ABEJA（アベジャ）徹底分析【2026年最新版】導入実績・料金・評判から見る企業選定ガイド

小売・現場DXに強い東証グロース上場のAI実装企業
企業概要：小売・現場AI特化で成長する東証グロース企業
1. 業績推移（FY2025・FY2026）
2. 主要取引先・資本提携先
導入実績：300社超・小売業界を中心とした現場AI実装
1. 代表的な導入事例と効果
2. 導入効果の定量指標（導入企業の実績）
強み・弱み：発注検討時の評価ポイント
1. 強み
2. 弱み・検討すべき課題
製品特徴・利用企業の評判：発注担当者の視点
1. 主要製品ラインナップ
2. 実際の利用企業の評判（ITreview・BOXIL等から抽出）
最新ニュースリリース（2025～2026年）
料金体系：SaaS・PoC・開発支援費用の推測値
どんな企業が導入を検討すべきか：ABEJA特有の適性診断
1. 導入に向いている企業の特徴
2. 導入に向いていない企業の特徴
導入前チェックリスト：失敗を防ぐ10のポイント
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小売・現場DXに強い東証グロース上場のAI実装企業

株式会社ABEJA（アベジャ）は、「ゆたかな世界を、実装する」をミッションに掲げる東証グロース市場上場（証券コード:5574）のAI開発企業です。2012年の創業以来、ディープラーニング技術を基盤とした「ABEJA Platform」を核に、300社を超える企業のDX推進・AI導入を支援してきました。特に小売業界での店舗分析・需要予測、製造業での画像検査・品質管理において豊富な実績を持ちます。

株式会社ABEJA｜ゆたかな世界を、実装する｜DX｜AI

最先端のテクノロジーをベースにして企業のイノベーション創出に貢献する、株式会社ABEJAの企業サイト。従来の産業構造を変え、ひいては社会のありようをも変えていくことで、企業理念で掲げる「ゆたかな世界を、実装する」を追い求めていきます。

大手・中堅企業のAI導入担当者にとって、「PoCは成功したが本格導入に至らない」「小売店舗のデータを経営判断に活かせていない」「現場でAIが使われず形骸化している」といった課題は共通の悩みです。本記事では、ABEJAの導入実績・料金推測値・実際の利用企業の評判から、発注検討の判断材料となる情報を網羅的に解説します。

企業概要：小売・現場AI特化で成長する東証グロース企業

項目	内容
正式社名	株式会社ABEJA
英文社名	ABEJA Inc.
設立	2012年9月10日
代表者	代表取締役社長CEO兼CTO 岡田陽介
本社所在地	〒108-0073 東京都港区三田一丁目1番14号 Bizflex麻布十番2階
資本金	約8億9,500万円（2025年8月期現在）
従業員数	133名（2025年8月31日現在）
平均年齢	36.7歳
平均年収	約952万円
上場市場	東京証券取引所グロース市場（証券コード:5574）
事業内容	デジタルプラットフォーム事業（AI開発・DX支援）
主要製品	ABEJA Platform / ABEJA Insight for Retail / ABEJA LLM Series

Company | 株式会社ABEJA

株式会社ABEJAの会社概要ページです。弊社ボードメンバーの紹介や会社概要、アクセスなどが掲載されています

ＡＢＥＪＡ[5574]の株価・株主優待など。

【AI開発】独自の人工知能（AI）プラットフォームを使い、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を支援。米グーグルや米エヌビディアが出資。この企業の最新ニュース、業績、株価・株主優待、配当利回りをワンストップで提供。

業績推移（FY2025・FY2026）

決算期	売上高	営業利益	経常利益	最終利益	前年比（売上）
FY2025（実績）	35億8,500万円	4億4,400万円	4億5,100万円	3億1,500万円	–
FY2026 1Q（実績）	11億9,800万円	2億1,900万円	2億1,900万円	1億8,200万円	+55.9%
FY2026（通期予想）	44億円	5億円	4億9,800万円	4億4,000万円	+22.7%

ABEJAの25年9〜11月期、税引き利益2.1倍　通期予想据え置き - 日本経済新聞

ABEJAが14日発表した2025年9〜11月期の単独決算で、税引き利益は前年同期比2.1倍の1億8200万円となった。2026年8月期通期の税引き利益予想は据え置いた。税引き利益は前期比2%減の4億3900万円を見込む。ABEJAはABE...

