ELYZA社の生成AI導入を徹底分析｜担当者が知るべき実績・費用・選定ポイント

1. 導入 / 企業紹介
2. 企業概要
3. 導入実績
1. 主要導入企業と定量的効果
2. 業界横断的な導入実績
4. 強み / 弱み
1. 強み
2. 弱み
5. 特徴・口コミ
6. ニュースリリース（2026年最新）
1. 2026年1月の主要リリース
2. 2025年の主要リリース
7. 費用推測
8. 検討対象企業（競合比較）
9. まとめ

1. 導入 / 企業紹介

生成AIの導入検討において「日本語特化型の大規模言語モデル（LLM）」を求める企業が増加しています。特にコールセンターやカスタマーサポート部門では、日本語の微妙なニュアンスを理解し、自然な応対文を生成できるAIの需要が急拡大中です。

そんな中、東京大学松尾研究室発のAIスタートアップとして注目を集めているのが株式会社ELYZA（イライザ）です。2024年3月にはKDDIグループの連結子会社となり、大規模な計算基盤とネットワーク資源を背景に、日本語LLMの研究開発を加速させています。

三井住友カード、明治安田生命、JR西日本カスタマーリレーションズなど大手企業での導入実績があり、「オペレーター生産性約2倍」「応対メモ作成時間30%削減」といった定量的な成果を公表している点が特徴的です。

本記事では、ELYZA社の企業概要から導入実績、強み・弱み、費用推測、競合比較まで、AI導入担当者が知るべき情報を網羅的に解説します。

参照元:

2. 企業概要

基本情報

項目	内容
会社名	株式会社ELYZA
設立	2018年9月
代表者	代表取締役CEO 曽根岡侑也
資本金	1億円
従業員数	64名（2026年1月時点）
本社所在地	東京都文京区本郷3-15-9 SWTビル 5・6F
事業内容	①AIリサーチ&ソリューション事業 ②AIプロダクト事業
親会社	KDDIグループ（2024年4月より連結子会社）

ミッション・ビジョン

ミッション: 「未踏の領域で、あたりまえを創る」

ELYZAは、まだ社会実装されていない未踏の領域に挑戦し、新しい働き方やサービスを多くの人の日常に浸透させることをミッションとしています。

ビジョン: 「研究開発・社会実装・事業開発をシームレスにつなぎ、新しい働き方・サービスを実現する」

大規模言語モデルの研究開発から実証実験、そして事業化までを一貫して推進する体制が特徴です。

コア・バリュー「Long Term Greedy」

ELYZAは「Long Term Greedy（近視眼的にならず、長期的に利益を最適化する）」という価値観を掲げ、以下6つの行動指針を重視しています：

長期投資を惜しまない
2年後の自分が今決める
誠実な存在であり続ける
質にこだわる
検証回数を重視
心理的安全性を高める

参照元:

3. 導入実績

ELYZAは大手企業を中心に多数の導入実績を誇ります。特にコールセンター・カスタマーサポート領域での成果が顕著です。

主要導入企業と定量的効果

企業名	業種	導入内容	効果
三井住友カード	金融	コールセンターでの生成AI活用（RAG型支援システム）	オペレーター生産性約2倍向上、AI生成回答の85%が有用と判定
明治安田生命	金融（生命保険）	コミュニケーションセンターでのアフターコールワーク自動化	応対メモ作成時間30%削減、表現の統一化により可読性向上
JR西日本カスタマーリレーションズ	交通インフラ	通話内容要約業務	最大54%の業務効率化
東京海上日動	金融（損害保険）	お客様応対文面の作成支援	50%の省力化
マイナビ	人材	求人原稿の作成業務（マイナビAI Pencil）	30%の業務効率化
SmartNews	メディア	記事要約機能の構築に技術提供	―
損保ジャパン	金融（損害保険）	生成AI活用による業務効率化	―
デロイトトーマツ	コンサルティング	業務効率化支援	―
東京ニュース通信社	メディア	コンテンツ制作支援	―
三菱UFJリサーチ&コンサルティング	コンサルティング	業務効率化支援	―
森・濱田松本法律事務所	法律	法務業務支援	―

