【2025年9月最新】東京でおすすめのAI開発企業3選を比較！外注するメリットや注意点も解説
AI導入を検討する企業が増える中、需要の拡大に合わせてAI開発企業の数も増加しています。
しかし、AI開発企業を選ぼうとしても「数が多すぎてどこがいいのかわからない」と悩んでいる方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、東京に拠点を置く企業の中から、実績や特徴に定評のある3社を厳選して紹介します。
自社に合うAI開発企業を探している方は、ぜひ最後までお読みください。
東京でおすすめのAI開発企業3選
東京でおすすめのAI開発企業を3社ご紹介します。それぞれの特徴と合わせて、選定するときの参考にしてください。
| おすすめAI開発企業（東京） | 特徴 |
|---|---|
| 株式会社 Laboro.AI | ワンストップサポートによるオーダーメイドAI開発 |
| 株式会社 アラヤ | 脳科学の知見に基づいたAI研究開発 |
| 株式会社 Preferred Networks | 深層学習技術とハードウェアを統合したAI開発 |
株式会社 Laboro.AI
| 得意とする開発分野 | 機械学習 生成AI 対話型AI マーケティングAI |
|---|---|
| 導入実績 | 味の素株式会社 株式会社 日本線路技術 沖電気工業株式会社など |
| 強み | 柔軟なオーダーメイド対応が可能なカスタムAIの開発 課題やフェーズに合わせて、ワンストップでサポート センサーや画像などのデータにも対応できる幅広い技術カ |
| 基本情報 | 設立：2016年4月1日 従業員数：約86名（2025年前半時点） |
| 会社所在地 | 〒104-0061 東京都中央区銀座八丁目11-1 GINZA GS ビル2 3F |
株式会社Laboro.AIは、オーダーメイドのAIソリューションを提供しているAI開発企業です。
様々なビジネス課題や、ニーズに合わせたオーダーメイド型AIの開発や導入コンサルティングを得意としています。
クライアント企業の事業課題のヒアリングからAIの企画や開発、運用までを一貫して支援しています。
幅広い分野に導入実績があり、多様なビジネス現場で役立つAIを初期段階から開発できるのが同社の強みです。
株式会社 アラヤ
| 得意とする開発分野 | ニューロテックとAIを融合させた研究開発 脳型AIアルゴリズム開発 汎用人工知能（AGI）研究 医療・製造分野向けソリューション |
|---|---|
| 導入実績 | トヨタ自動車株式会社 本田技研工業株式会社 住友商事マシネックス株式会社など |
| 強み | ニューロテクノロジーとAIによる人工意識・脳波解析 エッジAIやニューロテックなど先端領域に特化 バリューチェーン全体をカバーできる体制 |
| 基本情報 | 設立：2013年12月 従業員数：85名・平均37.9歳（2023年6月1日現在） |
| 会社所在地 | 〒101-0025 東京都千代田区神田佐久間町1-11 産報佐久間ビル6F |
株式会社アラヤは、脳科学とAI技術を融合させたソリューションを研究・開発する企業です。
ニューロテクノロジー（脳や神経系の活動を応用する技術）を強みとする同社の得意分野は、脳科学的知見に基づいたAIアルゴリズムの開発や、人間の認知・意識をモデル化した汎用人工知能（AGI）の研究などです。
ディープラーニングやロボティクス技術を応用し、製造業、医療、メディアなど多様な分野のコンサルティングからソリューション開発までを手がけています。
他にも、脳波や映像解析を用いた人工意識やBMIなど、産学連携・政府支援プロジェクトを通じた最先端研究にも取り組んでいる企業です。
株式会社 Preferred Networks
| 得意とする開発分野 | ディープラーニング ロボティクス 自動運転 プラント最適化、製造業DX |
|---|---|
| 導入実績 | ファナック株式会社 中外製薬株式会社 ENEOSホールディングス株式会社など |
