システム開発会社おすすめ17選【2026年】大手と中堅の違いを事例で比較

日立製作所

日立製作所は、株式会社日立製作所が提供するITサービスです。アプリケーション開発のサービスのページには、「日立の長年のアプリケーション開発の実績から培った技術とノウハウを集約したサービスでお客さまをサポートします」と記載されています。デジタルの事業として、金融ソリューション、社会インフラITシステム、公共ITソリューションなどを掲げています。

アプリケーションの開発では、開発基盤の提供、古いシステムの刷新、アジャイル開発の導入の支援を案内しています。生成AIを使う開発では、開発の枠組み「Hitachi GenAI System Development Framework」を開発し、日立グループ内の開発に適用していると紹介しています。

導入事例：株式会社JPX総研（金融商品市場のデータとシステムのサービス）

JPX総研は、東京都中央区に本社を置き、金融商品市場に関するデータとシステムのサービスを提供する会社です。証券市場の不公正な取引を調べる売買審査システムでは、審査するデータが増え、夜間の処理が朝8時までに終わらない日が出ていました。JPX総研は分析基盤の刷新を決め、複数の製品を実際の取引データで検証したうえで、日立製作所のデータベース製品「Hitachi Advanced Database」を基盤に選びました。日立製作所は、設計と構築、既存の処理の移植、性能の検証を担当しています。

一つの処理で思うような性能が出ないと、こちらとしては不安になります。それでも日立さんは原因を突き止め、修正するまでのスピードが、私が経験したほかのプロジェクトと比べても圧倒的に速かった。アプリとDBを同じ日立のチームが担う強みを実感しました

今後は朝までに処理が終わるのかと心配することもなくなりそうです

事例では、検証で従来の環境の約4分の1の処理時間になり、新しい基盤が2026年9月28日に稼働したと公開しています。

夜間の処理が、翌朝の業務の開始までに終わらない日が出ている会社に合うかもしれません。

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クラスメソッド

クラスメソッドは、クラスメソッド株式会社が提供するアプリ開発とクラウド活用のサービスです。公式サイトには「業界・規模問わず 実績5,600社以上」と記載されています。アプリ開発では、UI/UXの提案からシステム開発、運用保守までを一貫して提供すると紹介しています。

開発の進め方は、アジャイル開発と、ベトナムの拠点を使ったオフショア開発を組み合わせる体制を案内しています。AI駆動開発支援サービスは、要件の定義から設計、アプリの運用までAIツールを使うサービスです。既存のアプリをAIを使って作り直すサービスでは、最終の判断と品質のレビューはエンジニアが担うと明記しています。

導入事例：CalTa株式会社（インフラ分野のデジタルツインのサービス）

CalTaは、鉄道などのインフラの現場を3次元のデータで再現するデジタルツインのサービス「TRANCITY」を提供する会社です。新しいバージョンの開発にあたり、クラスメソッドに現状の分析から依頼しました。クラスメソッドは4か月の現状分析のあと、画面の設計、仕組みの見直し、生成AIを使った機能の開発を支援し、新しいバージョンは2026年3月に公開されました。

それまではEC2に動画をアップロードしていた構成を、S3への直接アップロードとファイルの分割送信（マルチパートアップロード）に切り替えました。これによりインフラコストが削減できたとともに、アップロードにかかる時間がこれまでと比べ最大87%削減され、『爆速』と言っていいほどになりました。くわえて『何％アップロード済み』と進捗を表示することもできるようになり、非常に満足しています

公開しているWebサービスの画面と仕組みを作り直し、生成AIの機能も足したい会社に向いています。

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伊藤忠テクノソリューションズ

伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）は、伊藤忠グループの総合ITサービス企業です。公式サイトには「コンサルティングから設計、開発・構築、運用・保守サポートまでトータルに支援します」と記載されています。CTCグループの従業員約12,800名のうち、約9,100名がエンジニアだと紹介しています。

産業別のソリューションとして、通信／放送、金融／保険、商業／運輸、製造等、科学の5つを掲げています。生成AIを使った開発では、設計と実装、コードレビュー、テストケースの設計などを自動化する実証実験を行いました。成果をもとにした「AI駆動開発ガイドライン」を、2025年8月に全社へ展開したと公開しています。

