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RAG構築・LLM開発会社おすすめ10選|ファインチューニングやローカルLLMの違いも解説

更新日:2026.05.11

社内ナレッジ検索や業務効率化、独自AIアシスタント開発などを目的に、生成AI導入を検討する企業が増えています。なかでも、社内データを検索・参照しながら回答する「RAG構築」と、ChatGPTのような生成AI基盤そのものを活用・開発する「LLM構築」は代表的な手法です。しかし、どの開発会社へ依頼すべきかわからない…と悩む企業担当者も少なくありません。

そこで本記事では、RAG構築やLLM開発に強いおすすめ開発会社10社を比較し、それぞれの得意領域や対応技術、特徴をわかりやすく紹介
あわせて、RAG/ファインチューニング/ローカルLLMの違いや、失敗しない開発会社の選び方も解説します。生成AI開発を検討している企業担当者は、ぜひ参考にしてください。

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RAG・ファインチューニング・ローカルLLMの違い

生成AIの導入において重要となるのは、自社に合った手法・実行環境を理解することです。「RAG」、「ファインチューニング」、「ローカルLLM」の3つは、それぞれ得意分野が根本的に異なるため、まずはその違いについて解説していきます。

RAG/ファインチューニング/ローカルLLMの違い

結論として、最新情報を安全に参照したいならRAG、出力精度や文体を最適化したいならファインチューニング、高いセキュリティ要件があるならローカルLLMが有力です。

また、RAGやファインチューニングは「手法」ですが、ローカルLLMは「実行環境」の話です。つまり、「ローカル環境で、ファインチューニングしたモデルを使い、RAGで社内文書を参照させる」という組み合わせも可能です。どれか一つに絞るのではなく、ビジネス要件や予算に合わせてこれらを最適に組み合わせることが、生成AI活用の成功を左右します。

項目 RAG
(手法)
ファインチューニング
(手法)
ローカルLLM
(実行環境)
概要 外部データを検索・参照して回答生成する仕組み AIに自社専用の知識や回答傾向を追加学習させる方法 ChatGPTのような生成AIを自社サーバー内で運用する構成
主な用途 社内FAQ、ナレッジ検索、文書参照 独自文体生成、専門業務特化 機密情報を扱うAI活用
最新情報への対応 強い 弱い 構成次第
初期コスト 比較的低い 高い 高い
開発期間 短め 中〜長期 中〜長期
セキュリティ 構成・接続先に依存 構成・学習データ管理に依存 高いセキュリティ環境を構築しやすい
向いている業務 ・製品仕様が頻繁に変わる業務
・カスタマーサポートの自動化
・特定の書式で出力させたい業務
・キャラクター性が必要な対話
・極秘情報を扱う研究開発
・通信制限のある環境での利用

RAGなどをはじめとした生成AI開発は、対応技術や得意領域によって適切な依頼先が異なります。自社要件に合った会社を比較しながら選定することが重要です。
PRONIアイミツではお客様のご要望に沿った開発会社を複数紹介可能です。お気軽にご相談ください。

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RAG・LLM開発に強いおすすめ会社10社を徹底比較

RAG構築やLLM開発に対応する会社は増えていますが、得意領域や対応技術は大きく異なります。ここでは、おすすめのRAG・LLM開発会社10社を一覧表付きでご紹介します。

企業名 特徴 注力手法/実行環境
PwCJapan 部門横断で展開できる
マルチテナント型RAG基盤を構築可能
RAG
SCSK株式会社 最短3日で導入できる
高速RAG構築ソリューションを提供
RAG
株式会社ギブリー RAGと独自ファインチューニングで
業務特化AIを構築可能
ファインチューニング/LLM
クラスメソッド株式会社 SlackやTeams連携に強い
短期導入型RAGサービスを提供
RAG
株式会社Sun Asterisk RAGからマルチエージェントまで
幅広いAI技術に対応
RAG/LLM
株式会社Ridge-i オンプレミス環境で安全に
RAG・LLM開発を実現できる
RAG/ローカルLLM
株式会社XAI 新規事業支援とRAG精度改善を
一気通貫で伴走支援
RAG/ファインチューニング/LLM
デフィデ株式会社 業務特化AIエージェントを
低コストかつ高精度で提供
RAG
株式会社LegalOn Technologies 法務・管理部門向け
高精度RAGとAI相談機能を展開
RAG
株式会社シーエーシー PoCから本番運用まで
段階的にRAG導入を支援可能
RAG

