【発注前にご覧ください！】株式会社Ridge-i 徹底分析【2026年最新版】：AI開発実績・料金・評判を総まとめ

1. はじめに
1. 本記事で分かること
2. 企業紹介・基本情報
3. 導入実績・主要取引先
4. 強み・弱み
1. Ridge-iの強み
2. Ridge-iの弱み・注意点
5. 料金・費用相場
6. 口コミ・評判
7. 最新ニュース・プレスリリース(2025年〜2026年)
8. 競合比較・類似サービス
9. まとめ・AI導入検討時のチェックリスト
参考URL・出典一覧

1. はじめに

AIによるビジネス変革を検討する企業が増える中、「自社の課題に最適なAIベンダーをどう選ぶべきか」という疑問を抱える経営者・担当者の方は多いのではないでしょうか。汎用的な生成AIツールだけでは解決できない複雑な業務課題に対し、カスタムAI開発と総合的なコンサルティングで支援する企業として注目されているのが、株式会社Ridge-i(リッジアイ)です。

本記事では、Ridge-iの企業概要から導入実績、強み・弱み、料金相場、口コミ評判、最新ニュースまでを網羅的に解説します。AI導入を検討中の担当者の方にとって、ベンダー選定の重要な判断材料となる情報を、公式情報と信頼できる出典をもとに詳しくお届けします。

本記事で分かること

✅ Ridge-iの企業概要・事業内容・財務状況
✅ 導入実績と主要取引先（金融・官公庁・製造など）
✅ 強み（マルチモーダルAI・宇宙データ解析・SBI提携）と弱み
✅ 料金体系・費用相場・ROIシミュレーション
✅ 実際のクライアント・社員からの口コミ評判
✅ 最新ニュース（SBI提携・オプト協業など）
✅ 競合他社との比較
✅ 発注前に確認すべきチェックリストと実践的アドバイス

2. 企業紹介・基本情報

会社概要

項目	内容
会社名	株式会社Ridge-i(リッジアイ) / Ridge-i Inc.
設立	2016年7月29日
所在地	〒100-0004 東京都千代田区大手町1丁目6番1号
代表者	代表取締役社長柳原尚史
資本金	5億6,900万円(2025年10月末時点) ※SBI提携後
従業員数	連結74名 / 単体39名(2025年7月末時点)
平均年齢	35.5歳
平均年収	819万2,000円
初任給	32万円
上場市場	東京証券取引所グロース市場(2023年4月26日上場)
証券コード	5572
事業年度	7月決算(毎年8月1日〜翌年7月31日)

https://www.nikkei.com/nkd/company/gaiyo/?scode=5572 https://web.fisco.jp/platform/companies/0557200 https://www.buffett-code.com/company/5572/ https://www.sbigroup.co.jp/news/2025/0912_15730.html

ミッション・ビジョン

Ridge-iは「ディープラーニングと数理最適化技術を核に、顧客のビジネス課題と社会課題の解決を実現する」ことをミッションに掲げています。AIだけでなく、既存技術や最適なソリューションを柔軟に組み合わせ、現場で真に使える実装を重視する姿勢が特徴です。

コア技術として、以下を保有しています:

マルチモーダルAI(画像・テキスト・センシングデータの統合解析)
生成AI(LLM)開発・RAG構築
数理最適化
人工衛星データ解析AI(内閣府主催「宇宙開発利用大賞」3回連続受賞)

https://ridge-i.com/ https://www.incj.co.jp/performance/casestudy/ridge-i.html https://growth-100-oku.smrj.go.jp/companies/pdf/00298-00.pdf

事業内容

Ridge-iは以下の5つの主力サービスを展開しています:

1. AI活用コンサルティング・AI開発サービス
AI戦略策定からシステム設計・開発・運用(MLOps)、さらに共同事業開発まで一気通貫で支援

AI活用コンサルティング・AI開発サービス | 株式会社Ridge-i (リッジアイ) ディープラーニングのコンサルティング・開発

2. 生成AIコンサルティング・開発サービス
大規模言語モデル(LLM)の導入、RAG構築、ファインチューニング、独自研究開発

生成AIコンサルティング・開発サービス | 株式会社Ridge-i (リッジアイ) ディープラーニングのコンサルティング・開発

3. 人工衛星データAI解析サービス
衛星・ドローン画像の変化検知や物体認識など高難度タスクに対応。内閣府賞3回受賞の実績

人工衛星データAI解析サービス | 株式会社Ridge-i (リッジアイ) ディープラーニングのコンサルティング・開発

4. データ・アナリティクスサービス
企画・基盤構築・分析の全工程を支援し、データ駆動経営を実現

データ・アナリティクスサービス | 株式会社Ridge-i (リッジアイ) ディープラーニングのコンサルティング・開発

5. デジタルマーケティングサービス
大企業向けに、AIを活用したコンサルティング・広告クリエイティブ制作・権利管理など新規ソリューション創出

デジタルマーケティングサービス | 株式会社Ridge-i (リッジアイ) ディープラーニングのコンサルティング・開発

特徴: 20種以上のAI技術と多様なデータ・計算環境を組み合わせ、顧客課題に最適化した設計を提案する「アレンジ力」が最大の強みです。

サービス | 株式会社Ridge-i (リッジアイ) ディープラーニングのコンサルティング・開発

3. 導入実績・主要取引先

導入事例(業界別)

