業務の効率化や生産性向上を目的に、生成AIの導入を検討する企業が増えています。
一方で、「社内にAIの知見がない」「セキュリティや法務の承認が不安」「どこから着手すればよいかわからない」といった声も多く聞かれます。
こうした課題を解決する手段として注目されているのが、生成AI導入支援サービスです。
本記事では、導入支援の流れやメリット、失敗しない選び方に加え、実績あるサービス8社を比較しながら詳しくご紹介します。
自社に最適な導入方法を見つけたい方は、ぜひ参考にしてください。
目次
生成AI導入支援サービスおすすめ8選を徹底比較
生成AIの導入が加速する中で、「ツールはあっても、業務にどう落とし込めばよいかわからない」という課題を抱える企業は少なくありません。
生成AI導入支援サービスは、単なる技術導入にとどまらず、活用設計・社内展開・セキュリティ整備・人材教育までを一貫して支援してくれる点が特長です。
本章では、そうしたニーズに応える実績豊富な8社をピックアップし、対応範囲・得意業界・導入支援の進め方・社内稟議対策の観点から比較します。
- AI-Starter｜クラスメソッド株式会社
- AI Going 環境構築｜株式会社ブルートーン
- 生成AI環境構築支援サービス｜株式会社BeeX
- Enterprise向け 生成AI導入支援サービス｜株式会社セゾンテクノロジー
- 生成AI活用支援｜株式会社ベルテクス・パートナーズ
- 生成AI導入支援サービス｜TIS株式会社
- 生成AI導入支援チーム｜GMOコネクト株式会社
- 生成AIセキュリティリスクマネジメント支援｜株式会社GRCS
各社の特徴を理解することで、自社に合ったパートナーを選ぶための判断材料が得られるはずです。
AI-Starter｜クラスメソッド株式会社
AI-Starterは、AWSのパートナーとして実績豊富なクラスメソッド株式会社が提供する生成AI導入支援サービスです。
サービスは社内での活用シーンの整理から、セキュリティ・ガバナンス要件を満たすシステム設計、プロトタイプ開発までを一気通貫でサポートしてくれます。
特に、生成AI活用における個人情報や業務データの安全管理を重視しており、法務・情報セキュリティ部門との連携も意識された構成が強みです。
また、サポート内容はテンプレート的な導入にとどまらず、利用部門ごとの課題やワークフローに合わせた設計が可能で、「どこから始めればよいかわからない」という企業にも向いています。
業種横断的に豊富な支援実績があり、内部PoCで成果を見ながら導入判断ができるため、慎重な社内稟議プロセスにも対応しやすい点が評価されています。
AI Going 環境構築｜株式会社ブルートーン
AI Goingは株式会社ブルートーンが提供する生成AI導入支援サービスで、特に「自社内でのAI運用環境構築」に強みがあります。
大規模言語モデル（LLM）やオープンソースの生成AI基盤を活用しながら、オンプレミスやクラウドなど多様な環境に合わせた設計が可能で、自社データを守りながら生成AIを活用したい企業に適しています。
AI活用の導線やセキュリティ設計を含むPoC（概念実証）からのサポートに対応しており、導入初期からのステップが明確なのも特徴です。
特に「できるだけ自社の手で開発・運用したいが、最初の設計や基盤整備に不安がある」といったニーズに応えるサービス内容で、技術内製を目指す企業の伴走型パートナーとして選ばれています。
生成AI環境構築支援サービス｜株式会社BeeX
株式会社BeeXが提供する「生成AI環境構築支援サービス」は、クラウドインフラの構築・運用に強みをもつ同社ならではの支援体制が特徴です。
特に、SAPなどの基幹システムと生成AIを連携させる環境構築に実績があり、エンタープライズ領域での利用を想定したサポートに適しています。
セキュリティ要件が厳しい企業向けに、アクセス権限の分離やデータ暗号化設計など、クラウド基盤における安全性と拡張性を両立する構成が可能です。
また、AWSやGoogle Cloudといった複数のクラウドに対応しており、将来的なスケーラビリティも視野に入れた設計が行えるのもポイントです。
情報システム部門と法務・監査部門の両方を納得させられる技術支援を求める企業に向いています。
Enterprise向け 生成AI導入支援サービス｜株式会社セゾンテクノロジー
株式会社セゾンテクノロジーの「Enterprise向け 生成AI導入支援サービス」は、金融・流通などの高いセキュリティが求められる業界における豊富な開発経験を活かしたサポートが強みです。
サービスでは生成AIの活用シナリオ策定から、基盤構築、セキュリティ要件対応、社内利用ガイドライン整備までを包括的にサポートしてくれます。