| 強み | ハードウェアからソフトウェアまでを統合した開発体制 研究成果を産業に実装するスピードが早い 自社運用の計算リソース（スーパーコンピューター）を保有 高度な知識と技術を兼ね備えた人材が多数在籍 |
| 基本情報 | 設立：2014年3月26日 従業員数：約300〜393名規模 |
| 会社所在地 | 100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル2F |
株式会社 Preferred Networksは、深層学習（ディープラーニング）技術に強みを持つAIスタートアップです。
世界トップレベルの技術力で、ロボティクス、自動運転、創薬、製造業など多岐にわたる分野にソリューションを提供しています。
開発に対応できる分野は幅広く、AIチップや自社運用のスーパーコンピュータによる計算基盤、生成AIモデル、さらには原子レベルのシミュレーターまで手掛けています。
製造業・医療・素材・ヘルスケア・交通など幅広い産業に実績がある企業です。
AI開発企業を選ぶ際のチェックポイント
AI開発プロジェクトを成功させるには、さまざまな角度から開発パートナーを見極めることが大切です。AI開発企業を選ぶ際には、以下の点に注目しましょう。
AI開発企業をリサーチする前に確認しておきましょう。
自社の課題に合った実績や専門性があるか
AI開発企業を選定する際は、まず同業種での開発実績の有無が重要です。業界特有の課題やデータの特性を理解している企業に依頼することで、より実用的なソリューションの提案が期待できます。
特に自社の業界や領域に強い企業であれば、業界固有の規制などの理解度も高いと予測できます。コンプライアンス要件の対応や業務フローへの落とし込みもスムーズに進む可能性が高いです。
自社業界への理解が深い開発企業であれば、運用段階でのトラブルが起こる可能性も下がり、開発期間の短縮やコスト削減も期待できます。
最新のAI技術に対応できる体制が整っているか
AI開発企業を選ぶ基準として、最新のAI技術に対応できる能力があるかは重要です。
変化の早いAI技術のトレンドに敏感で、新しいツールやフレームワークを迅速にキャッチアップできる体制がある企業を選ぶことで、陳腐化しない最先端AI開発を期待できます。
特に技術検証や研究開発にリソースを積極的に割いている企業は先進性が高く、長期で活用できるシステムを開発してくれる可能性が高いです。
社内での勉強会開催や技術ブログの更新頻度、カンファレンス登壇実績などを参考にしつつ、可能な限り最新のAI技術に敏感な企業を選びましょう。
コミュニケーション体制や対応スピードは問題ないか
企業のコミュニケーション体制は、プロジェクト進行の成否を左右します。高い技術力を持っていても、意思疎通が不十分だとプロジェクトが円滑に進まない可能性があります。
特に連絡の返信速度や対応の丁寧さに問題がある場合、納期の遅延や納品物に対する認識のズレが発生することも少なくありません。綿密なコミュニケーションを取るためにも、定例ミーティングの頻度や進捗報告の方法、使用するプロジェクト管理ツールなど、具体的なコミュニケーション体制を事前に確認しましょう。
また、トラブル発生時の対応についても事前に確認しておきたいポイントです。緊急時の連絡体制や問題解決の手順が明確になっている企業を選ぶことで、安心してプロジェクトを進められます。
PoCや小規模開発に柔軟に対応できるか
PoCや小規模開発に柔軟に対応できるかどうかも、事前に確認すべき重要なポイントです。AI開発ではPoC（概念実証）から始めるのが一般的で、いきなり大規模なシステム開発に着手するのではなく、小規模な実証実験を行います。
技術的な有効性や効果を確認してから本格的な開発に進むことで、無駄な投資を避けながらリスクを最小限に抑えられます。特に初めてAI導入を検討する企業にとっては、初期フェーズとしてPoCのみを依頼できる企業を選ぶのが理想的です。
もし想定したような効果が得られなかった場合でも、小規模な段階であれば少ない投資で撤退の判断ができます。逆に成果が確認できれば、その知見を踏まえてスムーズに本格開発へと移行できます。
