1．「崩壊する」は外れたのか

2014年、私は『システムインテグレーション崩壊 ～これからSIerはどう生き残ればいいか？』を上梓しました。それから12年が経ちました。

「崩壊すると言っていたのに、SIerは今も元気ではないか。売上も伸びているし、人手も足りない。あの予測は外れたのではないか」

この問いには、正面から答えなくてはなりません。

SIer、すなわち企業のシステム構築や運用を担う事業者が衰退し、仕事が一様に減っていくという意味で受け止められたのであれば、現実はその通りにはなっていません。工数を積み上げて収益を得るビジネスも、今なお続いています。「実は崩壊しているのです」と言い換えるだけでは、答え合わせにはならないでしょう。

私は2016年、後藤晃さんとの共著『システムインテグレーション再生の戦略』で、再生への道筋を考えました。そして2025年には、『システムインテグレーション革命』で、AIを前提とした「脱人月」のシナリオを示しました。

三冊にわたって問い続けてきたことを、いまの現実に照らして検証したいと思います。正しかったこと、間違っていたこと、予測できなかったこと。その違いを明らかにして、皆さんが自社の次の一手を考える材料にしたいのです。

2．12年前の認識と現在――何が予想通りで、何が違ったのか

まず、12年前に何を「崩壊」と呼んだのかを確認しておきましょう。

2014年の公開序文で、私は議論の対象を「工数積算を前提としたビジネス全般」と定義しました。同時に、技術やノウハウを組み合わせ、顧客に必要なシステムを実現する役割は、これからも必要だと述べています。問うたのは、どのような仕事を提供し、何を根拠に対価を得るのかということでした。2014年の公開序文

工数とは、仕事に必要な作業量のことです。一人が一か月働く量を「1人月」とし、投入する人数と期間を基に価格を決める。このような「人月ビジネス」に依存した成長の限界を問題にしました。

ただし、この定義だけで「予測は当たった」とは言えません。工数依存のビジネスが広く存続している以上、転換は完了していないからです。

正しかったのは、技術がSIerの役割と稼ぎ方を変えるという認識、間違っていたのは、国内需要の伸びを低く見積もったこと、予測できなかったのは、生成AIが開発作業の一部を担うまでに進歩したことです。

ここで「間違っていた」とするのは、2014年当時の景況感そのものではありません。その状況を将来に延ばし、新しい需要が生まれる力を十分に見込めなかったことです。一方、「役割が変わる」という方向が正しくても、それだけで「人月ビジネスの崩壊が実現した」とは言えません。

この答え合わせを、一枚に整理すると、次のようになります。

答え合わせ	12年前と現在の違い	経営への教訓
正しかったこと	技術の進歩が、SIerの仕事と収益の得方を変える	会社の存続と、従来モデルの存続を分けて見る
間違っていたこと	国内需要の伸びを低く見積もり、刷新・移行や新規需要を十分に織り込めなかった	減る仕事と、新たに生まれる仕事を同時に見る
予測できなかったこと	生成AIが、コード生成や修正などの開発作業を担うまでに進歩した	人間とAI、顧客とSIerの役割分担を見直す

この答え合わせから、私たちは何を学ぶべきか

第一に、技術が何を不要にするかと、何を新たに必要にするかを、同時に見ることです。 私は、従来の仕事が置き換わる側面を強く意識していました。しかし、移行や連携の仕事が生まれ、利用のハードルが下がれば、新たな需要も生まれます。AIについても、工数削減だけで市場の縮小を判断すれば、同じ見誤りを繰り返します。問うべきは、既存の仕事を支えながら、新しく生まれる仕事のどこを担えるかです。

第二に、現在の業績と、将来も選ばれる理由を、分けて考えることです。 売上が伸びていても、その理由が、既存システムを切り替えられない事情なのか、新しい専門性を評価されているからなのかで、将来の見通しは違います。好業績は、変わらなくてよいことの証明にはなりません。同時に、好業績の企業を一括りにして「変革が遅れているだけ」と見るのも誤りです。何によって稼いでいるのかを確かめる必要があります。

第三に、予測を経営に使うなら、外れたときに判断を更新できる仕組みを持つことです。 私自身、「いつか崩壊する」と言い続けるだけでは、主張を検証したことになりません。どの前提が違ったのかを認め、見通しを修正する必要があります。企業も同じです。顧客からの相談内容、発注の単位、案件ごとの利益、自社でしか提供できない価値を継続して確かめ、その変化に応じて人材と投資を動かすべきです。

