パークシャエーアイソリューション
PKSHA AI Solution
の使い方・機能・解決する業務課題
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PKSHA AI Solution（パークシャエーアイソリューション）とは？
PKSHA AI Solutionは、東証プライム上場のPKSHA Technologyが企業ごとの課題に合わせてAIを開発する支援。コンサルテーション・要件定義からモデル構築、API開発、本番導入まで担い、小売・金融・保険の事例が多い。料金は非公開（個別見積もり）。導入企業数4,400社以上（2025年10月時点）。
解決する業務課題
「PKSHA AI Solution」のサービス詳細
PKSHA AI Solutionとは
PKSHA AI Solutionは、東証プライム上場の株式会社PKSHA Technology（パークシャテクノロジー）が提供する企業ごとの課題に合わせてAIアルゴリズムを開発・実装するカスタマイズ型のAIソリューションです。公式は「単なる受託開発ではなく」、課題定義からシステム設計、業務プロセスへの統合までを一貫して支援すると説明しています。
PKSHAは自然言語処理・画像認識・機械学習/深層学習のアルゴリズムを研究開発する会社で、事業は「AI Solution（カスタマイズ型）」と「AI SaaS（パッケージ型）」が両輪です。AI Solutionで作った成果を製品化したものが AI SaaS で、両者を組み合わせた提案ができます。小売・金融・保険などの大手企業が、自社専用の予測・最適化・不正検知・LLM活用の仕組みを作りたいときの依頼先です。
支援の基本情報
支援の進め方
公式の「導入ステップ」は5段階です。各段の期間は公式が示す目安です。
コンサルテーション
課題の理解と開発方針の協議（約1か月）
要件定義
初期分析と開発方針の決定（1〜3か月）
モデル構築
特徴量設計・モデル構築と、精度評価・チューニングのサイクル（3〜6か月）
API開発
システム連携の最適化（1〜2か月）
本番導入支援
本番環境への導入を支援
STEP 1〜4の目安を足すと約6〜12か月です（当サイトによる合計。本番導入支援の期間は含まない）。
モデル構築の段で時間をかけて精度を詰めるのが特徴です。業界別ページでは「POCではなく商用利用にフォーカスします」と書かれており、実証で終わらせず本番運用まで持っていく前提の進め方です。既存システムとの連携も重視しており、クレジットカードの不正検知では、顧客が使っている不正検知システムに合わせてアルゴリズムを組み込んでいます。
サービスメニュー
01業界別ソリューション
業界ごとに、予測・最適化・画像認識などのアルゴリズムを課題に合わせて作り込む。
- 小売・流通 — 需要予測・在庫最適化、棚割の自動作成、シフト作成の自動化。製品群は「PKSHA AI Suite for Retail」
- 信販・銀行 — クレジットカードの不正検知、与信AIスコアリング
- 保険 — 保険金の不正請求検知、商品レコメンド、支払い自動判定、リスク予兆
- 自動車・都市開発 — 車両番号認識、駐車場DX（グループ会社のアイテック）、危険運転のスコアリング
- 教育 — 出題の個別最適化、問題の自動生成、採点の自動化
- 医療・ヘルスケア — 画像診断の補助、製薬マーケティング支援、副作用情報の抽出
02機能別ソリューション
業界をまたいで使う機能を、ソリューションとしてまとめたもの。
- AI Security（PKSHA Security） — 不正利用検知・保険金不正請求検知・不正投稿の監視
- PKSHA LLMS — GPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）関連の技術を、企業ごとに統合的にカスタマイズする（2023年3月リリース）
- PKSHA Private AI Agents — 国産LLMを含むオープンモデルを自社のオンプレミス環境で動かすAIエージェント。モデル選定から運用改善まで伴走（2026年9月提供開始）
03AI SaaSとの組み合わせ
パッケージ製品で足りる部分はSaaSを使い、足りない部分をカスタマイズで補う。
- 顧客対応（CX） — PKSHA ChatAgent、PKSHA FAQ、PKSHA VoiceAgent、PKSHA Speech Insight、PKSHA Knowledge Stream
- 社内業務（EX） — PKSHA AI Helpdesk、ロボオペレータ、Yomel by PKSHA