導入事例：国立大学法人 東京科学大学（国立大学）

東京科学大学は、2024年10月に創立した国立大学です。大学のブランドを伝える複数のWebサイトを支える仕組みとして、記事を一元管理する「メディアプラットフォーム」を開発しました。大学の広報課は200ページ以上の提案依頼書を書き上げ、CTCはWeb基盤の製品「BLOCK×BLOCK」を使って約10か月でシステムを構築しています。

メディアプラットフォームでは、メディア情報（記事）は共有の資産として様々な場面でフル活用されます。それぞれのWebサイトのターゲットユーザーへの文脈に即した形で１つの記事を発信することでき、この仕組みを「キュレーション」と名付けました。メディアプラットフォームに蓄積された記事を各サイトのサイトオーナーが自分のWebサイトにキュレーションすることで、最新のニュースやイベント告知を素早く簡単に掲載することができます。コンテンツオーナーの作業だけで完結できるスムーズな情報発信と、全学での情報資産の有効活用の両立が可能となっています。

事例では、公開から1年間でおよそ2,000件の記事を発信したと公開しています。

部署ごとにWebサイトを運営していて、記事を1か所で管理したい組織に合うかもしれません。

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TISI

TISIは、2026年7月にTIS株式会社と株式会社インテックが合併して発足した総合ITサービス企業です。公式サイトには「4,500社以上のビジネスパートナーとして、『成長戦略を支えるためのIT』を提供。」と打ち出されています。金融と決済の分野を強みに掲げ、クレジットカードの基幹システム開発では国内の市場シェアが約50%だと紹介しています。

対応する範囲は、コンサルティングなどの上流工程から、システム基盤の提供、構築、運用保守までです。生成AIを使った開発では、要件定義からテストまでの全工程で生成AIを使えるように開発基盤を作り直す全社プロジェクトを進めていると公開しています。

導入事例：株式会社NTTドコモ・フィナンシャルグループ（金融サービス）

NTTドコモ・フィナンシャルグループは、クレジットカード「dカード」などの金融サービスを提供する会社です。約1,800万人の会員が使うdカードの基幹システムは、TISIのクレジット事業者向けの基盤をもとに2022年に構築されました。スマホ決済に対応する新機能の開発で、設計書からプログラムを作る工程に生成AIを使う取り組みを、TISIと進めています。

新機能の開発を終え、スピードも品質も「これなら次もいける」という確信が得られました。TISIの検証では、AIが自動生成したコードの初稿正解率は90％でした。人間（95％）に比べてやや劣るように見えますが、スピードを加味すると俄然AIが有利になります。人間が1週間かかるコード作成でも、AIなら数分で完了します。人間でもAIでもどちらも最終的に人間による検品を行うなら、初稿を圧倒的に速く出せるAIに任せる方が、トータルの工程を大幅に短縮できます。

24時間止められない基幹システムへの機能の追加を、今より短い期間で進めたい会社に向いています。

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NEC

NECは、日本電気株式会社が提供するITサービスです。公式サイトには「構想から実装・運用までEnd to Endで伴走します」と記載されています。業種別の取り組みとして、製造、金融、リテール、ロジスティクス、官公庁、自治体、大学・研究機関、医療を掲げています。

ITサービスの事業は、価値創造モデル「BluStellar」の名前で案内されています。変革のテーマには、古いシステムを刷新して業務システムを作り直すこと、ICTインフラの運用、サイバーセキュリティ、AIと生成AIの活用が並びます。

導入事例：株式会社ツルハホールディングス（ドラッグストア）

ツルハホールディングスは、ドラッグストアを展開する会社です。店舗のスタッフが接客に使える時間を増やすため、作業マニュアルや社内規定をもとに生成AIが質問に答える社内ナレッジ検索システム「ナレッジフォレスト」を開発しました。試作は社内で作り、本番のシステムの開発を、NECとAI開発企業のProofXに依頼しています。システムは2026年2月に利用が始まりました。

