AI導入サービスとは
AI導入サービスとは、企業の経営課題や業務上のボトルネックに対し、最適なAI（人工知能）技術を活用して、システムの構築から運用・定着までを支援するサービスの総称です。AIモデルを提供するだけでなく、コンサルティングやPoC（概念実証）、システム開発、人材育成まで含めた包括的な支援が行われるケースが一般的です。
活用される技術は、画像認識や自然言語処理、音声認識、予測分析、生成AI（Generative AI）など多岐にわたります。例えば、製造業での外観検査の自動化、コールセンターにおける音声のテキスト化や感情分析、小売業での需要予測、オフィス業務におけるドキュメント作成支援などが挙げられます。
現在では、クラウドで手軽に利用できるSaaS型から、独自データを用いたフルスクラッチ開発の受託型、社内人材の育成を支援する伴走支援型まで、提供形態も多様化しています。自社のリソースや目的に応じて、最適なサービスを選択することが重要です。
AI導入サービスのメリット
AI導入サービスを活用することで、企業は業務効率化だけでなく、組織や経営の在り方そのものを変える効果も期待できます。ここでは、代表的な３つのメリットを解説します。
業務効率化と生産性の向上
AI導入の大きなメリットは、定型業務を自動化できる点にあります。データ入力や伝票処理、画像判定といった作業をAIに任せることで、処理速度と正確性が向上し、業務負荷が大幅に削減されます。
これにより、従業員はより付加価値の高い業務に集中でき、組織全体の生産性向上につながります。また、時間や人員に左右されず継続的に業務を行える点も強みです。
属人化の解消と技術継承
熟練従業員の経験や判断に依存していた業務は、AIの活用により標準化が進みます。製造現場の技術や、ベテラン担当者のノウハウをAIモデルに学習させることで、判断基準が明確になり、業務品質のばらつきが抑えられます。
特定の人材に依存しない体制が整うため、担当者の異動や退職が発生した場合でも業務の継続性が保たれます。人材不足や技術継承といった中長期的な課題への対応策としても有効です。
データドリブンな意思決定と新価値創出
AIは大量のデータを高速に分析し、人手では見落とされがちな傾向や相関関係を可視化します。蓄積されたデータを活用すれば、将来予測やマーケティング施策の精度も高まるでしょう。
数値や根拠に基づく判断が可能となり、経験や勘に依存した意思決定からの脱却が進みます。加えて、AI活用の知見が社内に蓄積され、新たなサービスやビジネスモデルの検討へとつながっていきます。
AI導入サービスの３つのタイプ
AI導入サービスは、提供形態によって大きく３つのタイプに分類されます。自社の課題や体制に応じて、適したタイプを選ぶことが重要です。
受託開発・コンサルティング型
企業ごとの課題に合わせ、AIモデルをゼロから開発・構築するタイプです。要件に沿ったオーダーメイドのシステム設計が可能なため、業務との親和性が高いソリューションを導入できます。
導入前の課題整理から運用定着まで、手厚い支援を受けられる点も特徴です。一方で、コストは比較的高くなりやすく、開発期間も長期化する傾向があります。独自の業務フローや特殊なデータを扱う企業に向いています。
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プラットフォーム（AutoML）型
データのアップロードや簡単な設定を行うだけで、AIモデルを自動生成できるツールを提供するタイプです。ノーコード・ローコードに対応しており、専門知識がなくてもAI開発を進めやすい点が特徴です。
開発期間を短縮しながら、AI活用の内製化を目指したい企業に適しています。社内にデータサイエンティストがいない場合でも導入しやすい選択肢です。
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パッケージ・SaaS型
OCR（文字認識）やチャットボット、異常検知など、特定用途に特化した完成済みのAI機能を提供するタイプです。クラウド経由で利用するケースが多く、初期設定後すぐに運用を開始できます。
