チャットボット開発会社おすすめ8選！費用・失敗しない選び方を解説

カスタマーサポートの自動化から社内ヘルプデスクの効率化まで、チャットボットは企業のDX推進を支えるツールとして広く普及してきましたね。なかでも近年は、社内wikiやヘルプデスク向けの問い合わせ自動化のニーズが増えており、生成AIの普及とともに導入を検討する企業が増えています。

とはいえ、「どの開発会社に依頼すれば良いか」「費用はどのくらいかかるのか」など、発注前の疑問は尽きないものです。

今回は、そうした発注前の疑問を解消するポイントとともに、おすすめのチャットボット開発会社8社をまとめました。ぜひ、自社に最適なチャットボット開発パートナーを選ぶうえでの参考にしてください！

	この記事の著者：株式会社LIG 第1ITソリューション事業部 部長 小池 慎之介アクセンチュア株式会社にて、大手アパレルメーカーのEC再構築PJ、生産財メーカーのPIM構築PJ、化粧品会社の商品DB再構築PJ、日用品メーカーのSAP導入PJなど、提案〜運用保守まで全フェーズでマネジメントを経験。得意分野はUX、商品分類、業務効率化。

チャットボットの種類と特徴

チャットボット開発を外注する前に、まず「どの種類のチャットボットが自社に合っているか」を理解しておきましょう。

チャットボットは大きく2種類に分けられ、それぞれ向いている用途が異なります。

AI型チャットボット（生成AI・LLM連携）

AI型チャットボットは、機械学習や大規模言語モデル（LLM）を活用し、ユーザーの自然言語による問いかけを理解して回答するタイプです。ChatGPT APIやAzure OpenAI、Google Cloud Vertex AIなどを組み合わせたシステムがその代表で、ここ数年で急速に広まっています。

💡 AI型チャットボットの主な特徴

• あいまいな表現や言い回しの違いにも柔軟に対応できる
• 会話データが蓄積されるほど、回答精度が上がっていく
• RAG（検索拡張生成）により、社内ドキュメントや業務データを参照した回答も可能

一方で、開発・運用コストはシナリオ型よりも高くなる傾向があります。

高精度な回答を維持するためのチューニング・改善工数が継続的に必要になるので、導入後の運用体制についても忘れずに検討することが大切です。

シナリオ型チャットボット（ルールベース型）

シナリオ型チャットボットは、あらかじめ設定した質問と回答のフローに沿って応答するタイプです。

ユーザーが選択肢をタップしながら進む「選択式」の形式も多く、企業のWebサイトのFAQや問い合わせ窓口などに広く活用されています。

💡 シナリオ型チャットボットの主な特徴

• 想定したフロー内では、確実かつ一貫した応答ができる
• AI型と比べて開発期間・費用が低くなる傾向があり、導入・運用コストを抑えやすい
• 非エンジニアでもシナリオ編集ができるツールも多く、管理しやすい

一方で、想定外の質問や複雑な問い合わせには対応できないという制約があります。問い合わせ内容のパターンが限定的な業務や、定型業務の自動化に向いています。

活用シーン別おすすめタイプ

どちらのタイプが適しているかは、活用シーンによって異なります。

以下の表を参考に、まずは自社のニーズに合ったタイプを選んでみましょう！

活用シーン	おすすめタイプ	選ぶ理由
カスタマーサポート（多様な問い合わせ対応）	AI型	自由表現・多様な質問に柔軟に対応できる
社内ヘルプデスク・規則・マニュアル検索	AI型（RAG活用）	社内ドキュメントを参照した正確な回答が可能
採用応募・資料請求の受付	シナリオ型	決まったフローで確実に処理できる
予約・申し込みの自動化	シナリオ型	安定動作が優先で、複雑なAIは不要
営業支援・見込み顧客育成（リードナーチャリング）	AI型＋シナリオ型の組み合わせ	初期はシナリオで対応し、段階的にAI化するアプローチが有効

