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アベジャ
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の使い方・機能・解決する業務課題

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ABEJA(アベジャ)とは?

ABEJAは東証グロース上場の株式会社ABEJAによるAI導入・DX支援(エンタープライズプラットフォーム事業)。自社基盤ABEJA Platformで、戦略策定からAIシステム構築、人とAIの協調による運用までを一貫して担い、基幹業務へのAI実装を得意とします。料金は非公開(個別見積もり)。300社以上の支援実績(2026年10月時点)。

解決する業務課題

    「ABEJA」のサービス詳細

    ABEJAとは

    ABEJAは、東証グロース市場に上場する株式会社ABEJA(証券コード5574)が提供する自社基盤「ABEJA Platform」を使い、AIシステムの設計から構築、運用までを一貫して請け負うAI導入・DX支援です。同社はこの事業を「エンタープライズプラットフォーム事業」と呼び、中核事業に位置づけています。

    特徴は、金融決済や工場ライン、化学プラントの保守のような止まると影響が大きい「ミッションクリティカル領域」へのAI実装を掲げている点です。AIの判断に人が介在して精度を高める「Human in the Loop」を前提に、PoC(実証実験)を重ねずに本番運用から始める「ゼロPoC」を打ち出しています。

    300社以上AI導入・運用
    プロジェクトの実績
    2012年創業
    10年以上の基盤開発
    5574証券コード
    東証グロース
    ISO/IEC 42001AIマネジメントシステム
    認証取得(2026年7月発表)

    支援の基本情報

    運営会社
    株式会社ABEJA(2012年9月設立。東京証券取引所グロース市場、証券コード5574)
    支援の範囲
    戦略・企画(全体戦略の策定、DX企画、BPR)/PoC(ABEJA Platform上でのシミュレーション。Human in the Loopで「ゼロPoC」も掲げる)/開発・システム構築(AIモデル・システム構築、既存システム連携、UI/UX設計、LLM実装)/導入・定着(運用監視、モデルの再学習、カスタマーサクセス、DX人材育成)
    得意な領域・業界
    基幹業務・ミッションクリティカル領域へのAI実装。製造、インフラ、物流、小売、IT、金融。画像解析・需要予測などの従来型AIとLLMの両方
    自社プロダクト
    ABEJA Platform、ABEJA LLM Series、ABEJA Insight for Retail
    料金
    非公開(個別見積もり)
    契約形態・期間
    公式に記載なし。ABEJA PlatformはSaaS・PaaSとしての単体提供はしておらず、コンサルタントとデータサイエンティストによる支援とセットで提供
    対象企業の規模
    公式に明記なし。公開事例・プレスリリースは大手企業や官公庁が中心
    実績
    300社以上のAI導入・運用プロジェクト(エンタープライズプラットフォーム事業ページ、2026年10月時点)
    無料相談・資料
    資料ダウンロード(無料)、セミナーあり。問い合わせ窓口あり
    確認日
    2026年10月12日

    支援の進め方

    ABEJAは支援を「トランスフォーメーション領域」と「オペレーション領域」の2つに分け、両者を循環させると説明しています。ABEJA Platformのページでは、これを3つの工程として示しています。

    CONSULTING

    戦略とシミュレーション

    • 全体戦略の策定
    • ABEJA Platform上での仮説検証
    • DX人材育成・AIガバナンス
    CUSTOMIZATION

    AIシステムの構築

    • Human in the Loopの導入
    • AIモデル・システム構築
    • 既存システム連携・UI/UX設計
    OPERATION

    人とAIの協調運用

    • 業務プロセスの運用監視
    • モデルの再学習(MLOps/LLMOps)
    • カスタマーサクセス

    出典: ABEJA「ABEJA Platform」ページ。新たな課題が出たら再び構築の工程に戻る、改善のループとして説明されています。

    サービスメニュー

    01エンタープライズプラットフォーム事業(中核)

    ABEJA Platformを基盤に、顧客の基幹業務へAIを組み込みます。

    • デジタル版EMS — 同社の呼び方。コンサルタントが「ありたき姿」を具体化し、業務フローへの組み込みまでを担う
    • Human in the Loop — 初期は人が判断を担い、段階的にAIの役割を広げる運用設計
    • 運用・継続的最適化 — リアルタイム監視、モデルの再学習とバージョン管理

