AIエージェント開発会社おすすめ14選【2026年】費用とPoCから頼める会社

JAPAN AI

JAPAN AIは、JAPAN AI株式会社が提供する法人向けの生成AIプラットフォームと、その上でAIエージェントを作る支援のサービスです。公式サイトには「議事録、調査、資料作成。面倒な業務は、AIエージェントに任せよう。」と打ち出され、「AIエージェントを作りたいが、開発リソースがない」会社に向けたサービスとして紹介されています。14社の中では自社基盤の上にエージェントを組む型で、現場の担当者が対話形式でエージェントを作り、専任の担当者が要件の整理から定着まで伴走します。

公開されている料金は、1〜50名のTeamプランが月額2,980円（税込）×人数で、51名以上のEnterpriseプランは個別の見積もりです（料金ページ）。Salesforceやkintoneなどとノーコードでつなぎ、調べる・作る・記録するの一連の業務をエージェントが代行すると記載されています。

導入事例：サンエス石膏株式会社（焼石膏の製造・販売、従業員71名）

サンエス石膏は、1919年に兵庫県姫路市で創業し、大阪・姫路・瀬戸の3拠点で焼石膏を製造する従業員71名の会社です。製造方法や薬事、品質管理の専門的な資料は社内にある一方で、必要な情報を探すことと専門用語の判断がベテラン社員に依存していました。セキュリティへの不安と、どのAIを選ぶかの迷いから実務に踏み出せていない状態で、社内で生成AIを使う共通の環境として導入しました。

これまでは、審査で「どのように規定されていますか」と聞かれると、ベテラン社員が記憶をもとに「マニュアルの何項と、関連規定の何条です」と答えていました。QMS規定検索AIには法律や社内マニュアルを読み込ませているため、必要な手続きや該当箇所をエージェントが示してくれます。実際の審査対応でも、示された該当箇所を原文で確認しながら回答でき、大いに役立ちました。これまではベテラン社員の記憶に頼る場面もありましたが、若手社員も根拠となる規定にたどり着きやすい環境が整ってきたことは、技術継承の面でも大きいと思います。

2〜3日かかることもあった議事録を会議当日中に確認できるようになり、バックオフィスの11名が日常的に使っています。社内にAIの開発担当がおらず、バックオフィスの10名ほどで議事録や規定の検索から使い始めて、エージェントを自社で増やしていきたい会社におすすめです。公式サイトの事例を見る

neoAI

neoAIは、株式会社neoAIが提供する、生成AIのシステム開発と法人向け生成AIプラットフォームのサービスです。公式サイトには「松尾研究室発・アカデミア発の技術力とスピードで貴社の課題を解決いたします。」と記載され、金融機関や製造業、電力など、セキュリティ要件の厳しい業界を含む企業に導入されていると紹介されています。14社の中では業務に合わせて一から作る受託と、自社基盤の両方を持つ型です。neoAI Enterpriseで専用のAIを開発し、neoAI Chatで社内データと連携した業務特化のAIを組みます。

料金はサービス資料に記載する形で、公式サイトに金額はありません。入力されたデータがAIモデルの学習に利用されることは一切ないと明記し、シングルテナントや依頼した会社のAzure環境への構築にも対応すると記載されています。

導入事例：株式会社ベネッセコーポレーション（教育、従業員1,000〜3,000名）

ベネッセコーポレーションは、家庭学習事業の販促物の制作と校正を行う部署で、誤字脱字に加えて法規制、受講費、申込期限、学年別の漢字まで確認する校正を人の校正者と行っています。校正の受付時間に合わせて制作の予定を組む必要があり、制作担当者は企画に集中したい一方で、記載漏れの確認に注意を取られていました。この状態から、販促物の校正に特化したAIアシスタント「neoPON」の開発を依頼しました。

以前は校正受付の時間に合わせて準備し、返却までの日数を考えてスケジュールを組んでいました。校正AIでは時間帯の制約が減り、必要なときに一次チェックを行えます。そこで生まれた時間を、「お客様の心に響く企画やクリエイティブを考える」といった、本来注力すべき仕事へ振り向けられるメンバーが増えてきました。

選定時に約1週間のPoCを行い、正式決定後に約1か月半でPoCと要件定義を進め、全体で約4か月でリリースしました。社内にAIの開発者がおらず、自社固有の校正や確認のルールを持つ部署が、約4か月の開発を一緒に進めてくれる会社を探している場合に向いています。公式サイトの事例を見る

