AIによる需要予測導入完全ガイド！プロ厳選システム開発会社10選【2023年最新版】

飲食店における来客数予測や小売業における売上予測に基づく商品仕入数最適化、農業における収穫量予測など、収益力強化や業務効率化を目的に、需要予測のAI（人工知能）システム開発を検討されている企業が増えています。

但し、実際に需要予測のAI開発の委託や外注を検討する上で、どの会社に見積依頼や相談をすべきか悩んでいる企業も多いのではないでしょうか？

最近は需要予測を行える開発会社が増えてきていることもあり、需要予測のAIシステムの開発を検討する中で、開発会社ごとの特徴の違いがわからなかったり、費用感が見えなかったり、そもそも専門的な用語でよくわかなかったりして、比較や選定がうまく進まないという課題をお持ちの企業もいらっしゃることでしょう。

そこで今回は、特徴や実績・事例などを、ディープラーニング資格を有するAI Marketのプロのコンサルタントが1社1社のWebサイトの調査やインタビュー等を行い、需要予測に強いおすすめのAI開発会社を厳選しました。

需要予測に限定せず、AIシステム開発に強い開発会社を探している、という場合はAI開発に強い開発会社厳選記事をご参考ください。

また、AI Marketでは、需要予測に強いAI開発会社の選定サポートや適切な会社の紹介も行っています。開発会社の選定に迷ったり、依頼方法がわからなかったら、AI Marketの専門のコンサルタントが適切な会社の選定や事前相談を無料でサポートします。いつでもお気軽にご相談ください。

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AIによる需要予測とは

AIによる需要予測は、過去のデータから商品や部品の売り上げや需要を未来予測します。具体的には以下のような社内・社外のデータを学習し、変化のトレンドを導き出すことで自社の製品がどのくらい売れるか、どれくらい必要になるかを未来予測します。

• 過去の売上データ
• 気象情報
• 周辺市場といった変動要素

従来の需要予測のような経験や勘頼りでは、その日の調子によって出てくる結果が安定しませんし、別のスタッフに継承しにくいことは大きなデメリットです。
AI を使えば、需要を予測するために「どの情報をえるか」「より影響が大きい情報はどれか」などが可視化され、誰でもデータをもとにした需要予測ができるようになります。

需要予測の種類

需要予測には対象となる製品、ターゲットとする市場によって主に以下の種類に分けられます。

• 受動的需要予測VS能動的需要予測
  受動的需要予測は主に既存商品に使い、それまでの販売実績やお客様の声を機械学習のデータとして使います。
  能動的需要予測は、主に新しい事業や商品に関して、営業やマーケティングを通して取得したデータを用いて予測します。
• 短期的需要予測VS中期的需要予測VS長期的需要予測
  通常は1年以内の予測を短期と定義します。
  3年を超える長期予測になるほど商品自体より社会情勢や経済環境の変化などが主要因となります。
• 内的予測VS外的予測
  内的予測は、内部要因を軸とした時系列変化をもとに先の変化を予測します。
  外的予測は、事業の外部要因に着目する予測種類です。現在は外的予測を用いることが多いようです。
• マクロ予測VSミクロ予測
  マクロ予測は広い範囲での経済の変動に関する予測で、事業構造全体の見直しやマーケットリサーチの基礎情報として活用されます。
  ミクロ予測は、自社の属する業界やターゲットとするマーケットセグメントによって特定の需要にフォーカスした需要予測です。

AIによる需要予測の手法

AIは純粋な数学モデルを使用して需要を予測するので、根拠が明確な予測値を得られます。具体的には以下のようないくつかの数学的モデルが用いられます。

• 時系列分析
  予測値を時間の関数として分析し、主に既存商品の需要予測に用いられます。
  例えば、過去1年、3カ月、半年の売上実績データから平均値をとり、現在の需要予測を行う方法です。
• 移動平均法
  一定の期間にわたる趨勢的な変化に着目する分析です。季節的な変動や周期的な増減がある場合に有効です。
  例えば、昨年同時期の売上実績と、直近の売上を平均して分析します。
• 指数平滑法
  時系列、又は移動平均の分析において時間の関数に指数的な重みをつける手法です。一般に過去のデータの影響を軽く、直近のデータほど影響が高いものとして使用します。
• 最小二乗法・回帰分析
  二つの要素の間の関係を想定される関数式に最も近くなるように定数を設定します。
  原因と結果の関係が一次式で表される場合を一次回帰といいます。
• 最小二乗法・ロジスティクス
  原因と結果の間にロジスティクス曲線という成長曲線を想定して解く手法です。関数が複雑になります。