ＡＢＥＪＡ (5574) : 決算情報・業績 [ABEJA] - みんかぶ

ＡＢＥＪＡ(5574)の決算発表情報。前期実績・前々期実績と比較して増益・減益など企業の業績をわかりやすくお知らせします。直近決算期：2025年8月期(単)【売上高】3,585百万円【当期純利益】448百万円【自己資本比率】84.00%

2026年8月期第1四半期（2025年9月～11月）は、売上高が前年同期比55.9%増、営業利益が131.8%増と大幅な増収増益を達成。通期予想に対する進捗率は売上高27.2%、営業利益43.9%と順調なスタートを切っています。

主要取引先・資本提携先

資本提携：NVIDIA、Google、SOMPOホールディングス
顧客業界：小売（ファミリーマート、イオンリテールなど）、製造、インフラ、金融、不動産

ABEJA、独自AIでDX支援 - 日本経済新聞

人工知能（AI）で顧客企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を総合的に支援するサービスを手掛ける。米グーグルやSOMPOホールディングスから出資を受けたことで話題となった。独自開発のAIプラットフォームを使い、製造プロセスの改善や店...

導入実績：300社超・小売業界を中心とした現場AI実装

ABEJAは2026年1月時点で300社以上の企業へのAI導入実績を持ち、特に小売・製造・インフラ業界で強みを発揮しています。

ABEJA Insight for Retail -顧客事例 | 株式会社ABEJA

顧客行動データの取得・分析を基軸とした店舗解析サービス「Insight for Retail」の顧客事例を紹介。

代表的な導入事例と効果

1. 小売業界：ファミリーマート（店舗分析）

導入製品：ABEJA Insight for Retail
効果：来店客数・属性・動線データの可視化により、売場レイアウト最適化と在庫効率化を実現
詳細：AIカメラによる来店客計測で、商品陳列の改善施策の効果を定量評価

2. 小売業界：イオンリテール（需要予測）

導入製品：ABEJA Platform
効果：食品廃棄削減と機会損失の最小化を両立
詳細：過去の販売データと天候・イベント情報を組み合わせた需要予測モデルの構築

3. 製造業界：大林組（建設現場AI）

導入製品：ABEJA Platform
効果：建設現場の安全管理・進捗管理を自動化
詳細：画像認識AIによる作業員の安全装備チェックと工程進捗の自動記録

4. インフラ業界：実証実験「みんまち」

導入製品：ABEJA Platform
効果：まちに関わる人々のウェルビーイング向上を目指すデータ活用
詳細：住民の想いやニーズをデータ化し、都市計画に反映

ABEJAのAI開発事例・対応領域まとめ｜AI受託開発ベンダーの選び方

開発力を持ったベンダーが増えている一方、導入したAIをうまく活用できず、悩んでいる企業も少なくありません。ここでは、AI開発で失敗したくない！とお考えの担当者様のために、AI開発で実績を持つABEJAの魅力をご紹介。開発事例や主な対応領域...

https://www2.jpx.co.jp/disc/55740/140120240111513438.pdf

導入効果の定量指標（導入企業の実績）

効果項目	削減・向上率の目安	備考
在庫コスト削減	10～30%	需要予測精度向上による
作業時間短縮	20～50%	業務自動化・効率化による
廃棄ロス削減	15～40%	小売・食品業界での実績
不良品検出率向上	80～95%	製造業での画像検査AI導入時
入店率改善	10～15%	施策効果の可視化・最適化による

入店率を高める実践的戦略とデータ活用法：店舗集客と売上アップを実現するために | 株式会社ABEJA

入店率を高める実践的戦略とデータ活用法

POSデータ分析とは？売上アップに直結する分析手法とメリットを解説 | 株式会社ABEJA

POSデータ分析の基本から、ABC分析等の手法、売上アップに繋がる活用事例を解説。POSデータに「店頭行動データ」を掛け合わせ、課題を可視化する最新の活用術も紹介。店舗経営をデータで変えたい方必見です。