業界横断的な導入実績

ELYZAの導入実績は金融・保険業界だけでなく、交通インフラ、人材、メディア、法律、コンサルティングなど多岐にわたります。これは同社のLLMが汎用性と業界特化の両面で優れていることを示しています。

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4. 強み / 弱み

強み

① 日本語に特化した高精度LLM

ELYZAは2020年から独自の日本語LLMの開発に取り組んでおり、日本語の文脈理解や要約、文章生成において高い精度を誇ります。特に「ELYZA-tasks-100」という日本語評価データセットを自社開発し、国内外のLLMの日本語性能を客観的に評価できる環境を構築しています。

2026年1月には「ELYZA-LLM-Diffusion」（拡散言語モデル）を商用利用可能な形で公開。画像生成AIで用いられる拡散モデルを応用し、高速な文章生成を実現しています。

② KDDIグループの計算基盤とネットワーク資源

2024年4月にKDDIグループの連結子会社となったことで、大規模な計算基盤（GPU資源）とネットワークインフラを活用できるようになりました。これにより、LLMの研究開発スピードが加速し、業種特化型モデルの開発も可能になっています。

③ 野村総合研究所（NRI）との三社協業

2024年7月、野村総合研究所、ELYZA、KDDIの3社は法人向け生成AIソリューション提供に向けて協業を発表。NRIのコンサルティング力、ELYZAのLLM開発力、KDDIのインフラ力を組み合わせ、高セキュリティかつ効果的な生成AIソリューションを提供しています。

④ 定量的な効果測定と透明性

三井住友カードでの「生産性約2倍」、明治安田生命での「作成時間30%削減」など、具体的な数値を公表している点は信頼性が高く、導入検討時のROI試算に役立ちます。

⑤ 現場主導で使えるプロダクト「ELYZA Works」

2025年9月にリリースされた「ELYZA Works」は、プログラミング知識不要で現場担当者がAIアプリを作成できるツールです。月額980円（ライトアカウント）から利用でき、中小企業でも導入しやすい価格設定が特徴です。

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弱み

① 従業員数の少なさとサポート体制

従業員数約64名（2026年1月時点）と小規模であり、大規模プロジェクトや複数案件の同時対応には限界がある可能性があります。特に、全国展開する大企業での一斉導入時には、サポート体制が追いつかないリスクがあります。

② OpenWorkでの社員口コミが未投稿

OpenWorkでは社員口コミが0件（2026年1月時点）であり、企業文化や働きやすさ、社員の定着率などの内部情報が不透明です。これは導入後のパートナーとしての安定性を判断する材料が少ないことを意味します。

③ 料金体系の不透明性（エンタープライズプラン）

「ELYZA Works」の料金は公開されていますが、大企業向けのカスタマイズ開発や業種特化型LLMの開発費用については非公開です。初期投資額や運用コストの詳細が不明なため、予算策定時に不確実性が残ります。

④ 創業間もないスタートアップのリスク

2018年設立で創業8年目と若い企業であり、長期的な事業継続性やサービス提供の安定性については、大手ベンダーと比較するとリスクがあります。ただし、KDDIグループ傘下となったことで、この懸念は一定程度軽減されています。

⑤ 競合との差別化の難しさ

日本語LLM市場は競争が激化しており、ギブリー、ABEJA、ブレインパッド、Preferred Networks、rinna、Sakana AIなど多数の競合が存在します。技術的優位性は認められるものの、営業力やブランド認知度では大手に劣る可能性があります。

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5. 特徴・口コミ

技術的特徴

独自開発モデル「ELYZA LLM」シリーズ

ELYZAは複数のLLMを開発・公開しています：

ELYZA-japanese-Llama-2-7b: 日本語チューニングされたLlama-2ベースモデル
Llama-3-ELYZA-JP-8B/120B: Llama-3ベースで、120Bモデルは「Depth Up-Scaling」技術を活用
ELYZA-Thinking-1.0: 推論能力を強化したReasoning Model（DeepSeek-R1、OpenAI o1シリーズと同様のアプローチ）
ELYZA-LLM-Diffusion: 拡散モデルを応用した高速文章生成モデル（2026年1月公開）