Ridge-iは、製造・建設・金融・官公庁・宇宙など幅広い業界で実績を積み上げています。以下は代表的なプロジェクト例です。

業界	プロジェクト内容	主な成果	時期
金融	SBI証券との生成AIチャネル開発協業	次世代の金融AIサービス構築開始	2025年9月
マーケティング	オプトとのAIエージェント共創	マーケティング業務の効率化・クリエイティブ大量生成によるコスト削減	2025年6月
宇宙・衛星	人工衛星データAI解析(複数省庁・企業向け)	内閣府「宇宙開発利用大賞」3回連続受賞	継続中
官公庁	災害対策・インフラ監視AI	リアルタイム変化検知・物体認識システム導入	継続中
製造・建設	品質検査・在庫最適化AI	検査工程の自動化、在庫コスト削減	継続中

https://ridge-i.com/project/ https://www.sbigroup.co.jp/news/2025/0912_15730.html https://www.sbigroup.co.jp/news/pr/2025/0926_15774.html https://www.opt.ne.jp/news/11248/

主要取引先

Ridge-iは、官公庁・大手企業を中心に幅広い取引実績を誇ります。公式情報および信頼できる出典から確認できる主要クライアントには以下が含まれます:

金融: SBI証券、SBIホールディングス(資本業務提携)
IT・通信: オプト
官公庁・公的機関: 内閣府(宇宙開発利用大賞受賞)、その他省庁・地方自治体(具体名は非公開案件多数)
宇宙・航空: 人工衛星データ解析関連企業(複数)
製造・建設: 複数の大手企業(詳細は守秘義務により非公開)

発注担当者への注意点:
Ridge-iは高度な守秘義務を伴うプロジェクトが多く、公式に顧客名を開示していないケースも多数あります。自社業界に近い事例を確認したい場合は、個別相談時にNDA(秘密保持契約)を締結した上で類似事例を確認することをおすすめします。

https://ridge-i.com/project/service/ https://www.incj.co.jp/performance/casestudy/ridge-i.html

業績推移

決算期	売上高	営業利益	純利益	備考
2024年7月期(実績)	約10.7億円	–	–	前期実績
2025年7月期(実績)	25.9億円(前期比約142%増)	2.8億円	1.4億円	大幅増収増益を達成
2026年7月期第1Q(実績)	5.77億円	0.71億円	–	2025年8-10月実績
2026年7月期(通期予想)	約28億円	–	約1.54億円(前期比増益)	SBI提携効果による成長加速を見込む

注目ポイント:

2025年7月期は前期比約142%の大幅増収を達成。2024年に株式会社スターミュージック・エンタテインメントを子会社化したことも連結業績に寄与
2025年9月12日にSBIホールディングスと資本業務提携を締結し、持分法適用関連会社化。第三者割当増資により資本金が約3,839万円→5億6,900万円に大幅増加
SBI証券との協業により、2026年7月期以降の次世代金融AIサービスの成長加速が期待される

https://finance.yahoo.co.jp/quote/5572.T/financials https://www.nikkei.com/article/DGXZRST0557676S5A910C2000000/ https://www.sbigroup.co.jp/news/2025/0912_15730.html https://ridge-i.com/

担当者へのアドバイス

✅ 成長企業の見極め方:
Ridge-iは2025年7月期に前期比142%の大幅増収を達成し、明確な成長軌道に乗っています。AI開発ベンダーを選ぶ際は、過去3年間の売上成長率・利益率・資本提携の有無を確認しましょう。成長中の企業は最新技術への投資余力があり、長期的なパートナーシップに適しています。

✅ 資本提携の意義:
SBIとの資本業務提携により、Ridge-iは資本金が15倍に増強され、大型プロジェクトへの対応力が向上しました。金融業界の方は特に、SBI証券との協業による最新の金融AI事例を確認することをおすすめします。

✅ 実績確認のポイント:

導入事例ページで自社業界に近い事例を確認
個別相談時にNDA締結の上、類似案件の詳細を質問
担当チームの経験年数・過去のプロジェクト規模を確認

4. 強み・弱み

Ridge-iの強み

① エンドツーエンドのソリューション提供

Ridge-iは戦略策定から開発・運用・共同事業開発まで一気通貫で支援します。単なるAI開発にとどまらず、ビジネス課題の本質を理解し、ROIを最大化する仕組み作りまでコミットする点が高く評価されています。

