【2026年最新】生成AI導入支援会社おすすめ22選｜フェーズ別の選び方と費用相場

生成AI導入支援を検討し始めると、真っ先にぶつかるのが「どの会社も同じことを言っている」という壁です。

どの会社も「伴走します」「PoCで終わらせません」「内製化を支援します」と書いています。

この状態で相見積もりを取っても比較になりません。各社が本当に強いフェーズは、構想・PoC・実装・定着のどれか一つに偏っているからです。そして自社がどのフェーズで止まっているかを言語化できていないと、その偏りが見えません。

本記事では、生成AI導入支援に取り組む22社を、得意なフェーズと支援スタイルの違いが分かる形で紹介します。あわせて費用相場、選び方、契約前に確認すべき項目までまとめました。

この記事でわかること

◯ 生成AI導入支援会社おすすめ22社の得意フェーズと強み

◯ 生成AI導入が止まる4つの地点と、必要になる支援

◯ 導入支援の費用相場（月額型・プロジェクト型）

◯ 契約前に必ず確認すべき5つの項目

◯ 生成AI導入支援に関するよくある質問

生成AI導入が止まる4つの地点

会社を比べる前に、自社が今どこで止まっているかを特定してください。ここが決まらないまま問い合わせると、各社の説明がすべて同じに聞こえます。

最も多いのがフェーズ2からフェーズ3への移行で止まるケースです。PoCでは「使えそう」となったのに、本番運用の話になった途端、情報漏えいとハルシネーションの懸念で承認が下りなくなる。

ここを越えるには、技術の話ではなく権限設計・ログ管理・社内規程の整備が必要になります。この点に具体的な回答を持っているかどうかが、支援会社の力量を測る最も分かりやすい指標です。

生成AI導入支援会社おすすめ22選

ここからは22社を順に紹介します。各社の公式サイト・得意フェーズ・実績・強みを一覧化しているので、表だけを拾い読みしても比較できます。

第1位 SAC（Smart AI Creative）

業務効率化のコンサルティングではなく、クリエイティブ制作の領域で生成AIをどう使うかに特化したサービスです。

生成AI導入の相談先は業務系のコンサル会社に偏っていますが、広告・ブランド表現の現場に生成AIを入れるとなると、必要な知見はまったく別物になります。出力の良し悪しを判断できる目、ブランドトーンを崩さない制御、権利まわりの扱い。SACはこれらを実制作の中で運用しているため、机上の提案にとどまりません。

掲げているのは「ONE PROMPT CHANGE THE WORLD.」、そして「クリエイティブ制作におけるすべての制約を解放する。」というコピーです。

MOVIE（ブランドフィルム・CM・MV・ショートフォーム）、WEB DESIGN、GRAPHIC DESIGN、INSTALLATION、SNS の5領域を同じ体制で扱うため、施策ごとに発注先が分かれてブランド表現がちぐはぐになる、という問題が起きにくい構成になっています。

公式サイト	SAC（Smart AI Creative）
運営会社	EPOCH Inc.（株式会社EPOCH）
本社所在地	東京都品川区上大崎3-14-1 中丸ハウスB棟
支援フェーズ	クリエイティブ領域の構想〜制作〜運用設計
AI活用タイプ	ハイブリッド型（AI生成＋クリエイターによる演出・品質担保）
対応範囲	映像制作／ウェブデザイン／グラフィックデザイン／インスタレーション／SNS運用・コンテンツ制作
主な実績・制作事例	LAST CALL（映像制作）、HYDE「SOCIAL VIRUS」（ミュージックビデオ）、24世紀ラーメン（ブランディング映像）、ZEUS Wifi for GLOBAL（AIデジタルツイン）、Caption by Hyatt 兜町 東京（キャンペーン）
特徴・強み	AI（生成・自動化・拡張）×CREATOR（発想・演出・品質）×BUSINESS（成果から逆算した運用設計）の3要素を掛け合わせ、制作から運用設計まで一貫対応。CM・MVで培った映像ディレクション力がAI出力の品質を担保する

こんな企業に向いています：広告・ブランド表現の領域で生成AIを活用したい企業／制作の内製化を検討している企業

第2位 EPOCH Inc.（株式会社EPOCH）

第1位で紹介したSACの母体です。コミュニケーション戦略の立案から実制作までを扱うため、「生成AIを使って何を発信するか」という上流から相談できます。

生成AI導入の議論は社内業務の効率化に寄りがちですが、対外的なコミュニケーションの質と量を変えるほうが、事業インパクトが大きい企業も少なくありません。

EPOCHは40名以上のクリエイターを抱え、コンサルティングファーム／エージェンシー／プロダクションの3つの機能を併せ持つため、方針を決めてそのまま実行に移せます。

