【26年1月】生成AI環境構築支援サービスとは？おすすめサービスと選び方を解説

おすすめの生成AI環境構築支援サービスを紹介します。選び方のポイントや依頼できること、メリット・デメリットも解説しているので、当記事を読めば自社に合ったサービスを選定できます。生成AIの業務導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

生成AI環境構築支援サービスとは

生成AIの環境構築とは、生成AIを安定して稼働させるための土台を整備する一連の作業を指します。ただしその対象範囲は広く、インフラ設計やシステム構築、セキュリティ対策や運用体制の整備など、文脈によって含まれる内容は異なります。

生成AI環境構築支援サービスは、上記のような複雑な基盤整備を専門企業の知見によって代行、あるいはサポートするサービスです。専門知識を持つ外部企業が、要件定義から構築、運用支援までをサポートし、スムーズな導入と定着を支援します。

ここでは、生成AIの環境構築の意味と必要性、構築支援が必要な背景について解説します。

環境構築の意味と必要性

AIシステムを業務で活用するには、さまざまな要素を適切に組み合わせて機能させることが必要です。そのため、環境構築の段階で「社内システムとの連携」や「高度な情報保護」ができる状態を整えておかなければいけません。

環境構築が適切に行われていないと、システムが正常に動作しない、セキュリティリスクが発生する、パフォーマンスが低下するといった問題が生じます。

適切な環境構築によって、安全かつ効率的に生成AIを業務に組み込みましょう。

生成AI環境構築支援が必要な背景

生成AIの環境構築には、クラウドやAPIの知識、セキュリティ対策やデータ管理など、多岐にわたる専門的な技術や知識が必要です。しかし、特に中堅企業や中小企業においては、AI技術を担う専門人材を社内に確保することが難しく、導入のハードルが高くなりがちです。

また、実用化には技術基盤だけでなく、業務フローの見直しや利用ルールの整備、ユーザー教育といった組織的な対応も欠かせません。以上のような背景から、技術面と運用面の両方を支援できる生成AI環境構築支援サービスの需要が高まっています。

生成AI環境構築の方法

生成AIの環境を構築する主な方法は、以下の通りです。

クラウド環境で構築する方法

クラウド環境での構築なら、初期投資が少なく迅速に環境を立ち上げられます。物理的なサーバーを購入する必要がなく、必要なリソースをクラウド上で調達できるため、数日から数週間程度で環境構築が可能です。

またクラウドプラットフォームでは、必要なGPUやAPIが標準で提供されており、環境構築の技術的なハードルが低いこともメリットです。

AIに詳しい方がいない場合、短期間で環境構築をしたい場合はAzureやAWS、GCPなどのクラウドプラットフォームを活用しましょう。

一方、クラウドプラットフォームには継続的な利用料が発生するため、長期的にはコストが増える可能性があります。

さらにインターネット経由でのアクセスとなるため、通信速度やセキュリティに対する懸念が生じる場合もあります。特に機密性の高いデータを扱う場合、適切なセキュリティ設定が必要です。

ローカル環境で構築する方法

社内サーバーや個々のPCに生成AIをインストールして、ローカル環境でAIシステムを構築することも可能です。

ローカル環境で環境構築を行う場合、データを外部に送信する必要がなくセキュリティリスクを最小限に抑えられます。データが社内環境から外に出ないため、機密情報や個人情報を扱う業務におすすめです。

一方、初期投資が大きくなる点はデメリットです。高性能なGPUを搭載したサーバーやワークステーションの購入が必要になるため、数百万円規模の投資が必要になるケースもあります。

