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AI・データ活用×保険

保険のAI・データ活用に強い開発会社【厳選10社】

保険の分野でAI・データ活用に対応できる開発会社は28社あります。まずは全体像を、実績の確かさ・企業規模・使用技術の傾向から整理していきます。

保険のAI・データ活用に対応できる開発会社28社は、いずれも公式サイトで実績を確認できました。そのなかから、実績の確かさと件数を基準に10社を紹介します。

公開実績を分析すると、この領域の発注は「業務効率化」と「DX・内製化」に集中しています。

会社選びのコツは、各社の公式サイトの実績(出典リンク)を開き、自社と同じ種類の課題を解決した実例が実際にあるかを確かめること。ここが失敗しない選び方の起点です。

保険のAI・データ活用でよくある発注課題と、実際の解決例

各社が公式サイトで公開している実績33件から、実際に「どんな課題を、どう解決したか」を、リンク先の一次情報とあわせてそのまま紹介します。数字を大きく見せるような脚色はせず、公式サイトに書かれている内容だけを引いています。

業務効率化課題は既存の仮想化基盤の処理能力が不足していた これに対し本番環境と災害対応環境にESXiサーバを計4台追加し、VMware vSphereで仮想化基盤を拡張

日創工業株式会社/出典(公式実績 ↗)

DX・内製化課題は保険業界のデジタル化が急速に進む中で、拡張性と保守性に優れたDXプラットフォームが必要だった これに対しクラウドネイティブなアーキテクチャでinsNextを構築し、保険業界のデジタル戦略を支援できるプラットフォームを実現した

株式会社大和総研/出典(公式実績 ↗)

コスト削減課題は生命保険の解約失効率が高く、顧客維持が課題だった。 これに対しアウトバウンドセンターを構築し、生命保険契約者との継続的な接触を実現した。

SCSKサービスウェア株式会社/出典(公式実績 ↗)

大切なのは、自社の案件と同じ種類の課題を解決した実例が、その会社の公式サイトに実際に載っているかを確かめることです。保険のAI・データ活用を依頼するなら、気になった会社の公式サイトを開き、脚色のない実例そのものを見比べるのが、失敗しない会社選びの第一歩になります。

保険のAI・データ活用の発注トレンド(独自分析)

公式実績データの横断分析

公開されている実績33件のうち、およそ48%が同じ課題領域(業務効率化)に集中しています。特定のテーマに発注が偏っているのがこの分野の特徴です。純粋な開発力よりも、同じような課題を解決した実例があるかどうかで差がつきやすい点に注意しておきたいところです。

保険のAI・データ活用に強い開発会社 厳選10

掲載社はいずれも、公式サイトで実績を確認できた会社です。 実績の確かさと件数を基準に並べています。各社について、この業界での実績・代表的な事例・強みをまとめました。会社概要は各社の詳細ページをご覧ください。

2.株式会社リゾームこの業界の実績 4件

AI・データ活用に加えWebシステム開発・業務システムにも対応。 公式サイトには、保険事業者がオンライン化を進める過程で、バックエンド システムの構築が必要であった → 保険システムのバックエンド部分を開発し、オンライン申し込みや管理機能を実現した。

会社詳細を見る →/出典(公式実績 ↗)

8.コベルコシステム株式会社この業界の実績 2件

AI・データ活用に加えIoT・組込み・パッケージ/SaaS導入にも対応。 手がけた事例として、生命保険業界向けの基幹システムを長期にわたり維持・運用する必要があった → 生命保険業界向けITサービスにより、30年以上の継続開発・保守・運用を実現した。

会社詳細を見る →/出典(公式実績 ↗)

9.株式会社メンバーズこの業界の実績 2件

実績の一例では、Webサイト制作の一連のプロセスに手作業が多く、効率化が必要であった → AIによる自動ジョブフロー機能を構築し、要件定義から公開までのプロセスを効率化した。 AI・データ活用に加えWeb制作・CMS・データ活用にも対応。

会社詳細を見る →/出典(公式実績 ↗)

保険 × AI・データ活用の会社の選び方・確認ポイント

保険 × AI・データ活用の会社を選ぶとき、どこを確認すればよいかを、このページのデータに沿って整理しました。

1.実績を公式サイトで確かめる

公式サイトで実績を確認できる会社が28社あります。まずはこうした会社の公式サイトを開き、保険に近い事例が実際に載っているかを見てみましょう。脚色のない事実から比較を始められます。

2.企業の規模と体制

体制は大手の会社が中心です。規模が大きく期間の長い開発なら体制の厚い会社、スピードやコストを重視するなら中堅・特化型の会社が向いています。

3.使用技術との相性

公開情報からは Go・Swift・Python などの利用がうかがえます。自社の要件で使う言語や基盤と合うか、GitHub などの公開状況とあわせて確認するとよいでしょう。