【比較表】チャットボット開発会社8社を一覧で比較

以下の表で、おすすめのチャットボット開発会社8社の基本情報を比較できます。

※気になる会社名をクリックまたはタップすると、紹介箇所にジャンプします。
※スマートフォンでご覧の方は、表を横にスクロールしてご確認いただけます。

会社名	主な強み	こんな企業に
株式会社LIG	・AI戦略から開発・保守まで一気通貫 ・オフショア活用 ・ISO/IEC 27001取得	戦略から開発まで一任したい
Aispel株式会社	・医療・教育分野への豊富な実績 ・LINE連携・独自UI対応	特定分野に特化したボットを作りたい
株式会社Digeon	・神戸大発ベンチャー ・RAG・生成AI開発 ・ISO/IEC 27001取得	RAGや生成AIボットを特注したい
株式会社エイブリッジ	・スマホアプリ×AI開発 ・ミャンマーオフショアで低コスト	開発コストを抑えたい
Polaris.AI株式会社	・東大発スタートアップ ・テレビ朝日など大手支援実績	SaaSでは難しい高度な要件がある
株式会社PKSHA Technology	・4,400社以上の導入実績 ・SaaS＋カスタマイズの柔軟提案	実績豊富なボットを導入したい大企業・金融機関
株式会社ギブリー	・500社以上の生成AI支援 ・ニトリ・花王など大手導入事例	大手実績のあるサービスを導入したい
株式会社アイアクト	・1992年創業 ・官公庁・大企業への実績豊富	官公庁・大企業向けの実績を重視したい

チャットボット開発会社おすすめ8選

それでは、各社の詳細をご紹介します。

株式会社LIG｜AI戦略から開発まで一気通貫でサポート

出典：株式会社LIG

💡 おすすめ理由・特徴

• AIを活用した戦略策定から必要なシステム開発まで一気通貫で支援
• 生成AIやXRの専門家・梶谷健人氏を顧問に迎え、最新のAIナレッジを常に獲得
• フィリピンのオフショア拠点活用により、高品質ながらコストを抑えた開発が可能

弊社LIGは、Web制作からシステム・アプリ開発まで一貫してDX支援をおこなう会社です。社内にAI特化の専門チームを設立して常に最新のAIナレッジを社内で共有しており、チャットボット開発においてもAIを活用した戦略策定から開発・保守運用まで一気通貫でサポートが可能です。また、外資系コンサル出身のベテランがプロジェクトマネージャーとして参画するため、要件定義などの上流工程から的確な支援を受けられます。

2023年には生成AIやXRの専門家である梶谷健人氏を顧問に迎え、AIコンサルティングサービスをスタート。常に最新の生成AIナレッジを取得しながら、ChatGPT APIやAzure OpenAIなどを活用したチャットボット開発を行っています。チャットボットの目的設計から実装・チューニングまで、専門知識を持つチームが伴走します。

開発体制はプロジェクトの性質に合わせてウォーターフォール・アジャイル・ハイブリッドなど柔軟に選択可能。フィリピンのオフショア拠点と国内のベテランディレクターを組み合わせた体制により、高品質なチャットボット開発をコストを抑えて実現できます。また、ISMS（ISO/IEC 27001）認証を取得しており、情報セキュリティ体制が整っているため、機密性の高いプロジェクトも安心して相談できます。

サイトURL	https://liginc.co.jp/
本社所在地	東京都台東区小島2-20-11
設立年	2007年
従業員数	230名（連結）
対応技術	ChatGPT API, Azure OpenAI, LangChain, RAG, AWS, GCP 他
開発体制	受託開発、アジャイル開発、ハイブリッド型開発など

LIGにチャットボット開発を相談する

Aispel株式会社｜医療・教育分野に強いAIチャットボット受託開発

出典：Aispel株式会社

💡 おすすめ理由・特徴

• AIチャットボット（LINE連携・独自UI対応）の受託開発に特化
• 久里浜医療センター・国立大学など医療・研究機関への豊富な導入実績
• 企画・設計から開発・運用保守まで自社で一貫対応

Aispel株式会社は、AIチャットボットおよびWebシステムの受託開発を専門とするITテクノロジー会社です。LINE連携・独自UI対応のチャットボット開発を得意とし、企画から運用保守まで一貫して対応しています。

久里浜医療センターのギャンブル依存症対策チャットボット「GamBot」など、医療・研究機関への豊富な導入実績が強みです。東京医科歯科大学・福島県立医科大学のプロジェクトも手がけており、信頼性が求められる分野でのAI開発に定評があります。