ヘッドウォータース

ヘッドウォータースは、株式会社ヘッドウォータースが提供するAIエージェント開発のサービスです。公式サイトには「PoCの停滞を打破し、実業務で自走するAIエージェント構築の全ノウハウを提供。」と打ち出され、エンタープライズ企業を中心に、製造業や金融業など品質要求の高い業界で導入実績があると記載されています。14社の中では業務に合わせて一から作る受託の型で、Microsoftのエコシステムを土台に、マルチエージェント構成や音声のエージェントまで開発します。

公開されている料金は、HWS Copilot Agent Campの3つのプランです（料金ページ）。Lite Plan 50〜150万円（2〜4週間、PoC前・企画層）、Standard Plan 300〜600万円（2〜3か月、PoC止まり層）が最初の2つです。Full Plan 800〜1,500万円（4〜6か月）は、内製化と全社展開に進む会社に向けたプランと記載されています。税込か税抜かの記載はありません。すでにPoCを行っていて実務に出す不安がある場合は、Lite Planで止まっている原因を特定してからStandard Planへ移る流れが案内されています。

導入事例：第一生命保険株式会社（金融・保険）

第一生命保険は、月間約90万枚の帳票を扱う生成AIとAI-OCRの基盤を作り直すため、短期間で読み取り精度の高い基盤を開発できる会社を探していました。既存のシステムでは、1回目の帳票認識に失敗すると文字認識ができず、結局システムが使われない仕組みでした。

数字としては自動化率（読み取り結果がそのまま後続処理に進む割合）が新システムで向上しました。加えて、既存システムでは1回目の帳票認識に失敗すると文字認識自体ができず、結局システムが活用されないという仕組みだったのですが、新システムでは読み取れる範囲を可能な限り読み取った上で人が補正できるようになり、後続に渡る情報の正確性が想像以上に上がりました。そのほか、補正作業用アプリケーションがブラウザで動作するWebアプリに変わったことで、URLと権限さえあれば検索・確認できるようになり、端末へのインストール管理（キッティング）の手間がなくなりました。

公式サイトでは、この基盤で読み取り精度20%向上、運用コスト約50%削減と紹介しています。Azureで基盤を持っていて、基幹のデータと接続するエージェントをPoCから段階を分けて進めたい会社に合うかもしれません。公式サイトの事例を見る

Exa Enterprise AI

Exa Enterprise AIは、株式会社Exa Enterprise AIが提供するサービスです。法人向け生成AI「exaBase AI」と、AIエージェント構築・内製化支援の2つがあります。公式サイトには「安心のセキュリティと、運用の容易さを備え、ビジネス現場のタスクを効率化します」と記載されています。完成済みのエージェントを短期間で導入する形から、業務や社内システムに合わせて個別に構築する形まで対応すると紹介されています。14社の中では自社基盤の上に組む型と、個社専用の構築の両方を持つ型です。

料金は月額制と従量課金制で、金額はサービス資料に記載する形です（公式FAQ）。個社専用の構築は標準で約3か月が目安で、納品後1か月間は無償の初期サポート、それ以降は月額の保守契約（オプション）で継続すると明記しています。会議後処理、稟議・申請作成、営業活動記録、購買、与信審査、セキュリティチェックのエージェントが例として挙げられています。

導入事例：日本タングステン株式会社（金属素材・加工、従業員430名）

日本タングステンは、間接部門の工数の3分の2が事業維持の業務に費やされ、熟練者の技術やノウハウが属人化していた従業員430名のメーカーです。日報や技術情報、レポートの資産が活用しきれないまま眠っていた状態から、小規模に試して段階的に広げる前提で、exaBase AIの導入を決めました。

重視したのは、自社データ連携機能、サポート体制、セキュリティ、無料トライアル、費用面で、最終的にエクサベース AIを選んだのは、これらを総合的に考慮した結果です。特にセキュリティは最も重視したポイントであり、情報流出などのリスク対策が重要であるという認識が経営層・情報システムの双方にありました。また、日報や技術情報、レポートなどの資産が活用しきれないまま眠っており、これらのデータを生成AIと連携して活用することで新たな価値創造につなげたいという期待も大きかったです。