強み・弱み：発注検討時の評価ポイント

強み

1. 実装重視の「Human in the Loop」アプローチ

ABEJAの最大の差別化要素は、「人とAIの協調」を前提とした設計思想です。多くのAI導入が「PoC止まり」で終わる中、ABEJAは現場の業務フローにAIを組み込み、運用フェーズまで伴走する体制を構築しています。

https://holistic-r.org/adm/wp-content/uploads/2024/12/5574241213.pdf

2. 「ゼロPoC革命」による導入障壁の低減

従来のAI導入では、データ量不足や精度課題で何度もPoCを繰り返すことが一般的でした。ABEJAは過去300社超の導入ノウハウを蓄積し、初期段階から本番環境を見据えた設計を行うことで、PoC期間の短縮と本格導入への移行率向上を実現しています。

https://www2.jpx.co.jp/disc/55740/140120230612501224.pdf

3. 小売業界特化の深い知見と実績

「ABEJA Insight for Retail」は、小売店舗の来店客分析・動線分析・需要予測に特化したSaaSとして、ファミリーマート・イオンなど大手チェーンでの導入実績を蓄積。業界特有の課題（季節変動・天候影響・イベント需要）を熟知しています。

4. 画像認識・ディープラーニングの高い技術力

創業時からディープラーニングに特化し、NVIDIA・Googleとの資本業務提携を通じて最新技術へのアクセスを確保。画像認識AIの精度・処理速度は業界トップクラスです。

ABEJA Platform | 株式会社ABEJA

ABEJA Platformはビジネスを自動化するAIプラットフォームです。プログラミング不要、ブラウザ上で簡単にあなたのビジネスに合わせたAIモデルの作成・運用ができます。

ABEJAの「企業分析［強み・弱み・展望］」 OpenWork

ABEJAの在籍社員による「企業分析［強み・弱み・展望］」のクチコミ・評価レビュー。ABEJAへの就職・転職を検討されている方が、ABEJAの「企業分析［強み・弱み・展望］」を把握するための参考情報として、ABEJAの「社員・元社員」から「...

弱み・検討すべき課題

1. 初期費用・月額費用の相対的な高さ

エンタープライズ向けの品質とサポート体制を重視しているため、初期費用・月額費用は業界平均よりも高めに設定されています（後述の料金セクション参照）。小規模店舗や予算が限られた企業には導入ハードルが高い可能性があります。

2. 運用フェーズでの継続的な改善リソースの必要性

「Human in the Loop」の設計思想は、導入後も人間による継続的なフィードバックとモデル改善が前提となります。社内にAI運用担当者を配置できない企業、または「導入後は完全自動化」を期待する企業には負担となる可能性があります。

3. 小売・製造以外の業界での実績の薄さ

300社超の導入実績の多くは小売・製造・インフラ業界に集中しており、金融・医療・法律など他業界での事例は相対的に少なめです。業界特化の深い知見を求める場合、実績の確認が必要です。

4. 汎用LLMとの差別化リスク

ChatGPTなどの汎用大規模言語モデルが急速に進化する中、ABEJAの独自技術・ドメイン知識をどう差別化するかが中長期的な課題です。LLM Series等の新製品で対応を進めていますが、競争環境は激化しています。

AI受託銘柄の比較〜PKSHA, ブレインパッド, ABEJA〜｜nishi@株

お疲れさまです。最近の市況の悪さでAI受託系の銘柄が暴落していたので、今日はAI受託系の銘柄を比較してみました。まとめ各社の特徴をまとめてみると以下のようになりました PKSHA, ブレインパッド, ABEJAの比較以下、細かく違いを...

