2017年 24分野のITソリューションに基づく中堅・中小企業のIT投資意向分類

PRESS RELEASE（報道関係者各位）

2017年11月28日

2017年 24分野のITソリューションに基づく中堅・中小企業のIT投資意向分類
調査設計/分析/執筆： 岩上由高
ノークリサーチ（本社〒120-0034 東京都足立区千住1-4-1東京芸術センター1705：代表：伊嶋謙ニ TEL：03-5244-6691
URL：http//www.norkresearch.co.jp）はワークスタイル改革、人工知能/機械学習、音声指示/音声操作、IoT、RPAなど
24分野に渡るITソリューション投資について尋ねた調査結果を元に、IT投資意向に基づく中堅・中小企業のグループ分類を行った。本リリースは「2017年版 中堅・中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート」のデータにノークリサーチが提供している「カスタムリサーチプラス」の手法を適用した分析例である。

＜『特徴的なITソリューション項目を基準とした新たなユーザ企業分類』を活用すべき＞■年商500億円未満の中堅・中小企業はIT投資意向に基づいた4つのグループに分類できる■年商や業種といった基本企業属性だけでは「優先的に訴求すべき企業層」を特定できない■「ビジネス課題を整理する」というアプローチはユーザ企業分類を細分化したい時に用いる■具体的なITソリューションやビジネス環境の要素を加味したユーザ企業分類が必要となる■「働き方改革」と「ワークスタイル改革」の区別は有望なユーザ企業を判別する基準の一つ
本リリースの元となる調査レポート 『2017年版 中堅・中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート』※サンプル属性、設問項目、集計データ例、試読版は右記のURLから参照可 http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017IT_usr_rep.pdf

年商500億円未満の中堅・中小企業はIT投資意向に基づいた4つのグループに分類できる
一般的に年商の高い企業はIT投資金額も大きくなる。だが、ITソリューションが多様化するにつれて、年商規模が小さくてもIT投資に積極的な企業も見られるようになってきた。その一方で、年商規模が大きいにも関わらず、IT投資を極力抑えようとする企業もある。したがって、ベンダや販社/SIerがITソリューションを訴求する際には年商や業種といった基本属性に加えて様々なITソリューションの投資意向を踏まえたグループ分類を行うことが必要となってくる。
以下のグラフは「ワークスタイル改革」「人工知能/機械学習」「音声指示/音声操作」「IoT」「RPA」など24分野に渡るITソリューションの投資意向を尋ね、その結果に「階層クラスタ分析」の手法を適用することによって年商500億円未満の中堅・中小企業を4つのグループ（クラスタ）に分類したものである。グラフ中のグループ名にはH/W、S/W、サービスを全て含めた年間IT投資総額の平均値を付記している。また、右側には平均投資総額が最も高い「グループ1」がどのような年商、業種、地域で構成されているか？も記載している。次頁以降では、こうした「具体的なITソリューションへの投資意向に基づいたグループ分類」の必要性とその活用方法について紹介している。

中堅・中小企業のIT投資意向グループ分類
グループ4：
年間投資総額平均：
3000万円グループ1：
年間投資総額平均：
4500万円

12.4%
27.4%
14.9%

45.3%
グループ3：
年間投資総額平均：
1100万円n=700

グループ2：
年間投資総額平均：
3700万円グループ1の基本属性構成比率
年商構成
5億円未満
5～50億円
50～100億円
100～300億円
300～500億円

