ChatGPTをはじめとする生成AIの登場で、AI（人工知能）に対する世の中の注目は広がっています。日本においても、大手企業から中小のスタートアップやベンチャー企業まで、AIを用いたさまざまなサービスが開発されています。

また、AIを用いたITの実装はシステム開発におけるスタンダードになりつつあり、多くのITベンダーが対応できるようになってきています。

それだけに、AI開発をどこの企業にお願いすればいいのか、発注側としては選別が難しい状況になってきています。どの企業がどのAI開発の技術を持ち、どのような強みを持つのかを知るニーズが高まっているのではないでしょうか。

この記事では、AI開発を行う上場企業やその他の企業について、2025年の最新データを基に紹介していきます。

目次

• AI（人工知能）開発とは
• 日本のAI（人工知能）開発大手企業
  • 株式会社ディー・エヌ・エー
  • クックパッド株式会社
  • Sony AI Inc.
  • キヤノン株式会社
  • 株式会社ABEJA
  • 株式会社さくらインターネット
• 日本のAI（人工知能）ベンチャー開発企業
  • 株式会社Jitera
  • 機能1.コード生成
  • 機能2.設計ドキュメントの自動生成
  • 機能3. テストの自動化
  • 株式会社BAP SOLUTION JAPAN
  • アースアイズ株式会社
  • 株式会社アイアール・アルト
  • Preferred Networks
• 世界のAI（人工知能）開発企業
  • Alphabet（Google）
  • Microsoft
  • Amazon.com（Amazon）
  • Meta Platforms（Facebook/Instagram）
  • NVIDIA
• ディープラーニングに注力する企業
  • 株式会社ABEJA
  • 株式会社富士通
  • 株式会社オプト
• AI開発のまとめ

監修者 sakakibara_writer

コンサルティング業界に20年以上在籍。IT戦略・構想策定など上流系が得意。

AI（人工知能）開発とは

AI（人工知能）開発とは、コンピューターに人と同様の知的な振る舞いを実現させることを目指す分野です。

現在、主流となっているのがディープラーニングと呼ばれる技術で、人間の脳の働きを模したデータ処理方法であるニューラルネットワークを使い、大量のデータから自動で特徴を抽出し学習する手法です。

ディープラーニングは、画像認識や自然言語処理の分野で目覚ましい成果をあげており、日本のみならず世界中の企業や大学で研究が進められています。GoogleやMicrosoftなどの大手IT企業は、自社のクラウドサービスにAIを組み込み製品化に力を入れています。

一方で、中国政府はAI分野に巨額の資金を投入しており、国をあげてディープラーニングの研究開発を推進しています。

この勢いに対抗するため、アメリカも政府主導で民間企業の活動を支援する動きがみられます。今後、AIが社会に与える影響は計り知れません。

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日本のAI（人工知能）開発大手企業

AI（人工知能）技術の発展に伴い、日本でも多くの上場企業がAI開発に注力しています。

本記事では、そうした日本のAI開発上場企業の概要をご紹介します。 これらの企業は、自社のAI技術をさまざまな産業に応用することで事業拡大を目指しています。

製造業向けのAIシステム開発や金融分野への活用、医療現場での活用など、AI技術の適用分野は多岐にわたります。

また、スタートアップ企業の発掘や大学との連携も積極的に行われ、新しいAI技術のシーズ（種）探しにも力が注がれています。日本企業がAI技術をどのように活用していくのか、今後が注目されます。

株式会社ディー・エヌ・エー

ディー・エヌ・エー（DeNA）は、データサイエンスとAI研究開発の2つの強みを併せ持つ企業です。

データサイエンスチームは、機械学習コンペティション「Kaggle」でトップ実績を誇る人材を擁しています。彼らの幅広い応用力と実装速度を活かし、様々なAI技術の事業化プロジェクトに貢献しています。

一方のAI研究開発チームは、画像処理や音声生成、強化学習、自然言語処理などの高度な専門性を持ち、実用化が難しいAI技術の開発に取り組み、人工知能の最先端を追求し続けています。

ディー・エヌ・エーは1999年の創業以来、大規模データを活用したサービスを展開してきました。現在は、AIの事業化に際して、データサイエンティストやエンジニア、デザイナーなどの様々な専門家チームが一体となって、検証からシステム開発、運用までを一貫して行う体制が強みとなっています。