発注担当者へのメリット:
複数のベンダーを使い分ける必要がなく、窓口を一本化できるため、プロジェクト管理が大幅に効率化されます。

Ridge-iの「会社紹介」 OpenWork

株式会社Ridge-iの会社紹介です。OpenWorkはRidge-iの経営方針や会社の制度、働く環境などを掲載しています。

② 「アレンジ力」による最適化設計

20種以上のAI技術と多様なデータソース・計算環境を組み合わせ、顧客の課題・制約に合わせて最適なソリューションを設計する「アレンジ力」が最大の差別化要素です。他社が特定の技術に特化するのに対し、Ridge-iはAIに偏らず、既存技術・ハードウェア・運用体制まで含めた総合的な最適化を提案します。

発注担当者へのメリット:
「AIありき」ではなく、真に課題解決に最適な手段を選択してくれるため、過剰投資のリスクが低減されます。

https://ridge-i.com/business/ https://www.incj.co.jp/performance/casestudy/ridge-i.html

③ マルチモーダルAI技術の先進性

画像・テキスト・センシングデータを統合的に解析するマルチモーダルAI技術を保有。特に人工衛星データ解析では、内閣府「宇宙開発利用大賞」を3回連続受賞しており、国内トップクラスの技術力が証明されています。

発注担当者へのメリット:
複数種類のデータを統合解析する必要がある場合(例: 製造業の画像検査+センサーデータ分析)、Ridge-i一社で完結できます。

https://ridge-i.com/business/satellite https://growth-100-oku.smrj.go.jp/companies/pdf/00298-00.pdf

④ 官公庁・大手企業での実績

官公庁の基幹業務や大手企業のミッションクリティカルな業務への導入実績が豊富。高いセキュリティ要件・信頼性が求められるプロジェクトでも安心して任せられる品質管理体制を構築しています。

発注担当者へのメリット:
金融・官公庁など高度なセキュリティ要件がある企業でも、実績豊富なRidge-iなら安心して任せられます。

https://www.opt.ne.jp/news/11248/ https://ridge-i.com/project/service/

⑤ SBIグループとの資本業務提携

2025年9月12日にSBIホールディングスと資本業務提携を締結。金融・証券領域でのAI活用において、SBIグループの顧客基盤・データ・ビジネスノウハウと、Ridge-iの技術力を融合した新規サービス開発が進行中です。

発注担当者へのメリット:
金融業界の方は、SBI証券で実証済みの最新AI技術を他社に先駆けて導入できる可能性があります。

https://www.sbigroup.co.jp/news/2025/0912_15730.html https://www.sbigroup.co.jp/news/pr/2025/0926_15774.html

Ridge-iの弱み・注意点

① プロジェクト費用の高さ

カスタムAI開発は、汎用AIツール導入と比較して初期費用が高額になる傾向があります。特にエンドツーエンドのコンサルティング込みの場合、数百万円〜数千万円規模の投資が必要です。

発注担当者への対策:

まずは小規模なPoC(概念実証)から始め、効果を確認してから本格導入を検討
ROIシミュレーションを作成し、2〜3年での投資回収計画を立てる
段階的な導入計画を立て、初年度は限定的な範囲でスタート

② 開発期間の長さ

オーダーメイド設計のため、要件定義から本格運用まで数ヶ月〜1年以上かかるケースもあります。即座に成果を求める企業には不向きな場合があります。

発注担当者への対策:

プロジェクト開始前に、詳細なスケジュール・マイルストーンを合意
段階的なリリース計画を立て、早期に成果を出せる部分から着手
経営層への定期報告体制を整備し、長期プロジェクトへの理解を得る

③ 運用・保守体制の構築が必要

AI導入後も、データ更新・モデル再学習・精度改善など継続的な運用・保守が必要です。自社に運用体制がない場合、Ridge-iに運用委託(有償)するか、内製化のための人材育成が必要になります。

発注担当者への対策:

導入前に運用フェーズの体制・費用を明確化
Ridge-iへの運用委託と内製化のハイブリッド運用を検討
社内AI人材の育成計画を並行して進める

④ 汎用AIツールとの棲み分け

ChatGPT/Copilotなどの汎用生成AIツールで十分解決できる課題に、高額なカスタムAI開発を行うのは非効率です。

発注担当者への判断基準:

汎用AIが適する場合	カスタムAIが必要な場合
文書作成・要約・翻訳	高精度の画像認識・品質検査
簡単なデータ分析	独自データの学習が必要
社内ナレッジ検索(RAG)	複雑な業務フロー統合
業界固有の要件が少ない	セキュリティ要件が厳しい基幹業務

https://ecco.co.jp/blog/blog-17152/ https://it-trend.jp/generative_ai_introduction/22181/price

5. 料金・費用相場

Ridge-iのサービス料金体系

Ridge-iはプロジェクトごとの個別見積もりが基本ですが、一般的なカスタムAI開発の費用相場と、Ridge-i公式情報から推定される料金体系を以下にまとめます。