議事録作成で月78時間、プログラム作成で月79時間の業務効率化に至り、2025年3月に全社展開を始めています。従量課金で少人数から始め、効果を数値で見せながら全社に広げたい会社に向いています。公式サイトの事例を見る

ギブリー（DECA）

DECAは、株式会社ギブリーが提供する、マーケティングとカスタマーサポートのAIエージェントのサービスです。公式サイトには「マーケターを、成果物の作り手から、成果を生み続ける仕組みの設計者へ。」と打ち出され、分析・企画・制作・配信・改善をAIエージェントが連携し、人は戦略・判断・承認に集中する仕組みと紹介されています。14社の中では自社基盤の上に組む型で、問い合わせ対応では定型の回答とAIの回答を組み合わせた構成を取ります。

料金は公式サイトに記載がなく、サービス資料の請求で確かめる形です。CRMやCTIなどの顧客接点のシステムと連携し、人が確認・承認したあとに既存の基盤へ連携すると記載されています。

導入事例：株式会社西武プロセスイノベーション（シェアードサービス）

西武プロセスイノベーションは、西武グループ各社の経理・出納、給与計算、社会保険の手続きなどを受託するシェアードサービス会社です。グループ各社の従業員からの問い合わせへの対応を効率化するために、定型の回答とAIの回答を組み合わせたチャットボットを有人チャットと合わせて導入しました。2026年9月には、利用対象を7社へ広げています。

導入前に想像していた以上に、回答精度を高めるためにはナレッジの持ち方が重要だと分かりました。単に資料を登録すればよいわけではなく、どの情報をどこから参照させるのかを細かく整理し、実際の回答を確認しながら改善していく必要があります。その部分では、三井さん（ギブリー）にかなり支援してもらいました。想定質問や不足しているナレッジの整理、回答が適切に出ない場合のナレッジの修正やプロンプト調整など、細かなところまで対応してもらっています。最初から期待はしていましたが、サポートについては想像以上だったと感じています。

すべてをAIに任せず、定型の問い合わせには用意した回答を返し、AIが必要な問い合わせだけAIを使う使い分けが、決め手の1つになっています。グループ各社や部署の従業員からの問い合わせが集中していて、ナレッジの整理から一緒に進めてほしい会社に合うかもしれません。公式サイトの事例を見る

NOVEL

NOVELは、NOVEL株式会社が提供するAIコンサルティングと開発のサービスです。公式サイトには「製造業、小売業、金融、出版、教育機関 — 業種を問わず、60社以上のAI導入支援実績があります。」と記載され、上場企業から中小企業まで支援していると紹介されています。14社の中では業務に合わせて一から作る受託の型で、データの集約と集計の自動化、帳票の読み取りと転記、社内ナレッジのAI化を得意な領域に挙げています。

公式サイトの事例のうち、出版社・メディア企業では、記事データをもとにSNS広告文を作る業務で人手が足りず、担当者ごとに文章の品質にばらつきがありました。既存の記事と広告文を分析して自社のテイストを再現する文体を設計し、記事URLから内容を自動で読み込むRAG機能を実装しました。このAIワークフローで、制作工数の削減と品質の平準化に至ったと公開しています（出典 NOVEL 導入事例、2026年8月5日掲載）。

AIエージェント開発の料金は公式サイトに記載がなく、準委任契約を基本に工程ごとに分けた契約にも対応すると記載されています（費用と期間の目安）。見積もりまでは初回の打ち合わせから約1週間、開発期間は2〜4か月の事例が中心と案内しています。Excelと人の判断で回している業務を、2〜4か月の開発で自動化したい会社は、参考にしてみてください。公式サイトの事例を見る

AVILEN

AVILEN AIエージェントは、東京証券取引所グロース市場に上場する株式会社AVILENが提供する、業界や業務プロセスに特化したAIエージェントのサービスです。公式サイトには「AIエージェントでビジネスプロセスを丸ごと自動化」と打ち出され、約1,000社の支援実績（AVILEN全体の累計）を掲げています。14社の中では業務ごとの完成形と、一から作るカスタム構築の両方を持つ型で、従来のRPAでは対応できなかった、考えたり判断したりする業務も自動化できると記載されています。