8.0%
11.5%
25.3%
20.7%
34.5%

業種構成
製造業
建設業
卸売業
小売業
流通業(運輸業）
IT関連サービス業
一般サービス業
その他：

24.1%
8.0%
11.5%
5.7%
4.6%
13.8%
28.7%
3.4%

地域構成
北海道地方
東北地方
関東地方
北陸地方
中部地方
近畿地方
中国地方
四国地方
九州/沖縄地方

2.3%
3.4%
49.4%
2.3%
12.6%
18.4%
3.4%
1.1%
6.9%

階層クラスタ分析

24分野のITソリューションに対する投資意向データ

出典：2017年 24分野のITソリューションに基づく中堅・中小企業のIT投資意向分類（ノークリ サーチ）1

Nork Research Co.,Ltd2017年 24分野のITソリューションに基づく中堅・中小企業のIT投資意向分類

年商や業種といった基本企業属性だけでは「優先的に訴求すべき企業層」を特定できない
本頁と次頁では「なぜ、冒頭に述べたようなグループ分類が重要なのか」について述べる。調査レポート「2017年版 中堅・中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート」では、中堅・中小企業を対象に以下に列挙した24分野に渡るIT
ソリューションの投資意向を尋ねている。（詳細は右記参照http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017IT_usr_rep.pdf）【端末や機器と関連する項目】
S2-11.音声指示/音声操作
S2-12.ウェアラブル
S2-13.VR/AR
S2-14.ドローン
S2-15.対話型ロボット【新規ビジネスや業務改善と関連する項目】
S2-1.RPA（Robotics Process Automation）
S2-2.業務システム自動化/MA
S2-3.IoT（Internet of Things)
S2-4.人工知能/機械学習
S2-5.ワークスタイル改革
S2-6.高度なセキュリティ
S2-7.ビッグデータ
S2-8.越境ECサービス
S2-9.スマートデバイス
S2-10.FinTech【クラウド関連の項目】
S2-16.IaaS/ホスティング
S2-17.サーバレス/FaaS
S2-18.移行型のPaaS活用
S2-19.補完型のPaaS活用
S2-20.移行型のSaaS活用
S2-21.補完型のSaaS活用【業務委託と関連する項目】
S2-22.クラウドソーシング
S2-23.間接業務アウトソーシング
S2-24.IT運用管理アウトソーシング

以下のグラフは上記の24分野のうち、「S2-3.IoT（Internet of Things)」と「S2-4.人工知能/機械学習」について、「今後、新たに投資をする」と回答した企業の割合を年商別および業種別に集計したものだ。小規模企業層（年商5億円未満）や中小企業層（年商5～50億円）では全般的に投資意向は低いが、中堅企業層の3つの年商帯（年商50～100億円、年商100～300億円、年商300～500億円）では投資意向と年商規模は必ずしも比例せず、「IoT」と「人工知能/機械学習」といったITソリューション
によっても傾向に違いが見られる。
「IoT」と「人工知能/機械学習」に対する新規投資意向（年商別）
0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

8.0%

10.0%

12.0%

14.0%

16.0%

18.0%

2.5%
2.5%

5億円未満(n=160)

5～50億円(n=150)

6.0%

3.3%

業種別に見た場合にも、建設業や流通業（運輸業）では「IoT」の新規投資意向は高い一方、「人口知能/
機械学習」の投資意向は低いこと
がわかる。

13.1%

50～100億円(n=130)

9.2%
13.1%
12.3%

100～300億円(n=130)

300～500億円(n=130)

15.4%

11.5%

S1-3.IoT（Internet of Things)

S1-4.人工知能/機械学習

出典：2017年版 中堅・中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート（ノークリサーチ）「IoT」と「人工知能/機械学習」に対する新規投資意向（業種別）
0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

8.0%

製造業(n=180)
建設業(n=77)

12.0%

8.9%

16.0%

18.0%

6.6%
6.6%
5.1%
5.1%

小売業(n=39)

ところが、上記の一覧が示すようにユーザ企業が投資の対象と考える
ITソリューションは多岐に渡るため、「どの年商や業種を優先すべきか」をソリューション毎に変えていくことは現実的ではない。

13.8%

3.4%

13.2%

IT関連サービス業(n=68)
一般サービス業(n=210)
その他：(n=21)

14.0%
12.8%

9.1%

1.3%

卸売業(n=76)

流通業(運輸業）(n=29)

10.0%

したがって、ベンダや販社/SIerが「どの年商や業種を優先すべきか」を検討しようとすると、多種多様な
ITソリューション毎に優先度を変更する必要が生じてくる。

6.7%
4.8%

S1-3.IoT（Internet of Things)

