AIコンサル会社12選｜規模・得意領域で選ぶ

「AIコンサル 会社」で検索して、上から3本の記事を読みました。会社名は50社ぶん並んでいます。紹介文はどれも「戦略から実装まで一気通貫」。ロゴの雰囲気まで似ています。「まずは無料相談から」のボタンだけが、どのページでも同じ位置にあります。結局1社にも問い合わせないまま、タブを閉じます。

外部の支援会社を選ぶとき、つまずくのは、たいてい次の3点です。

• 候補に挙がる会社が多すぎて、自社の規模に合う相手がどれなのか絞り込めない
• どの会社も紹介文の書き方が似ていて、得意な領域の違いが読み取れない
• 料金が公開されておらず、問い合わせる前に候補を削る材料が手に入らない

この記事では、各社の公式サイトに書かれていることだけを使って、次のことに答えます。

• 実在12社の公式サイトを1件ずつ開いて確認した、会社の規模と掲げている事業
• 規模が変わると、頼める内容と動き出しの速さがどこまで変わるか
• 得意な領域を、紹介文でなく公式サイトのどこを見て判断するか
• 商談で1つだけ確かめておくと、契約後のずれが減る質問

Saix自身、社内マニュアルを70本前後までAIで作り、社内向けのAIヘルプデスクまで内製して運用しています。支援する側であり、自社でも毎日使っている立場から、机上論ではなく手を動かす前提で書きます。会社情報は各社の公式サイトを1件ずつ開いて確認し、書かれていない項目は書かれていないまま記しました。

会社選びが進まない理由｜同じ看板の下に、規模の違う3つの層が混ざっている

「AIコンサルティング」は、提供する側が名乗るための言葉であって、買う側が選ぶための言葉ではありません。従業員3万人の総合コンサルも、社長ひとりの事務所も、同じ看板を出せます。