公式サイトの事例のうち、総合電機メーカーのシステム開発部門では、週報が実施事項の羅列になり、計画との差やリスクが埋もれていました。フォーマットの異なる議事録・実験ノート・タスクログをRAGが参照しやすい形に加工し、計画対比の形で週報を自動生成するAIエージェントを構築し、週報作成の工数を80%削減したと公開しています。新しいツールを入れず、既に運用している議事録とタスク管理のシステムを活かした構成です。社内のセキュリティ体制を大きく変えずに短期間で構築したと記載されています（出典 AVILEN 導入事例、2026年8月4日掲載）。

料金は公式サイトに記載がありません。既存の基幹システムはそのままに、コールセンターや採用のような決まった業務から自動化したい会社に向いています。公式サイトの事例を見る

ripla

riplaは、株式会社riplaが提供するオーダーメイド型のシステム開発とAI活用支援のサービスです。公式サイトには「大手企業からスタートアップまで100社以上をご支援」と記載され、生成AIを組み込んだSaaSや社内ツール、AIチャットボットの開発に対応すると紹介されています。14社の中では業務に合わせて一から作る受託の型で、構想の策定と要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援します。

公式サイトの事例のうち、数十名規模から人員を急拡大しているスタートアップ企業では、日報は書かれているものの読み切れず、マネジメントに活かしきれていませんでした。メンバーの日報をAIで分析し、コーチングまで自動で行うチャットボットの開発を依頼しました。日報の入力率が上がり、AIによる一次フィードバックでメンバーの振り返りの質が上がったと公開しています。マネジャーは、限られた時間でも1on1とフォローを行えるようになりました（出典 ripla 導入事例、2026年5月19日掲載）。

料金は公式サイトに記載がありません。社内に技術の専門人材がいなくても、構想の段階から専属のチームと一緒に進めたい会社は、参考にしてみてください。公式サイトの事例を見る

CTC（伊藤忠テクノソリューションズ）

CTCは、伊藤忠テクノソリューションズ株式会社が提供する、生成AIのアドバイザリとAIエージェント基盤「Benefitter」のサービスです。公式サイトには「Benefitterは、生成AI活用をPoCで終わらせない全社基盤です。」と記載され、構想からPoC、導入、運用までの全工程をCTCが伴走すると紹介されています。14社の中では自社基盤の上に組む型で、エージェントごとに適したLLMを割り当て、CTCが管理する専用クラウドのシングルテナント構成で提供します。

料金は公式サイトに金額の記載がなく、Benefitterはパッケージ課金で、アドバイザリサービスの契約期間は1か月からと記載されています。入力データはAIモデルの学習には利用されないと明記しています。

導入事例：株式会社アマダ（金属加工機械の製造・販売、約9,000名）

アマダは、神奈川県伊勢原市に本社を置く約9,000名の金属加工機械メーカーです。ITヘルプデスクへの電話が1日100〜200件近くあり、担当者が少なく電話に出られないことが多い状態でした。この状態から、生成AIを使った自動応答のシステム（Benefitter FlowBase）の構築を依頼しました。

「ITヘルプデスク担当者の人数が少ないことから、問い合わせの電話が集中すると担当者が電話に出られないケースが多くありました。また、ITヘルプデスクの稼働時間（毎週月曜～土曜／午前8時30分～午後8時）外は、問い合わせの電話が通じません。そのため、社員がICT部門に問い合わせをかけてくることも多々ありました。そこで、生成AIを使った自動応答のシステムを構築し、社員による問題の自己解決率を高めたり、ヘルプデスク業務の人的負担を低減させたりしようと考えたのです」

約2週間のPoCで精度を確かめ、約1か月半でドキュメントの整備と回答精度の調整を行い、本番運用後は担当者が電話に出られない件数が月50〜100件から50件未満に減りました。20年以上の付き合いがある取引先として相談した事例で、既存のIT基盤の延長でセキュリティ要件を満たしながら進めたい会社に合うかもしれません。公式サイトの事例を見る

グラファー（Graffer AI Solution）

Graffer AI Solutionは、株式会社グラファーが提供する業務特化AIエージェント開発と、生成AI活用基盤「Graffer AI Studio」のサービスです。公式サイトには「業務に合わせたAIアプリを標準納期1か月・最短2週間で開発・提供。当社独自の高速開発メソッドで、『開発費50万円・月額2万円から』の圧倒的なコストパフォーマンスを実現。」と打ち出され、官公庁や大企業への導入実績を掲げています。14社の中では自社基盤の上に、業務に合わせたエージェントを短納期で作る型です。