16.2%

7.6%

そのため、次頁以降で述べるような何らかの対策が必要となってくる。

9.5%

S1-4.人工知能/機械学習

出典：2017年版 中堅・中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート（ノークリサーチ）2

Nork Research Co.,Ltd2017年 24分野のITソリューションに基づく中堅・中小企業のIT投資意向分類「ビジネス課題を整理する」というアプローチはユーザ企業分類を細分化したい時に用いる
前頁で述べた課題に対象する方法の一つとして、「IT投資よりも視点を一段階引き上げて、ビジネス視点で整理してみる」
といったアプローチが考えられる。実際に、「2017年版 中堅・中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート」では中堅・中小企業を対象に、以下に列挙した32項目に渡って「今後のビジネス環境に影響を与える施策や変化」についても尋ねている。（詳細は右記参照http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017IT_usr_rep.pdf）<<企業業績に関連する政策>>
B1-1.企業に対する賃上げ要請
B1-2.未来型取引慣行（世耕プラン）<<地域活性化に関する政策>>
B4-1.国家戦略特区/地方創生特区
B4-2.地方創生推進交付金<<ビジネス創出に関する政策>>
B2-1.インバウンド対応支援
B2-2.シェアリングエコノミー
B2-3.再生エネルギー
B2-4.クールジャパン
B2-5.自動運転<<大手企業の動向>>
B5-1.合併やグループ再編
B5-2.海外企業による買収
B5-3.海外企業への事業売却
B5-4.大都市圏での再開発
B5-5.製造拠点の国外移転
B5-6.製造拠点の国内回帰
B5-7.販売拠点の海外展開
B5-8.販売拠点の国内強化
B5-9.IT企業の事業再編<<雇用に関する政策>>
B3-1.改正労働基準法
B3-2.改正育児・介護休業法
B3-3.外国人雇用の推進
B3-4.働き方改革<<諸外国の動向>>
B6-1.米国の新大統領就任
B6-2.英国のEU離脱
B6-3.EU諸国の情勢
B6-4.中国との関係性
B6-5.ロシアとの関係性
B6-6.韓国との関係性
B6-7.東南アジアの情勢
B6-8.中東情勢<<その他>>
B7-1.消費税率10％改正の準備
B7-2.東京オリンピックの準備

ITソリューションという「手段」だけでなく、ユーザ企業を取り巻くビジネス環境に目を向けることも非常に大切だ。そこで、上記に列挙された32項目のうち、「 B2-1.インバウンド対応支援」と「 B3-3.外国人雇用の推進」において、「業績にプラスとなり、IT支出も増える」と回答した企業の割合を年商別および業種別に集計したものが以下のグラフである。
「業績にプラスとなり、IT支出も増える」と考える企業の割合（年商別）
0.0%

2.0%

4.0%

5億円未満(n=160)

6.0%

8.0%

12.0%

14.0%

16.0%

6.3%

4.4%
5.3%

5～50億円(n=150)

10.0%

7.3%

24項目に渡るITソリューションの投資意向を尋ねた
場合と同様に、32項目のビジネス環境変化について尋ねた結果においても、年商別や業種別の回答傾向
は個々の項目によって大きく異なることがわかる。

13.1%

50～100億円(n=130)

8.5%
14.6%
13.8%

100～300億円(n=130)

300～500億円(n=130)

12.3%

6.9%
B2-1.インバウンド対応支援

B3-3.外国人雇用の推進

出典：2017年版 中堅・中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート（ノークリサーチ）「業績にプラスとなり、IT支出も増える」と考える企業の割合（業種別）
0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

建設業(n=77)

8.0%
6.7%

製造業(n=180)
2.6%

流通業(運輸業）(n=29)

12.0%

14.0%

16.0%

18.0%

20.0%

6.5%

卸売業(n=76)
小売業(n=39)

10.0%

7.8%

10.5%

7.9%

「IT投資傾向を知る前に、まずユーザ企業が抱える経営課題を知りたい」と考えるベンダや販社/SIerも少なくない。しかし、この結果が示すように「インバウ
ンド対応支援」や「外国人雇用の推進」といった政策を例にとってみても、それを契機と捉えるかどうか？
は年商や業種、さらに地域によっても大きく異なる。
また、こうしたアプローチでは「ITソリューション毎に優先すべき企業層を変える」よりも更に細かくユーザ
企業を分類しなければならなくなるケースが多い。

10.3%

5.1%

13.8%

6.9%

IT関連サービス業(n=68)

8.8%

一般サービス業(n=210)