従来も文書を検索するシステムはありましたが、あくまでも該当の文書を探すだけで、利用者はヒットした文書を開き、中身を自分で読み込む必要がありました。一方、ナレッジフォレストは、質問を投げかけるだけで回答が得られます。文書を探し、読み込んでいた工数を削減し、その時間を接客にあてることができます。2026年2月から利用を開始して6月の現在、グループの1,000店舗以上に展開しています。特に効果を実感しているのが新入社員の業務習得です。入社直後のスタッフは、わからないことがあっても、忙しそうな先輩に声をかけにくいという状況がありましたが、ナレッジフォレストがあれば一人で疑問を解決できます。

社内で試作までは作れていて、本番のシステムの開発を任せる先を探している会社に合うかもしれません。

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Sky

Skyは、Ｓｋｙ株式会社が提供するソフトウェア開発のサービスです。業務系システム開発のページには「ビジネス環境の変化に迅速に対応するシステム開発」と打ち出されています。要件定義から設計、開発、検証、運用保守まで、あらゆるフェーズで技術を提供すると紹介しています。

開発の進め方では、アジャイル的な開発体制の提案も可能だと明記し、ローコードの開発基盤を使った開発も案内しています。依頼した会社にエンジニアが常駐する開発と、Skyの社内で行う受託開発のどちらも可能と記載されています。全国26拠点の体制です。パートナー企業を含めて、6,028名のソフトウェアエンジニアが在籍しています。

導入事例：第一実業株式会社（産業機械の商社）

第一実業は、東京都千代田区に本社を置く産業機械の商社です。見積書や注文書、請求書を作成、管理する文書管理システムを約10年使ってきましたが、開発技術のサポート期限が迫っていました。この旧システムに代えて、受発注や輸出入を管理する準基幹システムを、ローコードの開発基盤OutSystemsで構築しています。開発のパートナーには、複数の会社の中からSkyを選んでいます。次の文章は、事例のページに第一実業の立場で書かれた本文です。

とはいえ、われわれのチームは開発経験が豊富なメンバーばかりではありません。OutSystemsに触れるのも初めてで、当初は手探りの状態からのスタートでした。そのようななか、Ｓｋｙ株式会社は、トレーニング動画の紹介をはじめ、開発を円滑に進めるためのガイドラインや標準テンプレートの提供など、手厚い技術サポートをしてくれました。また、定例の打ち合わせでは、初歩的な質問にも丁寧に回答していただき、疑問点をその場で解消しながら開発を進めることができました。

サポート期限が近い古いシステムを作り直し、稼働したあとは社内のメンバーで改修したい会社に向いています。

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日鉄ソリューションズ

日鉄ソリューションズ（NSSOL）は、日鉄ソリューションズ株式会社が提供するITサービスです。事業の内容として、情報システムの企画・設計・開発・構築・運用・保守及び管理を掲げています。対象の業種は、製造・消費財、流通、金融、ネット・サービス業、公共・公益、通信です。

生成AIを使った開発では、2025年7月に開発AIエージェント「NSDevia」の提供を始めました。プログラムの補完のほか、要件定義書や設計書、テストケースの作成を支援する道具です。2026年7月には、新しいデジタルサービスを作る支援のサービスに、AI駆動開発を取り入れたと公開しています。

導入事例：日本航空株式会社（航空）

日本航空の空港の現場では、事故につながりかねない出来事を記録したヒヤリハットの報告が、毎月約1,800件集まります。日本航空は、過去10年分、約22万件の報告を生成AIで分析し、対策の案を示す社内システムを日鉄ソリューションズと開発しました。システムは2026年2月に羽田空港で稼働しています。

我々が普段使用している『4M5E分析』（原因や対策を多角的に分析するフレームワーク）やベテラン担当者の知見などを即座にかつ詳細に理解いただき、AIに学習させながらシステムを作り込んでいきました。その結果、要因分析や対策において納得感のある答えを得られるシステムとなりました

毎月1,000件を超える現場の報告を、人の目だけでは分析しきれなくなっている会社に合うかもしれません。

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日立ソリューションズ

日立ソリューションズは、株式会社日立ソリューションズが提供するITサービスです。開発のソリューションのページには、超上流から開発、運用保守までをワンストップで提供すると記載されています。業種別の製品とソリューションは、製造、運輸・流通、金融・公共、医療・介護などに分かれています。

