【2026年最新】AIエージェント開発会社おすすめ18選｜作るか買うかの判断軸と費用相場

2026年、AIエージェントは「導入するかどうか」ではなく「どう導入するか」の議論に移りました。ただし相談の入口で最も多い失敗は、いきなり開発会社を探し始めることです。

電話受付を自動化したいだけなら、月額数千円のSaaSで済みます。それを受託開発で作れば数百万円かかります。作るべきか、買うべきか。この判断を先にしないと、費用は10倍変わります。

本記事では、AIエージェントの開発・提供を手がける18社を、受託開発型・プラットフォーム型・既製SaaS型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セキュリティ項目までまとめました。

この記事でわかること

◯ AIエージェント開発会社・サービスおすすめ18社の提供形態と強み

◯ 「作るか買うか」を判断する4つの進め方と費用相場

◯ 導入で最初に確認すべきセキュリティ要件

◯ 契約前のチェックリスト

◯ AIエージェントに関するよくある質問

AIエージェント導入の4つの進め方

会社を比べる前に、自社の用途がどの進め方に当てはまるかを判断してください。ここを飛ばすと、必要以上に高い方法を選ぶことになります。

判断の分かれ目は基幹システムとの連携が必要かどうかです。

社内の在庫データや顧客データを参照して回答する必要があるなら、③の受託開発が現実的になります。逆に、公開情報やFAQの範囲で答えられるなら①か②で十分です。

AIエージェント開発会社・サービスおすすめ18選

ここからは18社を順に紹介します。各社の公式サイト・提供形態・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）

システム開発の会社ではありません。AIエージェントを顧客と接する場に置く場合に、その見た目・語り口・体験を設計する立場のサービスです。

AIエージェントの議論は技術と業務効率に寄りがちですが、顧客向けに出す場合はそれがブランドの顔になるという事実を無視できません。受付アバター、Web接客、展示会の対話キャラクター。どれも技術的に動くだけでは不十分で、話し方とビジュアルがブランドと一致している必要があります。

SACはインスタレーションやSNSを含む5領域を同じ体制で扱うため、開発会社が作ったエージェントに「顔」を与える役割で組むこともできます。

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
提供形態	顧客接点の体験設計・クリエイティブ制作（システム開発は行わない）
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：顧客向けAIエージェントの体験設計が必要な企業／ブランドの一貫性を保ちたい企業

第2位 EPOCH Inc.（株式会社EPOCH）

第1位で紹介したSACの母体です。事業内容にアプリの企画制作、インスタレーション・デバイス制作を含むため、AIエージェントを実際の接点に落とし込む工程を担えます。

AIエージェントの導入で見落とされがちなのが、どこに置くかという論点です。Webサイトなのか、店頭のデバイスなのか、展示会のブースなのか。設置場所によって必要な体験設計はまったく変わります。

EPOCHはコミュニケーション戦略の立案からデバイス制作、メディア運営までを扱うため、「何のためにエージェントを置くのか」から一緒に設計できます。

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
提供形態	コミュニケーション設計／アプリ企画制作／インスタレーション・デバイス制作
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：エージェントの設置場所から検討したい企業／店頭・展示会での活用を考える企業

第3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。「JAPAN AI AGENT」を提供しています。

企業導入で最も障壁になるのがセキュリティですが、国内データセンターの完全閉鎖型で、入力を学習に利用しない構成を明示しています。Microsoft 365、Slackなど20以上の外部サービス連携に対応し、ノーコードUIも備えます。

公開事例では医療業界で約300名・7,619時間の業務削減という数字を出しており、効果を時間で示せる点は稟議を通す立場から扱いやすい材料です。

公式サイト	japan-ai.co.jp
提供形態	プラットフォーム提供＋受託開発
セキュリティ	国内データセンターの完全閉鎖型。入力を学習に利用しない
連携	Microsoft 365・Slack など20以上
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	ノーコードUIと受託開発の両方に対応。RAG構築から独自AI開発まで一気通貫で支援できる