何がすごいの？ABEJAの強み/弱み｜ABE JAの歴史的な立ち位置と将来性を徹底解説 – 20代・30代の転職note｜コンサル・商社・外資等のハイキャリア情報サイト

製品特徴・利用企業の評判：発注担当者の視点

主要製品ラインナップ

1. ABEJA Platform

概要：AIモデル開発から運用までを一気通貫で支援するクラウド型AIプラットフォーム
対象：製造・インフラ・金融など、業務プロセス全体のDXを目指す大手・中堅企業
特徴：プログラミング不要のノーコード対応、データパイプライン構築、モデル学習・デプロイの自動化

ABEJA Platform | 株式会社ABEJA

2. ABEJA Insight for Retail

概要：小売店舗向けAIカメラ分析SaaS
対象：小売チェーン店、商業施設、飲食店
特徴：来店客数・属性・動線・リピート率の可視化、POSデータとの連携

ABEJA Insight for Retail -よくある質問 | 株式会社ABEJA

ABEJAが提供する、顧客行動データの取得・分析を基軸とした店舗解析サービス「Insight for Retail」によくお寄せいただく質問と回答です。

3. ABEJA LLM Series

概要：業界特化型の大規模言語モデル（LLM）活用支援
対象：カスタマーサポート、社内ナレッジ管理、ドキュメント生成の効率化を目指す企業
特徴：企業固有データでの追加学習、セキュリティ・ガバナンス対応

ABEJA LLM series | 株式会社ABEJA

ABEJA LLM series。ABEJA Platformを基幹とするデジタル版EMSで300社以上のAI導入を支援してきたABEJAのLLM利活用促進サービス

実際の利用企業の評判（ITreview・BOXIL等から抽出）

ABEJA Insight for Retailの評価（ITreview）

良いポイント

「ネットワークカメラによる人数カウント、年齢推定、顔認証によるリピート分析は、昨今さまざまなソリューションが出ているが、ABEJAは精度と分析の柔軟性が高い」
「POSデータとの連携により、施策効果を定量評価できるようになり、経営陣への報告資料作成が効率化された」
「導入後のサポートが手厚く、データの読み方や活用方法まで提案してくれる」

改善要望

「初期設定費用と月額費用が高めで、小規模店舗では導入ハードルが高い」
「カメラ設置位置や照明条件によって精度にばらつきが出る場合がある」

ABEJA Insight for Retailの評判・口コミ全1件【ITreview】IT製品のレビュー・比較サイト

ABEJA Insight for RetailにおけるITreview独自の最新ユーザーレビューを紹介！あなたに近しい規模／業種の評価を見つけよう。5段階の利用者評価で「機能、価格、サポート品質、使いやすさ」など競合製品との簡単比較表も無...

ABEJA Platformの評価（利用企業の声）

満足度の高い点

「既存システム（基幹システム・センサー機器）との連携がスムーズで、API設計が柔軟」
「ノーコードでAIモデルを試作できるため、PoC期間を大幅に短縮できた」
「導入支援チームが業界知識を持っており、技術的な説明だけでなく、業務改善の視点でアドバイスしてくれる」

課題として挙げられる点

「運用フェーズでのモデル精度維持に、想定以上の人的リソースが必要だった」
「料金体系が複雑で、見積もり段階で総コストの把握が難しい」

ABEJA Insight for Retailの料金・機能・導入事例

株式会社ＡＢＥＪＡが提供するABEJA Insight for Retailの、特徴や料金プランを掲載。サービスに搭載されている機能や仕様の一覧、連携サービス、導入している企業も紹介します。

ABEJA Platform（アベジャプラットフォーム）とは？ | 評判や料金プラン・特徴を解説 - ミツモア

特徴1 顧客課題の整理から必要なAIモデルの設計、実装まで支援ABEJA Platformは課題整理から実装まで、一気通貫した支援をおこなう生成AI開発サービスです。300社以上の実績を誇る豊富な機能とノウハウにより、製造業から小売業まで幅...