また、環境構築や運用保守には専門的な知識が必要になるため、社内にAIやインフラに詳しい人材がいない場合は構築が難しいこともあります。

支援サービスを利用する方法

AI環境構築の支援に特化したサービスを利用し、設計から構築、運用まで依頼する方法もあります。

支援サービスを利用すれば、専門家の知識と経験を活用できます。社内にAI人材がいなくても、業界のベストプラクティスに基づいて最適な環境が構築できるでしょう。

また構築後の運用保守もサポートしてもらえるため、トラブル発生時の対応や定期的なメンテナンス、ユーザー教育など、継続的なサポートを受けられる点も魅力です。

一方、初期コストが高額になる点はデメリットです。設計や構築、教育までを含めると初期費用が他の方法よりも大きくなるため、費用面での検討が必要になります。

生成AI環境構築支援サービスで依頼できること

生成AI環境構築支援サービスで依頼できることは、以下の通りです。

環境設計と要件定義

生成AI環境構築支援サービスで依頼できることの1つに、環境設計と要件定義があります。環境設計は自社業務・使用データ・セキュリティ要件を整理し、生成AIを活用するために最適な環境構成を設計することです。

要件定義は生成AIを活用する業務を特定し、使用するデータや求められる精度や速度など、具体的な要件を明確にすることを指します。

環境構築支援サービスに依頼することで、自社の業務課題や目的をヒアリングし理解した上で、専門家が最適なソリューションを提案してくれます。

要件に基づいて、必要な選択（自社サーバーかクラウドか、使用するプラットフォームなど）を行うため、最適な設計が可能です。

モデル選定とチューニング

モデル選定とチューニングも、生成AI環境構築における重要な工程です。生成AIにはChatGPTやGemini、Claudeなどさまざまなモデルがあり、それぞれ得意な用途や特性が異なります。

そのため使用目的やデータ特性に応じて適切なモデルを選ぶ必要がありますが、生成AIの知識がないと判断が難しい場面も少なくありません。しかし支援サービスなら、自社の用途や予算、求める精度などを考慮して、最適なモデルを提案してくれます。

さらにAIの回答精度を高めるための指示文の工夫や、自社データに合わせた調整も支援してもらえるため、専門知識がなくても業務に合った生成AI環境を構築できます。

セキュリティ対策

生成AIの活用においては、最新のセキュリティ対策が不可欠です。しかし、自社だけで高度なセキュリティ環境を構築したり、常に更新される脅威や技術トレンドに対応し続けるのは困難です。そのため、専門的な知見を持つ外部の支援サービスを活用するのがおすすめです。

環境構築支援サービスでは、業界の特性に基づいてセキュリティ対策を実施しており、企業のセキュリティポリシーや法規制に準拠した環境を構築しています。

環境構築支援サービスであれば、金融業や医療業など高度なセキュリティが求められる業種でも、業界固有の要件に対応したセキュリティ対策が可能です。

運用と保守

生成AI環境構築支援サービスは、システム導入後の監視や問い合わせ対応、ユーザー教育など運用と保守のサポートも行います。生成AIを業務に導入し安定的に稼働させるには、導入後の運用と保守が不可欠です。

しかし、自社だけで運用と保守を継続するのは、AI専門人材の不足やコストの観点から難しい場合も少なくありません。そのため、外部の支援サービスに継続的なサポートを依頼することが有効です。

支援サービスでは運用保守業務を継続的にサポートし、企業がスムーズに生成AIを活用できる環境を提供してくれるため、導入後も安心です。

生成AI環境構築支援サービスの選び方

生成AI環境構築支援サービスの選び方は、以下の通りです。

十分な実績があるか

生成AI環境構築支援サービスを選ぶ際は、導入実績が豊富で、さまざまな業種への対応経験を持つサービスを選ぶことが重要です。

実績が豊富なサービスにはさまざまな業種や規模の企業に対応してきたノウハウが蓄積されており、自社の業務特性に合わせて適切な提案を受けられます。

社内にAIに詳しい担当者がいない場合でも、業績が豊富な企業に依頼すれば、類似のケースを参考にしながら環境構築を進められるため安心です。

導入実績を確認する際は、件数を見るだけでなく、設計・構築・運用支援といった支援範囲の広さや、導入後にどのような成果が出ているかにも注目しましょう。実務レベルの支援実績があるサービスほど、導入後のトラブルを抑えやすくなります。

