AI駆動開発に強い開発会社の選び方｜依頼前に確かめる5つのことと依頼先の例（2026年版）
AI駆動開発とは、要件の整理・設計・実装・テストの各工程で、生成AI（AIコーディングエージェントなど）に作業を任せながら進める開発のやり方です。速く作れる一方で、AIが書いたコードを誰がどう確かめるかで品質が大きく変わります。開発会社を選ぶときは「AIを使っているか」ではなく、「AIの出力をどう検査し、責任を持つか」を聞くのが近道です。
この記事は株式会社プリファードが書いています。当社も AI駆動開発で受託開発をしているため、後半の依頼先の例には当社も入れています。他社の情報は、各社の公式サイトとプレスリリースに書かれている内容（2026年11月時点）だけを載せ、順位は付けていません。
依頼前に確かめる5つのこと
| 確かめること | 聞き方の例 | 見るポイント |
|---|---|---|
| 1. どの工程にAIを使うか | 「要件整理・設計・実装・テストのどこでAIを使いますか？」 | 工程ごとに具体的に答えられるか。「全部AIで速く」としか言わない会社は、手戻りの見積もりが甘くなりがちです |
| 2. AIが書いたコードを誰が確かめるか | 「レビューと自動テストは誰が、どの基準でやりますか？」 | 人のレビューと自動テストの両方があるか。テストのない速さは、運用に入ってから不具合として返ってきます |
| 3. データとセキュリティ | 「当社のコードやデータはAIの学習に使われませんか？」 | 学習に使わない設定・契約のツールを使っているか。ISMS（ISO/IEC 27001）などの認証があれば、認証範囲に受託開発が入っているかも確認します |
| 4. 成果物の権利 | 「AIが生成した部分を含め、成果物の権利はどうなりますか？」 | 契約書に成果物の帰属と、第三者の権利を侵害しないための確認手順が書かれているか |
| 5. 作ったあと誰が運用するか | 「リリース後の改修・障害対応は同じチームですか？」 | AIで速く作ったシステムほど、作った人が運用まで見ないと中身が分からなくなります |
AI駆動開発で起きやすい失敗
動くが、誰も中身を説明できない
AIに任せた範囲が広いほど、コードの意図を説明できる人がいなくなります。設計の判断（なぜこのデータ構造にしたか）を文書に残しているかを、提案の段階で聞いておきましょう。
速く作れたぶん、要件の詰めが後回しになる
画面がすぐ出てくるので、要件を決めないまま作り始めてしまうことがあります。速さは「試して決める」回数を増やすために使い、決めるべきことは早めに決めるのが安全です。
テストが追いつかない
実装の速さにテストが追いつかないと、不具合はリリース後に見つかります。自動テストをどこまで書くかを、見積もりの段階で確認しておきましょう。
依頼先の例（2026年11月時点）
AI駆動開発を掲げる会社は、大きく「開発組織への導入・内製化を支援する会社」「品質保証から入る会社」「受託開発で作って運用まで持つ会社」に分かれます。自社で開発チームを持つなら前の2つ、開発をまるごと任せたいなら3つ目が合います。
開発組織への導入・内製化を支援する会社
- クリエーションライン株式会社：「AI駆動開発 - ワークショップ＆ハンズオン」「AI駆動開発 - 実践伴走サービス」を提供しています（公式サイト）。
- クラスメソッド株式会社：2025年4月に「AI駆動開発支援サービス」を発表し、生成AIを使ったPoC/MVP開発と、伴走型の「AI駆動開発実践プログラム」を提供しています（公式サイト）。
- Aitria株式会社（旧 株式会社アイスリーデザイン）：2026年11月に社名を変更。AI駆動開発の研修・AIエージェント基盤の構築・内製化の支援を提供しています（AI駆動開発のページ）。
品質保証から入る会社
- SHIFT ASIA（SHIFTグループ）：SHIFTの品質保証のノウハウをAIエージェントに組み込んだ「AI駆動開発・テストサービス」を提供しています（公式サイト）。
受託開発で作って運用まで持つ会社
- 株式会社プリファード（当社）：業務システム・Webサイト・生成AIの機能を、設計から開発・運用まで同じチームで受けています。ISO/IEC 27001:2022 の認証範囲に「顧客要求によるシステム（AI技術含む）及びWebサイトの設計、開発、運用・保守」が入っています（認証機関 EQA）。カフェ・不動産・ECを自社で運営していて、自分たちの業務システムもAI駆動開発で作り、使っています（FDE型の開発支援・AI駆動開発研修）。
大手のSIerやコンサルティング会社も、生成AIの開発支援を広く手がけています。全社での導入や大規模なシステムなら、そちらも候補になります。
見積もりを取るときのチェックリスト
- AIを使う工程と、人が確かめる工程が見積もりに分けて書かれているか
- 自動テストの範囲が書かれているか
- 使うAIツールと、データを学習に使わない設定が説明されているか
- 成果物の権利の帰属が契約書の案に入っているか
- リリース後の運用・改修の体制と費用の考え方が書かれているか
まとめ
AI駆動開発の会社を選ぶときは、AIをどこまで使うかよりも、AIの出力を誰がどう確かめ、作ったあと誰が面倒を見るかを聞いてください。自社に開発チームがあるなら導入・内製化の支援、開発を任せたいなら作って運用まで持つ受託開発、と分けて考えると、候補を絞りやすくなります。