こんな企業に向いています：セキュリティ要件が厳しい企業／効果を数値で稟議に出したい企業

第4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。自社プロダクトと受託開発の両方を持ちます。

対話領域での実績が長いのが強みで、カスタマーサポートや社内問い合わせ対応といった、AIエージェントの主戦場で蓄積があります。

ゼロから作るべきか既製品で足りるかの判断を含めて相談できるのは、両方を持つ会社ならではです。

公式サイト	www.pkshatech.com
提供形態	自社プロダクト＋受託開発
特徴・強み	対話AI領域の長期的な実績。既製プロダクトと個別開発の両方から最適解を提案できる

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5位 Gen-AX株式会社

ソフトバンク100%出資のAI企業です。音声AIオペレーター「X-Ghost」、照会応答SaaS「X-Boost」を提供しています。

特筆すべきは日本語特化のNLP技術で、方言・敬語・文脈に対応する点です。電話対応のAIエージェントは、この部分の精度が実用性を決めます。海外製モデルをそのまま使うと、敬語の崩れや方言の聞き取りで実務に耐えないことがあります。

コンサルティング並走型のサポート体制を取っており、導入後の改善まで伴走します。

公式サイト	www.gen-ax.co.jp
資本	ソフトバンク100%出資
主なサービス	X-Ghost（音声AIオペレーター）／X-Boost（照会応答SaaS）
特徴・強み	日本語特化のNLP技術で方言・敬語・文脈に対応。コンサルティング並走型のサポート体制

こんな企業に向いています：電話対応を自動化したい企業／日本語の精度を重視する企業

第6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す。AIエージェントについても、設計から実装・運用保守まで対応します。

5,600社以上の導入実績とエンジニアの層の厚さが強みです。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」という数字を公表しています。

AIエージェントは作った後の運用が本番です。運用保守を代行できる体制を持つ点は実務的な価値が大きい部分です。

公式サイト	classmethod.jp
提供形態	受託開発＋運用保守代行
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%
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：クラウド基盤とセットで検討している企業／運用まで任せたい企業

第7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・活用をテーラーメイドで支援する会社です。

伴走型のコンサルティングが特徴で、方針を示して撤収するのではなく、社内で使われる状態になるまで一緒に手を動かします。

AIエージェントは「作ったが誰も使わない」という失敗が起きやすい領域です。業務フローの側を作り替えるところまで踏み込める体制は、この失敗を避けるうえで効きます。

公式サイト	givery.co.jp
提供形態	伴走型コンサルティング＋開発支援
特徴・強み	方針提示で終わらない伴走型。業務フローの作り替えまで踏み込み、定着フェーズを支援する

こんな企業に向いています：導入しても使われなかった経験がある企業／推進役が社内にいない企業

第8位 株式会社Algomatic

複数のAI事業を並行して立ち上げるスタートアップスタジオ型の会社です。領域ごとにカンパニーを設けています。

自社で複数のAIプロダクトを作り続けているため、実装の知見が蓄積し続けている点が強みです。研究発表ではなく、実際に売れる形にするところまでを日々やっている組織です。

新規事業としてAIエージェントを立ち上げたい企業とは、目線が合いやすい相手です。

公式サイト	algomatic.jp
提供形態	自社プロダクト開発＋事業共創
特徴・強み	複数のAI事業を並行して立ち上げるスタジオ型組織。実装から事業化までの知見が蓄積されている

こんな企業に向いています：新規事業としてAIを立ち上げたい企業／事業共創のパートナーを探す企業

第9位 株式会社LayerX

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

自社プロダクトでAIを本番運用しているという事実が、他社にはない説得力になります。日々ユーザーに使われる環境でAIを動かし続けている組織の知見は、机上の設計とは別物です。

経理・法務など、正確性が厳しく問われる領域でAIを実装してきた経験も持ちます。

公式サイト	layerx.co.jp
提供形態	自社プロダクト＋AI活用支援
特徴・強み	自社SaaSでAIを本番運用する実践知。正確性が求められる業務領域での実装経験を持つ

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／正確性が問われる業務での導入

第10位 株式会社IVRy

電話受付の自動化に特化したAIエージェントサービスです。累計3万社の導入実績を持ちます。

月額3,980円から、5分で導入開始できるという手軽さが最大の特徴です。ハルシネーション抑制の技術も搭載しています。

電話対応という用途が明確に決まっているなら、受託開発で数百万円をかけるより、この選択肢のほうが合理的です。

「作るか買うか」の判断で、まず比較対象に置くべきサービスです。

公式サイト	ivry.jp
提供形態	SaaS（既製サービス）
料金	月額3,980円〜
主な実績	累計3万社導入
特徴・強み	電話受付自動化に特化。5分で導入開始でき、ハルシネーション抑制技術を搭載