サポート範囲は適切か

生成AI環境構築支援サービスを選ぶ際は、自社のニーズに合ったサポートを提供しているかを確認することが重要です。

要件定義や構築、運用保守までを一貫して支援してくれるフルサポート型もあれば、環境構築や運用保守のみなど、部分的なサポートを提供しているサービスもあります。

タイプ	支援範囲	メリット	向いている企業
フルサポート型	一貫支援	専門知識がなくても丸ごと任せられる	社内にAI人材がいない AIシステムの導入経験がない
部分サポート型	特定工程のみ	コストを最小限に抑えられる	自社で要件定義ができる 特定の技術課題だけ解決したい

企業ごとに必要なサポートは異なるため、自社に適した範囲のサポートを提供している企業を選ぶことが重要です。生成AI環境構築の知識が自社にない場合、要件定義から運用保守まで一貫して支援してくれるサービスを選ぶと安心です。

無理なく負担できる費用設定か

生成AI環境構築支援サービスを選ぶ際は、総コストを考慮して予算内で無理なく継続できるサービスを選定することが重要です。生成AI環境構築支援サービス活用の主なコストには、初期費用や月額費用、保守費用などがあります。

初期費用が安くても、ランニングコストが高額だと長期的にはコストが増大する可能性があります。費用対効果を考慮し、導入によってどの程度の業務効率化やコスト削減が期待できるかも検討しておきましょう。

複数のサービスを比較する際は、料金体系が明確なサービスを選びましょう。追加費用が発生する条件について事前に確認しておくと、想定外の出費を抑えられるため安心です。

セキュリティ対策に力を入れているか

生成AIを業務で利用する場合は、社内の機密情報や個人情報を扱うため、データ漏洩や不正アクセスのリスクに対する対策が不可欠です。サービスを選定する際は、以下のセキュリティ対策が含まれているか必ず確認しましょう。

特に金融や医療など、高度なセキュリティが求められる業種では、業界基準に準拠したサービスを選ぶことが重要です。

生成AI環境構築支援サービスおすすめ3選

おすすめの生成AI環境構築支援サービスは以下の通りです。

サービス名	料金プラン	機能	タイプ	導入実績
クラスメソッド株式会社	月額：200,000円〜（税別） 初期費用： 要問い合わせ	複数生成AIを同一画面で切替 専用環境でのSSO認証 プロンプトやテンプレの管理 運用管理（アップデート対応）	クラウド型（AWS/Azure）	コクヨ株式会社 株式会社オプテージ 株式会社キッツなど
Dynabook株式会社	要問い合わせ	Dify活用（ローコード開発） オンプレでRAG/データ保管 知識アップデート/拡張導 入後研修（定着支援）	オンプレミス型 クラウド型	要問い合わせ
SCSK Minoriソリューションズ株式会社	要問い合わせ	Azure OpenAI環境構築 社内文書の登録支援 機密情報フィルタ設定 セキュアな閉域網接続	クラウド型（Azure）	要問い合わせ

クラスメソッド株式会社

料金プラン	月額：200,000円〜（税別） 初期費用： 要問い合わせ
機能	複数生成AIを同一画面で切替 専用環境でのSSO認証 プロンプトやテンプレの管理 運用管理（アップデート対応）
タイプ	クラウド型（AWS/Azure）
導入実績	コクヨ株式会社 株式会社オプテージ 株式会社キッツなど
会社所在地	〒105-0003 東京都港区西新橋1-1-1日比谷 フォートタワー26階

クラスメソッド株式会社は、初めて生成AIを導入する企業や、できるだけ早く活用を開始したい企業におすすめのサービスです。最大の特徴は、ChatGPTベースの環境構築に特化している点と、AWS・Azureなどのクラウド構築の実績が豊富な点です。

最適な環境構成を支援してくれるだけでなく、自社業務に合わせた改善提案やユーザートレーニング、運用上のトラブル対応まで依頼可能です。そのため、AI導入の経験が少ない企業でも安心して活用を始められます。