未来を正確に言い当てられなくても、変化を確かめながら備えることはできます。今回の答え合わせを、自分たちの判断を更新するための材料にしていただきたいと思います。

3．SIerの好業績を支える四つの背景

では、なぜSIerには今も需要があり、好業績を維持する企業があるのでしょうか。

実際、NTTデータグループの2025年度決算では、日本セグメントの売上高は前年度の1兆9,332億円から2兆727億円へ、営業利益は2,052億円から2,250億円へ増加しています。同社は、中央府省や地域金融機関向けの規模拡大などを増収要因として説明しています。少なくとも、国内の大手SIerが一様に仕事を失っている状況ではありません。NTTデータグループ・2025年度決算説明資料、8ページ

もちろん、一社の業績を業界全体に当てはめることはできません。また、大手の成長が、そのまま下請企業の成長を保証するわけでもありません。そのうえで、需要の持続と収益機会を説明する背景を、私は四つに整理しています。個々の企業の業績への寄与は、事業構成によって異なります。

既存システムは、維持にも刷新にも仕事を生む

第一に、既存のシステムは、簡単にはなくならないからです。

銀行の勘定系、企業の販売・生産・会計、行政の業務。これらは毎日の事業や生活を支えています。新しい技術が登場したからといって、翌日から取り替えられるものではありません。業務の例外、長年のデータ、他システムとの接続、運用上の制約を理解し、安全に動かし続ける仕事が必要です。

刷新するときにも、現状の調査、データ移行、接続先の調整、利用部門との合意形成が発生します。古いシステムが残っている間も、それを新しくする過程でも、仕事は生まれます。既存業務を知り、運用の責任を担えることには、正当な価値があります。

デジタル化の需要は広がった。ただし、DXとは区別が必要だ

第二に、デジタル化の対象が広がったからです。

紙や対面を前提にしていた仕事をオンラインに移す。部門ごとに分断されていたデータをつなぐ。クラウドやAIを使うための環境を整える。これまでIT投資の対象になりにくかった仕事も、対象になりました。

ここで混同してはいけないのが、デジタル化とDXです。

私はDXを、デジタル時代の常識に適応するために、社会や会社を新しく作り変える取り組みと捉えています。紙の申請書を電子化しても、承認に一週間かかるままなら、仕事の道具は変わっても、会社の動き方は変わっていません。

デジタル化は重要であり、DXの土台にもなります。しかし、デジタル化の受注が増えたことだけで、顧客や自社の変革が進んだとは言えません。2025年の著書で両者を区別したのも、目指す成果によって、SIerに求められる役割が変わるからです。

顧客の内製化には、人材と体制を整える時間がかかる

第三に、顧客が自分でITを使いこなす体制を、すぐには作れないからです。

クラウドを契約すれば、業務を理解する技術者が社内に育つわけではありません。AIを導入しても、何を作り、どの品質を満たし、誰が運用するのかを判断する体制は必要です。人材の採用や育成、責任分担の変更には時間がかかります。その間、社外の専門家を頼るのは合理的です。

ただ、その取引が続く理由には違いがあります。専門性を評価されて選ばれている場合もあれば、既存システムが分からず、他に頼みようがない場合もある。どちらも売上にはなりますが、将来に向けた強さは同じではありません。

SIer自身も、稼ぐ中身を変えてきた

第四に、SIer自身も変わってきたからです。

クラウドの活用支援、共同利用型のサービス、継続的な運用サービス、業務に踏み込むコンサルティング。新しい需要を取り込み、収益の源泉を広げてきた企業があります。今後についても、例えばNTTデータグループは、AIの社会実装や業界特化型AIを成長戦略に位置付けています。ただし、戦略の表明と、収益モデルの転換が実現したことは区別する必要があります。NTTデータグループ・2025年度決算説明資料

生き残った理由を「顧客の変革が遅れたから」だけで説明するのは、こうした企業の取り組みを見落としています。

つまり、SIerの現在には、既存需要に支えられている部分、新しい需要が増えた部分、自ら変わることで成長した部分が重なっています。会社の名前が同じでも、稼いでいる中身まで12年前と同じとは限らないのです。

「SIerが好業績である」という事実から、「工数を売るやり方を変える必要はない」という結論を導くことはできません。

4．AIで利益が増えても、人月ビジネスが安泰とは限らない

こうした背景に、新たな変数として加わったのがAIです。2025年の著書で強調したのは、AIによる作業の効率化が、収益の仕組みや顧客との関係にまで影響するということでした。

AIによる開発支援は、コードの候補を表示する段階から、作業を任せ、変更内容を人間が確認する段階へと広がっています。GitHubの公式文書でも、エージェントに作業を割り当て、変更案を提出させ、人間がレビューする仕組みが説明されています。GitHubの公式文書

とはいえ、コードが作れることと、業務で使えるシステムを提供できることは同じではありません。品質、セキュリティ、既存システムとの整合性、運用、そして結果に対する責任が残ります。AIを使えば、あらゆる案件の工数が同じ割合で減るわけでもありません。