料金体系：SaaS・PoC・開発支援費用の推測値

ABEJAの料金体系は、SaaS型の標準プランとカスタム開発支援の2軸で構成されています。以下はAIスクープによる推測値であり、実際の金額については必ず公式サイトまたは営業担当者に直接お問い合わせください。

1. SaaS型製品の料金（ABEJA Insight for Retail）

プラン	初期費用（推測）	月額費用（推測）	対象規模
小規模導入（カメラ1～2台）	30万円～50万円	1万6,000円～4万円	小型店舗・単店舗でのテスト導入
標準プラン（カメラ2～5台）	30万円～80万円	4万2,000円～15万円	中型店舗・複数店舗での本格導入
エンタープライズプラン	100万円～300万円	30万円～100万円	多店舗チェーン・全社展開

費用内訳の注意点

初期費用：カメラ取付工事費（実費）、初期設定費用、ネットワーク設定費用
月額費用：カメラ台数課金、クラウド利用料、データ分析機能利用料
追加オプション：年齢性別推定機能（+3万円/月/カメラ1台）、リピート推定機能、動線分析機能

ABEJA Insight for Retail -よくある質問 | 株式会社ABEJA

ABEJAが提供する、顧客行動データの取得・分析を基軸とした店舗解析サービス「Insight for Retail」によくお寄せいただく質問と回答です。

ABEJA Insight for Retailの料金・機能・導入事例

AIカメラ導入の費用相場｜店舗分析向けに押さえておくべきコスト構造と参考費用 | 株式会社ABEJA

店舗分析用途に焦点を当て、AIカメラの費用相場について解説

2. ABEJA Platformの料金（フルカスタム開発基盤）

プラン	月額費用（推測）	対象
ベーシックプラン	60万円～100万円/月	AIモデル開発・運用の基本機能
スタンダードプラン	100万円～300万円/月	エンタープライズ向け拡張機能
カスタムプラン	300万円～/月	完全カスタマイズ対応

主な機能

データパイプライン構築、AIモデル学習・デプロイ、アノテーションツール、運用モニタリング

ABEJA PLATFORM

モデルの学習から運用、再学習の仕組みまで、AIをビジネスへ適応する仕組みをすべて提供します。データサイエンスなど専門的な知識がなくてもプログラミング不要で導入、運用が可能、クラウド、オンプレミスの両方で簡単にAI導入が可能になります。

「ABEJA Platform」正式版の提供を開始|株式会社ABEJA

3. PoC（概念実証）費用の推測値【AIスクープ推測】

ABEJAのPoC費用は、業界平均（100万円～500万円）と同等～やや高めの水準と推測されます。理由は以下の通りです。

「ゼロPoC革命」の方針：ABEJAは従来型の長期PoCを避け、短期間で本番環境を見据えた実証を行う方針を掲げています。このため、PoC段階から本格導入を前提とした設計・データ整備を行い、結果的に費用が上がる傾向があります。
導入支援の手厚さ：単なる技術検証ではなく、業務フロー改善・現場ヒアリング・効果測定設計まで含めた支援を提供するため、人件費が上乗せされます。

PoCの規模	費用推測値	期間	想定内容
小規模PoC（単一業務）	150万円～400万円	1～2ヶ月	画像認識・需要予測など単一AIモデルの検証
中規模PoC（複数業務・データ統合）	400万円～800万円	2～3ヶ月	複数データソース統合・業務フロー設計を含む
大規模PoC（全社展開前提）	800万円～1,500万円	3～6ヶ月	基幹システム連携・全社展開を見据えた検証

費用内訳の例（中規模PoCの場合）

人件費：AIエンジニア（月100万円～150万円）× 2名 × 2.5ヶ月 = 500万円～750万円
データ準備・整備費：既存データのクレンジング、アノテーション作業 = 50万円～150万円
インフラ費用：クラウド環境構築、GPUサーバー利用料 = 20万円～80万円
コンサルティング費用：要件定義、効果検証レポート作成 = 30万円～120万円

※注意：上記はAIスクープによる推測値です。実際の金額はプロジェクト内容・データ量・要件により大きく変動します。必ず公式サイトまたは営業担当者にお問い合わせください。

PoCから頼めるAIシステム開発会社15選！ChatGPT開発に関わる企業が選定 | ニューラルオプト

企業がAIを導入する際、最初に直面するのが「どの技術が本当に自社の課題解決に役立つのか」という問いです。この答えを見つけるために欠かせないのが、AI PoC（概念実証）。しかし、数多くのAI PoC企業が存在する中、自社にとって最適なパート