短期間で安全にAI活用をスタートさせたい企業や、ChatGPTを業務に本格導入したい企業は、クラスメソッド株式会社に相談してみると良いでしょう。

Dynabook株式会社

料金プラン	要問い合わせ
機能	Dify活用（ローコード開発） オンプレでRAG/データ保管 知識アップデート/拡張導 入後研修（定着支援）
タイプ	オンプレミス・クラウド両方に対応
導入実績	要問い合わせ
会社所在地	〒135-0061 東京都江東区豊洲5-6-15 NBF豊洲ガーデンフロント

Dynabookの生成AI導入支援サービスは、情報漏洩リスクを最小化したい企業や、自社の独自データを活用してAIを業務に定着させたい企業におすすめです。

Dynabookの強みは、オンプレミス環境で機密データを守りつつ、ランニングコストを抑えられる点と、Difyの導入支援も行っていることです。Difyはノーコード（またはローコード）でAIアプリケーションを開発できるオープンソースのプラットフォームで、プログラミング知識なしで自社に特化したAIアプリを開発できます。

導入後の研修も充実しており、自力でAIを活用できる体制を目指してサポートします。

オンプレミス環境での導入を検討している企業や、今後自社アプリ開発を内製化したい企業は、Dynabookのサービスを検討すると良いでしょう。

SCSK Minoriソリューションズ株式会社

料金プラン	要問い合わせ
機能	Azure OpenAI環境構築 社内文書の登録支援 機密情報フィルタ設定 セキュアな閉域網接続
タイプ	クラウド型（Azure）
導入実績	要問い合わせ
会社所在地	〒135-0061 東京都江東区豊洲3-2-20 豊洲フロント5F

SCSK Minoriソリューションズ株式会社の生成AI（Azure OpenAI）環境構築サービスは、Microsoft 365やAzureを利用している企業におすすめです。

サービスの強みは、既存の社内文書を基にRAG環境を最短1ヶ月で構築し、活用開始できる実装スピードです。また導入後の評価や社内展開の支援が充実しており、AI環境構築から運用・保守まで継続的にサポートしてくれる点もメリットでしょう。

すでにMicrosoft製品を多く利用している企業や、Azure基盤での構築を検討している企業は、SCSK Minoriのサービスがおすすめです。

生成AI環境構築支援サービスのメリット

生成AI環境構築支援サービスのメリットは、以下の通りです。

専門家によるアドバイスが受けられる

自社にAI専門人材がいなくても、経験豊富な支援企業から設計・構築支援を受けられることは支援サービスを使う大きなメリットです。生成AIの技術は専門性が高く、適切な環境を構築するには、クラウドやAPI、セキュリティ、データ管理など、多岐にわたる知識が必要です。

支援サービスを利用すれば、専門知識を持つエンジニアやコンサルタントが過去の導入事例に基づいて最適な提案をしてくれます。具体的な判断に迷った際も、経験に基づいた適切なアドバイスを得られるでしょう。

専門家の知見を活用することで、失敗のリスクを減らしつつ最適な環境を構築できます。

トラブル対応の負担を軽減できる

環境構築後の支援も受けられるサービスを使えば、トラブル対応の負担を軽減できます。生成AIを運用していると、システムエラーやパフォーマンスの低下、セキュリティ問題など、さまざまなトラブルが発生することがあります。しかし、社内ですべてに対応するのは大きな負担です。

支援サービスを利用すればトラブル発生時に専門家が迅速に原因を特定し、適切な対処を行ってくれます。24時間365日の監視体制を提供している企業もあり、問題が発生した際も早期に検知可能です。

トラブル対応の負担が軽減されることで、生成AIを安心して活用できる環境が整います。

短期間での導入が可能となる

短期間で生成AIを導入できることも、生成AI環境構築支援サービスのメリットです。自社だけで環境構築を行う場合、調査や学習、設計や構築、テストなど多くの工程が必要となり、数ヶ月から1年以上かかるケースもあります。

しかし支援サービスを利用すれば、専門家が効率的に作業を進めるため、短期間でAI環境が構築できます。クラウド環境で構築する場合、数週間から1ヶ月程度で構築することも可能です。