だからこそ、AIの能力を抽象的に語るだけでなく、自社の仕事と収益に置き換えて考える必要があります。

例えば、検証や修正も含め、同じ品質と範囲の仕事を10人月から5人月に減らせたとします。これは仕組みを考えるための仮定であり、AIによる一般的な削減率を示したものではありません。

固定価格の案件なら、AIの利用や検証にかかる追加費用を含めても総費用が下がれば、利益が増えます。社員の給与などが変わらなければ、工数が減っただけで会社全体の費用が下がるとは限りませんが、生まれた余力で別の案件を受ければ、売上と利益を伸ばす機会になります。これまで費用が合わず見送られていた仕事が、受注につながることも考えられます。AIの普及が、当面はSIerの好業績を後押しする可能性もあるのです。

しかし、競合も効率化し、顧客もその効果を理解すれば、次の発注では価格や納期の見直しを求めるでしょう。実際の投入工数に応じて請求する契約なら、工数削減が請求額の減少につながる場合もあります。

重要なのは、工数が減ることだけではありません。効率化によって生まれた余力を、誰が、どんな価値に変え、その対価を受け取るのかということです。

5．市場が伸びても、仕事の配分と顧客の期待は変わる

今後、IT市場全体が縮小するかどうかは、作業の効率化と新たな需要の両方に左右されます。市場が伸び続けるとしても、仕事の配分や取引条件は変わり得ます。私は、この変化こそ自社の経営に引き付けて考えるべきだと思います。

元請がAIを使って自社で開発できる範囲を広げれば、顧客からの受注が増えていても、下請に出す仕事は減るかもしれません。逆に、技術力のある下請企業が、少人数で顧客に直接サービスを提供する機会も広がります。ユーザー企業が内製化を進めれば、システム一式を委託する需要の一部が、専門技術や開発環境、品質・運用の支援を求める需要に変わります。

ここでいう内製化は、開発や改善を担う能力を社内に持ち、外部の専門家も活用しながら、自ら主導できる状態を作ることです。すべてを社員だけで作ることを意味しません。

顧客からの相談は、例えばこう変わるでしょう。

「この仕様で、何人月かかりますか」

という相談から、

「ここまでは自分たちで試しました。本番で安全に使い、継続的に改善するには、何が必要ですか」

という相談へ。

後者に答えられる会社なら、顧客が能力を高めるほど、新しい仕事が生まれます。前者にしか答えられない会社は、顧客が自分でできる範囲を広げるほど、頼まれる仕事を失うかもしれません。

この変化の速度は、業務の性質や既存資産、人材、品質要求によって異なります。2025年の著書で示した将来シナリオも、年限どおりに進むと保証するものではありません。しかし、時期が確定しないから準備しなくてよい、ということにはならないでしょう。

6．売るものを「工数」から「技術力」へ移す

では、何を変えるべきなのでしょうか。

出発点は、売るものを「工数」から「技術力」へ移すことです。

ここでいう技術力とは、新しいツールを操作できることにとどまりません。コンピューター科学やソフトウェア工学の基礎を踏まえ、技術の可能性と限界を見極め、顧客の事業に役立つ仕組みとして実装し、運用できる力です。顧客の業務を理解し、何を解決すべきかを提言する力も必要になります。

2025年の著書では、その転換先として、内製化支援、デジタルサービス、高度専門サービス、コンサルティングを示しました。また、既存システムを支える「レガシーIT介護」も、当面の事業として位置付けています。

既存の仕事を、明日すべて捨てる必要はありません。そこから得る収益を使い、新しい事業を担う人材と技術を育て、事業の構成を変えていく。そのための意思決定が必要です。

開発の進め方も変わります。AIで試作品を作って顧客と確かめ、必要なものを絞り込み、品質を確保しながら短い周期で改善する。クラウド、アジャイル開発、開発と運用をつなぐDevOpsを組み合わせ、顧客が成果を得るまでの時間を縮めるのです。コードを書く速さを、そのまま事業の速さにできるとは限りません。意思決定やリリースの待ち時間も含めて見直す必要があります。

発注する企業にも問われることがあります。要望を伝えて完成を待つ関係から、自ら事業の目的と優先順位を決め、専門家とともに確かめながら進める関係へ移れるでしょうか。SIerとの関係の転換は、双方の仕事の仕方を変える取り組みです。

7．「脱人月」を阻む評価制度と人材配置を変える

ただし、事業計画に「脱人月」と書くだけでは、何も変わりません。

顧客に提供する開発の工数を減らした社員が、売上を減らしたとして低く評価される。新しい技術を学ぶ時間を確保すると、稼働率を下げたと叱責される。新事業を任された社員が、既存案件の応援に呼び戻される。