開発の進め方では、アジャイル開発の良さを生かしながら日本のソフトウェア開発に合わせた「ハイブリッドアジャイル」を定義し、適用の実績を重ねてきたと紹介しています。自社の製品を土台にして、依頼した会社の業務に合わせたシステムを構築する事例も公開されています。

導入事例：住友商事株式会社（総合商社）

住友商事は、63の国と地域の125拠点から寄せられる労働災害の情報を管理しています。事業の種類が多く、報告の内容も細かさもそろっていませんでした。既存のソフトでは対応できなかったため、日立ソリューションズの製品「活文 Managed Information Exchange」を基盤にして、独自の労働災害管理システムを構築しました。2025年5月に最初の機能が稼働し、同じ年の9月に労働災害のレベルを判定する機能を追加しています。

標準化によって粒度のそろった労災事故情報を管理し、グループで円滑に共有できるシステムを整備できました。類似事故を削減できる手応えを得ています。安全工学では、労働災害が発生した場合、被災者の傷病対応にかかるコスト（医療費など）を1とすると、会社側の対応コストは約4倍にのぼると言われています。事故情報を共有し類似事故を予防できれば、このような間接コストの削減にもつながると考えています

既製のソフトが無い業務を、複数の国や拠点で同じ基準で管理したい会社に向いています。

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電通総研

電通総研は、株式会社電通総研が提供するシステムインテグレーションのサービスです。公式サイトには、金融、製造、ビジネス、コミュニケーションITの「4つの領域における高度な専門性とノウハウ」を持つと記載されています。約2,500社の顧客と向き合って培った業務知識をもとに、課題の解決への道筋を提案すると紹介しています。

開発基盤として、ローコードの開発基盤と、マイクロサービスの開発基盤を自社で提供しています。生成AIを使った開発では、要件定義や基本設計、アーキテクチャの設計を行う独自のAIエージェントを開発しました。プロジェクトのメンバーとの対話をもとに作業する仕組みで、2025年10月に本格的な運用を始めたと公開しています。

導入事例：いすゞリーシングサービス株式会社（商用車のリース）

いすゞリーシングサービスは、横浜市に本社を置く、いすゞグループのリース会社です。契約期間を終えた車両の手続きを表計算ソフトで管理していましたが、取り扱う台数が増え、ファイルが分かれて最新の情報が分からなくなっていました。半年での立ち上げを目指し、パッケージ製品ではなく独自のシステムを作る電通総研の提案を選んでいます。新しいシステム「DAISY」は2023年夏に稼働しました。

最初はシステムが変わることに戸惑いもありましたが、自分たちの意見を取り入れて一から作り上げたシステムには、特別な感情があります。現場のメンバーが主体的に操作マニュアルを作成するほど、皆がDAISYに愛着を持っています。私にとっては、苦労して生み出した子どものような存在ですね

事例では、試算で年間約1万時間の業務時間が削減されたと公開しています。

表計算ソフトでの管理が限界になっていて、半年ほどでの稼働を目指している会社に合うかもしれません。

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NTTデータ

NTTデータは、NTTデータグループの国内の事業会社です。アプリケーション開発のページには「アプリケーション開発の高生産性を追求しビジネスアジリティを向上」と打ち出されています。業種別のソリューションは、金融、官公庁・自治体、医療・ヘルスケア、流通・小売、製造など15の分野に分かれています。

開発の進め方は、アジャイル、ローコードの開発基盤などの新しい技術と、ウォーターフォール開発を組み合わせて提案すると紹介しています。生成AIは、ソフトウェア開発の上流から下流の工程、保守と運用まで活用を進めていると公開しています。

導入事例：株式会社NTTドコモ（通信）

NTTドコモは、dポイントの会員に向けたアンケートシステムに、既製のクラウドサービスを使っていました。大勢の会員が使うシステムを、NTTデータとローコードの開発基盤OutSystemsで作り直し、約5か月で稼働させています。