9.0%

17.6%
12.4%

9.5%
9.5%

その他：(n=21)
B2-1.インバウンド対応支援

B3-3.外国人雇用の推進

出典：2017年版 中堅・中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート（ノークリサーチ）

3「個々のユーザ企業の課題に応じたきめ細かいIT活用提案を行いたい」という場合には「ビジネス視点で整理する」ことが有効だが、「何らかの指標を元にユーザ企業分類を行い、優先すべき企業層を明確にしたい」という目的においては異なるアプローチが必要となる。その一つが次頁に述べる「階層クラスタ分析」である。

7328429
89045813030805
2111337
5840106
551494686673722423268
7304225
8213451
7771208
78029576187461417806
9437135689555
31656793751964
7670497
805115535222789136017380544818781320129
8569060
75867477732451
332678688480158900749
26435613685300
324721969100718879364
89150404756460
67752948423684692698070159073387321546116150197767635022457744258134082645398554501
36190
4769589
3428607230345
841518506407568561418349757497355471321186979775
47991368219726313833
84376527124341
76817247059204
89079965237447
7198208
8180935
5401890204675771792118245134
1490845597785413552768515779478891630014878770004
7123008
7760035
160981272824875248485437909277159512456426
7550306
76029744548888
56066992211792
6303960360490266539749202736802781
848663616789531992705604935
773114942428686183544501801545348298069628
841624514845959972593024475
797241788495458138126
57081565349382336172830608798247441
12218676314014816992596464743856027237195
189211331480853250426
835081779369122390054565244724751684402442945762
5170158
770664861522541928688452397274332
488706773458168921769253796736972848625794352867185719543256332605229035923623159391
861155237575591552598685663
55601486050932595356580897738873977891078487937232507111691490783629970059846356708
71328604549305
1219325
795123675412855229971387981327845177505247
7314825299166168718654707758814124904053
6732782
84212175395494
877044275853816948791
71513828244884
186576636091864524858668070
1361434645712424342151855558683128
91130660062375482053
33657568097520825618884061257915260272246562844693334758
485991972844656654309
55606458137666
3153516759489751039204704754648771684354106155797583178778354357628258044542
37966794546400
4897804
544161050340787021601
48057105084929255875685496057046147393303
8151134195674560933
40852884412239
1216340
52040889570773238717836967926214794175221141992174165843807323768360096793544160687557146533
13521026694861
8140683
50261185246414842376251156458282958
3896002
8305243727162630769445425838
3196926
772148181253888013446
53000185604086
814080976685318747006
388841869845918724989877704635324
5506190929109697694896585
219356348940
72796747296795
3868257653243886748893996798
8005172678553845898526749505
799598085389155593441
72801856465619768042142363888543352
3451275
7288645
5270567725491253948995860534
8199057
4917100
4290826
8082189
2491301
73414948622460
2552510786001132132717040633
4678676296766355294677037069816756157155704675063854534552504947178726
7209517794814650354027129302
24162197257621755644945193617748039798007277666
6783908
8764480777947529524444601968
3364031490148329902475516152456184037834926844283
22015248792316396146811816173045295284436789838829413827821574275757362010773849744843172746678938739355
8129993979443703772569782431488433272065830088904711839268143894726915804
4822074612425659031197082132
717706889428
71949906352500
443901525308351186176020205
1638138
8909408
52334125519532
2197730
72245114248821569950786251884906397295700
759553986617346993260
1238880
88486666871906
71899635158577567752829219787258856037230
3387577889616864804212264484958012
1939626652728
16165
86170987749312502392542397697168360
5156735
628884181353367224088891545747935718252900
9311396347194
544139270105412102516790599
63985233484635
86082165405124
5199132708439
6000159408536636187514246146308411858334260136862627524
5686708
4151174649654175442728607384
149201163103
8213060
7270966
7651005
53522
716547869615907973705
687790225103718735314711348974615346187553
554365244812892525998
3211024255501171167125419335
6322133
7326178607718377504057745881889739360962611691116098385815170784081343753532579768290537756975
880934782877373630928219460
567854466785497848788679898069444443184
762005299051278475541552303
1952681386223351218805967781634067461168420901
53309546006570882004631037118732014774692385733363741249
709097772611487883792
25751528924128
943161
6978949
1586895
8770701
8595607
6380401
74328456723751
338619284479296405412304776563064186483395
7109896472228479576688234178083242222986961328978011974584791470572197713522675761537893156570569
1206676
19649228604024
49986778696536
1807937876367369411284965352263639682596
5642393
7201384858331
71118026027308
75154106765753
68562623534570412356276348125959998
64737464185281405798487594917243374
7170420
325660988077445618351
8247059
7266095
20424549587564183606877177672233677420352963537661981944694608559891834798880368418681702709446553820638338234
8907198
21861373503848522250
84627901105887
50170737325627
63277435120552468555988812692726043878516248234396936983
7413960
85096195885843873257176444054643094437084
833069965797167638060
7579400
78214774898109592887988263976965535
723047346087225792704
817014373167136649328145697596722183084737003768
84213976921372801175484022786056789730911424409148243434
3791874
7325007723877986155778524007
582044271242828222544278491048060076698379
33047248120524552551888969726716053
7940333
8688330
8633301
6855005
8782006
71496445731798
729305086396313201605
2087369769855245297937210490050Height100