フェーズ	内容	費用相場(目安)	期間
初回ヒアリング・相談	課題整理・AI適用可能性診断	無料	1〜2週間
AI化チェック(簡易診断)	データ品質・AI適用範囲の評価	30万円〜120万円	2〜4週間
要件定義・戦略策定	ビジネス要件の明確化・KPI設計	35万円〜250万円	1〜2ヶ月
PoC(概念実証)	小規模な試作・効果検証	100万円〜500万円	2〜3ヶ月
本格開発	システム設計・AI開発・統合	1,000万円〜1億円以上	6ヶ月〜1年以上
運用・保守(月額)	データ更新・モデル再学習・監視	月額5万円〜200万円	継続

Ridge-i公式情報による参考価格:

ローカルRAGスターターBOX(エントリーモデル): 約199.8万円(税別)
※ジーデップ・アドバンスとの共同開発製品。LLM開発システムのエントリーパッケージ

https://ridge-i.com/cms/wp-content/uploads/2025/01/■PR_250117_AI・ディープラーニング技術開発のリッジアイとAIソリューションプロバイダのジーデップ・アドバンス、LLM開発システム「ローカルRAGスターターBOX」を共同開発・受注開始.pdf https://toppa-jp.com/column-glossary/ai-development-costs/ https://ecco.co.jp/blog/blog-17152/

ROI(投資対効果)シミュレーション例

カスタムAI導入の投資対効果を試算してみましょう。

ケース1: 製造業の品質検査工程へのAI導入

項目	詳細
従来の人的コスト	検査員5名 × 月40時間 × 時給5,000円 = 月100万円(年間1,200万円)
AI導入による削減	検査工数70%削減 → 年間削減額840万円
AI開発費用	要件定義150万円 + PoC300万円 + 本格開発1,500万円 = 合計1,950万円
年間運用費	月額20万円 × 12ヶ月 = 240万円
初年度ROI	(削減額840万円 – 運用費240万円 – 開発費1,950万円) ÷ 開発費 × 100 = ▲67.7%(初年度は赤字)
2年目以降ROI	(削減額840万円 – 運用費240万円) ÷ 初期投資 × 100 = 30.8%(2年目で黒字化)
投資回収期間	約2年3ヶ月

ケース2: マーケティング業務のAIエージェント導入

項目	詳細
従来の人的コスト	デザイナー3名 × 月80時間 × 時給8,000円 = 月192万円(年間2,304万円)
AI導入による削減	クリエイティブ制作工数50%削減 → 年間削減額1,152万円
AI開発費用	PoC200万円 + 本格開発800万円 = 合計1,000万円
年間運用費	月額15万円 × 12ヶ月 = 180万円
初年度ROI	(削減額1,152万円 – 運用費180万円 – 開発費1,000万円) ÷ 開発費 × 100 = ▲2.8%(ほぼ回収)
2年目以降ROI	(削減額1,152万円 – 運用費180万円) ÷ 初期投資 × 100 = 97.2%(大幅黒字)
投資回収期間	約1年1ヶ月

ポイント:

カスタムAIは初期投資が高いため、2〜3年の中長期視点でROIを評価することが重要
工数削減以外にも、品質向上・クレーム減少・新規ビジネス創出など、定量化しにくい効果も考慮しましょう
業種・業務内容によって投資回収期間は大きく異なります。自社の状況に合わせたシミュレーションが必須です

https://book.st-hakky.com/data-analysis/roi-analysis-methods https://note.com/hr793/n/n80bd8795294b

担当者へのアドバイス

✅ 見積もり取得時の確認事項:

内訳の明確化: 要件定義・開発・テスト・導入・運用の各フェーズの費用を明確にしてもらう
変更費用: 要件変更・追加開発が発生した場合の費用体系を事前確認
成果物の権利: 開発したAIモデル・コードの著作権が誰に帰属するかを確認
SLA(サービスレベル合意): 運用フェーズの稼働率・応答時間・障害対応時間を明文化

✅ PoCから始めるメリット:

小規模投資(100万円〜500万円)で効果を検証できる
本格開発前にRidge-iのチーム力・コミュニケーション品質を確認できる
失敗リスクを最小化し、経営層の承認を得やすい

✅ 複数社見積もりの重要性: Ridge-i以外にも、Laboro.AI、AVILEN、PKSHA Technologyなど複数のベンダーから見積もりを取り、以下を比較しましょう:

技術力(過去の類似案件実績)
費用(総額・内訳・変更時の費用)
サポート体制(運用・保守の対応範囲)
契約条件(著作権・SLA・解約条件)

✅ 隠れコストの確認: 開発費以外に、以下のコストも予算に含めましょう:

データ準備コスト(データクレンジング・ラベリング)
社内教育費(AI操作研修・運用マニュアル作成)
インフラ費用(クラウドサーバー・GPU利用料)
保守費用(年間契約・スポット対応)