公開されている料金は開発費50万円から、月額利用料2万円からで、AIモデルの利用量に応じた実費は別です（料金の記載ページ）。対応範囲を絞ったシンプルな機能のAIエージェントであれば50万円から開発すると明記し、最短2週間の開発には別途「爆速オプション」の契約が必要と記載されています。

導入事例：株式会社熊平製作所（セキュリティ機器の開発・製造、474名）

熊平製作所は、明治31年創業のセキュリティ機器メーカーで、Graffer AI Studioを導入した事例です。生成AIの活用に心理的なハードルがあった状態から、Graffer AI Solutionを起点に、スモールスタートで全社への浸透を進めました。

まず、企業としての信頼性です。グラファーは広島市など多数の自治体にサービスを提供している点で、信頼性が高いと判断しました。

次に、セキュリティです。入力したデータが生成AIの学習に利用されない、セキュアな利用環境は必須条件でした。

さらに価格の妥当性も重視した点です。他社からは大規模な投資が必要な提案をいただくこともありましたが、グラファーは「スモールスタートで取り組みを進めたい」という我々の方針に合った、導入しやすい価格体系とサブスクリプションモデルでした。

全社員を対象にした研修会を複数回開き、改善活動の報告会で生成AIを使った事例を発表するチームが複数出るまでになっています。大きな投資を避けて、月額のプランから全社で使い始めたい会社におすすめです。公式サイトの事例を見る

WEEL

WEELは、株式会社WEELが提供する生成AIコンサルティングとAIエージェント開発のサービスです。公式サイトには「最短1〜2ヶ月で開発〜検証！PoCで終わらない。」と打ち出され、市場分析レポートAIで作成工数70%削減、見積もり自動化AIで50%削減などの開発例を掲げています。14社の中では業務に合わせて一から作る受託の型で、過去の事例から効果が見込める場合はPoCを省いて本開発に進むことも可能と記載されています。

AIエージェント開発の料金は、公式サイトに記載がありません。同じサイトの生成AIコンサルティング・開発の料金表には、コンサルティング月80万円から（3か月から）、プロトタイプ開発月120万〜160万円（2〜4か月）と記載されています。ソリューション開発は個別見積もりです。

導入事例：マニュアル作成のサービスを提供する会社（IT・技術、101〜300人）

マニュアルの作成代行を提供していたこの会社では、顧客が外注に頼らず自社で継続的に運用・編集できる仕組みへの需要が高まっていました。自社でもうまく言語化できていない中で、生成AIをどう導入すればよいか分からない状態から、マニュアル生成の仕組みの検証を依頼しました。

今回の検証では、生成AIツールを活用することで最大50%程度の工数削減効果が期待できることが分かりました。

しかし、アウトプットの正確性や整合性については今後さらに改善の余地があるため、引き続き改善を重ねながら、サービス化に向けて取り組んでいきたいと考えています。

検証で最大50%程度の工数削減の見込みを確かめ、サービス化に向けて改善を続けています。自社サービスにAIを組み込む前に、プロトタイプで効果を確かめてから本開発に進みたい会社に向いています。公式サイトの事例を見る

DELTA

DELTAは、株式会社DELTAが提供する生成AIエージェントの受託開発のサービスです。公式サイトには「利用率100%を目指す生成AI活用。現場にフィットするエージェントをスピーディに実装」と打ち出され、PoCから本番運用まで実装と定着支援を一貫して提供すると紹介されています。14社の中では業務に合わせて一から作る受託の型で、CTOとエンジニア組織の技術支援を本業にする会社が、開発組織や業務チームの課題に合わせたエージェントを作ります。

公式サイトの事例のうち、30人規模のチームを4つのグループに分けて運用する株式会社FORGEでは、日報の確認と管理の効率化を相談しました。Discordに投稿される日報をGoogleスプレッドシートに自動で蓄積し、週単位で集計して進捗の停滞や目標未達の兆候があるメンバーを自動で一覧にします。リスクを検知した場合は、生成AIがマネージャーに指摘します。この仕組みを、SaaSではなく業務と日報の書き方に合わせたカスタムツールとして実装したと公開しています（出典 DELTA 導入事例、2025年6月26日掲載）。