短期間で導入できることで競合他社に先駆けて生成AIを活用し、業務効率化や新サービス開発を進められます。

生成AI環境構築支援サービスのデメリット

生成AI環境構築支援サービスのデメリットは、以下の通りです。

初期コストがかかる

生成AIを業務に導入するための環境構築には、要件定義から設計、構築、テストやユーザー教育まで、多くの工程と専門的な作業が必要です。

支援サービスを利用する場合、初期段階でまとまった額の出費は避けられません。企業規模や導入する機能の範囲によっては、数百万円から数千万円規模の初期投資が発生することもあります。

そのため、自社リソースで構築する場合と比較すると、短期的には高額に感じられることもあるでしょう。

しかし、専門家に設計と構築を任せることで後のトラブルや手戻りを防げます。一時的な出費はありますが、長期的な目線で見れば、コスト削減につながる可能性は高いでしょう。

運用方法の切り替えが難しくなる

AI環境構築を外部に任せすぎると、後の運用方法の切り替えが難しくなります。

支援サービスに依頼すると、ベンダーが得意とする技術やツール、運用方法に最適化された環境に整備されます。そのため、もし将来的に別のサービスに切り替えることになった場合、データ移行やシステムの再構築が必要になりスイッチングコストが増大します。

また、支援サービスに任せきりにしてしまうと、社内に構築や運用のノウハウが蓄積されません。将来的に内製化を目指す場合は、支援サービスを利用しながらも社内担当者が積極的に関わり、知識やノウハウを蓄積していく体制を整えることが重要です。

生成AI環境構築を成功させるコツ

生成AI環境構築を成功させるコツは、以下の通りです。

目的を明確にし段階的に進める

環境構築を成功させるには、AI導入の目的を明確にすることが先決です。

「業務を効率化する」といった漠然とした目標ではなく、「カスタマーサポートの問い合わせ対応時間を30%削減する」「提案資料の作成時間を半減させる」など、具体的で測定可能な目標を設定しましょう。

また、AI環境構築を段階的に進めることも重要です。いきなり全社に展開するのではなく、まずPoC(概念実証)として、部署や業務を限定して試験的な導入を行い、効果や課題を検証します。

PoCで得られた知見を元に、改善を加えながら段階的に展開範囲を広げていくことで、リスクを抑えながらスムーズに本格導入へつなげられます。

データと運用体制を整備する

データと社内の運用体制の整備は、生成AIの環境構築を成功させるために不可欠な準備です。

生成AIの出力精度は、データ品質と運用ルールに左右されます。古いデータや誤ったデータ、フォーマットが統一されていないデータを使用するとAIの出力精度が低下し、期待する効果が得られません。

環境構築の前に、使用するデータの棚卸しを行い、クレンジングや標準化などのデータ整備を実施しましょう。

また生成AIを安全に活用するためには、運用ルールの整備も不可欠です。アクセス権限や機密情報の取り扱い方など、明確なガイドラインを策定してください。

定期的に利用状況をレビューし、課題があれば速やかに対処できる体制を整えることで、安定した運用が可能になります。

モニタリングと改善を定期的に行う

生成AI導入後は利用状況や出力結果をモニタリングし、定期的な改善を行うことが欠かせません。問題が見つかった場合はプロンプトの調整やモデルの再チューニング、データの追加学習などを行い、継続的に精度を向上させます。

改善サイクルを回すことで、社内に生成AI活用のノウハウが蓄積され、徐々に内製化が進みます。最初は支援サービスに頼っていても、知識とスキルが蓄積されることで、社内で対応できる範囲が広がります。

【まとめ】生成AI環境構築を成功させるためには目的と運用設計が重要

おすすめの生成AI環境構築支援サービスや、生成AI環境構築支援サービスの選び方などについて解説しました。生成AI環境構築支援サービスを比較・検討する際は、以下の点に注目しましょう。

上記を踏まえた上で、当記事でおすすめする生成AI環境構築支援サービスは以下の通りです。

当記事を参考に、自社にあった生成AI環境構築支援サービスを探してみてください。