2013年設立、掲げるのは「CREATIVE INTEGRATION COMPANY」。広告・エンタテインメント領域で10年以上、映像制作・Web制作・イベント制作・クリエイターマネジメントを手がけてきました。40名以上の多彩なクリエイターを抱え、2025年10月にはキャラクターIP・イラストの企画開発に特化したスタジオ「OSERU IMG.」も立ち上げています。

公式サイト	www.epoch-inc.jp
設立	2013年9月
本社所在地	東京都品川区上大崎3-14-1 中丸ハウスB棟
支援フェーズ	コミュニケーション戦略の立案〜制作〜メディア運営
AI活用タイプ	ハイブリッド型（AI活用サービス「SAC」を保有）
対応範囲	映像・ウェブの企画制作／サービス開発／ディレクターマネジメント／アプリ企画制作／インスタレーション・デバイス制作／コミュニケーション戦略立案／メディア運営
特徴・強み	40名以上のクリエイターによる統合的な制作体制。コンサルティングファーム／エージェンシー／プロダクションの3つの機能を併せ持ち、AI活用サービス「SAC」も保有する

こんな企業に向いています：対外コミュニケーションにAIを活用したい企業／方針決定から実行まで任せたい企業

第3位 株式会社ギブリー

「GAIコンサルティング」として、生成AIの導入・活用を支援するテーラーメイド型のコンサルティングを提供しています。

特徴は伴走型であることです。方針を示して撤収するのではなく、社内に定着するまで一緒に手を動かします。生成AI導入で最も多い失敗は「PoCは成功したのに使われない」ですが、伴走型はこの穴を埋めにいく設計です。

HR Tech・開発者向けサービスも手がけており、人材育成の観点からも支援できる点が強みです。

公式サイト	givery.co.jp
支援フェーズ	構想〜実装〜定着（伴走型）
主なサービス	GAIコンサルティング（テーラーメイド型の生成AI導入・活用支援）
特徴・強み	方針提示で終わらない伴走型コンサルティング。人材育成の知見を持ち、定着フェーズまで支援できる

こんな企業に向いています：PoC止まりを繰り返している企業／社内に推進役がいない企業

第4位 クラスメソッド株式会社

クラウド構築で圧倒的な実績を持つ会社で、生成AIについても導入から内製化までを総合支援しています。

5,600社以上の導入実績を公開しており、運用保守の代行にも対応します。通信事業者の事例では「24時間365日の即答体制」と「86%の正答率達成」という具体的な数字を公表しています。

技術ブログ「DevelopersIO」で知られるように、エンジニアの層が厚いのが最大の強みです。

コンサルだけで終わらず、実際にシステムを作って動かすところまで任せられます。

公式サイト	classmethod.jp
支援フェーズ	構想〜実装〜運用保守〜内製化
主な実績	導入実績5,600社以上。通信事業者事例で24時間365日の即答体制・正答率86%を達成
特徴・強み	クラウド構築の実績とエンジニアの層の厚さ。運用保守の代行まで対応できる

こんな企業に向いています：実装まで一社に任せたい企業／クラウド基盤とセットで検討している企業

第5位 JAPAN AI株式会社

AIエージェントの導入、RAG構築、独自AI開発までをトータルで支援する会社です。

公開されている事例では、医療業界で約300名による7,619時間の業務削減という数字を出しています。時間換算で効果を示せている点は、社内稟議を通す立場からすると非常に扱いやすい材料です。

一気通貫の伴走支援を掲げており、構想から運用まで担当が変わらない体制を取ります。

公式サイト	japan-ai.co.jp
支援フェーズ	構想〜実装〜運用（一気通貫）
主なサービス	AIエージェント導入／RAG構築／独自AI開発
主な実績	医療業界で約300名・7,619時間の業務削減
特徴・強み	AI開発技術と伴走支援の両立。削減時間を数値で提示できる