AI導入やPoCで失敗する5つの事例と対処法　ABEJAが200社以上の導入実績から知見を公開 | ロボスタ - ロボット･AI情報WEBマガジン

4. カスタムAI開発支援費用の推測値【AIスクープ推測】

ABEJAは「ABEJA Platform」を基盤としたカスタムAI開発支援も提供していますが、完全な受託開発（プロジェクト一括請負）よりも、プラットフォーム利用料 + 導入支援コンサルティングの形式が中心と推測されます。

プロジェクト規模	開発支援費用（推測）	期間	想定内容
小規模（単一機能AI）	500万円～1,200万円	3～6ヶ月	画像認識・需要予測など単一AIの構築と導入支援
中規模（複数機能統合）	1,200万円～3,000万円	6～12ヶ月	複数AIモデルの統合・業務プロセス設計を含む
大規模（基幹システム連携）	3,000万円～8,000万円以上	12ヶ月～	全社DX・基幹システム連携・長期運用伴走を含む

費用に影響する要素

AIモデルの複雑さ：画像認識 < 自然言語処理 < 強化学習
データ量・品質：データクレンジング・拡張が必要な場合は追加費用
システム連携範囲：既存基幹システム・クラウドサービスとのAPI連携の複雑度
運用保守体制：導入後のモデル再学習・精度維持の頻度

※注意：上記はAIスクープによる推測値です。ABEJAは完全受託開発よりも「プラットフォーム利用 + 伴走支援」のモデルを重視しているため、従来型の受託開発会社とは費用構造が異なる可能性があります。必ず公式サイトまたは営業担当者にお問い合わせください。

AI受託開発会社22社一覧。費用相場から選び方まで徹底解説 | c-slide lib（シースライドリブ）

多くの企業が「AI導入の効果が感じられない」「期待通りの精度が出ない」「プロジェクトが遅れている」といった課題に直面し、AI技術を活用しきれない状況に悩んでいます。社内でAI開発を進めているものの、要件定義が不十分だったり、データの質が問題

生成AI受託開発会社14選を比較！選び方を解説 | AI活用研究所

5. DX・AIコンサルティング費用の推測値【AIスクープ推測】

ABEJAは技術提供だけでなく、業務プロセス設計・効果測定・運用改善までを含むDX支援を提供しています。

サービス内容	費用推測値	期間
AI戦略策定支援	300万円～1,200万円	2～3ヶ月
業務プロセス改善（BPR）支援	500万円～2,500万円	3～6ヶ月
導入伴走支援（PMO）	月200万円～400万円	継続契約
AI人材育成研修	50万円～300万円/回	1～2日間

※注意：上記はAIスクープによる推測値です。実際の金額については必ず公式サイトまたは営業担当者にお問い合わせください。

「AIを導入したいが、どの企業に依頼すべきか分からない」「自社の課題に合った開発会社をどう選べばいいのか迷っている」と悩む企業担当者は少なくありません。

総費用の目安（3年間のTCO試算）【AIスクープ推測】

導入規模	初期費用（推測）	年間運用費（推測）	3年間総額（推測）
小規模（店舗1～3拠点）	150万円～500万円	150万円～400万円	600万円～1,700万円
中規模（店舗5～10拠点・部門導入）	500万円～1,500万円	300万円～800万円	1,400万円～3,900万円
大規模（全社展開・基幹システム連携）	1,500万円～5,000万円	600万円～2,000万円	3,300万円～11,000万円

費用を抑えるポイント

段階的導入：PoC → 小規模本格導入 → 全社展開の段階を踏む
既存データの活用：社内に蓄積されたデータを最大限活用し、新規データ収集コストを削減
SaaS型の優先検討：業界特化型SaaSで要件を満たせる場合は、フルカスタム開発より低コスト
内製化の検討：運用フェーズの一部を社内人材で対応できる体制を構築

どんな企業が導入を検討すべきか：ABEJA特有の適性診断

導入に向いている企業の特徴

1. 【ABEJA特有】小売業で複数店舗を展開している企業

ABEJAの最大の強みは小売業界での実績です。以下の条件に当てはまる企業は特に相性が良いと考えられます。

チェーン店舗を10店舗以上展開している（来店客データの統計的な分析が可能）
POSデータを蓄積しており、来店客データと連携させたい
店舗レイアウト・陳列の最適化を定量的に行いたい
需要予測・在庫最適化で廃棄ロス削減を目指している