ここでは代表的な会社を紹介しました。保険のAI・データ活用に対応できる会社は全28社あります。実績順に並べた一覧から、規模や技術などの条件でさらに絞り込めます。

保険のAI・データ活用の会社を全28社、実績順で見る →

この分野の傾向(データから)

保険 × AI・データ活用に該当する28社について、gBizINFO(企業情報)と各社公式サイトの実績を、 独自の分類でまとめた事実ベースの傾向です。このうち28社は公式サイトで実績を確認でき、集めた実績は合計803件にのぼります。

事業タイプの内訳

受託開発が最多(16社)、次いでSIer(5社)。

  • 受託開発16
  • SIer5
  • Web制作2
  • インフラ・クラウド2
  • コンサル2
  • AI・データ1

企業規模の分布

従業員数が判明した会社のみ

最も多いのは1000+(9社)。全体では大手が中心の構成です。

  • 11-501
  • 51-2506
  • 251-10007
  • 1000+9

よく使われている技術 各社の公開情報より

Go2社)Swift2社)Python2社)

目的別にAI・データ活用の会社をしぼり込む

同じ会社群を、実績の確かさ・実績数・専門性・企業規模といった切り口で並べ替えたランキングです。

大規模・基幹システムに強いSIer系のAI・データ活用開発会社5社

官公庁や大企業の基幹システムを担う会社です。要件定義から運用まで通しで任せたい、体制の厚さを重視する場合の候補になります。

  1. 1公式実績36公式 ↗
  2. 2公式実績30公式 ↗
  3. 3公式実績25公式 ↗
  4. 4公式実績23公式 ↗
  5. 5公式実績11公式 ↗

大手・中堅規模(従業員251名以上)のAI・データ活用開発会社16社

従業員規模が判明した会社のうち251名以上。大規模・長期の開発で体制の厚さを重視する場合の候補です。

  1. 1251-1000名公式 ↗
  2. 2251-1000名公式 ↗
  3. 3251-1000名公式 ↗
  4. 41000名超公式 ↗
  5. 51000名超公式 ↗
  6. 61000名超公式 ↗

中堅規模(従業員51〜250名)のAI・データ活用開発会社6社

従業員規模が判明した会社のうち51〜250名。体制とスピードのバランスを取りやすい層です。

  1. 151-250名公式 ↗
  2. 251-250名公式 ↗
  3. 351-250名公式 ↗
  4. 451-250名公式 ↗
  5. 551-250名公式 ↗
  6. 651-250名公式 ↗

ほかの業界でAI・データ活用の会社を見る

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保険に実績のある開発会社を、AI・データ活用以外の分野でも探せます。

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関連するまとめ

よくある質問(保険のAI・データ活用)

掲載データと当サイトの方針にもとづく回答です。集計方法は 運営者・データ方針 をご覧ください。

Q.保険のAI・データ活用の開発会社は何社掲載されていますか?

28社を掲載しています。並び順は広告費ではなく、実績の確かさを基準にしています(公式サイトで実績を確認できる会社を上位に、次いで掲載実績のある会社、自己申告のみの会社という順です)。

Q.公式サイトで実績を確認できる会社はありますか?

はい。28社は、公式サイトに公開された実績(出典リンクつき)からその得意分野を確認できます。まずはこうした会社を比較の軸にすることをおすすめします。

Q.掲載順(ランキング)の基準は何ですか?

広告費や掲載料は関係ありません。公式サイトで実績を確認できる会社を上位に、次いで掲載実績のある会社、自己申告のみの会社という順で、実績の確かさを基準に並べています。

Q.どのくらいの規模の会社が多いですか?

最も多いのは1000+(9社)。全体では大手が中心の構成です。(従業員規模が判明した会社の集計です)

Q.費用・見積もりの相場は掲載していますか?

いいえ。当サイトは費用データを保有しておらず、相場の掲載は行っていません。費用は要件により大きく変わるため、候補各社への見積もりでご確認ください。

Q.掲載データの出典はどこですか?

企業情報は gBizINFO(経済産業省・政府標準利用規約)、実績は各社公式サイトの公開情報(出典リンクつき)、分野・業界の分類は当サイト独自の基準によります。集計方法は「運営者・データ方針」ページに明記しています。

最終更新:2026年8月(掲載データの再集計時に更新)

本ページは gBizINFO(企業情報)と各社公式サイトに公開された実績を主軸に、 独自の分類で整理・集計した中立的なまとめです。 集計方法や、実績の確かさをどう判定しているかは 運営者・データ方針をご覧ください。各社の詳細・出典は会社詳細ページからご確認ください。