こうした仕組みを残したまま、現場に変革を求めても無理があります。社員は、経営者の掛け声よりも、実際の評価制度を見て行動するからです。

顧客の成果、社員一人当たりの付加価値、再利用できる技術や知見、継続的な収益。それらをどう評価し、報酬と投資につなげるか。新事業に取り組む人を誰にし、その時間をどれだけ確保するか。短期の稼働率や利益が下がる局面を、どこまで引き受けるか。これが、SIer自身のDXです。

人月という単位で原価を把握することと、人月の量を増やすことを成長の原動力にすることも、分けて考える必要があります。脱人月は、見積書から「人月」の文字を消せば実現するものではありません。サブスクリプションには継続して利用したいと思われる価値が、成果に応じた価格には成果の定義や測定方法についての合意が必要です。課金方法を変えるだけでは、事業は変わりません。

8．次の90日で、事業転換の最初の一歩を踏み出す

まず、次の90日で、既存顧客と一つの仕事を選んでみてはどうでしょうか。

AIを使って、顧客が成果を得るまでの時間をどこまで短くできるか。そのとき、品質と運用をどう確保するか。作業時間が短くなっても、顧客が対価を払いたいと考える自社の専門性は何か。それを確かめる小さな取り組みを、責任者と予算、集中して取り組む時間を決めて始めるのです。

取り組む前に、顧客と期待する成果と品質の基準を合わせ、現在の所要時間と費用を確認する。取り組んだ後には、検証・修正まで含む時間、顧客が得た効果、自社の利益を比べる。そこで分かった価値を、次の提案や契約、価格の根拠に反映する。ツールを試して終わらせず、事業の仕組みを変えるところまで進めてください。

そして、工数を減らし、顧客の成果を高めた人が、きちんと評価される仕組みを一つ作る。事業転換は、そのような具体的な変更から始まります。

9．次の12年に向けて、経営者に問いたい三つのこと

12年前の問題提起を振り返ると、私が改めるべきなのは、需要と変化の進み方への見方です。新しい技術は仕事を減らすと同時に、新しい仕事を生みます。企業は、その機会を取り込んで生き残ります。

それでも、工数を増やすことに依存した成長と、顧客が少ない手間で早く成果を得ることとの不整合は、向き合うべき問題として残っています。AIは、その不整合をこれまで以上に鮮明にするでしょう。

だから、いま好業績であることを、変革を先送りする理由にしないでいただきたいのです。収益を確保できているうちに、次の事業を作る人材と資金を振り向けるべきです。

最後に、三つの問いを置きたいと思います。

顧客が、より少ない工数で、より早く成果を得られるようになったとき、あなたの会社は、それを自分たちの成長として歓迎できるでしょうか。

顧客が自らITを使いこなす力を高めたとき、あなたの会社は、何の専門家として選ばれるのでしょうか。

その未来に備えるために、今の売上を支える人材を、今日から新しい仕事へ振り向ける覚悟があるでしょうか。

次の12年を決めるのは、この問いにどう答え、何を変えるかです。

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この問いに答えを持たないまま、システムを提案し、要件を定め、投資を判断する。それは、地図を持たずに航海に出るようなものです。

ITソリューション塾は、2008年の開講以来、約5000人の卒業生を送り出し、今年で18年目を迎えます。ユーザー企業の情報システム部門やDX推進の担当者、IT企業の営業やエンジニア、経営に携わる方々。立場は違っても、「ITの現在地を体系的に掴みたい」という思いは同じです。

この塾では、技術の名前を並べて覚えるのではなく、その背後にある仕組みと潮流を読み解きます。AIやクラウド、アジャイルやDevOpsといった個々のテーマが、なぜいま重要なのか、互いにどうつながっているのか。そのつながりが見えたとき、ニュースの見え方も、お客様との会話も、明日の判断も変わります。講師は、第一線の現場で今まさに実践している人たちです。教科書にはない、生きた知見をお伝えします。

そして、最後にもうひとつの問いを、皆さんとともに考えたいと思います。

「AIで、自分をどう変えるのか？」

技術の変化を眺める側にいるのか、変化を起こす側に立つのか。10週間後、その答えを自分の言葉で語れるようになっていただくこと。それが、この塾の目指すところです。

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日程　初回 2026年10月7日(水)〜最終回 12月16日(水)　毎週18:30〜20:30
※11月10日(火)のみ火曜開催
回数　全10回＋特別補講
定員　120名
会場　オンライン
料金　¥90,000-（税込 ¥99,000）
全期間の参加費と資料・教材を含む

※詳細はこちらをご覧ください。