こんな企業に向いています：効果を数値で稟議に出したい企業／RAG構築を検討している企業

第6位 株式会社キカガク

AI人材育成で知られる会社で、コンサルティング・システム開発・研修を一貫して提供しています。

AI導入・人材育成で1,000社以上の実績を持ち、RAG対応や既存システム連携にも対応します。アイデアソンの実施など、社内の当事者意識を引き出す仕掛けを持っているのが特徴です。

「作ってもらう」だけでなく「作れるようになる」までを設計できるため、長期的にはコストが下がります。

公式サイト	www.kikagaku.co.jp
支援フェーズ	構想〜実装〜定着〜内製化
主なサービス	生成AI導入支援（コンサル・システム開発・研修の一貫提供）／RAG対応／既存システム連携
主な実績	AI導入・人材育成で1,000社以上
特徴・強み	導入支援と人材育成の両輪。アイデアソンなど社内の当事者意識を引き出す設計

こんな企業に向いています：内製化を最終ゴールに置く企業／社内の巻き込みに苦戦している企業

第7位 株式会社エクサウィザーズ

AIを社会課題の解決に適用してきた会社で、介護・医療・金融・製造など幅広い産業でのAI実装実績があります。

産業ごとの業務理解の深さが強みで、汎用的な生成AI活用ではなく、その業界特有のワークフローに合わせた設計ができます。生成AI領域では自社サービスも展開しています。

業界固有の規制や商慣習が絡む領域では、技術力だけでは足りません。この点で選択肢に入る一社です。

公式サイト	exawizards.com
支援フェーズ	構想〜実装〜運用
特徴・強み	介護・医療・金融・製造など産業別のAI実装実績。業界固有のワークフローに合わせた設計ができる

こんな企業に向いています：規制業種の企業／業界特有の業務にAIを組み込みたい企業

第8位 株式会社ABEJA

AIの社会実装を長く手がけてきた会社です。大企業のDX・AI導入プロジェクトで多数の実績を持ちます。

PoCで終わらせず、運用に乗せるところまで設計することを掲げており、データ基盤の整備からモデルの運用管理までを扱えます。生成AI以前からAIプロジェクトを回してきた蓄積があるため、「なぜ止まるのか」の勘所を押さえています。

公式サイト	abejainc.com
支援フェーズ	構想〜実装〜運用（MLOps含む）
特徴・強み	AI社会実装の長期的な実績。データ基盤整備からモデル運用管理までカバーできる

こんな企業に向いています：過去にAI導入で失敗している企業／データ基盤から見直したい企業

第9位 株式会社PKSHA Technology

対話AI・アルゴリズムソリューションで知られる上場企業です。自社プロダクトと導入支援の両方を持ちます。

自社でAIプロダクトを開発・提供しているため、ゼロから作るか既製品を使うかの判断を含めて相談できます。カスタマーサポートや社内問い合わせ対応など、対話領域では特に強い実績があります。

公式サイト	www.pkshatech.com
支援フェーズ	構想〜実装〜運用
特徴・強み	対話AI領域の自社プロダクトを保有。ゼロから開発するか既製品を使うかを含めて提案できる

こんな企業に向いています：問い合わせ対応を自動化したい企業／既製品との比較検討をしたい企業

第10位 株式会社ELYZA

日本語に特化した大規模言語モデルの開発で知られる会社です。東京大学松尾研究室発のスタートアップとして設立されました。

日本語LLMの開発を自社で行っていることが最大の特徴で、日本語の業務文書を扱う場面での精度に強みがあります。海外製モデルでは表現が不自然になる領域や、データを国内に置きたい要件がある場合に候補となります。

公式サイト	elyza.ai
支援フェーズ	構想〜実装（LLM開発・チューニング）
特徴・強み	日本語特化の大規模言語モデルを自社開発。日本語の業務文書処理や国内データ要件に対応しやすい

こんな企業に向いています：日本語文書の処理精度を重視する企業／データの国内保管が要件の企業

第11位 HEROZ株式会社

将棋AIで知られる技術者集団で、構想策定から運用までを一貫して支援します。

掲げているのは「勝つことに拘るエンジニア集団」という言葉で、PoCで終わらせないノウハウを強みに挙げています。金融・建設・エンタメなど幅広い産業での実装実績があります。

公式サイト	heroz.co.jp
支援フェーズ	構想策定〜実装〜運用
特徴・強み	高度なアルゴリズム開発力を持つエンジニア集団。PoCで終わらせない実装ノウハウ