PwCJapan

PwCJapanのAI開発・AIコンサルサービスのホームページ画像
出典:PwCJapan https://www.pwc.com/jp/ja

こんな人におすすめ ・全社横断でRAG活用を推進したい企業
・セキュリティや権限管理を重視して生成AIを導入したい方
・部門ごとに最適化したRAG環境を効率よく展開したい方

PwC Japanは、東京都千代田区にオフィスを構えるコンサルティング会社です。企業ごとの業務ルールや社内ナレッジに対応したRAGの構想設計から構築、運用定着支援までを包括的に支援しています。特に、複数部門での生成AI活用を見据えた「マルチテナント型RAG基盤」の構築が強み。ベクトル検索やドキュメント管理、権限設定、監査ログなどの機能を共通基盤として整備しながら、部門単位で柔軟にRAG環境を展開できる体制を構築しています。全社ガバナンスと現場の使いやすさを両立できる点が特徴です。
ユーザー調査を踏まえた利用者中心の開発にも対応しており、「導入したが使われない」といった課題の回避にも注力しています。さらに、人材育成や運用体制構築まで支援しているため、継続的に改善できる生成AI活用基盤を整えたい企業にも適しているでしょう。

公式サイトはこちら

予算感 要問い合わせ
会社所在地 東京都千代田区大手町1-1-1 大手町パークビルディング
電話番号 03-6212-6810

SCSK株式会社

SCSK株式会社のAI開発・AIコンサルサービスのホームページ画像
出典:SCSK株式会社 https://www.scsk.jp/

こんな人におすすめ ・短期間でRAG環境を立ち上げたい企業
・社内ナレッジを活用した生成AIチャットボットを導入したい方
・権限管理を含めて安全にLLM活用を進めたい企業

SCSKは東京都江東区に本社を、そのほか大阪府・愛知県・広島県・福岡県にオフィスを構え、従業員数1万人を超える大手企業です。なかでも特筆すべきは、生成AI RAG構築ソリューション「InfoWeave」を提供していること。社内ドキュメントと生成AIを組み合わせた問い合わせ環境を短期間で導入できます最短3日で利用開始できるスピード感に加え、標準チャットボットUIやAPI連携機能を備えているため、既存システムとの接続も進めやすい点が特徴です。Amazon S3へ既存資料を格納するだけでRAG環境へ反映でき、PDFや各種文書など幅広いデータ形式にも対応しています。
さらに、利用者ごとの権限に応じて参照ナレッジを切り替えられるため、セキュリティを担保しながら回答精度向上を図れるでしょう。

公式サイトはこちら

予算感 「InfoWeave」
・テンプレートの提供:60万円(AWSアカウント1つにつき)
・環境構築代行:6万円(1回)
設立年 1969年
従業員数 1000人以上
会社所在地 東京都江東区豊洲3-2-20豊洲フロント
電話番号 03-5166-2500

株式会社ギブリー

株式会社ギブリーのAI開発・AIコンサルサービスのホームページ画像
出典:株式会社ギブリー

こんな人におすすめ ・RAGやファインチューニングを活用した独自AIを構築したい方
・自社データを活用した高精度なLLM運用を進めたい方
・AI導入だけでなく活用改善まで伴走支援してほしい方