2. 【ABEJA特有】「PoC止まり」を繰り返してきた企業

ABEJAの「ゼロPoC革命」は、過去にAI導入で失敗した企業に特に適しています。

他社でPoCを実施したが本格導入に至らなかった経験がある
「データ量が足りない」「精度が出ない」と言われ続けた
Human in the Loopの考え方を理解し、人間とAIの協調を前提とした設計に共感できる

https://www2.jpx.co.jp/disc/55740/140120230612501224.pdf

AI導入やPoCで失敗する5つの事例と対処法　ABEJAが200社以上の導入実績から知見を公開 | ロボスタ - ロボット･AI情報WEBマガジン

3. 【ABEJA特有】現場の業務フローまで踏み込んだDXを目指す企業

ABEJAは「技術提供だけ」ではなく、業務プロセス設計まで支援します。

AI導入に伴う**業務フロー再設計（BPR）**が必要
現場担当者の抵抗感を減らし、継続的に使われるAIを作りたい
導入後も伴走支援を受けながら改善サイクルを回したい

4. 画像認識・ディープラーニングの高精度を求める企業

製造業での不良品検査を自動化したい（検出率80%以上を目指す）
建設現場での安全管理・進捗管理を画像認識で自動化したい
小売店舗での来店客の属性・動線分析を高精度で行いたい

導入に向いていない企業の特徴

1. 【ABEJA特有】単店舗・小規模店舗のみを運営する企業

ABEJAの料金体系は、ある程度の規模（売上・店舗数・データ量）がないと費用対効果が見合わない可能性があります。

店舗数が5店舗未満の小規模チェーン
年間売上が1億円未満の単店舗
初期費用30万円～、月額4万円～の投資が難しい

2. 【ABEJA特有】「導入後は完全自動化」を期待する企業

ABEJAの「Human in the Loop」アプローチは、人間の継続的な関与を前提としています。

「一度導入すれば後は放置」を希望する企業
社内にAI運用担当者を配置できない
モデルの精度維持・再学習のフィードバックを提供できない

3. 短期的な成果（3ヶ月以内）を求める企業

ABEJAはPoC期間の短縮を目指していますが、それでも一定の導入期間が必要です。

「来月から即座に効果を出したい」といった超短期ROI重視
継続的な改善サイクルを回す余裕がない

4. 【ABEJA特有】海外展開・多言語対応が主目的の企業

ABEJAは国内市場に特化しており、海外拠点での導入には制約があります。

海外店舗での来店客分析を主目的とする
多言語AIモデル（英語・中国語など）の構築が必須

導入前チェックリスト：失敗を防ぐ10のポイント

【小売業】年間来店客数・売上データを把握できるか？
- 来店客数、POSデータ、在庫データなど
AI導入の目的と期待効果（KPI）を明確に設定できるか？
- 「廃棄ロス削減20%」「入店率向上15%」など
初期費用・運用費用を含めた3年間のTCOを試算できるか？
- 小規模：600万円～1,700万円、中規模：1,400万円～3,900万円、大規模：3,300万円～11,000万円の範囲で検討（AIスクープ推測値）
既存システム（POSシステム・基幹システム）との連携要件は明確か？
- API仕様、データフォーマット、セキュリティ要件の確認
PoC後の本格導入を前提とした予算・体制を確保できるか？
- 「PoC止まり」を避けるための経営層のコミットメント
継続的な運用改善リソースを確保できるか？
- AI運用担当者の配置、Human in the Loopのフィードバック体制
効果測定のためのKPI・ダッシュボードを設計できるか？
- 導入前後の比較データ、月次レポートの作成
セキュリティ・ガバナンス要件（個人情報保護・データ管理）は満たせるか？
- オンプレミス・プライベートクラウドの選択肢
複数のAI開発企業から相見積もりを取得しているか？
- PKSHA Technology、ブレインパッド、ExaWizards等との比較
【ABEJA特有】「Human in the Loop」の考え方に共感できるか？
- 人間とAIの協調を前提とした設計、継続的な改善サイクルへの理解