導入コストを抑えやすく、スピーディーに導入できる一方、カスタマイズ性は限定的です。汎用的な業務課題の解決を目的とする場合に向いています。
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AI導入サービスの選び方
数あるAI導入サービスの中から自社に適したものを選ぶには、多角的な視点での検討が欠かせません。ここでは、導入失敗を防ぐために押さえておきたい６つの選定ポイントを解説します。
導入目的・業務課題の明確化
AI導入を成功させるには、「何を解決したいのか」を明確にする必要があります。目的が曖昧なまま導入を進めると、十分な費用対効果を得られない可能性が高まります。
検品ミスの削減や問い合わせ対応時間の短縮、売上予測の精度向上など、具体的な業務課題を洗い出し、優先順位を整理しましょう。目的が明確になるほど、必要な機能や技術要件が整理され、サービス選定もスムーズに進みます。
対応業務範囲・AI技術の種類
AI導入サービスが対応する業務範囲や技術領域は、製品ごとに異なります。画像・動画解析や自然言語処理、数値データの予測分析など、それぞれに強みがあります。
単一機能に特化しているか、複数のAI技術を組み合わせて活用できるかも重要な確認ポイントです。自社の課題解決に必要な技術が網羅されているかを事前に確認しておきましょう。
導入サポート体制の充実度
AIは、導入後の運用や改善を重ねることで価値を発揮します。そのため、ベンダーのサポート体制は重要な選定基準となります。
導入前のコンサルティングやPoC支援に加え、運用開始後のチューニングやトラブル対応、社内定着を支援する研修まで提供されているかを確認しましょう。AIの専門人材が社内に不足している場合は、伴走支援が手厚いサービスを選ぶことでプロジェクトを進めやすくなります。
コスト・料金体系
AI導入には初期費用だけでなく、継続的な運用コストも発生します。料金体系は、月額固定型や従量課金型、個別見積もり型などさまざまです。
初期コストを抑えられても、データ量や利用頻度によっては想定以上の費用が発生する場合があります。カスタマイズや追加学習にかかる費用も含め、長期的な視点で費用対効果を見極めることが重要です。
セキュリティ・データ管理体制
AI活用では、顧客情報や機密データを扱うケースが多く、セキュリティ対策は慎重に確認する必要があります。
データの保存方法や利用範囲、通信の暗号化、アクセス制御の仕組みなどをチェックしましょう。クラウド型サービスを利用する場合は、ISMS認証やプライバシーマークの取得状況、法令遵守の体制も重要な判断材料となります。
拡張性・カスタマイズ性
ビジネスの変化に合わせて、AIシステムも柔軟に進化させていく必要があります。導入当初は限定的な用途でも、将来的に他部署への展開や外部システムとの連携が求められる場面も考えられます。
API連携の可否や、独自データを追加学習できるかなど、将来の拡張性やカスタマイズ性を見据えた選定が重要です。
▶おすすめのAI導入サービス（受託開発・コンサルティング型）
ITトレンドがおすすめする主要なAI導入サービスを３つのタイプ別に紹介します。まずは、個別の課題に合わせたオーダーメイド開発と手厚いサポートが特徴です。専門家の伴走支援を受けながら、確実にAI導入を進めたい企業におすすめです。
NEXTOPTの工場DX伴走プログラム（DX教育/導入支援サービス）
- 工場管理、AI・数理最適化の専門家が工場全体のDX化を伴走支援
- 生成AIだけでは到達できない、高レベルなロジック開発をサポート
- AIなどの先端技術を気軽に試せる価格帯でサービスを提供
「NEXTOPTの工場DX伴走プログラム（DX教育/導入支援サービス）」は、製造業向けにDX推進を支援します。AI活用を含む業務課題の整理から、現場に寄り添った導入支援まで対応。製造現場の知見を活かし、段階的なDX推進をサポートします。製造現場の業務課題を整理しながら、専門家の伴走支援でDX・AI活用を進めたい製造業企業におすすめです。
AI導入エントリーパック （ソフトバンク株式会社）
- Azure OpenAI Serviceの利用環境を設計・構築。
- ガードレールやネットワーク等の追加設定に対応。
- 導入後の運用・問い合わせサポートを提供。