だから会社名を50社並べた記事を読んでも、候補は減りません。並んでいる会社は、そもそも同じ土俵に立っていません。

絞り込みが進まないのは、情報が足りないからではありません。層の違うものが1つのリストに混ざっているからです。層を先に決めれば、候補は12社から3社に落ちます。

層が混ざったままでは、相見積もりも成立しません。3万人の会社と3人の事務所から届いた見積書は、同じ物差しに載りません。

外部に何をどこまで頼めるのかが整理できていない場合は、外部に依頼できる範囲と進め方を先に読むと、このあとの表が読みやすくなります。

公式サイトを1件ずつ開いた｜従業員数の記載は12社中6社、料金は12社中1社

層で分けるには、実際の会社を並べる必要があります。そこで12社の公式サイトを1件ずつ開き、会社概要とサービスのページに書かれている内容だけを書き出しました。

第三者のまとめ記事に載っている社員数や料金は使っていません。更新の止まった数字が混ざっており、候補を削る材料としては使えないためです。

書き出した結果はそっけないものでした。従業員数を書いていたのは12社中6社、料金を公開していたのは12社中1社だけです。

会社名	公式サイトで確認できた規模	公式サイトが掲げている事業・領域	料金の公開	向いている相手
アクセンチュア株式会社	日本法人の従業員 約30,000人（2026年6月1日時点）・1995年12月設立	戦略コンサルティング、AI＆データ、クラウド、人材・組織など17領域	記載なし（問い合わせ）	全社の仕組みごと作り替える体力がある大企業
株式会社野村総合研究所	7,982人（グループ16,894人・2026年3月31日現在）・東証プライム（4307）	コンサルティング、金融ITソリューション、産業ITソリューション、IT基盤サービス	記載なし（問い合わせ）	基幹の業務システムまで含めて相談したい大企業
株式会社ブレインパッド	連結647名（2026年6月30日現在）・2004年3月設立	経営改善を支援するビッグデータ活用サービス、デジタルマーケティングサービス	記載なし（問い合わせ）	販売や顧客のデータが数年ぶん貯まっている会社
株式会社エクサウィザーズ	連結624名（2026年3月末時点・正社員）・2016年2月設立	AIを利活用したサービス開発による産業革新と社会課題の解決	記載なし（問い合わせ）	自社専用のAIを新しく作りたい中堅・大企業
株式会社ギブリー	グループ581名（契約社員・業務委託を含む・2025年6月現在）・2009年4月設立	仕事の進め方をAI前提に組み替える取り組み（公式表記はAX事業）、コンサルティング／システム開発事業ほか	記載なし（問い合わせ）	社員全員にAIを使う環境を配りたい会社
株式会社PKSHA Technology	東京証券取引所プライム（証券コード3993）・従業員数の記載なし	言葉や画像をコンピューターに扱わせる技術（自然言語処理・画像認識・機械学習）を組み込むソフトウェアの提供	記載なし（問い合わせ）	自社の製品やサービスの中にAIを組み込みたい会社
株式会社ABEJA	133名（2025年8月末時点）・2012年9月設立	大企業向けの基盤サービス、社内でAIをどこまで使ってよいかのルール作りの相談、人材育成支援	記載なし（問い合わせ）	全社に広げる前のルール作りから頼みたい会社
株式会社ヘッドウォータース	2020年9月上場（証券コード4011）・2005年11月設立・従業員数の記載なし	AIを組み込んだ仕組みの提供（公式表記はAIプラットフォーム事業）	記載なし（問い合わせ）	現場で毎日使うアプリの形まで作ってほしい会社
株式会社ELYZA	2018年9月設立・従業員数の記載なし	AIリサーチ＆ソリューション事業、AIプロダクト事業	記載なし（問い合わせ）	日本語の文章を大量に扱う業務で試したい会社
株式会社AVILEN	公式サイトに「JPX 東証上場」の表示・従業員数の記載なし	AIソリューション事業、データ分析支援サービス、生成AIの研修	記載なし（問い合わせ）	研修から入って社内に使える人を増やしたい会社
株式会社STANDARD	2017年8月9日設立・従業員数の記載なし	法人向けのデジタルトランスフォーメーション支援事業	記載なし（問い合わせ）	人材の育成を先に立てて進めたい会社
合同会社デジタルボーイ	公式サイトに従業員数・設立の記載なし	月額のAIコンサルティング、AI開発、データ分析、研修	公開あり（月額35,000円／65,000円／120,000円／170,000円・税別。開発と研修は別建てで明記）	少人数で、月額の低い枠から試したい中小企業

※本記事の会社情報と料金はすべて各社公式サイトの記載（2026年8月時点）にもとづきます。組織変更やプラン改定で変わる場合があるため、検討時は必ず公式サイトで最新の情報をご確認ください。なお、本記事の発行元であるSaixは、評価が中立でなくなるため比較表に入れていません。

規模：公開されていた従業員数は133名から30,000人まで開き、平均を取る意味がない

従業員数を書いていた6社の幅は、133名から30,000人でした。同じリストに並んでいても、会社の大きさは200倍以上違います。

残る6社は、上場していることや設立年は書いていても、人数は書いていません。人数の代わりに使えるのは、上場の有無と、採用ページに出ている募集職種の数です。

大きさの差は、そのまま最低の契約金額に出ます。数千人の会社が数十万円の案件を受けることはほとんどなく、逆に数人の事務所へ全社改革は渡せません。

領域：事業内容の欄を読んでも、何をしてくれる会社かはほとんど分からない

12社の事業内容を並べて分かったのは、この欄が選定にほとんど使えないという事実でした。「産業革新」「社会課題の解決」まで抽象度が上がると、どの会社の説明にも当てはまります。

唯一はっきり読み取れたのは、対象にしている顧客の側です。大企業向けと書く会社、法人研修と書く会社、中小企業向けと書く会社は、技術の説明よりも先に、誰を相手にするかで分かれていました。