AIによる需要予測の4メリット

AIによる需要予測を導入した場合、以下のようなさまざまなメリットを得ることができます。

• 業務が効率化される
  手作業で行われていた需要予測をすべて自動化できます。企業としての生産性向上が期待でき、一部スタッフの過重負荷によるモチベーションの低下や離職率の上昇を防止できます。
• 在庫量を最適化できる
  AIを使ってより高精度な需要予測を行うことができれば、常に変動するデータをリアルタイムで反映できるので無駄な在庫管理コストを抑えることができます。
• データに基づいた経営判断ができる
  明確なデータに基づいた経営判断が可能になり、社内・取引先・株主に対して明確かつスピーディに経営方針を示すことが可能です。
• 競合企業に対して優位に立てる
  従来は予測・分析に用いることのなかったデータを有効活用できれば、競合企業に対して市場で優位に立てます。

需要予測のAIシステム開発会社選定のポイント

まずは、AI開発を外注する上で押さえておきたいポイントについて紹介します。

目的や課題を明確にする

まずは、AIの開発を行いたい、という自社の開発目的や課題を明確にしましょう。需要予測の場合では、以下のようなものになるでしょう。

• 飲食店における来店客数を予測して、配置人員を最適化することで無駄なコストを削減する
• 店舗での商品需要を予測して、仕入れ商品数を自動で算出して業務を効率化する

開発会社に相談する際も、こういった目的や課題が明確でないと、開発会社も費用見積もりの提示に時間がかかりかねません。

もちろん、そこも含めて開発会社に相談することも可能ではありますが、開発会社への相談時から、その内容が明確になっているとよいでしょう。

需要予測のAIシステム開発の実績がある会社を選ぶ

目的や課題が明確になったら、需要予測のAIシステム開発の実績やノウハウがある開発会社に相談を行いましょう。AIで実現できる領域には、画像認識・生成、音声認識・合成、自然言語処理、予測、最適化など多くの領域があります。

そのため、需要予測のAIシステム開発の実績やノウハウがある会社に相談することで、実現可能性や業務設計の判断などもスムーズに進みます。

需要予測システム開発の手順を共有する

実際にAIによる需要予測システムを構築するステップを、外注する会社としっかり共有しましょう。

1.データ収集：必要なデータをできるだけ精度よく入手する必要があります

2.予測モデルの構築：開発会社が需要予測モデルを既に保有しているケースも多いです

3.モデルの有効性チェック：投入されるコストを考慮してAIシステムの有効性を評価する必要があります

4.実務への導入：運用の中でデータの入手やモデルの修正を随時継続していくことが重要です

AIはリアルタイムで機械学習を繰り返していくことで予測精度を高め、目的とする用途に合わせたシステムへと成長していきます。

AI Marketにお気軽に相談ください

選び方がわかって、実際に各社のWEBサイトを見ても、どのようなコスト感なのか、どうやって相談してよいかわからない、というケースもあるかと思います。
また、WEBサイトには掲載していないものの、実は多くの実績・事例を保有している会社が多く存在します。

AI Marketでは、専門のAIコンサルタントがお客様の状況をヒアリングさせて頂き、最適な費用感・仕様のAI開発会社を紹介することが可能です。AIを活用して需要予測を行った事例も数多く持っています。いつでもお気軽にご相談ください。

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需要予測に強いおすすめのAIシステム開発会社10選

株式会社KICONIA WORKS

株式会社KICONIA WORKSは、需要予測のシステム開発を強みとしており、データを準備するだけで、複数の高い精度の需要予測モデルを構築し、検証結果の報告までを低価格で行うサービスを提供しています。主に小売・流通業界での発注業務やシフト作成による業務効率化、製造業界での材料調達や出荷リードタイムの短縮の実現を可能にします。