ギブリーは、コンサルティングやシステム開発をはじめ、AX(AIトランスフォーメーション)事業やマーケティングDX事業などを展開する企業です。
生成AI領域では、企業独自データを活用した「DECAファインチューニング」を提供しており、RAGやファインチューニングを活用した高精度なLLM環境の構築を支援しています。企業ごとの専門知識や業務データを学習させることで、汎用モデルでは難しい業務特化型AIの実現を目指せる点が特徴でしょう。サービスでは、生成AI活用戦略の設計からデータ整備、モデル開発、運用改善まで一気通貫で対応。さらに、企業専用環境での開発にも配慮しており、セキュリティを重視したAI運用を進められます。マーケティングや業務効率化、人材領域など幅広い分野での支援実績を持ち、AIを活用したDX推進を本格化したい企業に適したパートナーです。

公式サイトはこちら

予算感 要問い合わせ
設立年 2009年
会社所在地 東京都渋谷区南平台町15-13 帝都渋谷ビル7・8F(受付8F)
電話番号 03-5489-7188

クラスメソッド株式会社

クラスメソッド株式会社のAI開発・AIコンサルサービスのホームページ画像
出典:クラスメソッド株式会社 https://classmethod.jp/

こんな人におすすめ ・短期間でRAGチャットボットを導入したい企業
・SlackやTeamsと連携した生成AI活用を進めたい方
・社内ヘルプデスクの問い合わせ対応を効率化したい方

クラスメソッドは東京都千代田区に本社を置き、AWSを活用したシステム開発や生成AI導入支援に強みを持つ企業です。「生成AIチャットボット らくらくRAG導入パック」を提供しており、社内ナレッジを活用したRAG環境を最短2週間で構築できます。Microsoft TeamsやSlackなど既存コミュニケーションツールと連携できるため、利用者は新しい操作を覚えることなく生成AIを活用可能。お客様専用のAWS環境内にシステムを構築するため、機密情報を外部へ提供せずに運用できる点も特徴でしょう。GPT-4やClaude 3など複数のLLMに対応しており、要件に応じた柔軟な環境設計にも対応しています。
さらに、回答精度向上や運用改善に関するコンサルティング支援も実施。社内検証では、ヘルプデスク業務を約3割削減し、70%超の回答満足度を実現しており、実運用を見据えたRAG・LLM活用を進めたい方におすすめです。

公式サイトはこちら

予算感 要問い合わせ
設立年 2004年
従業員数 500-999人
会社所在地 東京都港区西新橋1-1-1 日比谷フォートタワー26階
電話番号 0120-991-668

株式会社Sun Asterisk

株式会社Sun AsteriskのAI開発・AIコンサルサービスのホームページ画像
出典:株式会社Sun Asterisk https://sun-asterisk.com/

こんな人におすすめ ・RAGやLLMを活用した業務改善を進めたい企業
・AIの研究から実装まで一貫して支援してほしい方
・生成AIをソフトウェア開発や業務効率化へ活用したい方

東京都千代田区にオフィスを構えるSun Asteriskは、企業課題に応じたRAG・LLMソリューションを提供する開発会社です。基礎研究から実装まで一気通貫で対応しており、最新の生成AI技術を活用したシステム開発に強みがあります。LLMやRAG、グラフベースRAG、マルチエージェントシステムなど幅広い技術領域に対応しているため、業務内容に合わせた柔軟なAI活用が可能です。社内文書を活用したQ&Aシステムや提案資料の自動生成、高セキュリティなAI翻訳ツールなど、実務に直結する開発実績も豊富。
さらに、Figmaからのテストコード生成やWebクローリングコードの自動開発など、生成AIを開発プロセスへ応用する取り組みにも注力しています。金融・製造・教育など多様な業界で支援実績を持ち、業務効率化だけでなく新たな顧客体験の創出まで見据えたAI開発を進められるでしょう。

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設立年 2013年
従業員数 1000人以上
会社所在地 東京都千代田区神田紺屋町45-1 神田ファースト1F