(2025/02/18時点の情報)

株式会社DeNA

クックパッド株式会社

クックパッドは、食と生活に関するサービスを提供するレシピサイト「cookpad」の運営で知られています。クックパッドでは、レシピ検索や提供サービスの質向上のために、AI技術を活用しています。 例えば、以下のようなことができるようになっています。

• • ユーザーが入力した食材や料理のジャンルから、個々の嗜好に合ったレシピをAIが提案する「レシピおすすめ機能」を開発。料理初心者でも自分に合ったレシピが見つかりやすくなっています。

• • 画像認識AIを活用し、料理の写真から食材や料理名を解析する技術も導入。写真からレシピを検索できるようになるなど、利便性が大きく向上しています。レシピの文字起こし作業の自動化もAIで実現しており、書籍内のレシピを効率よくデジタル化できるようになりました。

クックパッドはAIを食と生活の分野に取り入れることで、誰もが幸せな食生活を送れる社会の実現を目指しています。

(2025/02/18時点の情報)

クックパッド

Sony AI Inc.

Sony AI Inc.（ソニーAI）は、エンタテインメント分野におけるAI技術の活用を通じて、人間の創造性を広げていくことを目指しています。

一つ目は、音楽やゲームなどのコンテンツ制作に携わるアーティストやクリエイターを支援すること。AIがその創造力を補助し、表現の幅を広げていくことを目指しています。

二つ目は、エンタテインメント体験そのものを進化させること。AIを活用して、視聴者に新しい楽しみや感動を提供し、生活文化を豊かにしていくことを目指しています。

さらに、農業や医療、教育といった新しい分野においても、AI技術の活用によって地球規模で持続可能な社会づくりに取り組んでいます。 ソニーAIは創造的なエンタテインメントから、人と社会のあり方そのものを変えていくことを目指しています。

(2025/02/18時点の情報)

Sony AI

キヤノン株式会社

キヤノン（Canon）は、画像認識技術などのAIを活用した新製品やソリューションの開発に取り組んでいます。同社のコンパクトカメラには、被写体を認識して最適な設定で撮影する機能が搭載されています。

例えば人物を検出すると自動的に逆光補正をかけるなど、誰でも上手な写真が撮れるようになっています。

また、業務用プリンターでは、AIによる原稿内容の解析を行い、印刷データの最適化を行うことで、文字の読みやすさ向上や用紙の節約に貢献しています。 医療画像分野でもAI活用が進んでおり、AIがX線画像から異常のある部分を検出する支援システムを開発しています。 キヤノンは「より価値ある情報を人々に提供する」を目指し、画像処理とAIの融合を加速させています。

(2025/02/18時点の情報)

Canon

株式会社ABEJA

ABEJAのデジタル版EMS（Electronics Manufacturing Service）は、DXに必要な全工程に対応でき、最先端の「製造機械」と「製造ノウハウ」をAI化して活用できます。

これにより、自社でAIシステムの開発や導入よりも迅速に実装が可能になり、高度な技術を継続利用でき、コストダウンとリスク回避、ケイパビリティの強化が見込めます。

AIの倫理性とガバナンスも重要な課題です。ABEJAは「公平を期すAI」のビジネス実装をサポートします。2019年設立のEAA（Ethics for AI Advisory）の下、多数のAI倫理案件を検討してきた実績があります。

(2025/02/18時点の情報)

株式会社ABEJA

株式会社さくらインターネット

さくらインターネットは、経済産業省からAIに関わるコンピューティングリソースの安定供給確保計画の認定を受けました。デジタル社会を発展させるには、生成AI向けクラウドサービスが必要不可欠です。

そこで「高火力」の開発を決定し、3年で130億円を投資する予定です。 「高火力 PHY」は、GPUと高速ネットワークを搭載し、大規模言語モデル（LLM）などの生成AIを想定した仕様です。

石狩データセンターで再生可能エネルギー100%を利用することで、CO2排出量ゼロのうえ生成AI開発が可能になります。さくらインターネットは、生成AIの安定供給に基盤面から貢献しています。

(2025/02/18時点の情報)

株式会社さくらインターネット

日本のAI（人工知能）ベンチャー開発企業

優れたAI技術を持つ未上場企業も存在します。こうした企業は、自社のAI技術を武器に、新規事業への参入や大手企業との提携を目指しています。 本章では、日本のAI開発企業の中から代表的な企業を紹介していきます。上場企業のみならず、注目を集める未公開企業の活動にも着目し、日本におけるAI技術の現状と可能性を垣間見ていきましょう。

