今日のニュース内容は「「AI・生成AI開発に強いシステム開発会社の目的別選び方を解説する記事」について、**DEKIRU.AI（デキルエーアイ）**が2025年7月28日に公開」
出典：AI・生成AI開発に強いシステム開発会社の目的別選び方を解説する記事を公開
「DEKIRU.AI（デキルエーアイ）」は、AI・生成AI開発に強いシステム開発会社の目的別選び方を解説する記事を公開しました。2025-07-28 20:50
ニュースチェック（2025-07-29）https://newscast.jp/news/2953671
「どこに頼めばいいの？」と迷う前に。生成AIに強い開発会社を目的別に解説！会社選びのポイントも紹介。
🧩 記事の深掘りポイント
1. パートナーの「原型分類」
DEKIRU.AIは、AI開発企業を4つのカテゴリに分類しています：
- 大手SIer／メーカー（富士通、NECなど）：
安定性・信頼性が高く、大規模プロジェクト向き。長期サポートも手厚い。 - 有力ベンチャー（エクサウィザーズ、ABEJA、Laboro.AIなど）：
独自AIプラットフォームと実績多数、導入から運用まで対応可能。 - 特化型スタートアップ：
研究や技術特化、ニッチな課題に柔軟に対応、少数精鋭型でスピード重視。 - オフショア系企業：
コスト重視、要件が明確であればスピーディ／低価格な開発が可能。
このフレームで自社の要件と照らし合わせることで、最適なクラステ選定につながります。
2. フレームワークとフェーズ別の進め方
- フェーズ1（社内準備）：
− ビジネス目標、社内データ、KPIなどを事前整理。
− AI導入の成功指標（例：問い合わせ件数10％減など）を明確に設定。 - フェーズ2（パートナー選定）：
− 対象企業の技術力、導入実績、予算感、支援内容（内製支援・トレーニング有無）などを比較。 - フェーズ3（デューデリジェンス）：
− 契約前に候補企業の事例やカルチャー、スコープ理解力を確認。曖昧な見積もりや対応は再評価も重要。
3. 実践的チェックリスト構成
DEKIRU.AIは、以下のような実務的なチェックリスト形式で整理しています：
- 社内課題やKPIの整理
- 予算／導入スコープとの整合性確認
- カテゴリ分類による候補企業の絞り込み
- 専門性・事例・支援体制の確認
- 長期支援と自社内製化支援の有無
- 自社の働き方とのカルチャー適合性確認。
🧠 さらに深掘りできる内容のご案内
もしご興味があれば、以下のような観点についても詳細にご紹介できます：
- 具体的な企業名やカテゴリ別の代表企業と得意領域（大手 vs ベンチャー vs スタートアップ vs オフショア）
- プロジェクトタイプ別（PoC、MVP、全社導入など）の選び方比較
- 予算規模別の事例紹介や費用目安
- 実際の導入事例から見る成功・失敗の分岐点
- 内製化支援（研修・知識移転）を重視する場合のベンダー比較