ソフトバンク株式会社が提供する「AI導入エントリーパック」は、生成AI活用に向けた法人向け導入支援サービスです。Azure OpenAI Serviceを活用し、環境構築から利用開始までを支援します。セキュアな環境で生成AIの導入を検討している中堅・大企業におすすめです。
▶おすすめのAI導入サービス（プラットフォーム型）
続いて紹介するのは、AIモデルの開発・運用を自社で進めたい企業向けのプラットフォーム型サービスです。データを活用したモデル構築を効率化でき、専門人材が限られている場合でも内製化を検討しやすい点が特徴です。
H2OAICloud （H2O.aiinc.）
- AutoMLで高度なAIモデルを迅速に開発。
- MLOpsでAIモデルのライフサイクルを効率的に管理。
- 多様な業界でのAI活用事例を多数保有。
H2O.aiinc.が提供する「H2OAICloud」は、AIモデルの開発から運用までを一元管理できるプラットフォームです。AutoML機能により効率的なモデル構築を支援し、MLOpsにも対応しています。AIモデルの開発・運用を自社で管理し、継続的なAI活用を進めたい企業におすすめです。
Google Vertex AI
Google Cloudが提供する「Vertex AI」は、機械学習モデルの開発から運用までを統合的に管理できるAIプラットフォームです。AutoML機能や多様な基盤モデルを備え、Google Cloudの基盤上でセキュアに利用できます。クラウド環境で機械学習を内製化し、AI活用をスケーラブルに展開したい企業に向いています。
▶おすすめのAI導入サービス（パッケージ・SaaS型）
パッケージ・SaaS型は、特定業務に特化したAI機能をすぐに利用できるサービスです。初期費用や導入工数を抑えながら、スピーディーにAI活用を進めたい企業に向いています。
AmazonRekognition （アマゾンウェブサービスジャパン合同会社）
- ML不要で安価なCVソリューション
- 数百万の画像と動画を数秒で分析
- ブランドロゴなど10枚の画像でモデルを学習
アマゾンウェブサービスジャパン合同会社が提供する「AmazonRekognition」は、機械学習の専門知識不要で利用できる画像・動画分析サービスです。顔認識や物体検出などの機能をAPI経由で利用でき、機械学習モデルの構築なしに導入可能。画像・動画解析機能を既存システムに組み込み、短期間でAI活用を始めたい企業に向いています。
AIマスキングロボ （ネットスマイル株式会社）
- 代行サービスで導入ストレスフリー
- 複雑・バラバラな形式の帳票を一括スキャン可能
- 直感的なUIと充実サポートで現場部門への導入多数
ネットスマイル株式会社が提供する「AIマスキングロボ」は、帳票や文書内の個人情報をAIが自動で判別し、マスキング処理を行うサービスです。多様な書類形式に対応し、情報漏洩リスクの低減と業務負荷の軽減を支援します。個人情報を含む書類のマスキング作業を効率化したい企業や自治体におすすめです。
IDEAseries （Intelligence Design株式会社）
- 既設カメラ流用でスピーディーな設置
- 映像解析後、個人情報データ削除
- CSVやAPIで外部連携が可能
Intelligence Design株式会社が提供する「IDEAseries」は、AI画像解析を活用した交通量調査・人流解析ソリューションです。既設カメラの映像を活用でき、調査業務の効率化を支援します。既設カメラを活用し、交通量調査や人流分析を効率的に行いたい企業や自治体に向いています。
まとめ
AI導入サービスは、業務効率化や属人化の解消、データに基づく意思決定の促進など、企業のDX推進を支える有効な手段です。一方で、導入効果を高めるには、導入目的を明確にし、自社の課題に合ったサービスを選定することが欠かせません。
まずは解決したい業務課題を整理し、必要な機能や予算感を把握しましょう。そのうえで、対応業務範囲やサポート体制、セキュリティなどの観点から複数のサービスを比較検討することが重要です。気になるサービスは資料請求を行い、機能や導入事例を確認すると、自社に最適なAI導入パートナーを見極めやすくなります。