サイトURL	https://aispel.com/
本社所在地	東京都渋谷区渋谷2-19-15 宮益坂ビルディング609
設立年	2019年
従業員数	非公開
対応技術	LINE Bot、ChatGPT／生成AI（LLM）、自然言語処理（NLP）、AWS／Azure／GCP
開発体制	受託開発、運用保守、コンサルティング

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株式会社Digeon｜神戸大学発ベンチャーの生成AI受託開発

出典：株式会社Digeon

💡 おすすめ理由・特徴

• 神戸大学発ベンチャー・ISO/IEC 27001取得・AWSセレクトティアパートナー
• 部品再利用型の独自開発手法で工数80%削減。オーダーメイドでも短納期を実現
• RAGを活用した生成AIチャットボットの受託開発に対応

株式会社Digeonは、神戸大学発ベンチャーとして2020年に設立されたAI・システム開発会社です。再利用可能なプログラム部品を組み合わせる独自の開発手法により、完全オーダーメイドでありながら従来より工数を80%削減し、100件以上の開発実績を積み上げています。

チャットボット開発ではRAGを活用した生成AIチャットボットの構築に対応しており、PoC（技術検証）から開発・運用保守まで一貫して受託しています。ISO/IEC 27001認証取得・AWSセレクトティアサービスパートナーとして、セキュリティ面でも信頼性の高い会社です。

サイトURL	https://digeon.co/
本社所在地	兵庫県神戸市中央区浪花町64 三宮電電ビル5階（東京営業所あり）
設立年	2020年
従業員数	非公開
対応技術	生成AI（LLM／RAG）、AIエージェント、AWS
開発体制	受託開発（オーダーメイド対応）、PoC支援、運用保守

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株式会社エイブリッジ｜AI・アプリ受託開発とオフショア開発に強み

出典：株式会社エイブリッジ

💡 おすすめ理由・特徴

• スマートフォンアプリ・AIチャットボットの受託開発に対応
• ミャンマー拠点のオフショア開発でコストを抑えた開発が可能
• PoC（試作検証）から本開発・運用まで一貫して対応

株式会社エイブリッジは、2020年設立のIT開発会社です。東京・大阪・沖縄・ミャンマーに拠点を持ち、スマートフォンアプリ開発とAI開発を組み合わせた受託開発を強みとしています。

AIチャットボット開発では、IBM Watson・TensorFlow・PyTorchなどの機械学習ライブラリを活用したシステム構築に対応しています。PoC開発でAI部分を先行検証してから本開発へ移行する進め方を採用しており、リスクを抑えながらチャットボットを導入したい企業にも適しています。

サイトURL	https://abridge-co.jp/
本社所在地	東京都港区六本木7-7-7 Tri-Seven Roppongi 8階（大阪・沖縄・ミャンマー拠点あり）
設立年	2020年
従業員数	非公開
対応技術	機械学習（IBM Watson／TensorFlow／PyTorch）、iOS／Android、Python
開発体制	受託開発、オフショア開発（ミャンマー）、PoC支援

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Polaris.AI株式会社｜東大松尾研発のRAG・生成AI受託開発

出典：Polaris.AI株式会社

💡 おすすめ理由・特徴

• 東京大学松尾研究室発のAIスタートアップ。研究者・機械学習エンジニアが多数在籍
• SaaSでは解決できない課題に対するオーダーメイドAI開発に特化
• テレビ朝日・日本郵船グループなど大手企業への導入実績

Polaris.AI株式会社は、2023年設立の東京大学発AIスタートアップです。機械学習エンジニア・研究者と外資系コンサル出身者が一体となり、課題特定からAI開発・運用改善まで一気通貫で支援しています。

チャットボット開発では、RAGを活用した文書検索・FAQ・社内ChatGPT構築を得意としており、テレビ朝日の社内ChatGPT開発支援、日本郵船グループの船舶文書検索システム（RAG）構築など大手企業への豊富な導入実績があります。文部科学省の生成AI実証研究事業にも採択されています。