株式会社KICONIA WORKSは、2018年に設立された、AIを活用したビジネス構築支援を事業とする企業です。本社は東京都渋谷区にあります。「テクノロジーを顧客価値に転換する」をミッションに、AIを中心とした最新テクノロジーの活用によるビジネス構築支援や、導入・活用コンサルティング、アルゴリズム・モデル開発などを手掛けています。

AI技術に経験豊富なメンバーが少数精鋭で対応するためスピード感がとても早く、低コストが実現できることが強みです。AIの受託開発に特化し、要望に合わせて柔軟に対応可能なワンストップサービスを提供しています。

また、ナレッジシェア型のAI開発をしており、月間で4、5個のプロジェクトを同時で進行しながら、様々な業界でのAI活用で得た実績や課題を積み上げナレッジを蓄積しています。開発プロジェクトで得たノウハウやナレッジを外部にも提供し、AI人材を育成するための講座への提供も行っています。

AI Marketおすすめポイント
・スピーディーで低コストでのAI受託開発の提供
・ナレッジシェア型によるAI開発
・人材育成のための講座へのノウハウの提供

株式会社KICONIA WORKSの概要

AI Marketでは、AI開発の進行サポートから、実現したいAIの内容に合わせて、適切な会社を無料で紹介可能です。いつでもご相談ください。

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株式会社Liaro

株式会社Liaroは需要予測用AIの開発を手掛けており、ディープラーニングや機械学習を用いて、顧客のビジネスに合わせた最適な形でAIを構築しています。また、導入後のサポートまでをワンストップのコンサルティングサービスで提供し、現場で確かに使えるテクノロジーにしています。

株式会社Liaroの需要予測用AIは、欠品のチャンスロスの最小化や、廃棄ロス、フードロス削減をサポートしています。同社は拡張性の高さが強みで、生産量や仕入れ量の最適化に留まらず、ディストリビューション、プライシング、棚割りの最適化や来客要因の分析など幅広いフェーズで活用が可能です。

カスタマイズ性にも強みがあり、顧客専用のAIを開発し、カテゴリやポジションなど商品特性に合わせて適切なデータの整形を行うことで、高精度な予測を実現できます。

株式会社Liaroは2014年に設立された、アプリケーションやAIの開発や研究を手掛ける企業です。本社は、東京都文京区にあり、「意思決定をテクノロジーで科学する」をミッションとしています。

AI Marketおすすめポイント
・ディープラーニング、機械学習の技術力の高さ
・拡張性、カスタマイズ性が高い
・廃棄ロスやフードロス削減など、SDGs/ESG観点でのビジネスの実現サポート

株式会社Liaroの概要

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エッジテクノロジー株式会社

エッジテクノロジー株式会社は、需要予測の領域でアパレルEC向けの需要予測モデル構築、製造業向けの需要予測、アパレルメーカー向けの機械学習を用いた商品需要予測（発注・在庫最適化）などを手掛けた実績があります。

エッジテクノロジー株式会社は2008年に設立され、東京都千代田区に本社を構えており、「テクノロジーで世界中の人々を幸せに」を企業理念としています。

事業内容は、AI実装の⽀援、ビッグデータ解析コンサルティング、AIプラットフォーム「Edge Algo Platform」の販売、ITプロフェッショナル⼈材サービスエンジニア向けAIスクール、法⼈研修事業「AIジョブカレ」の運営、AIを⽤いた営業⽀援システム「GeAIne（ジーン）」の開発や販売など多岐にわたる事業を展開しています。AI開発においては、AI開発や実装、ビッグデータ解析など様々な技術を用いて支援を行っています。

AI Marketおすすめポイント
・AIに関する様々な事業の展開
・支援実績が豊富
・リソース力が豊富で支援形態を柔軟に対応

エッジテクノロジー株式会社の概要

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SENSY株式会社

SENSY株式会社は、需要予測の領域において感性を読み解いて分析するパーソナル人工知能を活用したプロダクト開発を手掛けています。

SENSY株式会社の「SENSY Merchandising (MD)」は、アパレルメーカーや小売業向けに需要予測やMD最適化で導入されています。数十万アイテムの売上をお客様単位、アイテム単位で予測して、発注や仕入れなどのMD計画の最適化をします。一人ひとりの好みや購買タイミングなどを感性として、パーソナル人工知能に学習させ、商品の需要予測の精度を向上させることで、追加発注の最適化に対応可能です。