株式会社Ridge-i

株式会社Ridge-iのAI開発・AIコンサルサービスのホームページ画像
出典:株式会社Ridge-i https://ridge-i.com/

こんな人におすすめ ・機密データを安全に扱えるRAG環境を構築したい方
・オンプレミス環境でLLM活用を進めたい研究機関・企業
・自社専用データを用いた高精度なRAG開発を行いたい方

東京都千代田区に本社を構えるRidge-iは、AIの社会実装において国内屈指の技術力を誇るテックベンダーです。主に、AI・ディープラーニング技術を活用したコンサルティングやシステム開発などを手がけています。
生成AI領域では、オンプレミス環境で安全にLLM・RAG開発を進められる「ローカルRAGスターターBOX」を提供。クラウド接続不要のローカル環境で利用できるため、機密性の高い社内文書や研究データを外部へ出さずにRAG環境を構築可能です。LLM・RAG研究に適したハードウェアやライブラリを事前に整備しており、導入後すぐに開発を始められる点も特徴でしょう。
GPUにはNVIDIA RTX Adaシリーズを採用し、高度な学習・推論性能を実現。さらに、Llama3.1をはじめとした複数モデルをプリインストールしているため、用途に応じた検証も進めやすい環境です。

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予算感 要問い合わせ
設立年 2016年
従業員数 30-99人
会社所在地 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル438

株式会社XAI

株式会社XAIのAI開発・AIコンサルサービスのホームページ画像
出典:株式会社XAI https://xai.co.jp/

こんな人におすすめ ・RAGシステムの精度改善を進めたい企業
・ChatGPTを活用した新規サービスを開発したい方
・生成AI導入を企画から伴走支援してほしい企業

東京都渋谷区にオフィスを構えるXAIは、AIを中心としたデジタル技術を活用し、システム開発や新規サービス開発を伴走支援するAI開発会社です。製造業や公共インフラ、商社など幅広い業界で実績を持ち、RAGシステム開発や企業独自LLM開発、ChatGPT導入支援などを提供しています。
特に、生成AIを活用した新規事業支援に強みがあり、アイデア創出から事業計画策定、MVP開発、本番システム構築まで一気通貫で対応できる点が特徴でしょう。単なるRAG構築にとどまらず、高度な評価手法を用いて課題を分析し、精度改善を支援していることも強みです。実際に、既存RAGシステムの回答精度を約1.5倍向上させた実績もあります。
ChatGPT API導入やチャットボット構築、文章要約、OCR連携など対応領域も幅広く、生成AIを実務へ定着させたい企業に適したパートナーといえるでしょう。

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予算感 要問い合わせ
設立年 2021年
従業員数 5-9人
会社所在地 東京都渋谷区神宮前二丁目12-1 ウェールビル 5階

デフィデ株式会社

デフィデ株式会社のAI開発・AIコンサルサービスのホームページ画像
出典:デフィデ株式会社 https://www.defide-ix.com/

こんな人におすすめ ・社内問い合わせ対応を効率化したい企業
・業務特化型のRAG・AIエージェントを導入したい方
・高精度かつ低コストでAIチャットボットを活用したい方

東京都港区に本社を構えるデフィデは、ITビジネスコンサルティングやシステム開発、クラウド化支援などを手がける会社です。法人向けRAG・AIエージェント「chai+」を提供しており、社内外のナレッジを活用した業務特化型のAIチャットボットを構築可能。問い合わせや検索対応を自動化することで、属人化しやすい業務負担の軽減を支援。独自技術によるセマンティック解析を活用しており、自然な対話形式で高精度な回答を実現しています。
さらに、PowerPointやExcel、PDFなど多様なファイル形式に対応しているため、既存資料を活用しながらスムーズにRAG環境を整備できます。OCRによる図表や画像データの読み取りにも対応しており、複雑な情報も学習データとして利用可能です。加えて、導入支援や運用サポートを無償で提供しているため、生成AI活用に不安を抱える企業でも導入を進めやすいでしょう。