こんな企業に向いています：難度の高い予測・最適化を伴う課題／技術力を最重視する企業

第12位 株式会社ブレインパッド

データ活用・分析の分野で長い実績を持つ会社です。生成AIについても、データ基盤と組み合わせた活用を得意とします。

生成AIの効果は社内データが整理されているかどうかでほぼ決まります。RAGを組んでも、参照先のドキュメントが散らかっていれば精度は出ません。同社はそのデータ側から手を入れられる点で、他のコンサル会社と立ち位置が異なります。

公式サイト	www.brainpad.co.jp
支援フェーズ	データ基盤整備〜構想〜実装〜運用
特徴・強み	データ活用・分析の長期実績。生成AIの前提となる社内データの整理から支援できる

こんな企業に向いています：社内データが散在している企業／RAGの精度が出ずに悩んでいる企業

第13位 株式会社グラファー

行政・自治体のデジタル化で実績を持つ会社で、生成AI活用の伴走支援も提供しています。

業務課題を深く理解したうえで解決策を設計・実行するスタンスを掲げます。行政領域で培った、複雑な規程と多数の関係者を前提としたプロジェクト運営の経験は、大企業の稟議プロセスとも相性が良い部分です。

公式サイト	graffer.jp
支援フェーズ	構想〜実装〜定着
特徴・強み	行政・自治体のデジタル化実績。複雑な規程と多数の関係者を前提としたプロジェクト運営ができる

こんな企業に向いています：自治体・公共領域／関係部署が多く調整が重い企業

第14位 TDSE株式会社

データサイエンスを軸にした会社で、LLM活用支援サービスを提供しています。

アセスメントから運用支援までを扱い、案件ごとに最適なLLMを選定するスタンスを取ります。特定のモデルに縛られないため、コストと精度のバランスを取りやすいのが特徴です。RAG対応も明示しています。

公式サイト	www.tdse.jp
支援フェーズ	アセスメント〜実装〜運用
主なサービス	LLM活用支援サービス（RAG対応、最適なLLM選定）
特徴・強み	特定モデルに依存せず、案件ごとに最適なLLMを選定。コストと精度のバランスを設計できる

こんな企業に向いています：どのLLMを使うべきか判断できない企業／コスト最適化を重視する企業

第15位 株式会社LayerX

バクラクシリーズで知られるSaaS企業ですが、AI・LLM研究所を持ち、企業のAI活用支援も手がけています。

自社プロダクトで実際にAIを本番運用しているという事実が、他のコンサル会社にはない説得力を持ちます。理論ではなく、日々ユーザーに使われる環境でAIを動かしている知見に基づいた提案が期待できます。

公式サイト	layerx.co.jp
支援フェーズ	構想〜実装
特徴・強み	自社SaaSでAIを本番運用している実践知。プロダクト開発の視点からAI活用を設計できる

こんな企業に向いています：自社プロダクトにAIを組み込みたい企業／SaaS事業を持つ企業

第16位 ストックマーク株式会社

自然言語処理を専門とする会社で、ビジネス情報の解析や独自LLMの開発を手がけています。

大量の文書から必要な情報を見つけ出す領域に強みがあり、市場調査・競合分析・技術調査といった知識労働の効率化に向きます。

「生成AIで文章を書く」より「膨大な情報を読む」ほうが課題だという企業に適した選択肢です。

公式サイト	stockmark.co.jp
支援フェーズ	構想〜実装
特徴・強み	自然言語処理の専門性と独自LLM開発。大量文書からの情報抽出・調査業務の効率化に強い

こんな企業に向いています：市場調査・技術調査の負荷が大きい企業／R&D部門を持つ企業

第17位 ソフトバンク株式会社

生成AI関連の定着化支援サービスを提供しています。Microsoft 365 Copilot の導入・定着に対応しているのが特徴です。

公開されている事例では、利用率30%から50%超へ向上、別事例では70%超の利用率を達成しています。

ツールを配っただけでは使われない——という現実に対して、定着そのものをサービス化している点が実務的です。

大企業で全社導入を進める場合、この「配った後」の設計が成否を分けます。

公式サイト	www.softbank.jp
支援フェーズ	導入〜組織浸透・定着
主なサービス	生成AI関連定着化支援サービス（Microsoft 365 Copilot 対応）
主な実績	利用率30%→50%超（インテック事例）、70%超の利用率達成
特徴・強み	「配った後」の定着を専門にサービス化。全社導入の規模に対応できる体制