株式会社Jitera

Jiteraは、Webやスマホアプリの開発を高速化する開発自動化プラットフォーム「Jitera」を提供しています。

開発AIエージェント「Jitera」は、システム開発・システム改修を自動化するプラットフォームです。

既存のシステムのコードを読み込み、システム構造を分析。高精度な設計書を自動生成し、システム開発・改修を効率化、コスト削減に繋げます。

（2025/03/17時点の情報）

Jiteraの公式サイトを見る

株式会社BAP SOLUTION JAPAN

BAP SOLUTION JAPANは、ベトナム企業「株式会社BAP」の日本法人です。BAPはオフショア開発を行っている企業ですが、AIを活用したサービスも提供しています。

設立は2016年と若い会社ですが、同年に東京オフィスを開設しており、現在ではベトナム、日本（東京・大阪）のほか、米国、韓国にも進出しています。

データサイエンティスト、ディープラーニングエンジニア、機械学習エンジニアからなるチームを持ち、「テキスト認識」「画像処理」「言語処理」「音声認識」「クラウド費用の最適化」をAIサービスとして提供しています。2021年には、ベトナムのA-IoT企業トップ10に選出されており、AI技術について高い評価を受けています。

(2025/02/18時点の情報)

アースアイズ株式会社

アースアイズは、発見と通知を得意とする「アシストAI」を軸に、AIソリューションをさまざまな業界に提供しています。

AIを搭載したカメラにより、販売促進、万引き予知、介護支援、混雑状況可視化などのAIサービスを「スタンダードソリューション」として持つほか、小売、医療・福祉、工場・施設向けのソリューションとして、各業態のニーズに合わせたサービスを、AIカメラを活用して提供しています。

アースアイズは特許技術「3D空間把握」を保有しており、カメラで取得した映像情報を基に、仮想的に立体空間を作り出し人やモノの距離を把握することができます。「3D空間把握」とAIを活用することで、人の感覚に限りなく近い情報処理をすることが可能になり、AIが人に代わって危険な事象を検出し、発報・通知を行うことができます。

(2025/02/18時点の情報)

株式会社アイアール・アルト

アイアール・アルトは、アノテーション事業を実施している企業です。

アノテーションとは、AIが学習に用いるデータを収集・整理する作業のことです。

例えば、リンゴとオレンジの画像を学習させる場合、誰かが「この画像はリンゴである」と教える必要があります。これを教えるために「画像1=リンゴ」というような情報（タグ、メタデータ）を付与します。

AIの精度を向上させるには、大量のデータと、それに対するタグ等の付与が必要です。膨大な作業のため、アノテーション自体も可能な限りAIで効率化します。

アイアール・アルトは、AIの精度向上に欠かせない、映像・音声・言語データのアノテーションを実施しています。

(2025/02/18時点の情報)

Preferred Networks

Preferred Networksは、AI技術を活用した事業展開を行う企業です。

ディープラーニングなどの機械学習技術を基盤に、様々な分野で大企業と協力しながら製品化を進めています。 交通分野では、トヨタ自動車と自動運転やコネクテッドカーの研究開発を行っています。

製造業分野では、ファナックや日立製作所とロボティクスや工作機械の開発に取り組んでいます。物体認識や異常検知、最適化技術が中心です。

医療分野では、国立がん研究センターなどと連携し、医用画像解析や血液によるがん早期診断技術を研究しています。

また、AIを活用した教材づくりも行っており、「プレイグラム」という子供向けプログラミング教育ソフトを開発しています。 このように、Preferred Networksは幅広い分野で事業化を進めながら、それぞれの領域に合わせてAI技術の活用を推進しています。

(2025/02/18時点の情報)

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世界のAI（人工知能）開発企業

AI開発企業は、グローバル市場を視野に入れたサービス展開や、多国籍の優秀な人材獲得を進めています。

世界トップクラスのAI企業は、自然言語処理や画像認識などのコア技術を磨き、産業用から消費者向けまで幅広い製品・サービスを提供しています。

とくに近年は、大規模データと演グの発展が目覚ましく、言語モデルやレコメンデーションシステムなどの革新が続いています。 本章では、世界のAI開発動向と、グローバルに活躍する企業の特徴を紹介します。