評価データセット「ELYZA-tasks-100」

国内外のLLMを横断評価できる日本語データセットを公開。複雑な指示理解、要約、文章生成など100タスクで性能を測定できます。

実際の利用者の声

プロダクト「ELYZA Pencil」の評判

文章執筆AI「ELYZA Pencil」（無料デモ版）は、キーワード入力だけでニュース記事やメール文、職務経歴書などを生成できるツールとして話題になりました。

「生成速度が速く、執筆のベースとして使いやすい」
「正しい表現の確認や言い回しのアイデア出しに便利」
「商用利用には精度不足だが、無料ツールとしては優秀」

「ELYZA Works」の評価ポイント

専門知識不要で現場担当者が自らAIアプリを作成できる
チーム内で共有・改善できる仕組みが業務効率化を加速
外部サービス連携機能（Microsoft SharePoint対応、今後Google DriveやBoxにも対応予定）により、既存の業務フローに組み込みやすい
月額980円から利用できるため、小規模な部門でのトライアルが容易
AI自身がアプリの要件を整理してくれるため、業務フローの可視化にも役立つ

コールセンター導入企業からの評価

三井住友カードや明治安田生命などの導入事例から得られる評価ポイント：

精度の高さ: AI生成回答の85%が実務で使用可能なレベル（三井住友カード実績）
日本語の自然さ: 顧客対応文として違和感のない表現を生成
導入スピード: たった2ヶ月で本格導入に成功した事例も存在
カスタマイズ性: 企業固有の用語や業務フローに合わせた調整が可能

技術コミュニティでの評価

技術者コミュニティ（Qiita、Zennなど）では、ELYZAのオープンソースモデルが高く評価されています：

「ELYZA-tasks-100は日本語LLMの性能評価に必須のベンチマーク」
「商用利用可能な日本語モデルとして貴重な存在」
「研究開発の透明性が高く、技術ブログでの情報発信が充実」

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6. ニュースリリース（2026年最新）

2026年1月の主要リリース

① 外部サービス連携機能の提供開始（1月26日）

ELYZA Worksにおいて、外部サービスとの連携機能の提供を開始。第一弾としてMicrosoft SharePointに対応し、今後Google DriveやBoxなどにも拡張予定。これにより、社内の既存ファイルを活用したAIアプリの作成が可能になり、業務への組み込みがさらに容易になりました。

② KDDI Business AI Fes 2026への登壇（1月21日）

CEO曽根岡侑也氏が「KDDI Business AI Fes 2026」に登壇。生成AIの最新動向と企業導入のポイントについて講演を実施。

③ 日本語拡散言語モデル「ELYZA-LLM-Diffusion」の公開（1月16日）

画像生成AIで用いられる拡散モデルを応用した日本語特化の大規模言語モデル（dLLM）を商用利用可能な形で公開。従来の自己回帰型モデルと比較して高速な文章生成が可能で、電力効率の良い運用が期待されます。

2025年の主要リリース

④ AIとの対話でアプリ作成を実現する新機能（12月4日）

ELYZA Worksにおいて、AIとの対話・相談を通じて業務AIアプリの作成・改善をより簡単に実現できる新機能を追加。自然言語で要望を伝えるだけでアプリが自動生成される仕組みを強化。

⑤ 法人向け生成AI活用ツール「ELYZA Works」リリース（9月9日）

現場主導で専門知識不要のAIアプリ作成ツールを正式リリース。月額980円からの低価格設定で中小企業にも導入しやすい料金体系を実現。

⑥ 日本語医療LLMの開発（7月17日）

内閣府SIP第三期「統合ヘルスケアシステムの構築」プロジェクトにて、日本の医療分野に特化した日本語LLMを開発。医療従事者の業務負担軽減を目指した取り組み。

⑦ マイナビとの共同開発「マイナビAI Pencil」公開（7月7日）

株式会社マイナビと共同で求人原稿作成支援ツール「マイナビAI Pencil」を開発。100回以上の試行錯誤を経て本番品質を実現した「PromptOps」の仕組みを技術ブログで公開。

⑧ Reasoning Model「ELYZA-Thinking-1.0」の開発（5月1日）

モンテカルロ木探索（MCTS）を用いた推論パス探索と模倣学習により、論理的思考能力を強化したLLMを開発・公開。OpenAI o1やDeepSeek-R1と同様のアプローチで、複雑な問題解決能力を向上。