こんな企業に向いています：Copilot等を全社導入したが使われていない企業／利用率を上げたい企業

第18位 アクセンチュア株式会社

世界最大級の総合コンサルティングファームです。生成AIについても、戦略立案から実装・運用までグローバル規模で支援します。

経営戦略と業務変革をセットで扱えるのが最大の違いです。生成AIの導入がうまくいかない企業の多くは、技術ではなく業務プロセスと組織のほうに原因があります。そこに手を入れられる会社は限られます。

費用は高い水準になりますが、全社的な変革を伴う案件では選択肢に入ります。

公式サイト	www.accenture.com/jp-ja
支援フェーズ	戦略立案〜業務変革〜実装〜運用
特徴・強み	経営戦略と業務変革を一体で扱えるグローバル規模の総合力。組織・プロセス側の変更まで踏み込める

こんな企業に向いています：全社的な業務変革を伴う案件／グローバル展開を前提とする企業

第19位 株式会社野村総合研究所

コンサルティングとシステム開発の両方を持つ国内最大級のシンクタンクです。

調査・提言と、実際のシステム構築を同じ会社で行える体制が強みで、金融・流通・公共といった大規模システムを抱える業界での実績が豊富です。中期経営計画レベルの意思決定に生成AIを組み込みたい場合の相談先になります。

公式サイト	www.nri.com/jp
支援フェーズ	調査・提言〜構想〜システム構築〜運用
特徴・強み	シンクタンク機能とシステム開発力の両立。金融・流通・公共の大規模システムでの実績

こんな企業に向いています：基幹システムとの連携が必要な企業／経営レベルで方針を固めたい企業

第20位 株式会社博報堂

「Marsys Assessment for GenAI」として、基礎研修からPoC実行までを一気通貫で提供しています。

広告会社ならではの視点で、ビジネス課題の解決にフォーカスした生成AI活用を設計します。生成AIを「イマジネーション・パートナー」と位置づけ、AIペルソナ群「バーチャル生活者」の開発なども進めています。

マーケティング領域での活用を考えているなら、業務効率化系のコンサルとは別の答えが返ってきます。

公式サイト	www.hakuhodo.co.jp
支援フェーズ	基礎研修〜構想〜PoC実行
主なサービス	Marsys Assessment for GenAI。AIペルソナ群「バーチャル生活者」の開発
特徴・強み	マーケティング視点での生成AI活用設計。企画・戦略とクリエイティブを一体で扱える

こんな企業に向いています：マーケティング領域でのAI活用／生活者理解にAIを使いたい企業

第21位 UNIT BASE株式会社

「デジトラ」として、月額制のAI導入伴走支援サービスを提供しています。

初期費用ゼロ・月額10万円（AI顧問プラン）からという料金体系を公開しており、専属3名チームがつく構成です。AI人材を採用せずに推進体制を作れるため、中小企業やAI担当者が不在の企業に向きます。

費用が明示されている導入支援会社は少ないため、相場感をつかむ基準としても有用です。

公式サイト	unit-base.co.jp
支援フェーズ	構想〜実装〜定着（月額伴走）
料金	初期費用ゼロ／月額100,000円〜（AI顧問プラン）
特徴・強み	採用不要で専属3名チームがつく月額制。オーダーメイドで支援内容を調整できる

こんな企業に向いています：AI担当者が社内にいない企業／固定費で予算化したい中小企業

第22位 株式会社エムニ

製造業向けのオーダーメイドAIシステム開発に特化した会社です。

無料の高速デモ開発を提供しており、動くものを見てから判断できます。製造業は現場ごとに条件が異なるため、汎用のパッケージが機能しにくい領域です。現場導入を見据えた設計に絞り込んでいる点が強みです。

公式サイト	emuni.co.jp
支援フェーズ	デモ開発〜実装〜現場導入
主なサービス	製造業向けオーダーメイドAIシステム開発
特徴・強み	製造業特化。無料の高速デモ開発により、動くものを見てから発注判断できる

こんな企業に向いています：製造業／現場ごとに条件が異なりパッケージが合わない企業

生成AI導入支援の費用相場

公開情報から読み取れる範囲での目安です。契約形態は大きく月額の顧問型とプロジェクト型に分かれます。

契約形態	費用の目安	内容
月額顧問型（伴走支援）	月額10〜50万円程度	専任チームが定例で入る。中小企業や推進役不在の企業向け
PoC・実証プロジェクト	100〜500万円程度	3〜6か月。適用領域の見極めと効果検証が目的
実装・システム構築	500万円〜数千万円	RAG構築、既存システム連携、権限・ログ設計を含む
全社変革コンサルティング	数千万円〜	業務プロセスと組織設計まで踏み込む大規模案件
研修・定着支援	1回数十万円〜／月額制もあり	利用率のモニタリングと業務プロセス側の作り替えを含む