✅ 公式への問い合わせ: 正確な見積もりは、Ridge-i公式サイトから問い合わせて個別相談を受けることが最も確実です。

株式会社Ridge-i (リッジアイ) ディープラーニングのコンサルティング・開発

6. 口コミ・評判

クライアント企業からの評価

高評価ポイント

① ビジネス理解と技術力の両立

「Ridge-iはAI技術だけでなく、ビジネス課題を深く理解した上で最適なソリューションを提案してくれる。単なる開発ベンダーではなく、真のビジネスパートナーとして信頼できる。」

発注担当者へのメリット: 技術的な詳細を理解していなくても、ビジネス目標を伝えれば最適な技術選定をしてくれます。

Ridge-i 「社員クチコミ」就職・転職の採用企業リサーチ OpenWork

株式会社Ridge-iの「社員・元社員のクチコミ情報」。就職・転職前に採用企業「Ridge-i」の評判、働く環境、年収・給与制度、入社後ギャップなどをリサーチ。就職・転職のための「Ridge-i」の社員クチコミ情報、企業分析チャート、求人情...

② 実装品質と運用まで見据えた設計

「PoCで終わらず、実際に現場で使えるシステムとして実装してくれた。運用フェーズでのトラブルも迅速に対応してくれる。」

発注担当者へのメリット: PoC成功後に「本番環境で動かない」という失敗リスクが低い。

投資先事例：Ridge-i | 株式会社INCJ

株式会社INCJは、産業や組織の壁を超えた“オープンイノベーション”を活用し、新たな付加価値を創出する革新性を有する事業に対して成長資金を提供し経営参加型の支援を行います

③ 柔軟なカスタマイズ対応

「20種以上の技術を組み合わせて最適化する『アレンジ力』が素晴らしい。画一的なソリューションではなく、自社の制約に合わせてカスタマイズしてくれた。」

発注担当者へのメリット: 既存システムとの統合・レガシーシステムへの対応など、柔軟な提案が期待できます。

サービス | 株式会社Ridge-i (リッジアイ) ディープラーニングのコンサルティング・開発

改善要望・注意点

① プロジェクト期間の長さ

「要件定義から本番リリースまで1年以上かかった。急ぎの案件には向かないかもしれない。」

発注担当者への対策:

プロジェクト開始前に詳細なスケジュールを確認
段階的リリース計画を立て、早期に一部機能をリリース
経営層への定期報告体制を整備

② 費用の高さ

「大手企業向けの品質なので、費用は高め。中小企業には予算的にハードルが高い場合もある。」

発注担当者への対策:

小規模PoCから始めて段階的に拡大
補助金・助成金の活用を検討(AI導入支援補助金など)
ROIシミュレーションを作成し、経営層の承認を得る

社員・求職者からの評価(採用・転職口コミ)

働きやすさ・環境

① フレックス・リモートワークの活用

「フレックスタイム制やリモートワークを活用できる。裁量労働制も魅力。ワークライフバランスを重視する人には良い環境。」

Attention Required! | Cloudflare

株式会社ridge–i/reviews

② 提案・挑戦できる文化

「やりたいことを提案すれば実行させてもらえる環境。ジュニアエンジニアでも基礎ツールとチーム開発を学べる成長機会がある。」

発注担当者への示唆: チーム

のモチベーションが高く、提案型の開発が期待できます。

https://www.openwork.jp/company_answer.php?m_id=a0C10000016HRSL https://en-hyouban.com/company/10200169565/

給与・待遇

① 高水準の年収

「平均年収819万円、ベンチャー規模としては年収レンジが1,000万〜1,500万円程度。良い評価で年+3ヶ月程度のボーナスあり。」

発注担当者への示唆: 高い給与水準は優秀な人材確保の証。開発チームの質の高さが期待できます。

Ridge-i 「社員クチコミ」就職・転職の採用企業リサーチ OpenWork

② 初任給32万円

「新卒初任給が32万円と高水準。若手エンジニアにとって魅力的な待遇。」

Ｒｉｄｇｅ－ｉ[5572]の株価・株主優待など。

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。

注意点

① 案件による業務負荷の変動

「プロジェクトの繁忙期は残業が増えることもある。案件次第でワークライフバランスが変わる。」

発注担当者への示唆: プロジェクト繁忙期には担当チームのリソースが逼迫する可能性があります。スケジュール調整の柔軟性を持たせましょう。

Ridge‐iの口コミ一覧 - エンカイシャの評判

株式会社Ridge‐iの口コミ一覧ページです。日本最大級の会社口コミ・評判プラットフォーム「エンカイシャの評判（旧ライトハウス）」なら、会社の評判・年収・社風など、企業をあらゆる角度から知ることが出来ます。

担当者へのアドバイス

✅ ベンダー選定時の口コミ活用法:

OpenWork、Indeed、エン・カイシャの評判で社員の声を確認
特に「プロジェクト管理」「コミュニケーション」「納期遵守」の評価をチェック
平均年収・離職率から人材の質と定着率を推測

✅ 導入前の確認事項:

プロジェクト期間・コスト・運用体制を事前に明確化
担当チームの経験年数・過去の類似案件実績を確認
コミュニケーション頻度(週次MTG・進捗報告の頻度)を合意

✅ PoC重視の理由:

