資料３

ITソリューション・サービス業界のAI取り組み課題

2019年03月13日
株式会社野村総合研究所
未来創発センター研究理事
桑津浩太郎〒100-0004
東京都千代田区大手町1-9-2 大手町グランキューブ

国内SIビジネス市場の中期予測(2021年)・クラウドによる既存ビジネス縮小と、人手不足対応の高生産性投資のいずれが優勢になるのか?ハードウェア部分は1/3に縮小しそう。
25.0

前年比伸び率

単位：兆円

6.0%

20.0

15.0 14.4

14.8

15.5

16.1

16.5

16.0 16.1

16.4 16.7

17.1

17.5

18.0

18.4

19.0

19.5

20.0

20.4

5.0%

2020年には一度落ち込みが来そう

4.0%
3.0%
2.0%
1.0%

10.0
0.0%
20052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920202021
-1.0%
5.0
-2.0%-3.0%
0.0
20052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920202021
市場規模

楽観ケース

悲観ケース

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-4.0%
前年比

前年比

前年比

1

システム維持で売上を上げていると、コスト削減側と認識されてしまう。
Value Up投資をしたいのに、Run the Business投資が邪魔「海外現法のように、なぜ、さらっと作り替えられないのか?」「日本のやりかたはおかしいのでは?」新投資は、ネットベン
チャー側?

既存ITソ
リューショ
ンは削減される側

出所：JUAS

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2

ソリューションI市場をとりまくマクロ環境

（万人）
7,000

日本の労働力人口
6,555

6,495

6,285

6,000
5,000
4,000
3,000

成り行きまかせなら、872万人減

女性・高齢者が労働参加しても270万人減

日本社会、経済の最大の課題は、高齢化対策。
・高齢者、女性の労働参加率を上げる。
・他の国なら移民を増やすのだが、日本の場合、周辺国も高齢化して移民獲得困難。
・デジタル化で社会の生産性をあげることが求められる。
日欧中の労働力人口

2,000
1,200,000

1,000

中国は2015年がピーク

1,000,0000
2012年（実績） 2020年（予測） 2030年（予測）
経済ゼロ成長、労働参加一定

800,000

欧州は2010年がピーク

600,000
400,000

2030

2025

2020

2015

2010

2005

2000

1995

1990

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日本は1995年ピーク

200,000
1985

出所） 労働政策研究・研修機構「労働力需給の推計 ― 労働力需給モデル（2013年度版）による将来推計」よりNRI作成

出所：NRI3高齢化、人口減少とITソリューションビジネス市場

高齢化・人手不足には?

これまでの世界では、移民頭数をふやせ!→実は日本では困難かも・・・

人生100年
定年のない世界

まずは定年70歳。次に75歳。
働ける間はずっと働く(実はソフトウェアと相性が良い)

デジタル(AI、データが支える)

今いる人間で社会の生産性をあげる
本当に人手が必要なところ「ラストワンタッチ」に人を回すために、その他を自動化、機械化する。

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4これまでのSI事業のビジネスモデル
・宮大工は行き詰まり、ツーバイフォーはサブスクリプションに溶けていく。
・中小企業開拓は、あいかわらず苦戦する。
概要

対象市場

強み、旨み弱み
システムの維持、大幅な改変のいずれにおいても負担大宮大工

顧客ニーズをきめ 大企業主体。
こまかく作りこみ
業種を軸

案件規模が大きく、同業種の後半案件で高収益

ツーバイ
フォー

大企業から中ERP等のパッ
堅
ケージ+一部改変
機能を軸

テンプレートを採用すれば、短期間で効率的に導入可

顧客の細かいニーズに対応
すると負担大。

中小企業開拓ITリテラシーの低い多数の事業者
狙い

中小企業
主に機能を軸潜在市場規模は大きい

案件規模小。
顧客のITリテラシーが低く、導入、トラブルの負担大

サブスクリプション

ソフトウェアを利
企業規模は無用ベース、定期支関係払いで提供

競争力のある製品ならば、損益分岐点超えで収益特大顧客獲得できなければ、コスト一切回収できず

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5ネットベンチャーに続き、AIベンチャーに、顧客フロントを奪われそうな勢い
クラウド・新たなシステム構築アプローチ、リソースの主導権を奪われる