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予算感 要問い合わせ
従業員数 30-99人
会社所在地 東京都港区赤坂2-4-6 赤坂グリーンクロス6F

株式会社LegalOn Technologies

株式会社LegalOn TechnologiesのAI開発・AIコンサルサービスのホームページ画像
出典:株式会社LegalOn Technologies https://legalontech.jp/

こんな人におすすめ ・法務や管理部門の問い合わせ対応を効率化したい方
・社内ナレッジを活用した高精度RAGを導入したい方
・コーポレートリスクを抑えながら生成AIを活用したい方

LegalOn Technologiesは、法律・契約分野で培った専門知識と高度なAI技術を組み合わせ、企業向けAIソリューションを提供する企業です。コーポレートRAGシステム「CorporateOn」を展開しており、社内文書や外部情報を活用した高精度なAI検索・問い合わせ環境を構築できます。AIカウンセル機能では、管理部門へ寄せられる相談に対し、生成AIが初期回答を提示。回答の根拠となる文書や引用箇所も確認できるため、正確性と信頼性を担保しながら業務を進められる点が特徴でしょう。
また、RAG技術により最新情報を参照しながら回答を生成できるため、従来型LLMよりも実務に即した運用が可能です。さらに、8,500社以上への導入実績をもとに構築された独自ナレッジデータベースも強み。法務・労務・総務などコーポレート領域の問い合わせ対応を効率化し、組織全体の生産性向上を目指せます。

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予算感 要問い合わせ
設立年 2017年
会社所在地 東京都渋谷区桜丘町1-1 渋谷サクラステージSHIBUYAタワー19F

株式会社シーエーシー

株式会社シーエーシーのAI開発・AIコンサルサービスのホームページ画像
出典:株式会社シーエーシー https://www.cac.co.jp/

こんな人におすすめ ・社内文書を活用した生成AI環境を安全に構築したい方
・PoCから段階的にRAG導入を進めたい方
・生成AI活用を何から始めればよいかわからない企業

東京都中央区にオフィスを構えるシーエーシーは、システム構築や運用管理、BPOサービスなどを提供するIT企業です。「生成AI RAG構築支援サービス」を展開しており、社内データを活用した生成AI環境の導入を支援しています。RAG技術を用いることで、規程や業務マニュアルなど社内文書を参照しながら回答を生成でき、情報検索や問い合わせ対応の効率化を実現。顧客専用のAWS環境上へチャットアプリケーションとRAGを構築するため、セキュリティを重視した運用を進められる点も特徴でしょう。生成AI基盤にはAmazon Bedrockを採用しており、安全性と拡張性を両立した構成に対応しています。
また、PoCを通じて業務効率化の効果や回答精度を検証し、必要に応じてチューニングを実施。その後、本番運用を見据えたシステムへ段階的に移行できるため、生成AI導入に慎重な企業でも取り組みやすいサービスです。

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予算感 要問い合わせ
設立年 2014年
従業員数 1000人以上
会社所在地 東京都中央区日本橋箱崎町24番1号
電話番号 03-6667-8000

失敗しない!RAG・LLM開発パートナーの選び方

RAG開発は技術選定や検索精度設計によって成果が大きく変わります。導入後に後悔しないための選定ポイントを解説します。

失敗しない!RAG・LLM開発パートナーの選び方

RAG開発の実績が、生成AIではなく検索精度まで踏み込んでいるか確認する

RAG開発では、単にLLMを活用できるだけでは不十分です。実際の運用では「必要な情報を適切に検索・抽出し、回答精度を高められるか」が成果を左右します。そのため、開発会社を選ぶ際は、生成AI導入実績だけでなく、ベクトル検索・Embedding・検索チューニング・ナレッジ設計など、RAG特有の技術領域まで対応しているかを確認することが重要です。

特に社内文書検索やFAQ自動化では、回答品質が業務効率や顧客満足度に直結します。PoC段階のデモでは精度が高く見えても、実運用で誤回答が増えるケースも少なくありません。実績を見る際は「どのようなデータを扱い、どの程度の精度改善を実現したか」まで具体的に確認しましょう。