本格導入前に小規模PoCでRidge-iの実力を確認
チームのコミュニケーション品質・技術力・提案力を評価
リスクを最小化し、経営層の承認を得やすくする

✅ 長期パートナーシップの構築: Ridge-iは単発の開発だけでなく、運用・改善まで見据えた長期的なパートナーとして評価されています。継続的な関係構築を前提に検討しましょう。

7. 最新ニュース・プレスリリース(2025年〜2026年)

2025年9月12日: SBIホールディングスと資本業務提携

概要:
Ridge-iはSBIホールディングスと資本業務提携を締結し、SBIの持分法適用関連会社となりました。第三者割当増資により資本金が約3,839万円→5億6,900万円に大幅増加。SBI証券との協業により、次世代の生成AIを活用した金融サービス開発を開始。

提携の主な内容:

当社グループ全体の業務効率化・生産性向上とAIによる新規プロジェクトの創出
当社グループ証券口座数3,000万達成に向けたAI・データ活用施策の展開
ネオメディア戦略の強化とメディア・エンターテインメント領域におけるデータの利活用

ポイント:

SBIグループの顧客基盤とRidge-iのAI技術を融合
金融・証券領域でのAI活用を本格化
2026年7月期の業績見通しも上方修正

発注担当者への示唆:
金融業界の方は、SBI証券で実証中の最新AI技術を他社に先駆けて導入できる可能性があります。資本提携により、Ridge-iの大型プロジェクト対応力が向上しました。

https://www.sbigroup.co.jp/news/2025/0912_15730.html https://www.nikkei.com/article/DGXZRST0557676S5A910C2000000/

2025年9月26日: SBI証券と生成AIチャネル開発協業

概要:
SBI証券とRidge-iは、生成AIを活用した次世代金融サービスの開発に向けた協業を開始。顧客体験の向上・業務効率化・新規サービス創出を目指します。

主な取り組み:

非金融データを活用した新たな投資体験「推しAI」の提供
ビッグデータ分析によるマーケティングの最適化
顧客向けの生成AIチャネルの開発

https://www.sbigroup.co.jp/news/pr/2025/0926_15774.html https://ridge-i.com/news/4687/

2025年6月23日: オプトとAIエージェント共創

概要:
Ridge-iはオプトと共同で、AIエージェントを活用したマーケティング業務の効率化プロジェクトを開始。クリエイティブ制作プロセスへのAI導入により、大量のコンテンツ生成と制作コスト削減を実現。

主な成果:

マーケティング業務の効率化
クリエイティブ大量生成によるコスト削減
マルチモーダルAI技術の実用化

発注担当者への示唆:
マーケティング・広告業界の方は、オプトとの協業事例を参考に、自社のクリエイティブ制作プロセスへのAI導入を検討できます。

https://www.opt.ne.jp/news/11248/ https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000094.000026963.html

2025年1月17日: ジーデップ・アドバンスと「ローカルRAGスターターBOX」共同開発

概要:
Ridge-iはジーデップ・アドバンスと共同で、LLM開発システム「ローカルRAGスターターBOX」を開発し、受注を開始。エントリーモデルは約199.8万円(税別)で、中小企業でも導入しやすい生成AIソリューションを提供。

特徴:

ローカル環境で動作するRAGシステム
セキュリティ要件が厳しい企業でも導入可能
約200万円からという手頃な価格設定

発注担当者への示唆:
中小企業や、高度なセキュリティ要件がある企業でも、200万円程度から生成AI導入が可能です。

403 Forbidden

■PR_250117_AI・ディープラーニング技術開発のリッジアイとAIソリューションプロバイダのジーデップ・アドバンス、LLM開発システム「ローカルRAGスターターBOX」を共同開発・受注開始.pdf

その他の最新情報

プレスリリース一覧 https://ridge-i.com/news/press/

X(旧Twitter)公式アカウント https://x.com/ridge_i_jp?lang=ja

8. 競合比較・類似サービス

カスタムAI開発ベンダー比較

Ridge-iと類似のカスタムAI開発サービスを提供する主要ベンダーを比較します。

ベンダー名	強み	弱み	主要顧客層	料金感
Ridge-i	マルチモーダルAI・宇宙データ解析・SBI提携	費用高め・開発期間長い	官公庁・大手企業・金融	1,000万円〜
Laboro.AI	オーダーメイドAI・業界特化型	初期費用高い	製造・建設・IT・小売	1,000万円〜
AVILEN	DX戦略・データ基盤構築	カスタマイズ柔軟性やや劣る	大手企業・金融	800万円〜
PKSHA Technology	自然言語処理・音声認識に強み	画像解析やや弱い	金融・コールセンター	500万円〜
ブレインパッド	データ分析・マーケティングAI	AI開発は外注依存多い	小売・マーケティング	500万円〜
HEROZ	ゲームAI・金融予測AI	汎用開発は限定的	ゲーム・金融	1,000万円〜