柔軟にPoCや小規模案件に対応できる企業を選ぶことは、投資判断の精度を高める上で大きなメリットです。
費用や契約条件が明確に提示されているか
費用や契約条件の明確さも、AI開発会社を選ぶ際の重要な判断基準です。見積もりの内訳や費用体系が明快で各項目が分かりやすく提示されている企業は、透明性が高く信頼性のあるパートナーとして評価できます。
一方、内訳が曖昧な見積もりや複雑な契約条件を提示する企業は、後から追加費用が発生するなどのトラブルにつながる可能性があるため、選定段階でリスクを見極めることが重要です。
また、基本料金に含まれる範囲や追加費用が発生する条件も、選定時に確認しておくとよいでしょう。プロジェクト開始前に発注側と受注側の認識のズレをなくすことで、安心してプロジェクトを進められます。
AI開発を東京の企業に依頼するメリット
AI開発を東京の企業に依頼することには、次のようなメリットがあります。
それぞれのメリットについて詳しく解説します。
高度なAI技術と専門人材にアクセスできる
東京には大手IT企業や研究機関が集まっており、最先端のAI技術を導入しやすい環境が整っています。
GoogleやMicrosoftなどの国際的なテクノロジー企業も日本法人を東京に置いていることが多く、最新の技術動向やベストプラクティスに関する情報が共有されやすいのも東京の強みです。
また、東京には機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、AI研究者など高度な専門人材が集まっています。
さらに、国際カンファレンスや勉強会といった交流の場も活発に開催されており、最先端の知識や技術に触れられる機会が豊富にあることも東京の魅力といえます。
整った開発体制で短納期にも対応してもらいやすい
東京のAI開発企業は、複数のプロジェクトを並行して手がけていることが多いため、開発体制が整っています。結果的にスピード感のある対応や、効率的な開発プロセスが確立されている企業が多いです。
また、外注管理やチーム連携に長けた企業も東京には多く、複数の専門チームを効率的に統括できる体制が整っています。そのため、大規模なプロジェクトでも品質を保ちながら迅速な開発が可能です。
実績が豊富な企業も多数存在し、トラブルの予測や対応策の準備も万全な企業が多いです。想定外の課題にも迅速かつ的確な解決策を提案してくれるため、プロジェクトのリスクを大幅に軽減できるでしょう。
対面での打ち合わせがしやすく意思疎通もしやすい
同じ都内や首都圏に拠点があると、定期的に対面ミーティングを実施しやすくなります。AI開発では複雑な技術的議論や要件の詳細化が必要となるため、オンラインだけでは伝わりにくいニュアンスや表情を共有できる点は大きなメリットです。
特にプロジェクト初期の要件定義や方向性のすり合わせでは、対面でのコミュニケーションが重要です。実際に現場を見ながら議論することで、業務フローや課題の本質を的確に把握でき、より実用的なソリューション設計につながります。
また、定例の進捗報告や重要な意思決定の場面での訪問、現地立ち会いなども依頼しやすく、プロジェクト全体の品質向上と円滑な進行に有利です。緊急時の対応や重要な局面での相談も、物理的な距離の近さにより迅速かつ密接なサポートを受けられます。
産学連携による先端技術の導入がしやすい
東京にはAI研究で世界的に評価の高い大学や研究機関が数多く存在しています。産学連携も活発で、最先端の研究成果や技術を展開しやすい環境が整っている点も東京の強みです。
学術機関とのコラボレーション実績を持つ企業を選ぶことで、論文で発表されたばかりの手法や、独自性の高いAI技術を導入できる可能性があります。結果的に、競合他社との差別化や技術的な優位性につながります。
公的研究機関との共同研究プロジェクトや、大学発ベンチャーとの協業関係を持っていることも、東京のAI開発企業を選ぶ大きなメリットです。
豊富な実績から信頼できる企業を選びやすい
東京は豊富な実績と経験を持つAI開発企業が集中しています。様々な業界・規模のプロジェクトを手がけてきた企業の中から、自社のニーズに最も適した開発パートナーを選べることは大きな利点です。