自社環境に適したLLM・インフラ構成を提案できるかを見極める

RAG開発では、OpenAI APIを利用するクラウド型だけでなく、ローカルLLMやオンプレミス環境への対応が求められるケースも増えています。特に機密情報を扱う企業では、データ外部送信を避けるために、ローカル環境でLLMを運用したいというニーズが高まっています。

そのため、開発会社が特定サービスのみを前提に提案していないかは重要な判断ポイントです。Azure OpenAI、Claude、Gemini、Llama系モデルなど複数のLLM選択肢を理解し、セキュリティ要件やコスト要件に応じて最適な構成を設計できる会社のほうが、長期運用で失敗しにくくなります。モデル選定だけでなく、推論コストや運用負荷まで含めて説明できるかも確認しましょう。

PoC止まりではなく、業務定着まで支援できる会社を選ぶ

RAG開発では、多くの企業がPoCまでは成功する一方、実運用に定着せず活用が止まる課題を抱えています。理由として多いのが、現場業務との接続不足や、ナレッジ更新フローが整備されていないケースです。

そのため、開発パートナーを選ぶ際は「開発して終わり」ではなく、運用改善まで伴走できるかを重視する必要があります。たとえば、回答ログ分析による精度改善、検索クエリの最適化、社内データ更新フローの設計などまで支援できる会社は、RAG活用の定着率が高い傾向があります。特に生成AIは導入後の改善サイクルが重要なため、継続支援体制の有無は必ず確認しておきましょう。

セキュリティ・ガバナンス要件への対応範囲を確認する

RAGは社内文書や顧客データを扱うケースが多いため、セキュリティ対応は開発会社選定で欠かせない要素です。特に金融・医療・製造業などでは、アクセス権限管理やログ管理、データ保持ポリシーなどの要件が厳しく求められます。

そのため、ISMS取得状況やクラウドセキュリティ対応だけでなく、「どこまでデータを学習対象にするのか」「外部LLMへ送信されるデータ範囲はどこか」まで説明できる会社を選ぶことが重要です。また、ローカルLLM構築や閉域環境対応の実績がある企業であれば、高いセキュリティ基準が必要な案件でも相談しやすくなります。価格や開発スピードだけで判断せず、リスク管理の観点からも比較することが重要です。

発注先探しのコツは?
費用や品質を比較するために複数の企業に問い合わせることが一般的です。
実際に問い合わせをした人の多くは平均4,5社見積もりをとっています。
4,5社の見積もりが揃うまでにかかる期間は?
4,5社の企業探しから打ち合わせ、見積もり取得するまでには2〜3週間ほどかかる場合が多いでしょう。PRONIアイミツなら最短翌日までに最大6社の見積もりがそろいます。
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RAG・LLM開発の費用相場

RAG・LLM開発の費用は、導入規模やセキュリティ要件によって大きく異なります。代表的な価格帯の相場を紹介します。

開発内容 費用相場 主な内容
最低限の規模(PoC開発) 300万〜500万円程度 RAG構築、簡易チャットUI、検索精度検証
社内向け業務支援システム 500万〜1,200万円 社内文書検索、権限管理、業務連携
一般ユーザー向けRAGシステム 800万〜3,000万円以上 高精度RAG、外部システム連携、大規模運用
セキュリティ対策必須
ローカルLLM構築 500万〜1,500万円 GPU環境構築、オンプレミス対応、モデル最適化
継続運用・改善支援 月額10万〜100万円 精度改善、監視、チューニング、保守対応

RAG・LLM開発の費用は、単純なチャット機能の実装だけでなく、「どのデータを扱うか」「どの環境で運用するか」によって大きく変動します。

特に高額化しやすいのは、社内の複数システムとの連携が必要なケースや、高精度な検索チューニングが求められるケースです。また、一般ユーザー向けサービスでは、大量アクセスに耐えられるインフラ構築や24時間監視、厳格なセキュリティ対策も必要になります。