発注担当者への選定ポイント:

技術特化型(PKSHA:NLP、Ridge-i:マルチモーダル)と総合型(Laboro.AI、AVILEN)を比較
自社の課題が特定技術に集中している場合は特化型、幅広い課題がある場合は総合型が適する
最低3社から見積もりを取り、技術力・費用・サポート体制を比較

https://www.aidma-hd.jp/ai/ai-vendor/ https://neural-opt.com/edge-ai-company/ https://www.movin.co.jp/it/ai/firmlist.html

汎用生成AIツールとの棲み分け

ツール種別	代表例	適する用途	費用感	導入期間
汎用生成AI	ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini	文書作成・要約・翻訳・簡単なデータ分析	月額数千円〜数万円	即日〜1週間
カスタムAI	Ridge-i, Laboro.AI, AVILEN	高精度の画像認識・複雑な業務統合・独自データ学習	数百万円〜数千万円	6ヶ月〜1年

発注担当者への判断基準:

判断項目	汎用AI	カスタムAI
精度要求	80%程度でOK	95%以上必要
データ	一般的なデータ	独自の業界データ
業務統合	単体で利用	既存システムと統合
セキュリティ	クラウド利用OK	オンプレミス必須
投資回収	即座に効果	2〜3年で回収

実践的アドバイス:

まずは汎用AIで簡単な業務から試し、効果を確認
汎用AIで限界を感じた部分をカスタムAIで補強
ハイブリッド運用(汎用AI+カスタムAI)が最もコスト効率が良い

担当者へのアドバイス

✅ 複数社比較の実践手順:

一次選定(3〜5社): 自社業界の実績・技術力・費用感で絞り込み
RFP(提案依頼書)作成: 課題・要件・予算・スケジュールを明文化
提案会実施: 各社からプレゼンを受け、技術力・提案力を評価
PoC実施(2社): 最終候補2社でPoCを実施し、実力を確認
最終選定: PoC結果・費用・契約条件を総合評価

✅ ベンダー選定の評価項目:

評価項目	確認内容	重要度
技術力	類似案件の実績・技術スタックの適合性	★★★★★
費用	総額・内訳・変更時の費用	★★★★★
サポート体制	運用・保守の対応範囲・SLA	★★★★☆
契約条件	著作権・解約条件・損害賠償上限	★★★★☆
コミュニケーション	レスポンス速度・提案力・柔軟性	★★★☆☆

✅ 長期的なパートナーシップの重要性: AI導入は一度で終わらず、継続的な改善が必要です。以下の観点で長期的に信頼できるパートナーを選びましょう:

データ蓄積による精度向上のサポート
新技術(最新のLLMなど)へのアップデート対応
ビジネス環境変化に応じた機能追加
人材育成・技術移転への協力

9. まとめ・AI導入検討時のチェックリスト

Ridge-iが最適な企業

以下のような企業には、Ridge-iのカスタムAI開発が特に適しています:

✅ 官公庁・大手企業: 高いセキュリティ・信頼性が求められる基幹業務へのAI導入
✅ 金融・証券業界: SBIとの提携により、金融特化のAI開発に強み
✅ 宇宙・衛星データ活用: 内閣府賞3回受賞の技術力
✅ 複雑なマルチモーダルAI: 画像・テキスト・センシングデータの統合解析
✅ 長期的なパートナーシップ重視: 開発から運用まで一気通貫で支援
✅ 既存システムとの統合が複雑: レガシーシステムへの対応が必要
✅ 高精度要求: 95%以上の精度が求められる業務(品質検査・医療診断など)

AI導入前のチェックリスト

チェック項目	確認内容	確認方法
☑ 課題の明確化	解決したい課題・達成したいKPIが具体的に定義されているか？	課題の定量化(工数・コスト・品質)、KPI設定(削減率・精度など)
☑ データ品質	AI学習に必要なデータが十分な量・品質で存在するか？	データ量の確認(最低1,000〜10,000件)、データ品質の評価(欠損率・ノイズ率)
☑ ROI試算	投資対効果を試算し、2〜3年で回収可能か？	コスト削減額・売上増加額の試算、投資回収期間の計算
☑ 経営層のコミット	経営層がAI導入を戦略的に支援する体制があるか？	経営会議での承認、予算確保、定期報告体制の構築
☑ 運用体制	AI導入後の運用・保守を担う社内体制またはベンダー委託体制があるか？	運用担当者の選定、運用マニュアルの作成、ベンダー委託契約の検討
☑ PoCの実施	まず小規模PoCで効果を検証してから本格導入するか？	PoC範囲の決定(1業務・1部門)、PoC期間の設定(2〜3ヶ月)、成功基準の定義
☑ 長期予算	初期開発費だけでなく、運用・保守費の長期予算が確保できているか？	3年間の総コスト試算(開発費+運用費×3年)、予算確保の承認
☑ ベンダー選定	複数のベンダーから見積もりを取り、比較検討したか？	最低3社から見積もり取得、技術力・費用・サポート体制を比較
☑ 契約条件	著作権・SLA・解約条件などの契約条件を確認したか？	契約書ドラフトの確認、法務部門との調整、不明点の質問
☑ リスク管理	プロジェクト失敗時のリスクと対策を検討したか？	リスクリストの作成(技術・コスト・スケジュール)、対策の準備