Alphabet（Google）

AlphabetはGoogleの親会社として知られ、様々なAI技術開発を行っています。

同社が注力するのが、自然言語処理を核としたAIアシスタント「Google Assistant」です。音声対話で検索や操作を支援する同製品はスマートスピーカーなどに搭載され、生活のあらゆるシーンで利用されています。

2022年5月に発表された新バージョンでは、より自然な会話が可能になるなど、進化を遂げています。

医療分野では、Alphabet傘下のDeepMindが、蛋白質構造予測AI「AlphaFold2」をオープンソースとして公開しました。創薬プロセスの効率化に貢献することが期待されています。

自動運転技術のWaymoは、米国アリゾナ州フェニックスなどでロボタクシーサービスを提供。安全な移動を実現するために、深層学習を用いた認識技術を改善しています。

Alphabetは「AIファースト」を掲げ、革新的な製品・サービスを次々に送り出しています。同社のAIは、世界中の人々の生活をより良い方向に変える可能性を秘めています。

(2025/02/18時点の情報)

Microsoft

Microsoftは、AIを核としたサービスと製品を多数展開しています。

Azure AIプラットフォームでは、画像認識や言語処理など、様々なAIサービスをクラウド上で提供。開発者がアプリ作成を容易にします。

2022年11月には大規模学習モデル「Liquid」を発表するなど、最先端の機能を充実させています。自然言語処理分野で力を入れており、2022年に大規模言語モデル「 Sydney」をオープンソースで公開。会話応答性能の向上が期待されます。

このほか、ヘルスケアや農業など、産業分野へのAI活用も推進中です。MicrosoftのAIは、世界中で人々の生活を豊かにする存在を目指しています。

(2025/02/18時点の情報)

Amazon.com（Amazon）

Amazonは、消費者向けサービスを中心にAIを活用しています。

同社が力を入れるのが、スマートスピーカー「Amazon Echo」に搭載されるAIアシスタント「Alexa」です。音声で操作ができるほか、自然な会話が可能なのが特徴です。2024年に発表された新バージョンでは、さらに自然な発話での対話が実現しています。 Alexaは、スマート家電とも連携が可能で、生活シーンに合わせた自動制御ができるなど、利便性が高くなっています。

また、Alexaの開発者向けプラットフォームを公開しており、サードパーティによる機能拡張も進められています。 小売サイト「Amazon.com」では、レコメンド機能にAIを活用し、ユーザーに合った商品を提案しています。2022年には、画像認識AIを活用し、服の提案機能も強化されました。 Amazonは、AIを通じて、より便利で豊かな生活の実現を目指しています。

(2025/02/18時点の情報)

Meta Platforms（Facebook/Instagram）

Meta Platformsは、FacebookやInstagramを運営する企業として知られ、これらソーシャルメディアサービスを支えるために、さまざまなAI技術を開発しています。

同社が力を入れているのが、自然言語処理です。投稿されるテキストの意図を理解し、適切な情報を提供することで、サービスの質を高めています。2022年11月には、大規模言語モデル「LLaMA」をオープンソースで公開し、開発者支援を強化しました。

画像認識技術も重視しており、写真からシーンを理解してタグ付けを支援するなど、サービスの利便性向上に活用しています。2022年に発表した新技術では、視覚障害者向けの画像キャプション生成能力が大幅に強化されています。

このほか、AIを使った有害コンテンツの検出や、AR/VRコンテンツの高度化なども進めています。 Facebookは「AIで世界をより開かれた場所に」をビジョンに掲げ、人々のコミュニケーションを支えるAIの研究開発を加速しています。

(2025/02/18時点の情報)

NVIDIA

NVIDIAは、GPUを活用したAIコンピューティング製品のトップメーカーです。

同社のGPUは、大規模なディープラーニング処理に適しており、研究機関やIT企業では欠かせない存在となっています。「NVIDIA GTC 2024」に発表された新しいGPUアーキテクチャ「Blackwell」では、数兆パラメータの大規模言語モデルによるリアルタイム生成 AI を構築・実行することができます。

NVIDIAは、GPUベースのAIインフラストラクチャ「NVIDIA AI」も提供。クラウド上で大規模なAIトレーニングを可能にしています。2022年にはMicrosoft Azureへも提供を拡大し、AI開発環境の幅を広げました。