当初、アンケートシステムはSaaS（Software as a Service）を利用していましたが、カスタマイズに限りがあり、お客さまに対して実施したいアンケートを実現できないケースがありました。さらに、データ活用もSaaSの仕様に合わせなければならないため、分析に時間がかかり、費用面も課題となっていたのです。

こうした課題を踏まえ、OutSystemsではPaaS（Platform as a Service）版を利用することにしました。

アプリケーションを自由にカスタマイズしながらインフラを任せることができたため、データ分析の高度化および50％以上のコスト削減、生成AIを組み込んだデータ分析などが可能となり、改善の高速化を実現しました。

既製のクラウドサービスのカスタマイズに限界があり、数か月で自社専用のシステムに切り替えたい会社に向いています。

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システムエグゼ

システムエグゼは、株式会社システムエグゼが提供するシステム開発のサービスです。公式サイトには、「損保・生保」「不動産」「製造」「医療」「石油・化学」という特定業務に力を注いできたと記載されています。上流の企画・要件定義から、設計・開発、運用保守に至るまで、全工程に対応可能だと紹介しています。

開発の体制は、ベトナムのグループ会社を含めたグループ全体で組むと案内しています。工程に応じてオフショア開発を使い、独自の開発標準に沿って品質を管理する進め方です。

導入事例：出光興産株式会社（石油、化学）

出光興産の千葉事業所では、プラントの定期検査で見つかった補修の依頼と日程の調整を、書類で行っていました。補修は数百件にのぼります。2020年に定期保守の業務をシステムにするプロジェクト「SDMくん」が始まり、システムエグゼはアジャイル開発で開発を続けています。

他事業所への展開を進めていくと、事業所によって管理する装置の規模や数が異なるため、そもそもの定期保守業務の進め方が異なることがありました。これをSDMくんに合わせていくことで、どの事業所でも同じ業務フローや品質で管理できるよう、業務の標準化も実現しました。またトラブルが起きた際に、過去の事例を事業所内だけでなく全事業所のデータの中から対策を調べることができるようになった点もユーザーからの評価が高いです。

事例では、全国4つの事業所の7,000人を超える利用者が使い、約3年間で26万3,000時間を削減できたと試算していると公開しています。

複数の拠点で進め方が違う業務を、同じシステムで標準化したい会社に合うかもしれません。

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日本アイ・ビー・エム

日本アイ・ビー・エム（日本IBM）は、日本アイ・ビー・エム株式会社が提供するITサービスです。会社経歴書には、「コンサルティングからシステム開発、保守・運用までのサービス」を提供すると記載されています。主な取引先の産業として、政府官公庁、自治体、医療機関、銀行、保険、電機、自動車などを挙げています。

コンサルティングのサービスでは、依頼した会社と直接連携して、助言、設計、構築、運用を行うと紹介しています。生成AIを使った開発では、システム開発に必要な知見やルールをAIが使える形に整理するAI駆動開発ソリューション「ALSEA」を、2026年7月からシステム構築サービスを通じて提供しています。

導入事例：東京海上日動あんしん生命保険株式会社（生命保険）

東京海上日動あんしん生命保険には、電話やホームページ、アンケートから、年間1万8,000件の「お客様の声」が集まります。内容の読み込みと分類は、担当者が1件ずつ目で確認していました。日本IBMのチームと一緒に、IBMの生成AIの製品を使った分類と分析の仕組みを作りました。開発は、1週間ごとに開発と確認を繰り返す進め方で進めています。

生成AIを使う前までは分類業務だけでも膨大な時間がかかっていたので、効率化まで考える余裕がありませんでした。現在は他の既存プロセスの見直しを行う余裕ができています

事例では、実証実験で1件あたりの処理時間が約75%短くなったと公開しています。

年間1万件を超える文章を、担当者が1件ずつ読んで分類している会社に向いています。

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SCSK

SCSKは、SCSK株式会社が提供するITサービスです。事業内容のページには「ビジネスに求められる、すべてのITサービスを、もっと速く、もっと的確に、もっと深くお応えしたい。」と掲げています。システム開発では、記録を正確に残す基幹系のシステムから、顧客との接点になるシステムまで対応すると紹介しています。