サイトURL	https://polarisai.co.jp/
本社所在地	東京都文京区本郷6-25-14 宗文館ビル3F
設立年	2023年
従業員数	33名（業務委託含む）
対応技術	RAG、LLM（GPT／カスタムLLM）、AIエージェント、自然言語処理
開発体制	オーダーメイドAI開発、AIコンサルティング、研究開発支援

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株式会社PKSHA Technology｜金融・大企業向けAIチャットエージェント

出典：株式会社PKSHA Technology

💡 おすすめ理由・特徴

• AIチャットエージェント「PKSHA ChatAgent」は金融系を中心に100社以上へ導入
• 4,400社以上の導入実績。NTTドコモ・京都銀行・アイリスオーヤマへの導入事例あり
• SaaSとカスタマイズ開発（AI Solution）を組み合わせた柔軟な提案が可能

株式会社PKSHA Technologyは、自然言語処理・機械学習アルゴリズムの研究開発から社会実装を手がけるAI企業です。SaaS製品の展開と並行して、企業固有の課題には「AI Solution」としてカスタマイズ開発も提供。4,400社以上の導入実績を持ち、国内時価総額上位100社の70%以上にプロダクトを導入しています。

チャットボット領域では、AIチャットエージェント「PKSHA ChatAgent」が金融系を中心に100社以上へ導入されています。NTTドコモでの自己解決率30%向上など豊富な実績があり、独自開発の日本語AIエンジンにより高い対話精度を実現。ローコードで運用できる点も評価されています。

サイトURL	https://www.pkshatech.com/
本社所在地	東京都文京区本郷2-35-10 本郷瀬川ビル4F
設立年	非公開
従業員数	非公開
主力製品	PKSHA ChatAgent（AIチャットエージェント）
開発体制	SaaS（PKSHA ChatAgent）＋カスタマイズ開発（AI Solution）

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株式会社ギブリー｜生成AIチャットボットと大手企業DX支援に強み

出典：株式会社ギブリー

💡 おすすめ理由・特徴

• 500社以上の生成AI活用支援実績。日清食品・キリン・サントリー等の大手企業を顧客に持つ
• 生成AI活用のAIチャットボット「DECA AI接客」でニトリ・花王等への導入実績あり
• 「Givery AI Lab」でPoC・ラボ型のカスタマイズ開発にも対応

株式会社ギブリーはHR・マーケティング・オペレーションの3領域で生成AIサービスを展開し、500社以上の生成AI活用支援実績を持っています。日清食品・キリン・サントリー・住友商事など大手企業への導入事例が豊富です。

チャットボット領域では、ChatGPTを活用したカスタマーサービスプラットフォーム「DECA AI接客」を提供しており、ニトリのコンタクトセンター改善や花王・アート引越センター等への導入実績があります。「Givery AI Lab」ではPoC・ラボ型のカスタマイズ開発にも対応しており、要件に応じた柔軟な開発支援が可能です。

サイトURL	https://givery.co.jp/
本社所在地	東京都渋谷区南平台町15-13 帝都渋谷ビル7・8F
設立年	2009年
従業員数	581名（グループ全体、2025年6月現在）
主力製品	DECA AI接客（AIチャットボット・カスタマーサービスプラットフォーム）
開発体制	SaaS（DECA AI接客）＋カスタマイズ開発（Givery AI Lab）

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株式会社アイアクト｜官公庁・大企業に強みを持つAIチャットボット

出典：株式会社アイアクト

💡 おすすめ理由・特徴

• 自社開発のAIチャットボット「Cogmo Attend」はシナリオ型・生成AI応答の両方に対応
• 三菱電機・関西電力・トヨタグループ・神戸市・江戸川区など企業・官公庁への豊富な実績
• SaaSとしての標準導入からカスタマイズ開発・PoC支援まで柔軟に対応

株式会社アイアクトは、1992年創業のAIテクノロジー企業です。自社開発のAIチャットボット「Cogmo Attend」をはじめとする「Cogmo」シリーズを提供しており、三菱電機・関西電力・トヨタグループ・こくみん共済 coop・神戸市・江戸川区など大手企業から官公庁まで幅広い導入実績があります。