参照元:

7. 費用推測

ELYZAの料金体系は、プロダクトによって公開情報が異なります。

ELYZA Worksの料金（公開情報）

プラン	月額料金（税抜）	内容
ライトアカウント	980円/ユーザー	AIアプリの利用専用（閲覧・実行のみ）
ベーシックアカウント	2,980円/ユーザー	AIアプリの開発・利用が可能（作成・編集・共有）
月額固定費	0円	従量課金なしの定額制

特徴:

初期費用なし
ユーザー数に応じた課金
外部サービス連携機能（SharePoint、今後Google Drive、Boxなど）が追加費用なしで利用可能

エンタープライズ向けソリューションの費用推測

大企業向けのカスタマイズ開発や業種特化型LLMの構築については、料金が非公開です。ただし、類似サービスや導入事例から以下のような費用感が推測されます：

① PoC（概念実証）フェーズ

期間: 2〜3ヶ月
費用推測: 300万〜800万円
内容: 小規模な実証実験、効果測定、フィージビリティスタディ

② 本格導入フェーズ

期間: 6ヶ月〜1年
費用推測: 1,000万〜5,000万円
内容: システム構築、データ整備、モデルのファインチューニング、運用体制構築

③ 業種特化型LLM開発

期間: 6ヶ月〜1年以上
費用推測: 3,000万〜1億円以上
内容: 専用データでの追加学習、独自評価データセット作成、セキュリティ対策

競合他社との料金比較

企業	主要プロダクト	料金イメージ
ELYZA	ELYZA Works	月額980円〜2,980円/ユーザー
ギブリー	法人GAI	要問い合わせ（年間数百万〜数千万円規模と推測）
ABEJA	ABEJA Platform	月額数十万円〜（従量課金あり）
ブレインパッド	Rtoaster	月額数十万円〜（データ分析含む）

考察: ELYZA Worksは月額1,000円台からと非常に低価格であり、中小企業や部門単位でのトライアルに適しています。一方、エンタープライズ向けカスタマイズは他社と同様に高額になると予想されます。

ROI（投資対効果）の試算例

明治安田生命の事例（応対メモ作成時間30%削減）を参考に試算：

前提条件:

オペレーター100名
1件あたり応対メモ作成時間: 5分
1日あたり対応件数: 30件/人
平均時給: 1,500円

削減効果:

削減時間: 5分 × 30% = 1.5分/件
1日あたり削減時間: 1.5分 × 30件 = 45分/人
100名での削減時間: 45分 × 100名 = 4,500分/日 = 75時間/日
月間削減コスト: 75時間 × 20営業日 × 1,500円 = 約225万円/月

投資回収期間: 初期投資1,000万円の場合、約4〜5ヶ月で回収可能

参照元:

8. 検討対象企業（競合比較）

生成AI導入を検討する際、ELYZAと比較すべき主要企業を紹介します。

① 株式会社ギブリー

特徴: 2009年設立、生成AI導入実績900社以上、グループ従業員581名
強み: 大規模導入実績（サントリー19,000名など）、法人GAI、MANA Studioなど複数プロダクト展開
想定ケース: 全社規模での生成AI導入、エンタープライズサポート重視
懸念点: 料金が高額、ブランディング・競合優位性の弱さ（OpenWork指摘）

② ABEJA株式会社

特徴: 2012年設立、小売・製造業向けAIプラットフォーム「ABEJA Platform」提供
強み: 画像認識・需要予測など幅広いAI技術、TritonブランドのLLM展開
想定ケース: 小売・製造業での業務効率化、画像認識を含む総合的AI活用
懸念点: LLM分野では後発、料金体系が複雑

③ 株式会社ブレインパッド

特徴: 2004年設立、データ分析専門企業、上場企業（東証グロース）
強み: マーケティングデータ分析の実績豊富、財務基盤が安定
想定ケース: マーケティングDX、データ分析基盤構築と生成AI活用の統合
懸念点: LLM単体での競争力は限定的

