話がスムーズで人間らしいものになります。

教育とトレーニング

学習やトレーニングのサポートツールとしても活用され、質問応答や概念の説明などに利用されています。

GPTおよびChatGPTは、自然言語処理の分野で革新的な技術を提供するモデルです。特にChatGPTは、その高度な対話生成能力により、さまざまな分野での応用が期待されています。これらのモデルは、AI技術の進化とともにますます重要な役割を果たしていくでしょう。

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生成AI開発の相談が可能な会社

それでは、ここからGPTを活用したり、独自生成AIエンジンを持つような、生成AI開発を得意とする企業を紹介します。

Onplanetz株式会社

参照元：Onplanetz株式会社

Onplanetz株式会社は、ChatGPT及び自社独自AIやメタバースを用いたサービスの開発・提供を行っている会社です。

お客様毎の種々の課題や希望にあわせて、最適なAIソリューションを開発し、提供することを得意としており、AI開発のみならず前段のデータ整理/分析や、サービス納品後に従業員の方に継続して使用いただくためのAIツール/システムの使いやすさの部分もサポートしています。

また、AI開発以外にもDX人材を育成する観点にて、社員の方がChatGPT等の生成AIツールを使いこなすための研修も法人向けに実施しています。

生成AIを使用した開発事例には、ゲーム会社向けの特化型の独自AIキャラクター生成モデル開発（イラストレーターの絵柄を学習し、ラフ画から画風を模したイラストを生成するAIモデルの構築）や、医療機関特化型の独自AIモデル開発（ChatGPTの柔軟な会話スキルUI/UXを活用しつつ、ChatGPTでは応えることのできない「予防医学」に関する知識について解答を行えるようにチューニングし、データベースを構築）などが挙げられます。

ワンダーソフト株式会社

参照元：ワンダーソフト株式会社

ワンダーソフト株式会社は、東京都内にて、ソフトウェア開発とデザイン制作のクライアントワークを中心に業務を行っている会社です。

生成AIを活用したウェブアプリケーションやBot開発サポートも多々対応しています。

生成AIを活用した取り組みとしては、大手通信系グループ企業向けに生成AI活用の研修の実施や、RAG検索を利用したアプリケーションの開発の紹介やサンプル実装等のサポートを行ったり、建設会社さま向けに、社内の文書をRAG検索するためのシステム構築とDX改善支援などの実績があります。

OpenAIの提供するAPIの利用について社内で検証等などを実施しており、AIを利用するかどうか、AIを利用しなくても実現できる方法はあるかなども含めた検討から提案を行っています。

株式会社アルジェントテクノロジー

参照元：株式会社アルジェントテクノロジー

株式会社アルジェントテクノロジーは、東京都内を中心に展開しているITサービス企業であり、画像認識、小規模高速開発、AWS高速化・コスト削減を得意領域としている会社です。

東京大学出身者を中心に熟練のバックエンドエンジニアや、元戦略コンサルティングファーム出身のコンサルタントが在籍するなど、有力なメンバーが揃い、少数精鋭にて事業展開しています。

画像・音声認識やAIの受託研究開発を祖業としているため、特に画像・音声認識系のAI開発を得意としており、その技術力を駆使した生成システムなどの開発を行っています。

生成AI開発事例としては、メンテナンスを行う事業者向けに、ディープラーニングを用いて正常な構造物画像から損傷した構造物画像を擬似的に生成するシステムや、測量データ会社様向けに、ドローンによる空撮画像から工事現場の3次元化を行うシステムなどがあります。

株式会社CMSコミュニケーションズ

参照元：株式会社CMSコミュニケーションズ

株式会社CMSコミュニケーションズは、LLM（大規模言語モデル）を利用したシステム構築に積極的に取り組んでいるシステム開発会社です。

代表がPythonコミュニティの理事であり、最新のAI関連情報を保有されています。

ChatGPT/Lama/ ClaudeなどのAIモデルをAPI経由で利用して、その周辺のシステムを独自開発する形式にて、お客様にAIソリューションの提供を行っています。RAG（検索拡張生成）なども対応しています。

生成AI活用事例として、OpenAIのChatGPTのAPIとLangChain利用し、収集したデータをAIモデルを使ってサマリした結果をメール配信する仕組みの構築などが挙げられます。