また、一人ひとりの属性や購買の履歴などのデータをもとにして、個々にパーソナライズされたマーケティングを実現しています。AIがマーケティング戦略の頭脳となって、一人ひとりにパーソナライズされた提案を作ります。感性解析を軸として、予測モジュールを用意し、各企業の課題に合わせて組み合わせて使用することで、従来手法と比較して、購買確率は+159%、売上高は+225%を達成しています。

SENSY株式会社は2011年に設立され、東京都渋谷区に本社があります。「発明を通じて社会システムを最適化する」を経営理念として、マーケティング、需要予測、MD最適化などを手掛けています。

AI開発において、データからヒトの感性を読み解いて分析し、企業と消費者のミスマッチを解決したいという思いからパーソナル人工知能の開発をしています。

AI Marketおすすめポイント
・感性を読み解くAIの開発
・一人ひとりパーソナライズしたマーケティングの実現
・消費者の嗜好性を理解することで、様々な分野への応用が可能

SENSY株式会社の概要

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株式会社ダイナミックプライシングテクノロジー

株式会社ダイナミックプライシングテクノロジーは、AIを活用したダイナミックプライシングシステムを開発しています。ダイナミックプライシングとは需要に応じて動的に価格を変更して、需要の調整をはかり利益を最大化する手法のことです。

株式会社ダイナミックプライシングテクノロジーはAIやビッグデータの取得によって、需給バランスに応じた動的価格を実現させます。コンサルティングで課題を設定し、導入に向けての要件定義をします。定義された要件をもとにPoC（概念実証）で方向性を探り、現場で運用できるシステムを開発しています。

また、ダイナミックプライシングのツール「throough（スルー）」の提供も行っています。パッケージソフトで低価格で提供できるので、導入が難しかった企業でも手軽に利用可能となりました。需給バランスに応じて価格を自動変更するツールです。主にECサイト向けとして販売されています。

株式会社ダイナミックプライシングテクノロジーは2019年に設立され、本社は大阪府大東市にあります。

高性能なAIの提供を目指し、研究と開発の二本柱でダイナミックプライシングに関するサービス提供をしています。事業内容は、ツール開発やコンサルティング、受託開発などです。

AI Marketおすすめポイント
・ダイナミックプライシングに特化したサービス提供
・手法の研究を続け、より高性能なAIを目指す
・コンサルと受託開発の他に安価で導入可能なツールも提供

株式会社ダイナミックプライシングテクノロジーの概要

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株式会社ROX

株式会社ROXは、需要予測用のAIプロダクトとして、店舗型ビジネス向けの「来店客数予測AI-Hawk-」と、運送業・物流事業社向けの「物流予測AI-Buffalo-」を提供しています。

AI-Hawkは、店舗データ分析の経験を生かした、影響が大きい天気データを重視した来店客数動向の予測AIです。45日先までの客数や売上を高精度に予測できます。これにより商品の作り過ぎによる食品ロスを半分以上削減でき、シフト作成時間も大幅に短縮可能です。

AI-Buffaloは、配車の業務を効率化した物流予測のAIです。貨物数を予測し、業務の効率化を図ります。45日先までの貨物量を予測可能です。貨物数を事前に予測することで、配車の無駄の削減やドライバーのシフトの効率化が見込めます。導入しやすい低価格での提供をしています。

株式会社ROXは2015年に設立された、AIアプリケーションの開発やデータ解析の事業を手掛ける企業です。本社は東京都港区にあります。「人生をおもしろくする　世の中をおもしろくする」をビジョンとしており、AI開発においては、受託開発、プロダクト、研修を手掛けています。

AI Marketおすすめポイント
・45日先までの需要予測が可能な店舗型と物流型のプロダクト開発
・導入しやすく低価格でのAIプロダクトの提供
・予測AIに特化した先端技術を強みに持つ