近い業界や事業規模での導入経験のある企業を見つけやすく、過去の成功事例や失敗から学んだノウハウを活用したプロジェクト推進が期待できます。
また、大手企業や上場企業のAI開発を請け負った実績のある会社も多く、高い品質基準やセキュリティ要件にも対応できる信頼性の高い依頼先を選べます。
AI開発を外注するメリット
AI開発を外部の専門企業に委託することには、次のようなメリットがあります。
それぞれ詳しく見ていきましょう。
専門知識や最新技術をすぐに活用できる
AI開発を外注する大きなメリットは、高度な専門知識や最新のアルゴリズムを即座に活用できることです。
機械学習やディープラーニング、自然言語処理などの専門的な知見を持つエンジニアのスキルを採用や育成期間なしに活用できます。
外部の知見を活用することで、開発初期段階のリードタイムを大幅に短縮可能です。技術選定からアーキテクチャ設計、実装まで経験豊富な専門家が効率的に進行するため、試行錯誤に費やす時間を最小限に抑えられます。
内製では対応が困難な領域や、自社に実績の少ない分野のAI開発でも対応できることは外注の大きなメリットです。
開発スピードを加速しやすい
外注により、プロジェクトに必要なスキルと人員リソースを即座に確保できるため、開発スピードが大幅に向上します。専門企業は既にチーム体制が整っており、プロジェクト開始と同時に大きなリソースで開発に着手できる点が強みです。
また、多くのAI開発企業は、過去のプロジェクトで培った開発フローやテンプレート、フレームワークを保有しているため、一連の流れが効率化されています。そのため、ゼロから開発体制を構築する場合と比べて大幅な時間短縮が可能です。
さらに、社内でリソース調整や人員配置を行う必要がなくなるため、経営陣の意思決定が速くなる点もメリットです。開発に関する判断を外部パートナーに任せられることで、社内の承認フローが簡略化され、プロジェクト全体をよりスムーズに進められます。
自社のリソースをコア業務に集中させやすい
社内リソースをコア業務に集中できるのも、AI開発を外注するメリットです。AI開発に社内の人材が拘束されなくなるため、売上に直結する業務や他の重要プロジェクトに自社のリソースを振り分けられます。
外部パートナーに技術的な詳細や実装作業を任せることで、専門外の業務に割かれる時間や人材コストを最小限に抑えられます。
結果、自社は要件定義や運用方針の策定など、プロジェクトの本質的な部分に集中できるため、最小限の管理コストで効率的なプロジェクト推進が可能です。
初期投資や人件費を抑えることができる
自社で専門性の高いAIエンジニアを採用・育成する場合と比較して、外注はコストを抑えられます。
高スキル人材の採用には時間と費用がかかり、育成期間中の給与や教育コストも企業の負担となりますが、外注であれば必要な期間の費用や成果物に対する対価だけで済みます。
また、外注や業務委託ではプロジェクト単位や短期契約で発注できるため、正社員雇用に伴う長期的な固定費の削減も可能です。
必要な期間だけ専門スキルを活用でき、プロジェクト完了後は契約を終了できることは、外注の大きなメリットです。
リスク管理や品質保証を強化しやすい
リスク管理や品質保証を強化しやすいのも外注のメリットです。経験豊富なAI開発企業は、過去のプロジェクトで培ったリスク管理体制や品質保証フローを備えており、自社で一から構築するよりも高度な仕組みを活用できます。
また、システム検証や負荷テスト、データ品質の評価などの専門性の高い作業も、外部の知見を取り入れることで効率的に進められます。
自社だけでは想定しきれないリスクや課題にも備えられるため、プロジェクトの失敗リスクを大幅に減らせるのも大きな強みです。
AI開発企業に外注する際に理解しておきたい注意点
AI開発の外注には多くのメリットがある一方で、以下のようなデメリットも存在します。
リスクを適切に把握し対策することで、プロジェクトの成功確率を向上させることができます。それぞれについて解説します。
社内にノウハウが蓄積されにくい