その他にも、生成AI技術を使用したPoCなどへの取り組みも支援されています。

合同会社RASH

参照元：合同会社RASH

合同会社RASHは、行動経済学や脳科学・心理学などの手法を活用し、マーケティングとIT技術によって売上向上などのビジネス的観点からシステム支援を行っている開発会社です。

ChatGPT APIとGoogle等のAPIを組み合わせたツールの開発に強みがあります。ChatGPT APIを使用した「コンテンツ生成システム」「提案資料作成システム」「画像生成システム」「文字起こしシステム」の開発などの実績があります。

生成AIに関して、開発事業だけではなく、「ChatGPTを使ったマーケティング研修/コンサルティング」の支援や、マーケティング分野において、リスティング広告/SNS広告の運用にあたって自社内でも積極的に生成AIを活用されています。

合同会社RASH　代表の望月氏には、リトライブ株式会社が主催するオフラインイベント「BeaTRIBES HuB」でも、生成AIについてPitch登壇いただきました。

株式会社EvoQuest

参照元：株式会社EvoQuest

株式会社EvoQuestは、札幌にて、生成AIを含む機械学習やディープラーニングなど、AIの広範な技術を駆使して、様々な業界で業務効率化とイノベーションを推進している開発会社です。

DXアドバイザーとAI、Iotコンサルタントが在籍し、DXアドバイザーとデータサイエンティストのセットでお客様のAI活用をサポートしており、過去50社以上、70プロジェクトほどの支援実績があります。

AI活用の事例として、製造業で「利用しているPDFマニュアルを効率よく検索して回答が見られるようにしたい」という要望に対し、PDFマニュアルを学習させたAI ChatBotの導入などがあります。

MoffBear合同会社

参照元：MoffBear合同会社

MoffBear合同会社は、都内にて、Tech企業出身のメンバーを中心に、ソフトウェア受託開発を行っている会社です。

生成AIを用いたAI Chatbotの開発実績があります。業務コミュニケーションチャットツールと連携し、分析データの集計・レポーティングなどを行うBotシステムを開発しました。

その他にも、情報キュレーションサイトなどにおいて、すべて生成AIに作成させ、自動投稿させるような仕組みを社内で作成しています。

生成AIを活用した成功事例

生成AIは、その特徴から業務効率化などに大きく貢献しています。

例えば、イラスト制作などに生成AIを活用することによって、本来はイラストレーターが1日〜1週間かけるような制作工数を数十秒に短縮したり、専門家に尋ねなければわからない内容を独自学習を行うことで回答できるようになり、いつでも返答を得られるようになったりといった成果に繋がっています。

これらは、専門職や専門家の仕事がなくなるというよりも、より精度の高いところに人を充てることができるようになり、生成AIを使ったツールがないときよりも数多く、高精度なアウトプットを多く生み出すことができるようになったと言えるでしょう。

ただし、生成AIを活用したプロジェクトを成功に導くためには、最初から完璧を目指すのではなく、精度の部分に関してある程度の余幅を持たせてトライしながら高めていくということを考えた方がよいでしょう。

先に挙げた通り、生成AIの精度には現時点では限界も想定されるため、最終的には人の手を加えつつ、そこまで到達する過程の工数をかなり削減することができるという視点で、どのような業務に使用するかなどを考えていくとスムーズかと思います。

まとめ

生成AIは、ビジネスにおいて革新をもたらす強力なツールです。生成AI開発会社を選ぶ際には、技術力、経験、サポート体制、料金モデル、そして過去の成功事例などを総合的に考慮することが重要です。本記事では、生成AIの基本的な定義から、その用途と利点、そして信頼できる開発会社のリストなど、包括的に解説しました。

重要なポイントのおさらい

生成AIの理解

生成AIの基本的な概念と技術的な背景を理解することで、その可能性を最大限に活用できます。

開発会社の選び方

技術力と経験、既存のクライアントの評判、サポート体制、料金モデルなどの要素を慎重に評価しましょう。

生成AI開発の相談が可能な会社リスト

各社の特徴と提供サービスを比較し、自分のプロジェクトに最適なパートナーを見つけましょう。

もし、生成AI活用に関してプロに相談しながら検討していきたいという場合は、リカイゼンにご連絡ください。

リカイゼンでは、上記で紹介したような生成AIへの知見、また活用経験を持つ企業の紹介が可能です。ご要望にあわせて、適した実績・体制を持つ会社を紹介しますので、お気軽にご連絡ください。