ネット企業
顧客接点、情報システム部門を中抜き・事業部門とベンチャーの直結により、情報システム部門が中抜き

SIビジネス事業者
コンシューマライゼーション
・ユーザインターフェース、共通システムを浸食される

AIとPoC1、xTech
・顧客業界変革の主導権を奪われる
・既存の業界秩序を破壊される
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ベンチャー
企業
特にAI

5Gの登場で、バリューリンクは、IoT+映像になりそう・・・
・機械にセンサーだけでなく、カメラが多数付随。
これまでのIoT
センサー、メーターに代表される計測データ収集▪ 例：高温、停止、振動データから把握される現象▪ 故障状態
例：暴走、劣化等による不具合?

推測される原因
ここから先は推測、経験等に依存。

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IoT+AI(画像診断、認識の追加)
これまでのIoTによる計測データ

データから把握される現象
周辺画像による人、状態等の判定(視覚情報の追加)

推測される原因▪ 当初は人間が判定▪ 将来的にはAIが判定
7

5GとAIと人間「人の利用に最適化から、人に働きかけるための最適化」
・2020年の自動化元年は、5Gと4k/8k視点では、マシンが映像を認識する方が主体となる。
AIの画像認識が人間を凌いだ?

単位：万映像画素数の目安
2019年からの5G

3,500
3,000
2,500

人がディスプレイで見るAIがカメラで人を見る

2,000

8kのメリットは、むしろ、カメラとAIの組合せでこそ発揮される?

1,500
1,000
500
0
A-TV相当出所：Vision and Image modelling

2016年には人の画像認識率が劣位に。

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HD

4k【人の視点】
静止画、画像を選べば、HDと4kには大きな主観差が生じる

8k

8プラットフォーマーが、ITサービス事業者のハードウェア、インフラ投資を収奪し、データとビジネスを有するユーザの取り分が増大して、SIは挟撃されつつある。
SI・ソリューションビジネスの収益構造変化
供給側の取り分
HW

これまで

ソリューション事業者

PFer

ユーザ取り分・ユーザのIT機能を代行・開発の外部資源階層化からも収益・大型プロジェクトのPM、基盤提供能力
HWは1/3まで減る?
供給側の取り分
今後HW

PFer

ソリューション事
業者

ユーザ取り分・HWはクラウド化で最終的には1/3。
・PFerが、コンシューマライゼーション等でSIの取り分を浸食。
・DXの革新による利潤は、ユーザが総取り。
・データを持つ強みは、ユーザ側が圧倒的に有利。
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9ウォーターフォールモデルの見直し
事業リスクを分担し、アジャイルに対応することに加えて、データで顧客との関係を保持。AIはデータをもらわないと回らない。
経営、事業コンサルティング

開発

運用

これまで

システムリスクは負う
事業リスクは負わない

業務設計
顧客マネジメント
営業

プロマネ
・大規模システム、基盤・外部資源活用

運用
・品質管理
・データセンタ基盤

今後

システムリスクは主として分担
事業リスクも一部分担

アナリティクス・データ

プロマネ・アジャイル・新技術探索・活用

運用
・プラットフォームに奪われる?

