AI開発は「AIに詳しい」だけでは不十分です。 業務理解 × AI技術 × システム開発力の3つが揃った会社でないと、使えないシステムができあがります。
AI開発会社を選ぶ5つの基準
- 実際に動くプロダクトがあるか — 「AIできます」は誰でも言える。自社サービスやデモで実際に動くものを見せてもらう
- 業務理解力があるか — AIの技術だけでなく「御社の業務にどう適用するか」を提案できるか
- 複数のLLMに対応しているか — Claude / GPT / Gemini の複数に対応していれば、用途に最適なモデルを選べる
- システム開発力があるか — AIモデルの呼び出しだけでなく、UI・API・DB・認証まで含めたシステム全体を構築できるか
- 運用・改善まで対応するか — AI は作って終わりではない。精度改善・プロンプト調整・データ更新の継続が必要
よくある失敗パターン
「AI研究」はできるが「開発」はできない
論文は読めるがプロダクション品質のコードが書けない。研究と開発は別スキル
GPTのAPIを叩くだけ
ChatGPTの画面をそのまま埋め込んだだけ。業務に合わせたカスタマイズがない
過剰な提案
「ファインチューニングが必要です」「独自モデルを作りましょう」— 99%のケースで不要
運用を考えていない
納品後に精度が落ちても対応できない。プロンプト改善やデータ更新の体制がない
費用感
| 規模 | 目安 | 内容 |
|---|---|---|
| チャットボット | 15〜50万円 | FAQ対応、問い合わせ自動化 |
| RAGシステム | 30〜100万円 | 社内文書検索、ナレッジベース |
| AIエージェント | 30〜80万円 | 複数ツール連携、ワークフロー自動化 |
| 本格的な業務AI | 80〜200万円 | 要件定義からフルスクラッチ開発 |
注意: 費用はあくまで目安です。プロジェクトの要件・規模によって変動します。
JIT株式会社の場合
実績で証明
このサイトのAIチャットが実績そのもの。Claude + Tool Use で問い合わせまで完結
3社完全対応
Claude / GPT / Gemini の大手3プロバイダー全てに対応。用途に最適なモデルを選定
システム開発力
AI単体ではなく、UI・API・DB・認証まで含めたシステム全体を一気通貫で構築
運用まで対応
納品後のプロンプト改善・精度モニタリング・データ更新を継続サポート
まとめ
- AI開発会社は実績・業務理解・システム開発力・運用対応で選ぶ
- 「AIできます」だけの会社は避ける。実際に動くプロダクトを見せてもらう
- 99%のケースでファインチューニングや独自モデルは不要
- 費用は**15万円〜**で始められる
JIT株式会社
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