チャットボット単体を検討している場合は、当サイトの PKSHA ChatAgent のページも参考になります。なお、PKSHAグループはAIと人材を組み合わせた「AI Powered Worker」事業も持ち、2026年にはグループ会社と組んだ「AI Powered PMO」（X Capital）やAI BPOサービス（トライアンフ）を始めています。
料金
料金は非公開（個別見積もり）です。2026年10月時点で、公式サイトにプラン・月額・PoC費用などの目安は掲載されていません。カスタマイズ開発のため、対象業務・データ・期間によって費用が変わる形です。
| 項目 | 内容（2026年10月時点） |
|---|---|
| 料金 | 非公開（個別見積もり） |
| 料金の目安 | 公式に記載なし |
| 期間の目安 | 導入ステップ1〜4で約6〜12か月（公式の各段の目安を合計） |
| 相談窓口 | 公式サイトのお問い合わせフォーム |
導入実績と事例
公式が公表している規模の数字は次のとおりです。導入企業数は4,400社以上（2025年10月時点）、AIエージェント数は7,000体以上です（時点の記載なし）。業界別ページには「創業から10年で2,000社以上」という古い数字も残っているため、最新は4,400社以上として読むのが妥当です。上場会社として開示している数字では、AI Research & Solution事業の売上収益が2025年10月〜2026年6月の累計で99億8,866万円（前年同期比31.4%増）でした。
01不正検知（信販・保険・ネットサービス）
- クレディセゾン — 不正検知システム「ACEPlus」に合わせてアルゴリズムを提供。導入から約2年後の2020年7〜9月、カード不正使用の被害額が前年比49.8%だったと公式が紹介
- ジャックス — 実証実験で期待を上回る不正抑制効果を確認し、本導入
- イーデザイン損保 — 自動車保険の保険金不正請求検知に導入
- マッチングサービス事業者 — 不正投稿の監視で、人手のみと比べて約8割の工数削減（企業名非公開）
02小売・流通の予測と最適化
- アサヒグループホールディングス — 棚割ソリューションを導入。棚割作成にかかる時間を約65%削減できる見込みと公式が紹介
- デイトナ・インターナショナル — 会員ごとに配信タイミングとチャネルを予測する「マーケティングオートメーション最適化AI」。2026年10月1日に本番運用開始予定
- 効果の目安（企業名非公開） — 在庫最適化で年数億円〜の在庫効率化（小売業）、人員配置最適化で年数千万円の業務自動化（サービス業）
03保険設計・医療の共同開発
- 東京海上日動火災保険 — 「超保険」の保険設計プロセスにPKSHAのアルゴリズムを導入
- メドピアグループ（Mediplat） — 産業保健支援サービス「first call」で、医師の回答文案作成を支援するAIシステムを共同開発
向いている企業・向いていない企業
向いているのは、自社のデータを使って予測・最適化・不正検知・LLM活用の仕組みを本番運用まで作り込みたい大企業です。金融・保険・小売のように公式の事例が多い業界では、近い実績を確かめながら相談できます。機密情報をクラウドに出せない企業には、オンプレミスで動くPKSHA Private AI Agentsという選択肢もあります。
向いていないのは、料金を事前に比べてすぐに発注したい企業や、生成AIの社員研修・ツール導入の手ほどきを中心に頼みたい企業です。料金の目安は公開されておらず、公式の導入ステップは月単位で進みます。研修や内製化支援のメニューも公式には書かれていません。中小企業向けの記載もないため、小規模な相談は問い合わせ時に対応範囲を確かめる必要があります。
よくある質問
Q. PKSHA AI Solutionの費用は？
非公開（個別見積もり）です。2026年10月時点で、公式サイトに金額やPoC費用の目安は載っていません。
Q. 中小企業でも頼める？
公式に中小企業向けの記載はありません。公式は「エンタープライズ導入実績 70%以上」と示しており、大企業中心の支援です。
Q. 開発まで任せられる？
任せられます。公式の導入ステップは、コンサルテーションから要件定義、モデル構築、API開発、本番導入支援までを含みます。
Q. どのくらいの期間がかかる？
公式の目安を合計すると、本番導入の前までで約6〜12か月です。内訳はコンサルテーション約1か月、要件定義1〜3か月、モデル構築3〜6か月、API開発1〜2か月です。
Q. 既存のAI SaaSと何が違う？
AI SaaSは汎用的なニーズに向けたパッケージ製品で、AI Solutionは企業固有の課題に合わせて作るカスタマイズ型です。PKSHAは両者を組み合わせた提案もしています。
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。