チャットボット開発では、SaaSとして素早く導入できる標準機能に加え、お客様の課題に応じたカスタマイズ開発やPoC支援にも対応。チューリッヒ生命・三井不動産ホテルマネジメント・遠州鉄道など多様な業界への導入事例があり、コンサルティングから運用保守まで一貫してサポートしています。

サイトURL	https://www.iact.co.jp/
本社所在地	東京都港区新橋4-21-3 新橋東急ビル7F
設立年	1992年（創業）、1995年（設立）
従業員数	非公開
主力製品	Cogmo Attend（AIチャットボット）、Cogmo Search（AI検索）
開発体制	SaaS（Cogmoシリーズ）＋カスタマイズ開発・PoC支援・コンサルティング

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チャットボット開発会社の選び方

チャットボット開発会社を選ぶ際は、「価格の安さ」だけを基準にするのはおすすめできません。

開発後の運用課題・精度不足・連携トラブルなど、開発完了後に問題が発覚するケースも少なくありません。ここからは、判断軸になる3つのポイントをご紹介します！

①開発実績・得意分野を確認する

チャットボット開発は「実績のある会社に依頼する」ことが、成功への近道です。自社の業種・用途に近い開発実績を持つ会社を選ぶことで、業界特有の課題や要件への対応力を期待できます。

特に、次のような点を参考にしてみてください。

• 同業種・類似業務での開発実績があるか？
• 公開できる事例・導入企業が明示されているか？
• スクラッチ開発とプラットフォーム活用の両方に対応できるか？
• 会話設計（シナリオ設計）の提案力があるか？

②生成AI・最新技術への対応力を確認する

2024年以降、チャットボット開発の現場では生成AI（LLM）の活用が標準化しつつあります。

ChatGPT API・Azure OpenAI・Google Cloud Vertex AIなど、主要な生成AIへの対応実績があるかどうかをチェックしておきましょう。

また、単に「APIをつなぐだけ」の対応ではなく、RAG（検索拡張生成）によるドキュメント参照や、プロンプトエンジニアリングによる精度向上など、実務的な生成AI活用のノウハウを持っているかどうかも重要な判断軸になります。

③導入後のサポート体制を確認する

チャットボットは導入がゴールなわけではなく、継続的な改善によって精度・利用率が高まります。

導入後の運用保守・チューニング・シナリオ更新まで任せられるかどうかも、事前に話しておくと安心です。

特に、以下の点を確認しておきましょう。

• 月次の運用レポートや改善提案を提供してもらえるか？
• 問い合わせ対応窓口（担当者）が明確か？
• システムのバージョンアップや法改正への対応はどこまで含まれるか？
• 自社でシナリオを編集できる管理画面があるか？

チャットボット開発の費用

「結局いくらかかるの？」というのが、発注前の一番の気になりどころだと思います。

ただ、チャットボットの開発費用は会話フローの設計、AIエンジンの種類、既存システムとの連携有無など、要件次第で大きく変わるため、一概に「〇〇万円」とは言いにくいのが実情です。