システム開発のほかに、コンサルティング、ITインフラの構築、ITマネジメント、検証サービスなど7つのサービスを掲げています。生成AIを使った開発では、開発と保守の全体で生成AIを使うための共通基盤「DevCond.AI」を公開しています。

導入事例：ＳＯＭＰＯひまわり生命保険株式会社（生命保険）

ＳＯＭＰＯひまわり生命保険は、Webで提供してきた健康づくりのサービスを、モバイルアプリ「ＭＹひまわり」にまとめる開発を計画しました。経営陣からは、新しい保険商品を発売する2024年9月に同時に公開できないかという要望がありました。当初の見積もりでは、納期に間に合わせることが厳しい状況だったと担当者は話しています。現行のシステムの保守を担当していたSCSKを開発のパートナーに選び、アプリは予定どおり2024年9月に公開されています。

リリースから5カ月後の2025年2月末の時点で、ＭＹひまわりの累計ダウンロード数は10万件を突破しました。同ジャンルの他社アプリが10万件に達するまでに1年から1年半以上の期間を要していることに比べれば、驚異的なスピードでの利用拡大と言えます。また、2025年3月時点のアクティブユーザー数は約3万8,000人となっており、例えばウォーキングチャレンジの参加者も毎週1万人以上を数えるなど、ＭＹひまわりを利用して多くの方々に積極的な健康行動へ取り組んでいただいています

公開したい時期が決まっているモバイルアプリを、基盤の構築と一緒に任せたい会社に合うかもしれません。

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BIPROGY

BIPROGYは、2022年に日本ユニシスから社名を変えたBIPROGY株式会社のITサービスです。アジャイル開発のチームを提供するサービスのページには、「お客さまとの協働で ビジネス成長を加速する」と打ち出されています。公式サイトの業種の一覧には、金融、エネルギー、小売業、運輸、物流・ロジスティクス、製造など18の分野が並びます。

「アジャイルチーム 開発サービス」は、開発の準備と、継続的な開発の2つのメニューに分かれています。公式サイトで公開されている料金は、開発準備の標準メニューが1,900万円〜（一括）、継続的開発の標準メニューが月額1,200万円〜で、どちらも3.5人からの体制です。AIについては、要件定義から保守と運用まで、開発の全体にAIを使う構想を進めていると公開しています。

導入事例：ANA X株式会社（旅行）

ANA Xは、ANAグループで旅行事業などを担う会社です。ホテルやレンタカーの検索、予約、管理をスマートフォンでまとめて行える旅行のプラットフォームを、BIPROGYと構築しました。複数の開発会社が参加する体制で、アジャイル開発を採用しています。ANA Xの担当者は、約2年にわたってプロジェクトを進めたと話しています。

今回のシステムでは、「アクセスがどれだけ増えても耐えられる可用性」を最も重視し、ユーザー目線の開発も強く意識しています。現状のユーザーアクセス動向について綿密な調査も行い、「スマートフォンでいかに使いやすいシステムにするか」が大きな焦点でした。BIPROGYの提案は、規模感やコストの他、スピードとシンプルさ、アジリティの面でこれらの点に最もマッチし、一緒にディスカッションしながら進めていけると感じたのも決め手でした。

実際、BIPROGYはマルチベンダー体制によるアジャイル開発でかつてないスピード感に対応してくれました。加えて、スピードだけでなく、品質も担保するために細心の注意も払いました。こうした開発環境の中で予定通りの期間でリリースできたことに、改めて感謝しています。

アクセスが集中する会員向けのサービスを、複数の開発会社が参加する体制で作る会社に向いています。

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富士通

富士通は、富士通株式会社が提供するITサービスです。事業内容のページには「世界をリードするDXパートナーとして、信頼できるテクノロジー・サービス、ソリューション、製品を幅広く提供して、お客様のDX実現を支援します。」と明記しています。サービスの種類は、コンサルティング、クラウド、システムインテグレーション、業務アプリケーションなどです。

生成AIを使った開発では、ソフトウェアの要件定義から設計、実装、結合テストまでの全工程をAIで自動化する開発基盤を開発したと、2026年2月に公開しました。官公庁向けのページでは、アジャイル、DevOps、ローコード開発の手法を使うと紹介しています。