料金は公式サイトに記載がありません。チャットツールに日々たまる情報を、新しい操作を覚えさせずに集計と検知まで自動にしたい会社は、参考にしてみてください。公式サイトの事例を見る

Laboro.AI

Laboro.AIは、株式会社Laboro.AIが提供する、機械学習を使ったオーダーメイド型AI「カスタムAI」の開発サービスです。公式サイトには「ビジネスプロセスの再構築までカバーするAIエージェント／生成AI領域のカスタムAI開発」と打ち出され、業界を問わず実績があると紹介されています。14社の中では業務に合わせて一から作る受託の型です。多くのプロジェクトがPoC段階で止まる中、プロジェクト継続率が70%を超えると掲げています。

料金は公式サイトに金額の記載がなく、問い合わせで確かめる形です。エージェント同士が協調して複雑なタスクを実行するマルチエージェントの技術基盤を持ち、短期間のサイクルで検証するアジャイル開発が可能と記載されています。

導入事例：NGK株式会社（製造）

NGKは、事業構成の転換を進める中でDXを変革の推力と位置づけ、ものづくりのプロセスへのAIの応用を進めてきたメーカーです。有機化合物の結晶探索に使う大規模なシミュレーションソフトウェアの開発を、生成AIを使って依頼しました。

当社では、事業構成の転換を加速させるため、DXを企業活動変革の推力と位置づけています。中でも急速に進化するAI技術は、ものづくりの競争力を左右する重要な要素であり、Laboro.AI様とも連携しながら、ものづくりプロセスへの応用を進めてきました。

当社は今回の成果を、有機化合物結晶探索におけるお客様課題解決への貢献につなげてまいります。

公式サイトでは、シミュレーションにかかる人間の負担を従来の3分の1程度に軽減できる見通しと公開しています。コメントは、成果を新製品や新事業の創出に応用していく方針で結ばれています。製造や研究の専門的な計算や設計の業務を、業務の流れの見直しまで含めて数か月の開発で進めたい会社に合うかもしれません。公式サイトの事例を見る

ブレインパッド／BrainPad AAA（COROKO）

COROKOは、株式会社ブレインパッドから生まれた自律型AIエージェント特化の子会社、株式会社BrainPad AAAが提供する現場向けAIエージェントのサービスです。公式サイトには「作業動画から、AIエージェントが動画マニュアルを自動生成」と打ち出され、手順に加えて理由と判断基準まで形式知化し、言葉にしにくいカンコツを残せると紹介されています。14社の中では自社基盤の上に組む型で、親会社のブレインパッドが設計し、BrainPad AAAが開発・提供しています。

公開されている料金は、導入時の初期費用が0円で、基本料金は利用規模に応じた3つのプランと記載され、金額は個別の見積もりです（料金体系）。規約では、入力情報と生成結果の権利は利用契約者に帰属すると定める一方、COROKOの精度と品質の向上を目的とした学習データとして利用できるとも定めています。

導入事例：三井不動産株式会社（不動産、従業員1,928名）

三井不動産のビルディング本部は、管理するビルが数百棟以上あり、1棟あたり100種類を超える設備マニュアルを管理しています。更新の負担が大きく、ベテランだけが知る暗黙知がマニュアルに反映されない状態でした。5名の作業者がメンテナンス業務を撮影し、動画からマニュアルを生成するPoCを依頼しました。

AIが「現場で働く人同士にしか分からない文脈」を読み取り、動画からマニュアルを自動作成することで、マニュアル作成業務を省力化できることが分かりました。

今回のPoCでは、比較的簡易な作業を対象に既存マニュアルと比較しました。今後は、より複雑な作業や暗黙知が含まれる領域にも適用し、COROKOでどこまで対応できるかを共に検証していきたいと考えています。

また、当社と同様にノウハウの蓄積や現場マニュアルの整備に取り組みたい企業・部署とも、相性が良いサービスだと感じています。

マニュアル作成の時間は最大約50%削減の見込みで、1時間ほどかかっていた作業が簡単なタスクでは約5分で終わった例もあると公開しています。点検や設備の手順書が100種類を超えていて、作業者が撮った動画からマニュアルを作りたい会社におすすめです。公式サイトの事例を見る

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。