注意したいのは、PoCの費用は「捨て金」になりやすいという点です。本番実装を前提とした設計になっているか、PoCの成果物がそのまま次工程で使えるかを、見積もり段階で確認してください。

生成AI導入支援会社の選び方｜5つのポイント

① 自社が止まっているフェーズを1行で説明できるようにする

「何ができるか教えてほしい」で始めると、各社の得意分野に引っ張られた提案が返ってきます。構想で止まっているのか、PoCから先に進めないのか、配ったが使われないのか。これを先に決めてください。

② データ漏えいとハルシネーションへの回答を求める

2026年時点で、企業がAI活用で抱える最大のリスクはこの2点です。具体的にどう防ぐのか、防げなかった場合どうするのかを聞いてください。抽象的な回答しか返ってこない会社は、実装経験が浅い可能性があります。

③ 提案した人が実行するのかを確認する

コンサルティングでは、提案フェーズと実行フェーズで担当が入れ替わることがよくあります。誰が何時間、どのくらいの期間関与するのかを体制図で出してもらってください。

④ 内製化の到達点を定義する

「内製化を支援します」と言われたら、どの状態になったら内製化完了なのかを確認します。ツールを使えることなのか、自分たちで新しい業務に適用できることなのか。定義が曖昧なまま契約すると、支援が延々と続きます。

⑤ 既存システムとの接続を最初に議題に乗せる

生成AIの効果は、社内データにアクセスできるかどうかでほぼ決まります。基幹システム・ファイルサーバー・SaaSとどう接続するのかを初回から議論できる会社を選んでください。

契約前のチェックリスト

• 入力したデータが学習に使われない契約になっているか
• データの保管場所（国内／海外）と、アクセス権限の設計
• ハルシネーション対策の具体的な手法（RAG、出典表示、人による確認フロー）
• 成果物（プロンプト、ワークフロー、ドキュメント）の権利帰属
• 体制図（誰が・何時間・どの期間関与するか）
• 内製化の完了条件と、支援終了後のサポート範囲
• 既存システムとの接続範囲と、追加開発が必要になる場合の費用

生成AI導入支援に関するよくある質問

Q. 自社だけで導入するのは難しいですか？

ツールを配るだけなら可能です。難しいのは業務プロセス側を作り替えるところです。ツールを入れても業務手順が従来のままなら、使う理由が生まれません。ここに第三者が入る価値があります。

Q. PoCは必要ですか？

適用領域が定まっていないなら必要です。ただしPoCの成功条件を数値で先に決めておくことが前提です。何%の精度が出たら本番に進むのかを決めずに始めると、判断できないまま費用だけが消えます。

Q. 情報漏えいが心配です

法人向けプランでは入力データを学習に使わない契約が一般的です。ただし契約書上どう書かれているかを必ず確認してください。あわせて、社内の誰がどのデータにアクセスできるかの権限設計が実務上は重要になります。

Q. 効果はどのくらいで出ますか？

業務効率化の領域では、3〜6か月で削減時間が測定できるケースが多いです。公開事例では約300名で7,619時間の削減といった数字も出ています。ただし全社的な定着には1年以上かかるのが一般的です。

Q. 費用が高い会社ほど成果は出ますか？

相関はありますが、比例はしません。全社変革が必要な企業に月額10万円の顧問型は力不足ですし、一部門の効率化に数千万円のコンサルは過剰です。自社のフェーズと規模に合った価格帯を選ぶのが正解です。

まとめ

生成AI導入支援会社を選ぶときは、会社の一覧を眺める前に「自社が今どのフェーズで止まっているか」を1行で言語化してください。これができれば、22社の中から候補は3〜4社に絞れます。

そのうえで、①止まっているフェーズ、②漏えい・ハルシネーション対策、③実行体制、④内製化の定義、⑤既存システム接続——の5点で比較すれば、提示された金額が何に対する対価なのかを自分で説明できる状態になります。

まずは自社の課題に近い3社に問い合わせ、初回の提案で「どのフェーズの話をしてくるか」を見比べてみてください。