こんな企業に向いています：電話対応の負荷を減らしたい企業／まず安く試したい中小企業

第11位 vottia株式会社

音声とテキストを統合的に管理できるAIエージェントプラットフォーム「maestra」を提供しています。

ノーコードでマルチエージェントを構築できるのが特徴で、複数の役割を持つエージェントを組み合わせた設計が可能です。BPO運用の知見が基盤設計に反映されています。

実際にオペレーション業務を回してきた会社が作るプラットフォームは、現場で必要になる細かい機能が揃っている傾向があります。

公式サイト	vottia.jp
提供形態	プラットフォーム提供（ノーコード）
主なサービス	maestra（音声・テキスト統合型のAIエージェントプラットフォーム）
特徴・強み	ノーコードでマルチエージェント構築が可能。BPO運用の知見が基盤設計に反映されている

こんな企業に向いています：複数の役割のエージェントを組み合わせたい企業／自社で構築を回したい企業

第12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す。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、その業界特有のワークフローや規制を前提としたエージェント設計ができます。

規制業種では、技術力だけでは導入が進みません。何が許されて何が許されないかを理解している相手であることが前提になります。

公式サイト	exawizards.com
提供形態	受託開発＋自社サービス
特徴・強み	介護・医療・金融・製造など産業別のAI実装実績。業界固有の規制・ワークフローを前提に設計できる

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

第13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
提供形態	受託開発＋運用支援
特徴・強み	AI社会実装の長期実績。データ基盤整備からモデル運用管理（MLOps）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14位 HEROZ株式会社

将棋AIで知られる技術者集団です。構想策定から実装・運用までを一貫して支援します。

難度の高い予測・最適化を伴う課題に強く、単純な問い合わせ応答では終わらないエージェントを求める場合に候補となります。

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
提供形態	受託開発
特徴・強み	高度なアルゴリズム開発力。予測・最適化を伴う複雑な処理に対応できる

こんな企業に向いています：複雑な判断を伴うエージェントが必要な企業／技術力を最重視する企業

第15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を自社開発しているため、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。

社内規程、契約書、報告書といった日本語特有の文書構造を扱うエージェントでは、この差が実用性に直結します。

データを国内に置きたいという要件がある場合にも候補となります。

公式サイト	elyza.ai
提供形態	LLM開発・チューニング＋実装支援
特徴・強み	日本語特化の大規模言語モデルを自社開発。日本語業務文書の処理精度と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16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。

AIエージェントは処理ごとに求められる精度が違うため、モデルを使い分けられる設計は運用コストに直結します。

公式サイト	www.tdse.jp
提供形態	アセスメント＋実装＋運用支援
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：どのモデルを使うべきか判断できない企業／運用コストを最適化したい企業

第17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発注を判断できます。

AIエージェントは仕様書だけでは実用性を判断しにくい領域なので、この進め方は理にかなっています。

製造業は現場ごとに条件が異なり、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
提供形態	オーダーメイド受託開発
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／仕様書だけでは判断しにくいと感じている企業

第18位 株式会社モンスターラボ

グローバルに展開するデジタルプロダクト開発企業です。多国籍の開発体制を持ちます。

海外拠点を活用した開発体制により、規模の大きい開発にも対応できます。AIエージェントを既存のアプリやサービスに組み込む形の案件に向きます。

国内だけでなく海外市場に向けたサービスを展開する企業とは、要件の前提を共有しやすい相手です。

公式サイト	monstar-lab.com
提供形態	受託開発（グローバル体制）
特徴・強み	多国籍の開発体制で規模の大きい開発に対応。既存アプリ・サービスへの組み込みに強い