外部リソースに頼りすぎることで社内にノウハウが蓄積されないことは、AI開発外注のデメリットです。
システムの仕組みやアルゴリズムを理解している人材が社内にいないと、将来の機能拡張や改修時にも外部に依存し続けることになります。結果的に、長期的なコスト増加につながる可能性があります。
特に、将来的な内製化を検討している場合やトラブル対応力を向上させたい場合は、社内に一定の知見を蓄積しておくことが欠かせません。
また、システムがブラックボックス化してしまうと、障害発生時の原因特定や応急対応が困難になる可能性があります。
そのため、AI開発を依頼する際は外部に任せきりにせず、社内でも仕組みを理解し、一定の知識を共有しておくことが重要です。
情報漏えいのリスクが高くなる
AI開発を外注する場合、顧客データや機密性の高い業務情報を外部に共有することになります。結果として、自社のみで開発する場合に比べて情報漏えいのリスクは高くなる点に注意しましょう。
情報漏えいリスクに対処するために、委託先がどのようなセキュリティ体制を整えているか、アクセス管理やデータの取り扱いが明確になっているかを事前に確認することが不可欠です。
また、秘密保持契約（NDA）の締結や暗号化や、権限管理の実施状況について事前に確認しておきましょう。万が一、情報漏洩が発生した場合の対応手順や損害補償についても、契約段階で明確に取り決めておく必要があります。
仕様変更の難しさを事前に理解しておく
AI開発の外注を検討する際は、仕様変更の難しさを事前に理解しておくことが大切です。従来のシステム開発とは異なり、AIの学習モデルやアルゴリズムが固まってからの大幅な仕様変更は、多大なコストと時間を要します。
特に学習データの変更や予測対象の変更などAIの核心に関わる修正は、場合によってはシステム全体を作り直すのと同じくらい大きな手戻りになる可能性があります。
仕様変更による遅延やコストの増加を防ぐには、プロジェクト開始前の要件定義が重要です。ビジネスの目標や求める精度、想定する利用シーンなどを明確に書き出し、開発チームと共通の理解を持つことが欠かせません。
本来不要なコストが発生する可能性がある
AI開発の検討段階で安易に全面外注を選択すると、本来不要なコストが発生し、プロジェクト全体の費用対効果が悪化するおそれがあります。
すべての工程を外注する必要はなく、外注すべき範囲と内製で対応可能な範囲を適切に区分することで、コストの最適化が可能です。
例えば、データの収集・整理、要件定義やテスト計画の策定などは、自社の業務知識を活かせる場合もあります。内製で対応できる部分まで外注してしまうと、余計なコミュニケーションコストや情報の行き違いが発生する可能性があります。
AI開発を依頼する際は、自社で内製化できる範囲を見極め、専門性が必要な範囲を適切に外注するようにしましょう
類似実績やスキルを持つ開発会社かどうか確認する
AI開発を外注する際には、依頼する会社が自社と類似する業界での実績や、必要な技術スキルを持っているかを確認することが重要です。
類似実績を持っていない会社は、業界特有の課題や業務プロセスへの理解が浅く、開発したシステムが実用性に欠ける可能性があります。
また、実績のない分野に取り組む場合、技術的な課題解決に余計な時間を費やすことになります。結果的に開発期間の延長や予算超過といったリスクにつながるため注意が必要です。
過去に似た案件を経験している企業であれば、無駄な試行錯誤を減らせるため、外部委託による効率性とコスト面でのメリットを十分に受けられます。
【まとめ】信頼できる東京のAI開発企業を選び、プロジェクトを成功させよう
AI開発プロジェクトを成功させるには、外注する際のポイントを理解しておくことが重要です。
自社の課題に適した実績を持ち、コミュニケーション力の高い企業を選び、また自社においても適切なリスク管理を行うことが欠かせません。
東京のAI開発企業への外注は、最先端技術へのアクセスや豊富な専門人材の活用、開発スピードの向上など多くのメリットをもたらします。
本記事で紹介したポイントを参考にして、プロジェクトの失敗リスクを減らし、費用対効果の高いAI導入を実現しましょう。