開発費用に影響する主な要因

開発費用は、主に次のような要素によって変わります。

① 開発タイプ（スクラッチ vs. プラットフォーム活用）

ゼロから独自システムをスクラッチ開発する場合は、設計・実装の工数が多くなるため費用が高くなります。

一方、既存のプラットフォームやAPIを活用する場合は比較的コストを抑えられます。ただし、プラットフォームの利用料が継続的にかかる点を考慮する必要があります。

② AIの種類と精度要件

シナリオ型はAI型に比べて開発費用を抑えやすい傾向があります。

AI型でも、汎用的なLLM（ChatGPT API等）を活用するケースと、独自モデルをファインチューニングするケースでは、費用や工数が大きく異なります。

③ 対話シナリオの複雑さと量

設定する会話フローの数・複雑さが多いほど、設計・テストに必要な工数が増加します。

特に多言語対応・複数チャネル対応（Web・LINE・Slack等）が必要な場合は、その分コストが上乗せされます。

④ 既存システムとの連携

CRM・SFA・社内ポータル・在庫管理システムなど既存システムとのAPI連携が必要な場合、連携先の仕様確認や実装工数が追加されます。

特にレガシーシステムとの連携が必要な場合は、追加の調査や開発が必要になります。連携先が多いほど費用・期間ともに増加する傾向があります。

⑤ 導入後の運用・保守体制

初期開発費用とは別に、運用・保守・改善のための継続費用が発生します。

精度向上のためのチューニングや会話シナリオの更新が継続的に必要になるため、初期費用だけでなく運用コストまで含めて計画することが重要です。

見積もりを取得する際のポイント

チャットボット開発の費用は、企業ごとの要件によって大きく異なるため、できれば複数社から見積もりを取って、提案内容や要件理解の深さを比べてみてください。

見積もりを依頼する際は、こちらの情報を詳しく伝えることで、より正確な金額が出やすくなります。

• チャットボットの目的と解決したい課題
• 想定する利用チャネル（WebサイトのみかLINE・Slack等も含めるか）
• 対話シナリオの大まかなイメージ（FAQ型か、複雑な業務フローか）
• 連携が必要な既存システムの一覧
• 運用保守を自社で行うか、開発会社に委託するか
• 希望納期・予算の上限

また、開発費用だけでなく、保守運用費用や追加開発の費用についても事前に確認しておくことが大切です。チャットボットは導入後も継続的に改善していくものですので、長期的な運用コストも含めて検討しましょう。

▼チャットボット開発に限らず、システム開発全般の料金相場や費用を抑えるポイントについては、こちらの記事でプロが解説しています！

【プロが解説】システム開発の料金相場と費用を抑えるポイント

クドウ

2024.03.21

0

よくある質問

チャットボット開発にかかる期間はどのくらい？

開発期間は要件の複雑さによって大きく異なりますが、シナリオ型の比較的シンプルなチャットボットであれば1〜3ヶ月程度、AI型や既存システムとの連携が必要な複雑なシステムでは3〜6ヶ月以上かかるケースもあります。

まずは要件定義の段階で開発会社に相談し、現実的なスケジュールを確認することをおすすめします。

小規模企業でも開発を依頼できる？

はい、対応できます。本記事でご紹介した会社のなかには、スタートアップや中小企業の案件にも積極的に対応している会社も複数あります。

とはいえ開発規模が小さいほど1案件あたりの費用対効果が高くなるため、まず「自社が本当にスクラッチ開発を必要としているか」を整理したうえで相談することをおすすめします。

シナリオ型や既存SaaSツールの活用で課題が解決できるケースもあります。

導入後の運用・保守はどうすればいい？

チャットボットは、導入後の継続的な改善が精度向上のカギです。

一般的には開発会社と保守契約を結ぶ形が多く、月次の問い合わせログ分析・未対応質問の追加・シナリオの更新といった作業を継続して行います。

自社内にエンジニアがいない場合は、運用保守まで一貫して対応できる会社に依頼することで、安定した運用を維持できます。本記事でご紹介した各社はいずれも導入後のサポート体制を持っていますので、契約前に詳細を確認してみてください。

まとめ

今回は、チャットボット開発におすすめの会社を8社をご紹介しました。

チャットボット開発会社を選ぶ際は、「自社の課題に近い実績を持つか」「生成AI・最新技術への対応力があるか」「導入後の運用保守まで対応してもらえるか」という3点さえ押さえておけば、選択肢はぐっと絞りやすくなります！

複数の開発会社に見積もりを依頼し、要件への理解度や提案内容を比較して選定することをおすすめします。

まずは本記事を参考に、要件を整理するところから始めてみてください！

UI/UX × コスト最適化で使いやすいチャットボット開発は、弊社LIGにお任せください

株式会社LIG 第1ITソリューション事業部 部長 小池 慎之介

チャットボットを開発する会社は多く、「どこに依頼すべきか」で迷う方も多いのではないでしょうか。弊社LIGでは、これまで多くのシステム開発支援を行ってきました。そのノウハウを活かし、チャットボット開発も手がけています。
弊社LIGでは、

• デザインアワード受賞実績を活かした、ユーザーが直感的に使えるUI/UX設計
• オフショア拠点の活用で、高品質かつコストを抑えた開発
• 企画・戦略段階からの伴走で、要件定義から一緒に設計

といった強みで、貴社の課題に合ったご提案をいたします。「まずは話を聞きたい」「概算でいいので見積もりが欲しい」という場合でも、お気軽にご連絡ください。

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