さらに、ローカルLLMを採用する場合はGPUサーバーやオンプレミス環境の構築費用が発生し、クラウド利用型よりコストが高くなる傾向があります。運用開始後も、回答精度改善やナレッジ更新対応など継続的な保守費用を見込むことが重要でしょう。

RAG開発の詳しい費用を知りたい方は以下のシミュレーション機能を活用してください。

RAG・LLM開発に関するよくある質問(FAQ)

RAG構築やLLM開発を検討する企業からは、費用やセキュリティ、開発期間などに関する質問が多く寄せられます。ここでは、よくある疑問をわかりやすく解説します。

Q. PoC(検証開発)だけ依頼することはできますか?
A. 多くの生成AI開発会社では、PoCのみの依頼にも対応しています。
まずは社内文書検索やAIチャットボットなど、小規模な検証から始める企業が一般的です。PoCを実施することで、実際の業務改善効果や運用課題を確認しながら、本格導入の必要性を判断しやすくなります。
Q. ローカルLLM(オンプレ環境)での構築は可能ですか?
A.可能です。
近年は、LLMを自社サーバーや閉域環境で運用する「ローカルLLM」への需要が高まっています。特に金融・医療・製造業など、機密情報を扱う企業で導入が進んでいます。ただし、GPUサーバー構築や運用ノウハウが必要になるため、対応実績のある開発会社への相談が重要です。
Q. 入力したデータはAI学習に利用されますか?
A. 利用するAIモデルや契約プランによって異なります。
近年は法人向けに「入力データを再学習へ利用しない」設定を提供するサービスも増えています。ただし、システム構成や利用環境によって取り扱いが変わる場合もあるため、機密情報を扱う場合は事前確認が重要です。
Q. 開発期間はどれくらいかかりますか?
A. PoCであれば1〜3か月程度、本格開発では3〜12か月程度が一般的です。
期間は、社内データ量やAPI連携数、セキュリティ要件によって変動します。近年は、まず小規模なRAG構築から始め、運用しながら段階的に機能拡張する企業も増えています。
Q. 自社エンジニアと協業しながら開発できますか?
A. 可能です。
近年は、完全受託ではなく「内製支援型」で開発を進めるケースも増えています。開発会社がAI実装やRAG設計を担当し、自社側が業務要件整理やデータ整備を行う形が一般的です。将来的な内製化を見据え、技術移管まで対応する会社を選ぶ企業も増えています。

無料で相談!RAG・LLM開発会社選びで迷ったらPRONIアイミツ

RAGやLLM開発を成功させるためには、単に生成AIを導入するだけでなく、自社課題に合ったアーキテクチャ設計やセキュリティ要件、運用体制まで見据えて開発パートナーを選ぶことが重要です。特に、RAG構築・ファインチューニング・ローカルLLMでは必要な技術領域が異なるため、対応実績や得意分野を比較しながら選定する必要があります。

一方で、生成AI開発に対応する会社は増えており、「どこに依頼すべきかわからない」と悩む企業も少なくありません。PRONIアイミツでは、要件や目的に応じて最適なRAG・LLM開発会社を無料でご紹介しています。

社内ナレッジRAG構築、AIチャットボット開発、ローカルLLM導入など、自社課題に合った会社を比較できるため、初めて生成AI開発を検討する企業でも安心です。ぜひご活用ください。

発注先探しのコツは?
費用や品質を比較するために複数の企業に問い合わせることが一般的です。
実際に問い合わせをした人の多くは平均4,5社見積もりをとっています。
4,5社の見積もりが揃うまでにかかる期間は?
4,5社の企業探しから打ち合わせ、見積もり取得するまでには2〜3週間ほどかかる場合が多いでしょう。PRONIアイミツなら最短翌日までに最大6社の見積もりがそろいます。
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