こんな企業に向いています：海外展開を伴う企業／既存プロダクトにAIを組み込みたい企業

AIエージェントの費用相場

進め方によって桁が変わります。初期費用だけでなくランニングコストも合わせて比較してください。

進め方	費用の目安	内容
既製SaaS（用途特化）	月額3,980円〜数万円	電話受付、Web接客など用途が定型の場合
プラットフォーム型（ノーコード）	月額数万〜数十万円	自社の業務フローに合わせて構築。社内担当者が必要
受託開発（小規模）	500〜1,000万円	限定的なシステム連携、単一部門での利用
受託開発（基幹連携）	1,000万円〜数千万円	複数システム連携、権限設計、ログ管理を含む
運用・保守	月額数十万円〜	精度改善、ナレッジ更新、障害対応

見落とされやすいのが運用・保守の費用です。AIエージェントは作って終わりではなく、回答の精度を上げ続けるためにナレッジの更新が必要になります。この工数を誰が負担するのかを契約時に決めてください。

選び方｜5つの確認ポイント

① 作るか買うかを先に判断する

用途が定型なら既製SaaSが最も速くて安い選択です。基幹システムとの連携が必要かどうかを基準に判断してください。

② データの扱いを契約書で確認する

入力したデータが学習に使われないか、保管場所は国内か海外か。営業資料や口頭の説明ではなく、契約書の文言で確認してください。JAPAN AIのように国内データセンターの完全閉鎖型を明示している会社もあります。

③ ハルシネーション対策の具体策を聞く

AIエージェントが誤った回答を顧客に返すことは、企業の信用問題になります。RAGによる出典の限定、回答できない場合の挙動、人へのエスカレーション。この3点の設計を持っているかを確認してください。

④ 誰がナレッジを更新するかを決める

商品情報も社内規程も変わり続けます。更新の作業を誰が、どの頻度で行うのかを運用設計に含めてください。ここが決まっていないエージェントは、半年で使われなくなります。

⑤ 撤退・乗り換えの条件を確認する

蓄積したナレッジやプロンプト、会話ログを持ち出せるか。ベンダーロックインを避けるため、契約前にデータのエクスポート可否を確認しておいてください。

契約前のチェックリスト

• 入力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（RAG、出典表示、回答不能時の挙動、有人エスカレーション）
• 連携する社内システムの範囲と、追加開発が必要になる場合の費用
• ナレッジ更新の担当と頻度、その工数の負担者
• 運用・保守費用の内訳と、精度改善作業の範囲
• 会話ログ・ナレッジ・プロンプトのエクスポート可否
• 障害時の連絡フローと復旧目標時間

AIエージェントに関するよくある質問

Q. チャットボットとの違いは何ですか？

従来のチャットボットはあらかじめ用意したシナリオに沿って答えます。AIエージェントは自律的に判断し、外部システムを操作して処理を完了させるところまで踏み込みます。「答える」と「実行する」の差が最も大きな違いです。

Q. どのくらいの期間で導入できますか？

既製SaaSなら数日から。ノーコードで組む場合は1〜3か月。基幹システムとの連携を伴う受託開発では3〜12か月が目安です。連携先システムの数が期間を最も大きく左右します。

Q. 情報漏えいが心配です

法人向けでは入力データを学習に使わない契約が一般的です。さらに国内データセンターでの閉鎖型運用を選べるサービスもあります。契約書の文言と、社内の権限設計の両方を確認してください。

Q. AIが間違った回答をしたら誰の責任ですか？

契約内容によります。多くの場合、最終的な責任は導入企業側が負います。だからこそ、回答できない場合に無理に答えない設計と、人へエスカレーションする導線が実務上は重要になります。

Q. 社内に技術者がいなくても導入できますか？

既製SaaSやノーコード型なら可能です。ただしナレッジを整理して更新し続ける担当者は必要になります。技術ではなく業務側の役割なので、この人を決めてから始めてください。

まとめ

AIエージェントの導入は、開発会社を探す前に「作るべきか、買うべきか」を判断することから始まります。用途が定型なら既製SaaS、基幹連携が必要なら受託開発。ここで費用は10倍変わります。

そして開発以上に重要なのが運用です。ナレッジを誰が更新し続けるのかを決めずに始めたエージェントは、精度が落ちて使われなくなります。

まずは自社の用途に近い3社に問い合わせ、「導入後の更新を誰がやるのか」を具体的に聞き比べるところから始めてみてください。