自動運転分野にも注力しており、独自のAIプラットフォーム「DRIVE」を展開。安全な自動運転の実現を目指しています。 NVIDIAは「AIを誰もが使える時代に」を掲げており、先進のAIインフラ提供を通じ、イノベーションの創出を加速する存在を目指しています。

(2025/02/18時点の情報)

ディープラーニングに注力する企業

ディープラーニングは、大量のデータをニューラルネットワークに学習させることで、コンピュータに知能的な処理を実現する手法です。画像認識や音声解析など、精度の高いAIシステムが次々に開発されています。

その背景には、GPUなどのハードウェア性能向上と、ビッグデータの蓄積があります。 ディープラーニングは膨大な計算リソースを必要とするため、先進のIT企業を中心に研究開発が進められています。本記事では、ディープラーニングに注力する企業の取り組みと、先進事例を紹介します。

株式会社ABEJA

前章でもご紹介したABEJAは、ディープラーニングなどの最先端テクノロジーを活用した次世代型マーケティングソリューションを提供しています。

オンラインとオフラインのデータをリアルタイムに解析・連携することで、実店舗での顧客行動分析が可能になりました。

具体的には、店舗内の顧客動態や属性をAIで解析する「ABEJA Behavior」「ABEJA Demographic」などのサービスと、オンラインとオフラインデータを統合管理する「ABEJA DMP」を組み合わせることで、従来にない柔軟なマーケティングが実現できます。個人情報保護にも十分配慮しています。

ABEJAは学術研究をベースに、最先端技術を活用したビジネスプロデュースを手掛けています。ディープラーニングなどのAI技術を駆使し、オンラインとリアル店舗を融合したマーケティングソリューションを提供することで、顧客体験の革新を目指しています。

(2025/02/18時点の情報)

株式会社富士通

富士通は、グラフ構造データを学習する独自のディープラーニング技術「Deep Tensor」を活用した、化学構造式から化合物の特性を予測するAIサービス「SCIQUICK-DT」を発表しました。 このサービスでは、化学構造式の原子のつながり方の特徴をグラフ構造データとしてAIに学習させることで、構造式のみから代謝安定性や経口吸収性などの特性を高精度に予測できます。

また、どの部分がそれらの特性に影響するのかも判別できるため、効率的な化合物設計が可能です。オプションで独自の学習モデルも構築できるので、製薬会社は求める特性に合わせた予測が行えます。 これにより、新薬開発の初期段階から実用性や安全性を評価し、的確な化学構造の改変が行えるようになります。

富士通が参画するコンソーシアムの研究成果を活用し、高い予測精度を実現した本サービスは、製薬業界に大きなメリットをもたらすことが期待されます。

(2025/02/18時点の情報)

株式会社オプト

オプトは、データ解析・機械学習のRe Data Scienceと協業し、AIプロダクトとデータ解析ソリューションの強化に取り組んでいます。

例えば、マルチモーダルディープラーニングを使ったCTR予測モデルの開発です。これに画像生成AIを組み合わせることで、低コストでCTRの高いクリエイティブを自動選抜できるようになります。

またデータ解析では、ブランド広告の効果測定と適正な予算配分を支援します。ブランド広告は直接的な売上に結びつきにくいものの、商品広告を裏で支えている側面があります。そこでパス解析で広告効果をモデル化し、間接的な効果も考慮した上で、効率的な予算配分を提案します。

このように、最新のAI技術とデータ解析手法を融合することで、オプトはより高度なソリューションの提供を目指しています。

(2025/02/18時点の情報)

AI開発のまとめ

現在、AI開発は大きな転換期を迎えています。画像認識や言語処理ではディープラーニングが主流となり、精度が飛躍的に向上しました。

一方で大量のデータと計算資源を必要とするため、先進国を中心に研究開発競争が激化しています。

例えば自動運転では、膨大な実走行データから交通環境を学習することが重要視されています。医療分野でも、病気の診断・治療支援にAIが活用され始めています。 日本でも自動車、電機、通信関連などの大手企業を中心に、産学官連携のもと研究開発が進められています。

世界トップレベルの成果も多数出ている反面、人材確保などの課題も指摘されます。 今後は倫理面での議論も重要になります。プライバシー保護への配慮や、公正な判断基準の確立が求められていきそうです。AIが社会にもたらす影響と向き合いながら、健全な発展を図る必要があるでしょう。