④ Preferred Networks株式会社

特徴: 2014年設立、従業員約350名、資本金約80億円、トヨタ・ファナックと提携
強み: 世界トップクラスの技術力、AI半導体MN-Core自社開発、製造業での実績
想定ケース: 製造業での高度なAI活用、独自LLM「PLaMo」による差別化
懸念点: 料金非公開・高額、2025年6月期78億円赤字、営業体制の弱さ

⑤ rinna株式会社

特徴: 2021年設立、マイクロソフトから独立、日本語特化型LLM「Nekomata」シリーズ
強み: オープンソースモデルの公開、商用利用可能なライセンス
想定ケース: コスト重視の中小企業、オープンソースモデルのカスタマイズ
懸念点: エンタープライズサポートが限定的

⑥ Sakana AI株式会社

特徴: 2023年創業、東大松尾研発、Google Brain出身研究者が設立
強み: 「進化的アルゴリズム」による自動最適化技術、最先端の研究開発力
想定ケース: 研究開発部門での最先端AI技術の実験導入、独自モデル開発
懸念点: 創業間もないため導入実績が限定的、料金体系が不透明

比較表

項目	ELYZA	ギブリー	ABEJA	ブレインパッド	Preferred Networks
設立年	2018年	2009年	2012年	2004年	2014年
従業員数	約70名	581名（グループ）	約140名	約600名	約400名
上場状況	非上場（KDDI子会社）	非上場	非上場	上場	非上場
主要顧客層	金融・交通・人材	大手全業種	小売・製造	マーケティング全般	製造業中心
LLM強み	日本語特化	総合支援	マルチモーダル	データ分析連携	独自基盤モデル
価格帯	低〜中	高	中〜高	中〜高	高
サポート体制	小規模	充実	中規模	充実	限定的

参照元:

9. まとめ

ELYZA導入を推奨できる企業

以下のような企業・部門には、ELYZAの導入を強く推奨します：

✅ 推奨ケース

コールセンター・カスタマーサポート部門での効率化
- 応対メモ自動生成、FAQ自動応答、通話内容要約などで実績豊富
- 明確なROI（生産性2倍、作成時間30%削減など）が期待できる
日本語の自然さを重視する業務
- 顧客対応文、社内文書、求人原稿など、日本語の微妙なニュアンスが重要な業務
- 日本語特化型LLMの強みが最大限発揮される
中小企業・部門単位でのスモールスタート
- ELYZA Worksの月額980円〜という低価格により、リスクを抑えた導入が可能
- 現場主導でAIアプリを作成できるため、IT部門の負担が少ない
KDDIグループとの取引がある企業
- 既存の取引関係を活かした導入支援が期待できる
- 通信インフラとの連携による付加価値創出の可能性
最新技術を積極的に試したい研究開発部門
- オープンソースモデルの公開により、自社でのカスタマイズが可能
- 技術コミュニティとの連携が活発

導入前に確認すべきポイント

⚠️ 注意点・検討事項

サポート体制の確認
- 従業員約70と小規模なため、大規模導入時のサポート体制を事前確認
- 専任担当者が配置されるか、レスポンス時間の目安を確認
長期的な事業継続性
- 創業2018年のスタートアップであることを認識
- KDDIグループ傘下であることは安心材料だが、契約期間や解約条件を確認
エンタープライズ向け料金の明確化
- カスタマイズ開発の費用見積もりを早期に取得
- 運用コスト（API利用料、サポート費用など）の内訳を確認
競合他社との比較検討
- 複数社から提案を受け、技術力・価格・サポート体制を総合的に比較
- PoCを実施し、自社データでの精度を検証
セキュリティ・コンプライアンス
- データの保管場所（国内/海外）、暗号化方式、アクセス権限管理を確認
- 金融業界など規制の厳しい業界では、特に入念な確認が必要

最終評価

総合評価: ★★★★☆（4.0/5.0）

評価項目	スコア	コメント
技術力	★★★★★	日本語LLMで国内トップクラス、研究開発力が高い
導入実績	★★★★☆	大手企業での成功事例あり、定量的効果を公表
価格競争力	★★★★★	ELYZA Worksは低価格、中小企業でも導入しやすい
サポート体制	★★★☆☆	小規模組織ゆえの不安、大規模導入時は要確認
企業安定性	★★★★☆	KDDI子会社化により安定性向上、今後の成長に期待