株式会社ROXの概要

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株式会社スカイウイル

株式会社スカイウイルは、AIによる需要予測システム開発やビッグデータ関連のアプリケーション開発を手掛けています。

2002年に設立され、本社を東京都品川区に構えています。「お客様の未来を支え社会に貢献し続ける」をミッションに事業を展開しており、インフラ・クラウド構築、ITコンサルティング、アプリケーション開発、マーケティングサービス、テクニカルサポートなど多岐に渡る事業を展開しています。

Webアプリ、フロントエンド、モバイルアプリなど多様なプラットフォームのアプリケーション開発をしており、顧客のビジネス環境に合わせて、長年の実績やノウハウ、エンジニアの技術力で要望を実現できる開発が強みです。

AIやビッグデータの案件も増えており、特にPythonでの開発案件が増加しています。

AI Marketおすすめポイント
・AI、ビッグデータ、IoTなど最新技術の成長分野へ注力している
・アプリ開発やインフラ構築に強い
・経営が堅実で取引先は大手企業が中心

株式会社スカイウイルの概要

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株式会社エスプリフォート

株式会社エスプリフォートはデータ分析を強みにしており、ビッグデータに埋もれた仮説を導くAIを用いて、売上予測や需要予測などのソリューション提供をしています。

AI開発の中でも需要予測の領域の分野には特に力を入れており、具体的な開発事例として、顧客動向や販売情報から顧客嗜好の分析、機器障害の予兆保守、サプライチェーンにおけるシミュレーションなどを手掛けた実績があります。

2001年に設立され、本社は大阪府大阪市にあります。「「羨ましがられる」会社へ！」をビジョンに、システムソリューションやシステムコンサルティングなど幅広い分野の事業を手掛けています。

基幹システムやWebシステム、IoT、AI、モバイルアプリ、ビジネスクラウドなどのシステムソリューションを手掛け、コンサルティングでは生産管理、物流、SCMの各種ソリューションについて行います。AI開発においては、機械学習やディープラーニングのような最新技術を用いた開発を積極的に行っています。

AI Marketおすすめポイント
・高い技術レベルとクオリティで顧客にあった最適なソリューション提供
・AI分野において、最新の技術を積極的に取り入れた開発
・データ分析やビッグデータ解析に強みを持ち、売上・需要予測のソリューションを提供

株式会社エスプリフォートの概要

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株式会社ブレインパッド

株式会社ブレインパッドは、需要予測の領域において以下のような幅広い分野での支援サービスを手掛けています。

• 店舗においての売上・販売数・客数の予測といったマーケティング上の重要な経営指標の予測
• コールセンター、ロジスティクス、電力の分野でのシフト管理、配車管理などの必要なリソースの予測
• 機器類の故障予知。購買、閲覧、離反、休眠など一人ひとりのアクションの可能性の予測

株式会社ブレインパッドは2004年に設立されました。本社は東京都港区にあります。
事業内容は、経営改善支援のためのビッグデータ活用、デジタルマーケティングのサービス提供などです。ミッションは、「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」で、これまで800社以上にのぼるデータサイエンスによる支援の実績があります。

AI開発においては、数理統計学を活用したデータ解析技術やシステム開発を含むコンサルティング事業や、人的支援を通じた顧客企業のデータ活用などの業務受託によるビジネスモデルです。また、プロダクト事業も手掛け、自社製や他社製のプロダクトの提供をして、顧客のデータ活用を支援しています。

AI Marketおすすめポイント
・ビッグデータを活用する分析やシステム開発に強みを持つ
・データサイエンスの支援の豊富な実績
・需要予測の領域での様々なソリューション提供

株式会社ブレインパッドの概要

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コムチュア株式会社

コムチュア株式会社は、需要予測の領域においてビッグデータを活用したソリューションを提供しています。データから需要予測を行うため、初めに業務把握などのコンサルティングから行い、過去の売上実績や天気、イベントなどの影響が大きいデータを加えた需要予測のモデルを構築します。様々な業種で使われており、流通業・小売業・旅客業などでの需要予測を可能としています。