アナリティクス

アナリティクスが、開発と運用の両端を「挟み込む」
運用で出したデータを、上流に持ち帰るサイクル、両端で押さえる?
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10 10顧客、現場、何よりも事業への再接近
・事業と変化に対応するために、マイクロサービスとアジャイル。
・それによって、擬似的に顧客のIT要員的な振る舞いにする?
IT技術者の所属構成の推定
ITサプライヤ側に所属しつつ、ユーザ企業側にカウントできるような人材配置

日本(DX)

25%

日本

25%

35%

40%

 今は、顧客の変化対応に伴走するために、顧客のそばで開発することに、合理性がある。

75%

変化対応には当面、顧客側の人材比率が高い方が優位

 その上で、事業収益、顧客DXの成果を還元してもらう仕組みが欲しい・・・

EU

68%

32%

米国

72%

28%

0%

20%

40%

顧客IT発顧客内

60%

 アジャイル指向で、顧客フロントへ
 少人数チームを顧客先へ マイクロサービス対応比率を高める

80%

100%

ITサプライヤ

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11顧客フロントへの人の配置は、デジタルワークフォースか、デジタル派遣か、デジタルレイバーか?
デジタルレイバー

デジタル派遣デジタルワークフォース

 デジタル時代の顧客先常駐「意図せぬ派遣となると問題」

 デジタル時代の顧客先への接近。
「意図して派遣としない」(広義) 労働力パーツ 労働形態として、これまでのSI事業者は、比率を下げる方向が多かった。
 働き方改革との整合性に難。
 事業、経営リスクの分担と成果報酬の関与にはつながりにくい。

 ITツールの活用 コミュニケーションツール
朝会、指揮・指示出しはネットワーク経由で、顧客先であっても、顧客の指揮下には置かない
 チームSNS
テーマ共有化、進捗管理、各種ログは、自宅、会社・サテライト、顧客先でも、差異なく対応可能
 開発環境、DevOps
 働き方改革との整合性に配慮。在宅、サテラ
イト、子育て・育休対応等。
 事業、経営リスクの分担と成果報酬の関与は、引き続き努力。

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12

米国SIビジネス業界との比較
・日本は、「日本型のお客さまは神様です」モデルを放棄すべきか?
米国「合理性で割り切る」

日本「お客さまは神様」

開発主導権

ユーザ企業が計画、基本設計。SIはパートを分担、サポートユーザ企業が計画。
基本設計以降はSIが担当して、承認

開発人的資源

ユーザ企業にも開発
人員多数

開発人的資源の大半
はSI

業務・システムのパワーバランス
・ソフト仕様決定機能のいかんをとわず、差別化の乏しい機能は、パッケージソフトを、 使い勝手の最適化をソフトに課す
そのまま採用業務・システムのパワーバランス
・継続性

システム更新に際して、 システム更新に際して、パッケージにあわせた 業務の一貫性保持を、業務変更を厭わないソフトに課す

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13データ・プライバシー等の対応は前提として、企業におけるデータを囲い込む風土
 「日本企業には、製造分野を中心に、強力なデータ蓄積、体制がある」

 また、企業にはデータを囲い込む風土が依然として強い。

 一方で、データをデジタルとして活用しにくい障壁もある。

 製造担当でも経済的、合理的な意志決定に至らないことも。
「竈の灰も・・・」「IoTって聞いて社内で調べたら、設備メーカーにデータをとられていたんですよ。すぐ言って線を切らせました(ドヤ顔)」 自社ラインの製造機器が自社で製造したもの「そもそもデータをとる仕組みはない。だれかに取ってもらうこともできない」「かろうじて付けていたRS-232Cあたりから、データをとる仕組みを作るのに数百万円かかる」
 分散購買を意識して、複数ベンダーが乱立。データがとれない。
「中国工場は、機器ベンダーを一社で揃えざるを得なかったが、データは稼働の翌日からとれた」
 データをとることは、生産の仕組みをシステムとして、データ一貫して流れ、過不足、矛盾が存在しないよ
うに設計、もしくはアーキテクチャがないと負担ばかりが大きくなる。
「ラインが現場で個別最適化に動けば、工場、会社全体でのデータ取得は逆に困難になる」
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 同じ会社でも、海外工場では、データの取引、共有がなされていることが多い。
「機密保持契約は前提として、必ずしも金銭面の対価でなくとも、分析結果をフィードバックして、知見を得られれば良い」

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