金額そのものの相場と、見積書の読み方は料金体系4パターンと公開されている金額に分けて整理しています。本記事は、会社そのものの選び分けに絞ります。

規模で変わるのは金額でなく動き方｜3つの層で、決裁の重さと最初の3ヶ月が変わる

12社は、社員数と対象顧客の書き方で3つの層に分かれました。層ごとに、契約したあとの3ヶ月の過ごし方が変わります。

大手の層：全社を動かす力がある代わり、最初の3ヶ月は現状の調査で終わる

従業員数千人以上の層です。表では、アクセンチュアと野村総合研究所がここに当たります。業界別の部隊を持ち、業務システムの入れ替えまで一気に引き受けられます。

その代わり、着手から成果物が出るまでの前半は、現状の聞き取りと整理に使われます。全社を動かす提案には、それだけの根拠が要るためです。

従業員30名の会社がここに相談すると、期待と工程が噛み合いません。動かす対象が小さいのに、動かすための調査だけが重くなります。

中堅の層：作るものが決まっている案件に強く、決まっていない相談は苦手

社員100名から700名ほどのAI専業が並ぶ層です。表では、ブレインパッド、エクサウィザーズ、ギブリー、ABEJAがここに入ります。

技術者を自社で抱えているため、作るものが決まっていれば速く進みます。逆に「何から手を付けるか」から一緒に考える相談は、この層の主戦場ではありません。

小規模の層：社長が直接出てくる代わり、担当が1人抜けると止まる

従業員数を公開していない小規模の事務所や、中小企業向けを掲げる会社です。月額数万円台から契約でき、決めた翌週には動き出せます。

弱みは体制です。担当が1人しかいない構造では、その人が別案件で埋まった月は進みません。契約前に、担当者が何名で入るかを聞いておきます。

層を決めたあと、同じ層の中で会社を横に並べる観点はサービスを比較するときのポイントにまとめています。

得意な領域の見分け方｜紹介文でなく、事例ページに並ぶ業種の数を数える

層が決まったら、次は領域です。ここで紹介文を読み比べても差は出ません。判断に使えるのは、公式サイトの別の3か所です。

1つ目：事例ページに、自社と同じ業種が2件以上あるか

事例が1件しかない業種は、たまたま受けた案件です。2件以上あって初めて、その業種の勘所が社内に残っていると読めます。

Saixでも、支援した企業ごとに「導入前の課題、提案した中身、導入後の変化」の形で事例を1社1本ずつ残しています。作る側から見ると、これは同じ業種の相談が来たときに開く引き出しです。

事例の本数より、1本の中身の粒度を見てください。工程や部署の名前まで具体的に書かれていれば、その現場に入った証拠になります。

2つ目：採用ページの募集職種が、技術者に寄っているか支援者に寄っているか

募集職種は、その会社がいま何で稼いでいるかを正直に表します。開発の求人ばかりなら作る会社、講師や研修企画の求人が多いなら教える会社です。

金型を作る従業員35名の製造業では、現場の判断を残す相談をしたい相手が必要でした。開発の求人しか出していない会社に頼むと、頼みたいことが案件の形になりません。

3つ目：サービスページの見出しが、道具の名前か業務の名前か

見出しに製品名が並ぶ会社は、その製品を入れる支援が主軸です。業務の名前が並ぶ会社は、業務のほうから設計します。どちらが良いかではなく、自社の相談がどちらの形かで選びます。

何をどこまでやってくれるのかの線引きは、支援に含まれる範囲と含まれない範囲で細かく分けています。

商談で確かめる1つ｜きれいな提案書でなく、半年後に資料を直す場面を見せてもらう

候補が3社に絞れたら商談です。ここで比べる材料を間違えると、規模も領域も合っている相手を落とします。

提案書の完成度で差はつきません。どの会社も見せ慣れた資料を持っており、初回の商談用に磨き込まれています。差が出ないところを比べても、選定は1ミリも進みません。

質問1：この成果物を半年後に直すのは誰で、社内は何をしますか

直す作業が毎月の契約に含まれるのか、都度の追加になるのかで、2年目の総額が変わります。含まれる場合も、社内で誰が原稿を直すのかは必ず残ります。

Saixの社内運用も同じ形にしています。正本のフォルダを1本に決め、そこを直すと配布先へ流れる向きを固定しました。どこを直せば全員に届くかが決まっていないと、直す作業そのものが始まりません。

質問2：これまで手を引いた案件はどこで止まりましたか

この質問に具体的に答えられる会社は、現場に入った経験があります。答えが「特にありません」で終わる場合、止まる前の段階までしか経験していない可能性があります。

止まる場所は毎回似ています。担当者が兼務で時間を取れない、参照させる資料が集まらない、決裁者が途中で変わる。ここを先に言える相手のほうが、契約後の景色は静かです。