導入事例：株式会社福銀リース（リース、割賦販売）

福銀リースは、福井銀行グループのリース会社です。これまでの基幹システムはカスタマイズが多く、制度の改正にすぐ対応できないことと、改修の費用が増えていることが課題でした。富士通のリース業務のクラウドサービスを基盤にし、大半のカスタマイズを廃止して基幹システムを更新しています。新しいシステムは、導入の検討から約1年の開発期間を経て、2026年1月に稼働しました。

基幹システムの更新をスタートラインとして、業務・経営改革に取り組んでいます。実務での成果を積み重ねながら、成長し続けるための競争力を高めていきます。

事例では、電子契約にかかる業務時間が月105時間から35時間に減ったと公開しています。

カスタマイズを重ねた基幹システムの改修の費用が増えていて、クラウドサービスへの更新を考えている会社に合うかもしれません。

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富士ソフト

富士ソフトは、横浜市に本社を置く富士ソフト株式会社のITサービスです。公式サイトには「コンサルティングから開発、システム構築、サポートまで充実した体制でサポート。」と記載されています。金融機関の勘定系システム、ECサイト、店舗システム・POSなどのシステムの構築を得意としていると紹介しています。

開発の進め方では、スクラム開発の枠組みを使ったアジャイル開発を案内しています。要件の変動が少ない部分をウォーターフォール型で先に開発する方式を提案した事例もあると紹介しています。

導入事例：朝日放送グループホールディングス株式会社（放送）

朝日放送グループホールディングスは、阪神・淡路大震災の映像を公開するアーカイブサイトを運営しています。見たい映像の特徴を言葉で伝えると、生成AIが合う映像を薦める検索機能を企画しました。仕様が固まっていない段階で提案を依頼し、富士ソフトをパートナーに選んでいます。プロジェクトは2024年6月に始まり、AWSの生成AIのサービスを使って開発しました。

AI技術をサイトに組み込み、観たい震災関連映像の特長を投げかけると、その内容をAIが理解して該当する映像を推薦してくれる。こうした新しい体験ができる仕掛けがあれば、より多くの人に観てもらえる機会が創出できると考えたのです

生成AIで何ができるかが分からず、仕様が固まる前から相談したい会社に向いています。

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クレスコ

クレスコは、1988年設立の独立系のシステムインテグレーターです。エンタープライズシステム開発のページには「各業界での業務スキルに加え、Web系・専用端末等での数多くのプラットフォームでシステム開発実績がございます。」と紹介しています。開発のサービスは、エンタープライズシステム開発、金融システム開発、製造業向けシステム開発の3つです。

生成AIを使った開発では、AI駆動開発の体制とプロセスを全社の標準の仕組みとして展開したと、2026年7月に公開しました。AI駆動開発を進めるAIエンジニアの配置、ガイドライン、AIによる文書のレビューを組み込んだ開発体制です。

導入事例：オリンパスメディカルシステムズ株式会社（医療機器メーカー）

オリンパスメディカルシステムズは、全国に複数の研究拠点を持つ医療機器メーカーです。研究に使うファイルを拠点ごとに管理していたため、拠点の間での共有と検索に時間がかかっていました。クレスコは、同社がすでに使っていたマイクロソフトの開発基盤Power Platformを使い、利用の申請と承認の機能を備えたファイル管理システムを構築しています。

社内データを安全かつ迅速に共有する仕組みを構築するにあたり、Microsoft Power Platformに精通し、医療分野の業務理解と実装力を兼ね備えたクレスコ社をパートナーとして選択しました。要件が流動的な中でも、Power Platformの特性を活かした柔軟な設計提案と、現場目線で対話を重ねながら開発を進められた点で、とても助かりました。

結果として、部門間で分断されていたデータを一元的に扱える基盤が整い、業務効率とデータ活用のスピードが大きく向上しました。

すでに契約しているマイクロソフトの製品を使って、費用を抑えて業務システムを作りたい会社に合うかもしれません。

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ここで紹介した導入事例は、各社が公式サイトで公開している事例のうちの1つです。各社はほかの業種・規模の会社も支援しているので、気になる会社は公式サイトの事例ページもあわせてご覧ください。