1985年の設立で、本社は東京都品川区にあります。クラウド・デジタル・ビジネスの各ソリューションなどを手掛けており、「お客様には”感動”を、社員には”夢”を」を会社の標語として会社の理念としても掲げています。

データ活用でビジネスモデルを最適化する事業を手掛け、データサイエンティストが、データの収集・管理・分析・予測・可視化までを行い、ビジネスにおける意思決定の支援をしています。

AI Marketおすすめポイント
・コンサルからシステム構築・分析・活用までをトータルに支援
・業種や業務に合わせたデータ活用のノウハウ提供
・専門のデータサイエンティストによる分析精度向上や改善支援

コムチュア株式会社の概要

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AIを用いた需要予測を導入する手順

タッグを組む開発会社が決まったあとに、実際にAIによる需要予測システムを構築する手順を、流れにそって追ってみましょう。

1.AI導入作業の事前準備

実際のAI導入に入る前に、導入の目的とコストを明らかにしておく必要があります。特にAIの需要予測の対象となるターゲット、目的は何なのかを見極めておくことが重要です。

分析の基礎となるデータの種類や範囲を明確にしておくことが、AIによる需要予測の確度を高めるうえでキーとなります。

2.データ収集

分析のために必要なデータをできるだけ精度よく入手する必要があります。必要と思われるデータが従来の業務プロセスの中では測定できなかったり、過去のデータが記録されていなかったりすることも珍しくありません。

3.予測モデルの構築

入手されたデータに基づいて、需要予測のための数的モデルを構築します。AIの学習機能を活用して、読み込ませたサンプルデータからハイパーパラメータを抽出し、最適化されたモデルへと組み上げて行きます。

最近のAI開発においては、開発会社が需要予測モデルを既に保有しているケースも多く、数年前に比べ、比較的高スピード、低単価でモデルを構築することができるようになってきています。

4.モデルの有効性チェック

得られたモデルが実際に需要予測に有効であることを検証します。予測が現実の結果を正しく追っているか、当初の目的を達成しているか、従来の方法と比較して有効か。投入されるコストを考慮してその有効性を評価する必要があります。

5.実務への導入

モデルが有効であれば実際に運用し、業務に活用していきます。リアルでの運用の中でデータの入手やモデルの修正を随時継続していくことが重要です。

AIはリアルタイムで機械学習を繰り返していくことで予測精度を高め、目的とする用途に合わせたシステムへと成長していきます。

AIで需要予測する際の3大注意点

AIを利用した需要予測を社内で活用していく場合、理解しておくべき以下の注意点もあります。

• まとまったデータ量が必要となる
  導入初期は様々なデータを学習させ、相関性の高いデータや結果への影響度が大きいデータを見極めていき精度を改善する必要があります。
  一般的には、直近1年間について AI による予測データと実績データを突き合わて検証するチューニングが必要です。データを多く準備できるほど、精度の高いAIを作成できる可能性は高くなります。
• 正確な需要予測ができないケースがある
  AIの需要予測はデータに基づいて組み立てられた数学モデルの解なので、あくまで予測です。時間的には短期であるほど予測は有効です。長期的な予測は関与するデータの範囲が広く、それぞれのデータ間の相互関係が複雑になるため、一意的な結論を導くのが難しくなります。
• AIでは（まだ）事業判断は難しい
  AIの需要予測を利用する過程には必ず人が関与しなければなりません。AIの機械学習が、時に人の認知を超える結論を見つけることがあるのも事実です。しかし、AIは決して現実そのものを理解しているわけではありません。

最適なAI開発会社選びを

需要予測のAIモデルは、適切に活用すればコストの最適化だけでなく、収益基盤を改善するための強力な武器になりますが、適当に進めてしまうと無駄なコストになりかねません。

そんなAIの開発企業選定は絶対に失敗したくないものです。とは言え、AI開発企業の選定に時間やコストをかけることも避けたいのが実情ではないでしょうか？

また、各社のサービスを見ても差別化ポイントがわかりにくかったり、そもそもAI開発会社への相談方法がわからなかったりしませんか？

そのような場合は、ぜひAI Marketへご相談ください。

AI Marketでは、AI開発会社への相談前の事前サポートから、最適なAI開発会社の紹介までを無料で行っています。
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