特に、社内規程や法務部門とのすり合わせが必要な企業に対しては、監査対応を意識した説明資料や利用制限設計の支援が可能で、稟議取得のハードルを下げるサポートが受けられます。
PoC支援や段階的なスモールスタートにも対応しており、「まずは一部業務から試したい」といったニーズにも柔軟です。
社内外のガバナンス要求に応じながら、安全かつ実践的に生成AIを導入したい企業に最適なパートナーです。
生成AI活用支援｜株式会社ベルテクス・パートナーズ
株式会社ベルテクス・パートナーズが提供する生成AI活用支援は、「業務プロセスの変革」まで見据えた上流工程からのサポートが特長です。
単なる生成AIの導入支援にとどまらず、業務ヒアリングをもとに課題を抽出し、どこに生成AIを適用すべきか、どのような成果が期待できるかを明確にします。
また、導入効果の可視化やPoC支援、社内展開のための活用方針策定・教育まで含めた一気通貫の支援が可能です。
コンサルティングファームとしての実績を活かし、経営層・法務・情シスそれぞれの関心領域を押さえた丁寧な設計ができる点も安心材料です。
業務改革とAI導入を同時に進めたいと考える企業にとって、頼れるパートナーといえます。
生成AI導入支援サービス｜TIS株式会社
TIS株式会社の生成AI導入支援サービスは、大企業向けシステム開発で培った信頼性と安定性を活かし、「堅実に導入を進めたい企業」から支持されています。
業種ごとの業務知見とAI技術を融合させ、個別業務に最適化された生成AI活用モデルを提案してくれます。
また、インフラ構築、セキュリティ設計、運用ポリシー策定までを網羅的にサポートしてもらうことも可能です。
特に、コンプライアンスやデータガバナンスへの対応力に優れており、社内ルールが厳しい業界でも安心して導入できます。
PoCによる効果検証も可能なため、社内承認プロセスが厳しい企業でも段階的にスムーズな展開が可能です。
実績重視・堅牢な体制で失敗リスクを減らしたい方におすすめです。
生成AI導入支援チーム｜GMOコネクト株式会社
GMOコネクト株式会社の「生成AI導入支援チーム」は、企業内の生成AI利活用を「現場レベル」で実装することに強みを持つ伴走型サービスです。
社内の課題ヒアリングから活用領域の選定、実証実験、社内教育までを一貫して支援し、現場部門が実務で生成AIを使いこなせる状態まで導きます。
特に、GMOインターネットグループとしてのセキュリティ運用経験を活かし、社内規程や情報管理基準への準拠も視野に入れた設計が可能です。
カスタムプロンプト作成や社内チャットボットの構築支援にも対応しており、小規模から始めて徐々に全社展開したい企業にも適しています。
「導入後の活用フェーズまでを含めてサポートしてほしい」と考える企業におすすめのサービスです。
生成AIセキュリティリスクマネジメント支援｜株式会社GRCS
株式会社GRCSが提供する「生成AIセキュリティリスクマネジメント支援」は、情報漏洩や法的リスクに備えた守りの体制構築に特化したサービスです。
サイバーセキュリティ・ガバナンスの専門企業として、生成AIの利用にともなう新たな脅威を洗い出し、リスク評価・対策ポリシーの整備・ログ管理方針の策定などを包括的に支援します。
社内の法務部門や情報セキュリティ委員会など、稟議・承認プロセスに関与する部署を納得させるための説明資料・ガイドライン作成も対応可能です。
「すでにPoCは実施済みだが、全社展開にあたり統制や安全性を確保したい」といったニーズにマッチしやすく、生成AI活用の信頼性を高めたい企業に適した選択肢です。
生成AI導入支援サービスとは？メリットを理解しよう
生成AI導入支援サービスとは、企業が生成AIを業務で安全かつ効果的に活用するための環境を整備し、導入から運用までを支援するサービスです。
サポート内容は活用目的の整理やPoC（概念実証）の設計、システム構築、データガバナンス対応、社内教育まで多岐にわたります。
導入を検討する企業の多くは、以下のような課題を抱えています。
- 社内にAIの専門人材がいない
- セキュリティや法的リスクへの対応に不安がある
- 稟議を通すための資料や根拠が不足している
- 自社に適したユースケースや導入手順がわからない
こうした課題に対し、導入支援サービスを活用すれば、手探りで進めるよりも短期間で成果につながりやすく、社内の説得やリスク対策もスムーズに行えます。
ここでは、導入支援サービスの利用によって得られるメリットをわかりやすく解説していきます。
業務効率化と無駄なコスト削減を実現できる
生成AIは単純作業の自動化や情報検索の高速化によって、日常業務の効率を大きく改善できます。