    02ABEJA LLM Series

    LLMのビジネス実装を一気通貫で支援するサービスです。

    • 技術・データアセスメント、モデル検証・要件定義 — LLMの導入が適しているかを評価
    • システム開発、運用・保守 — RAGによる社内情報検索、業務アプリ開発など
    • DX企画推進支援 — DX企画策定、BPR・業務改善、リテラシー教育を個別にも提供

    03AIガバナンス・人材育成

    AIを安全に使い続けるための仕組みと人をつくります。

    • AIガバナンス・AI倫理コンサルテーション — 導入支援、構築支援、個別AIシステムのアセスメントの3種
    • DX人材育成支援 — プロジェクト伴走型の人材育成、集合研修(AI企画・データ活用・PM育成)、階層別研修

    料金

    料金は非公開(個別見積もり)です。エンタープライズプラットフォーム事業、ABEJA LLM Series、AIガバナンスコンサルテーション、DX人材育成支援のいずれも、公式サイトに金額は掲載されていません(2026年10月時点)。サービス資料は無料でダウンロードできると案内されています。

    導入実績と事例

    公式は「300社以上のAI導入および運用プロジェクト」「製造業、インフラ業、物流業や小売業まで幅広い業界で300社以上のお取引」と記載しています。2026年のプレスリリースでは、次の支援を発表しています。

    01製造・フィジカルAI

    • 新晃工業 — 空調機等の設計業務効率化に向け、AIによる自動検図システムの検証を開始(2026年9月29日)
    • 三菱重工業 — 委託を受け、AIエージェント等を活用した無人機への自律化機能の付与に関する検証支援(2026年9月10日)
    • 村田製作所 — 実験業務の自動化に向けたフィジカルAIの技術検証(2026年8月31日)
    • JR東日本 — 「TAKANAWA GATEWAY CITY」の館内デリバリー自動化に向けたフィジカルAIの実装支援(2026年9月3日)

    02官公庁・AIガバナンス

    • 防衛装備庁 — 「視覚言語行動モデルの検証及び運用基盤検討役務」を契約(2026年9月15日)
    • 京セラ — AIガバナンスの体制構築を支援(2025年8月4日発表)
    • ディップ — AIポリシーの策定を支援(2025年9月18日発表)

    公式ページには社名非公開の事例として、大手化学メーカーの配管腐食判定(人の判断支援にAIを使う設計)や、損害保険のアンダーライティング(1件あたり4時間かかっていた工程がほぼゼロに)も掲載されています。

    向いている企業・向いていない企業

    向いている企業は、基幹業務や判断ミスが許されない業務にAIを入れたい企業です。AIの精度が100%にならない前提で、人が介在する運用まで設計する点が特徴です。画像解析・需要予測などの従来型AIとLLMの両方を扱い、AIガバナンスの構築も同じ会社に頼めます。

    向いていない可能性がある企業は、汎用の生成AIツールを全社に配って使い方を広げたいだけの企業や、少額・短期で試したい企業です。ABEJA Platformは単体のSaaSとしては提供されておらず、コンサルタントとデータサイエンティストが主体となって支援する形です。料金も公開されていません。

    よくある質問

    Q. ABEJAのAI導入支援の費用は?

    非公開(個別見積もり)です。公式サイトに金額の目安は掲載されていません(2026年10月時点)。

    Q. 開発まで任せられる?

    任せられます。設計・開発・構築から運用・改善までをフルマネージドで請け負うと公式は説明しています。

    Q. ABEJA Platformだけを契約して自社で使える?

    公式によると、現在はSaaS・PaaSのように顧客が自由に使う形での提供はしていません。ABEJAのコンサルタントやデータサイエンティストの支援とセットで提供されます。

    Q. AIガバナンスの整備も頼める?

    頼めます。AIガバナンスの導入支援・構築支援・個別AIシステムのアセスメントの3種類のサービスがあります。

    本ページの情報は2026年10月時点で公式サイトに公開されている内容にもとづきます。最新の料金・内容は公式サイトをご確認ください。

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