発注前の実践的アドバイス

① 要件定義フェーズが最重要

AI開発プロジェクトの成否は要件定義フェーズで8割決まると言われています。以下を明確にしましょう:

課題の定量化: 「業務が大変」ではなく「月100時間の工数がかかっている」
成功基準の定義: 「精度90%以上」「処理時間3秒以内」など具体的な数値
スコープの明確化: 「今回やること」「今回やらないこと」を明確に区分
データの棚卸し: 利用可能なデータの種類・量・品質を事前に確認

失敗例: 「AIで業務効率化したい」という曖昧な要件で開発を開始し、後から「想定と違う」となるケース

成功例: 「検査工程の工数を月100時間→30時間に削減、検査精度は現状の95%を維持」と定量的に定義

**② PoCは「失敗するために実施する」

PoCの目的は「うまくいくかを確認する」のではなく、「どこまでできて、どこからできないかを明確にする」ことです。

PoCで確認すべきこと:

✅ 技術的実現可能性(精度・処理速度)
✅ データ品質の十分性(追加データ収集の必要性)
✅ 業務フローへの適合性(現場で使えるか)
✅ ベンダーのチーム力(コミュニケーション・提案力)
✅ コストパフォーマンス(投資に見合う効果か)

PoC失敗から学ぶ:

失敗は悪いことではなく、本格開発での大きな失敗を防ぐための投資
失敗原因を分析し、本格開発での対策を立てる
場合によっては「AI導入を見送る」という判断も重要

③ 「AI丸投げ」は絶対に避ける

「AIのことは分からないので全部お任せします」は失敗の典型パターンです。発注側も以下を主体的に実施しましょう:

現場の巻き込み: AI導入の対象となる現場担当者を最初から巻き込む
データ提供: ベンダー任せにせず、社内データを積極的に提供
定期レビュー: 週次・月次でのレビュー会を実施し、進捗・課題を共有
知識習得: 最低限のAI知識(機械学習の基本・精度の見方など)を習得

成功企業の共通点: 発注側に「AIチャンピオン」(AI推進責任者)がいる

④ 運用フェーズこそが本番

AI導入は「開発が終わったら完了」ではありません。運用フェーズでの継続的な改善が成功の鍵です。

運用フェーズでやるべきこと:

精度モニタリング: 月次での精度測定・劣化の早期検知
データ追加: 新しいデータを継続的に学習させ、精度を維持・向上
ユーザーフィードバック: 現場からのフィードバックを収集し、改善
新機能追加: ビジネス環境の変化に応じた機能追加
技術アップデート: 最新のAI技術(新しいLLMなど)へのアップグレード

運用フェーズの予算確保: 初期開発費の20〜30%/年を運用・保守費として確保

⑤ 経営層への報告と期待値調整

AI導入プロジェクトは長期にわたるため、経営層への定期報告と期待値調整が重要です。

報告すべき内容:

進捗: スケジュール・マイルストーン・達成率
成果: 定量的な効果(工数削減・コスト削減・精度向上)
課題: 直面している課題と対策
予算: 支出状況と今後の見込み
次ステップ: 今後の展開計画

期待値調整のポイント:

「AIは万能ではない」ことを最初に伝える
「初年度は投資回収できない」ことを事前に合意
「継続的な改善が必要」ことを理解してもらう

最終アドバイス

AI導入は、単なる技術導入ではなくビジネス変革プロジェクトです。Ridge-iのような信頼できるパートナーと共に、PoCから始め、段階的に本格導入を進めることで、リスクを最小化しながらROIを最大化できます。

次のステップ:

情報収集フェーズ(1〜2週間)
- 本記事の内容を社内で共有
- 自社の課題・データ・予算を整理
- 社内関係者(現場・IT部門・経営層)との調整
ベンダー選定フェーズ(1〜2ヶ月)
- Ridge-i公式サイトから問い合わせ
- 複数のベンダー(Laboro.AI、AVILEN、PKSHA Technologyなど)から見積もり取得
- 提案会・ヒアリングを実施
PoC実施フェーズ(2〜3ヶ月)
- 小規模PoCで効果を検証
- ベンダーのチーム力・コミュニケーション品質を確認
- ROIシミュレーションを作成
本格導入フェーズ(6ヶ月〜1年)
- 本格開発・テスト・導入
- 運用マニュアル・教育プログラムの作成
- 段階的なリリースと効果測定
運用・改善フェーズ(継続)
- 精度モニタリングと継続的な改善
- 新機能追加・技術アップデート
- 長期パートナーシップの構築