特に導入支援サービスを利用することで、現場の課題に即したAI活用の導線を設計できるため、無駄なツール導入や試行錯誤のコストを抑えることが可能です。
例えば、問い合わせ対応や文書作成、議事録の自動生成など、従来人手で行っていた業務の一部を置き換えることで、人件費や教育コストの削減にもつながります。
結果として、限られたリソースで高い生産性を維持したい企業にとって、生成AI導入は費用対効果の高い投資と言えるでしょう。
AIに詳しい担当者がいなくても実務で使える環境構築ができる
生成AIの導入は高度な専門知識が必要と思われがちですが、支援サービスを活用すれば専門人材がいなくても導入可能です。
多くの生成AI導入支援サービスは業務部門が直感的に使えるUI設計や、操作マニュアル・運用フローの整備、社内教育までサポートに対応しています。
また、初期構築時に業務要件をヒアリングし、AIの回答品質やリスクをコントロールする仕組みも組み込んでくれます。
そのため、「詳しい人材がいないから導入できない」と悩む企業も、スモールスタートで安心してAIの活用を始められるということです。
専門的なノウハウを短期間で獲得できる
生成AIの業務活用には、プロンプト設計やAIの限界を理解した上でのシナリオ設計が不可欠です。
導入支援サービスを利用すれば、蓄積された活用ノウハウや他社事例をもとに、自社の業務に適した活用方法を短期間で習得できます。
また、支援内容にはPoC支援や伴走型のワークショップが含まれることもあり、試行錯誤しながらAIの活用スキルを内製化していけます。
結果として、独自に学習するよりもスピーディかつ確実に、生成AIを使いこなす体制を構築できるということです。
ガバナンス強化と社内稟議をスムーズにする根拠資料を提供してくれる
生成AI導入には、情報漏洩や不適切利用のリスクを踏まえた社内ガバナンス体制の構築が求められます。
支援サービスはセキュリティ方針や利用規程の整備、稟議資料のテンプレート提供までを含めて対応してくれることが多く、法務や情報システム部門との調整もスムーズに進められます。
さらに、リスク評価の観点からベンダーや技術の選定根拠を明示するサポートもあり、監査や説明責任にも耐えうる体制構築が可能です。
こうしたサポートは、導入を進める現場担当者が社内理解を得る上で、非常に心強いです。
生成AI導入支援サービスを利用するリスクと注意点
生成AI導入支援サービスは非常に便利ですが、導入前に確認すべきリスクや注意点も存在します。
例えば、生成AI導入支援サービスを利用するにあたって、以下のような落とし穴もあります。
- 社外への情報漏洩リスク
- 特定ベンダーへの依存（ベンダーロックイン）
- 社内での活用ルールの未整備
- 利用目的のあいまいさによる失敗
こうした点を事前に理解しておくことで、適切な対策や社内調整が可能になり、トラブルの回避や投資対効果の最大化につながります。
ここでは、導入支援サービスを選ぶ上で見落とされがちなポイントやリスクを具体的に解説し、後悔しない導入のための判断材料を提供します。
情報漏洩する可能性がある
生成AIを業務に導入する際は、社内データや機密情報が外部に漏れるリスクが現実的な懸念の一つです。
特に、外部のAIモデルとAPI連携する場合は、入力した情報が意図せず学習データに利用される可能性もあるため、対策が求められます。
このリスクに対応するためには、プライベートなLLM（大規模言語モデル）の構築や、データの匿名化・アクセス制御の徹底が有効です。
また、生成AI導入支援サービスを利用すれば、ガイドライン整備やログ監査の仕組みを含めたガバナンス構築も一括でサポートしてもらえます。
情報漏洩を防ぐには、技術的な制御だけでなく、社内ポリシーの明文化と運用設計がセットで求められることを理解しておく必要があります。
ベンダーロックインするとコストが増える
生成AIを導入する際に特定のベンダーに依存しすぎると、将来的な仕様変更や価格改定に柔軟に対応できなくなる恐れがあります。
例えば、使用しているAI基盤が一社独自のインフラやAPIに強く結びついている場合、切り替えコストや移行障壁が高くなりがちです。
このようなベンダーロックインを回避するには、OSS（オープンソースソフトウェア）の活用や、複数クラウドに対応した構成設計が効果的です。
導入支援サービスの中には、中立的な技術支援に特化し、将来の柔軟な構成変更を見越した提案をしてくれる事業者も存在します。
長期的な運用を見据えるなら、初期費用や利便性だけでなく、ベンダー依存度にも目を向けることが重要です。
生成AI導入支援サービスの失敗しない選び方
生成AI導入支援サービスを検討する上で、「どの会社に依頼すべきか」「自社に本当に合っているのか」といった悩みを持つ方は多いのではないでしょうか。