質問3：走らせているランニングの費用は、いくらで止まる設計ですか

作った仕組みには、動かし続ける費用が毎月かかります。Saixでは社内のAIヘルプデスクの月額上限を3,000円と決め、超えたら自動で止まる形にしています。

金額の大小より、止め方が設計に入っているかどうかが、予算の読みやすさを決めます。上限の考え方を説明できる会社は、運用まで見ています。

顧問という形で継続的に見てもらう場合の契約の組み方は、顧問契約で頼めることと費用の形で整理しています。

失敗・落とし穴｜層の合わない相手を選んだ会社は、3ヶ月目に会話が噛み合わなくなる

会社選びの失敗は、契約した月には表面化しません。だいたい3ヶ月目、定例会議の空気が変わったところで気づきます。よくある形は4つです。

1つ目は、規模の大きすぎる相手に頼んだ形です。自社が動かせる範囲より提案の射程が広く、毎回の会議が「まず全体像を整理しましょう」で始まって終わります。

2つ目は、作る会社に、決まっていない相談を持ち込んだ形です。相手は要件が固まるのを待ち、こちらは決め方を教わりたい。両者が相手の一手を待つ形になり、そこで止まります。

3つ目は、研修に強い会社へ実装まで期待した形です。受講者は増えても、業務に組み込む工程を誰も引き受けません。研修と実装は、同じ会社の中でも別の商品として売られています。

4つ目は、社長ひとりの事務所に全社の案件を渡した形です。速さは出ますが、担当が別案件で埋まった月に完全に止まります。

店舗を12持つ調剤薬局チェーンでは、契約前に「うちの相談は決めるところからか、作るところからか」を社内で1回だけ話し合いました。この一言が、候補の層を先に固定しました。

4つに共通するのは、会社を比べる前に自社の状態を言葉にしていないことです。決めたいのか、作りたいのか、教えてほしいのか。この3択を先に決めれば、層は自動的に決まります。

Saixの社内運用では、AIに来た質問を8つのカテゴリへ自動で分類し、質問が集まった箇所からマニュアルを直しています。外に頼む場合も、直す人を決めない仕組みは3ヶ月で止まります。

候補が固まったあと、複数社の見積書を同じ物差しに直す手順は相見積もりの取り方と見積書の見方にまとめています。

よくある質問

Q. 会社選びの段階で社内資料を渡しても情報漏洩しませんか

渡す範囲を先に決めれば管理できます。秘密保持の契約を結んだうえで、金額・取引先名・個人名を伏せた版を渡す運用にしてください。Saixでは社内のAIに渡すデータから、金額と顧客名をそもそも持たせない構造にしています。持っていない情報は漏れません。

Q. 何社まで声をかけて比べるのが現実的ですか

3社です。層を先に決めれば、同じ層の中で残るのはそのくらいの数になります。4社を超えると、比べる作業そのものに1か月かかり、社内の熱が先に冷めます。まず層を1つに決め、その層から3社を選んで同じ質問をしてください。

Q. 無料相談だけでどこまで判断できますか

層が合っているかは判断できます。自社の相談を2分で話し、相手の最初の質問を聞けば十分です。現場の作業や資料の状態を先に聞く相手は運用まで見ており、規模や予算を先に聞く相手は案件の形が決まってから力を出します。

まとめ

結論：AIコンサル会社は、会社名を並べて比べるものではありません。大手・中堅・小規模の3つの層があり、層が違えば動き出しの速さも最低の契約金額も変わります。自社の相談が決めるところからなのか、作るところからなのかを先に言葉にすれば、候補は12社から3社に落ちます。

12社の公式サイトを1件ずつ確認した範囲では、従業員数を公開していたのは6社、料金を公開していたのは1社だけでした。事業内容の欄は抽象度が高く、選定にはほとんど使えません。代わりに見るのは、事例ページに並ぶ業種の数と、採用ページの募集職種です。

そして商談では、きれいな提案書ではなく、半年後に古くなった資料を直す場面を見せてもらってください。まずは自社の相談を「決めたい・作りたい・教わりたい」の3択に当てはめる作業から始めてください。それだけで候補の層はその場で固まります。

選び方と費用まで含めた全体像はAIコンサルティングの選び方と費用の全体像にまとめています。自社の状況に当てはめて切り分けたい場合は、無料AI活用セッションでも承っています。