生成AIの普及により、LLM（大規模言語モデル）を活用した業務支援や新規プロダクト開発が活発化しています。ChatGPTをはじめとしたLLMの導入は、自然言語での情報検索や対話インターフェースを可能にし、あらゆる業務プロセスを革新するポテンシャルを持っています。
本記事では、LLMの構築・開発に強みを持つ国内受託開発企業を厳選し、それぞれの技術的特徴や支援範囲をご紹介します。LLM開発に関連する「RAG」「社内データ連携」「AIチャットボット」「埋め込みモデル」「API連携」などのキーワードにも対応した情報を網羅的にまとめています。
本テーマに関する全体ガイドは、以下の記事をご覧ください。
▼全体ガイドの記事
・RAG構築・LLM開発の完全ガイド
LLM（大規模言語モデル）とは？その可能性と導入価値
LLMとは、膨大なテキストデータを学習して構築された自然言語処理モデルのことを指し、OpenAIのGPTやGoogleのGemini、MetaのLLaMA、AnthropicのClaudeなどが代表的です。
なぜLLMに注目が集まっているのか
・高精度な文章生成と会話応答が可能
・企業内のFAQやナレッジを自動化に活用できる
・人間と自然に会話するチャットUIの実装が容易
業務への具体的な活用例
・カスタマーサポートの自動化
・営業資料・提案書の自動生成
・契約書や議事録の要約・翻訳
・技術文書の検索アシスタント
LLM開発・構築に必要な主要技術と設計ポイント
LLMの導入は、API利用にとどまらず、社内データ連携やRAG構成、独自UI構築など多くの技術要素を含みます。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）の活用
・外部知識や社内文書とLLMを連携させて、より正確な回答を生成
・社内情報を活用したFAQ・ナレッジ検索AIに必須の構成
埋め込みモデルとベクトル検索
・文書検索のために文の意味を数値化するモデル（Embedding）が必要
・OpenAIやCohere、Sentence Transformersなどの活用が主流
UI/UXの工夫と利用促進
・業務に自然に組み込めるチャットUIの設計がカギ
・権限や利用ログの管理も必要となる
セキュリティとプライバシー対応
・社内データを扱うためアクセス制御・ログ管理・匿名化が必須
・オンプレミスや自社クラウドへの展開に対応できるかも重要
それでは、LLM導入支援を得意とする国内の開発会社を5社厳選して紹介します。PoC支援からシステム構築、運用支援まで一気通貫で対応可能な実力派ばかりです。
株式会社ripla（リプラ）
riplaは、SaaS・業務システム開発の経験をもとに、LLMの業務実装を得意とする受託開発企業です。
特長
・RAG構成の提案からUI実装までワンストップ対応
・NotionやBox、PDFなど多様な社内データの接続と分割・検索処理を支援
・建設、製造、医療、教育分野での業務連携型LLM活用に強み
・ChatGPT API、Claude、GeminiなどのLLMを柔軟に選定可能
株式会社ELYZA（イライザ）
東京大学松尾研究室発のELYZAは、日本語LLMに特化したプロダクトと技術支援で急成長中の企業です。
特長
・独自開発の「ELYZA LLM」により、社内利用に最適な日本語モデルを提供
・テキストデータ整備、文書検索、要約などのLLM応用に実績多数
・大企業との共同研究やPoC開発に定評あり
株式会社ABEJA（アベジャ）
ABEJAは、AI導入全体のコンサルティングからLLM開発、業務システムへの組み込みまでを包括支援しています。
特長
・データ基盤設計や業務要件定義から支援可能
・金融・流通・製造業におけるLLM活用の導入実績が豊富
・エッジAIやオンプレミス展開にも対応できる柔軟性を持つ
株式会社レトリバ（Retrieva）
自然言語処理に特化したAI企業で、ドキュメント検索・要約・分類といったLLM応用に強みがあります。
特長
・RAGを活用したドキュメントナレッジ検索AIを多数構築
・社内ドキュメントを安全に扱うためのアクセス制御・セキュリティ対策も支援
・弁護士ドットコムなどの法律関連データ検索にも実績あり
株式会社Laboro.AI（ラボロエーアイ）
Laboro.AIは業界特化型のカスタムAIを開発する企業で、業務ドメインに精通したLLMチューニングを得意としています。
特長
・顧客ごとの業務知識を生かしたLLMアプリ設計
・自然言語×社内構造データの組み合わせが強み
・チャットボットや対話シナリオの業務適応にも対応
LLM導入の流れと進め方のポイント
LLM導入はPoCから始め、本番環境への拡張・定着まで段階的に進めるのが一般的です。
ステップ1：目的と活用領域の明確化
・何の業務にLLMを使うのか、対象ユーザーは誰かを明確にする
・例：営業支援・社内ヘルプデスク・マニュアル検索など
ステップ2：PoC（概念実証）による技術検証
・実データを使って精度や運用イメージを検証
・データの準備や分割、検索精度のチューニングが重要
ステップ3：本番環境への導入設計
・セキュリティ・UI・業務フローを考慮した設計に移行
・RAG、アクセス制御、ログ監視の体制を整備
ステップ4：社内展開と運用支援
・利用部門への教育やガイドの整備
・改善サイクルを回す体制構築が定着に不可欠
まとめ
LLMは、今後の業務効率化やサービス革新において中心的な技術となることは間違いありません。導入にはPoCから本番構築までのステップと、信頼できる開発パートナーの存在が欠かせません。
・LLMは自然言語を理解・生成できるAIモデルで、業務の革新に貢献
・RAGやベクトル検索との連携で、社内データ活用が可能
・紹介した5社は、PoCから運用フェーズまでを一貫して支援できる信頼企業
・業務適応・UI/UX・セキュリティを含めた包括的な設計が成功のカギ
・将来的な内製化も見据えた開発支援を提供してくれる企業を選ぶと安心
本テーマに関する全体ガイドは、以下の記事をご覧ください。
▼全体ガイドの記事
・RAG構築・LLM開発の完全ガイド
株式会社riplaでは、IT事業会社出身のプロフェッショナルが「Impact-Driven型支援」を通じて、プロダクトやシステムの納品・提供を目的とせず、お客様と同じ目線で、事業成果の達成をゴールとして、高品質なDX/開発支援をいたします。
また、弊社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。IT事業会社出身のプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、「Impact-Driven型支援」を掲げ、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の実現に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。