選定を誤ると、セキュリティ対応の不備や導入後の運用トラブル、想定以上のコスト発生など、リスクが大きくなります。
そこで、以下のような観点から信頼できるサービスを見極めるポイントを紹介します。
- セキュリティ対策と情報管理の透明性
- 自社業種への理解と導入実績
- サポート体制・導入スピードの柔軟性
こうした要素を理解しておくことで、稟議を通しやすく、導入後も安定して運用できるサービスを選びやすくなります。
セキュリティ対応を確認して情報漏洩リスクをチェック
生成AI導入時に最も注意すべきリスクの一つが「情報漏洩」です。
特に、社内の業務データや個人情報をAIに入力する場合は、取り扱いが不適切だと重大なセキュリティ事故につながります。
導入支援サービスを選ぶ際は、データの保存・学習設定・アクセス制御の仕組みが整っているか、オンプレミスやクローズド環境への対応が可能かなど、具体的な対策を確認することが重要です。
また、社内向けの利用ガイドラインや監査ログ機能の整備もサービスに含まれていると、法務や情報セキュリティ部門の承認も得やすくなります。
業種別に生成AI導入支援の実績を確認する
生成AIの活用は業界や職種によって大きく異なるため、業種に応じた支援実績があるかどうかは重要な判断材料です。
例えば、製造業ではマニュアルの自動生成、金融業ではFAQ対応、医療ではカルテ要約といった活用が考えられます。
このような業務特性に応じたユースケースを理解し、業界の規制やデータの扱い方にも精通しているベンダーであれば、導入後のトラブルも起こりにくくなります。
サービス選定時には、過去の導入事例やクライアント一覧、活用成果のレポートなどを確認することがおすすめです。
サポート体制や導入スピード
生成AIの導入をスムーズに進めるためには、手厚いサポート体制と現実的な導入スケジュールの把握が欠かせません。
特に、初期段階ではPoC（概念実証）や社内調整が必要になるため、技術支援だけでなく、稟議用資料や教育コンテンツの提供があると社内展開が加速します。
また、緊急対応や運用フェーズでの改善提案など、導入後の伴走支援があるかも確認しましょう。
導入までに数か月かかるケースもあるため、自社のスケジュール感とサービス側の支援体制が合っているか事前にすり合わせておくことが重要です。
生成AI導入支援サービスの支援内容と導入フロー
生成AIを導入するには、単にシステムを整えるだけでなく、活用目的の明確化・セキュリティ対策・社内運用設計など多面的な検討が欠かせません。
そのため、支援サービスでは一般的に以下の3ステップに分けてサポートが行われます。
- コンサルティングフェーズ： 活用戦略の立案やPoC設計
- 環境構築フェーズ： インフラ・セキュリティ設計とシステム開発
- 運用・改善フェーズ： 効果測定・継続支援・社内定着化
これらの工程を通じて、自社に合った形での生成AI導入と運用を実現できる点が大きな魅力です。
ここでは、それぞれのフェーズで何が行われるのか、支援内容の具体例を交えてわかりやすく解説していきます。
コンサルティングフェーズ｜課題整理と活用戦略策定
生成AI導入は、単にツールを導入するだけでは業務改善につながりません。
生成AI導入支援サービスは、まず現場の課題や業務フローを整理し、どの領域に生成AIを活用すべきかを可視化するコンサルティングフェーズを設けています。
この段階では、PoC（概念実証）の設計や社内ヒアリングを通じて、実現可能性・導入効果・リスクを事前に評価します。
目的と手段を明確にすることで、「導入したのに活用されない」といった失敗を防ぎましょう。
環境構築フェーズ｜インフラ・セキュリティ設計
戦略が固まった後は、生成AIを安全かつ安定的に動かすための基盤構築が必要です。
支援サービスでは、クラウド／オンプレミスの選定、AIモデルの接続設計、社内データとの連携整備などを技術的に支援してくれます。
特に、重要なのは、アクセス権限管理・データの匿名化・ログ管理といったセキュリティ対策の設計です。
このフェーズで堅牢なインフラを構築できるかが、社内稟議の通過や運用後のリスク回避に直結します。
運用・改善フェーズ｜効果測定と継続サポート
生成AIは導入して終わりではなく、実運用の中での改善と最適化が成果につながります。
生成AI導入支援サービスでは、定期的なログ分析や活用状況の可視化、ユーザー部門へのフィードバックなどを通じて、定着と効果最大化を支援します。
また、プロンプト設計の見直しや社内教育のアップデートにも対応している事業者であれば、生成AIを継続的に活かし続けられます。
こうした伴走型支援があることで、社内全体へのスムーズな展開やナレッジの蓄積も実現しやすくなります。