150

2017年 24分野のITソリューションに基づく中堅・中小企業のIT投資意向分類

具体的なITソリューションやビジネス環境の要素を加味したユーザ企業分類が必要となる「階層クラスタ分析」の手法は「個々のユーザ企業データを座標軸に配置された点と見なし、その間の距離によって類似性を測り、近い距離にあるユーザ企業を同じグループに分類する」といったアプローチである。
「 B2-1.インバウンド対応支援」
がビジネスに与える影響度
ユーザ企業A

ユーザ企業B

Cluster Dendrogram

類似性（距離）が近いものから順に同じグループへとまとめる

調査対象となった年商500億円未満の中堅・中小企業700社
dat_mtrhclust (*, "ward.D2")
出典：2017年 24分野のITソリューションに基づく中堅・中小企業のIT投資意向分類（ノークリサーチ）0%

グループ4(n=192)

20%

グループ1(n=87)

8.0%

11.5%

グループ2(n=104)

6.7%

15.4%

グループ3(n=317)

15.6%

40%

36.6%

19.3%

60%

25.3%

20.7%

24.0%

26.9%

27.4%

19.3%

5億円未満

5億円以上～50億円未満

100億円以上～300億円未満

300億円以上～500億円未満

14.5%

25.0%

ここでは説明のために3つの軸のみを図示しているが、実際には24分野のITソリューションと32項目のビジネス
環境変化を足した合計56個の軸で類似性を測っている。

ITソリューションへの投資意向とビジネス
環境変化の双方を加味したユーザ企業Aとユーザ企業Bの「類似性」（距離）「 S2-4.人工知能/機械学習」
への投資意向の高さ「 S2-3.IoT（Internet of Things)」
への投資意向の高さ

上記で算出した「類似性」（距離）が近いものから順にユーザ企業をグループにまとめていくと、以下のような樹形図（デンドログラム）が得られる。この図においてユーザ企業がある程度まとまった段階の距離を基準としてグループ分類を行う。複数の選択が考えられるが、細かく分類し過ぎると本来の目的から外れてしまうので、ここでは図の赤線で示した距離（4つのグループに分類できる距離）を選択している。このようにして得られたグループ分類が本リリース冒頭で図示した「中堅・中小企業のIT投資意向グループ分類」である。

こうした分類には様々な活用法があるが、「平均投資金額が最も高い
グループを判別し、そのグループへの訴求を優先する」ことが第一歩となる。本リリースの元となる調査レポートでは H/W、S/W、サービスを全て含む年間IT投資総額も尋ねており、それをグループ別に集計した平均値が冒頭のグラフに記載されている。これを見ると、年間IT投資総額の平均値が最も高いのは「グループ1」なので、グループ1に属する企業を判別する方法を見つける必要がある。

「 中堅・中小企業のIT投資意向グループ分類」における年商構成

80%

100%

34.5%

26.9%

11.4%

10.1%

20.8%

50億円以上～100億円未満

出典：2017年 24分野のITソリューションに基づく中堅・中小企業のIT投資意向分類（ノークリサーチ）4

残念ながら、「グループ1は年商***、業種***」といったように従来の企業属性だけではグループを判別することはできない。左記は各グループの年商構成を集計したグラフである。グループ1と2はほぼ同じ年商構成であるため、グループ3や4と区別することはできるが、グループ1と2の間は区別できない。ITソリューションやビジネス環境の要素を含めた分類なので、年商や業種だけで判別できないのは当然の結果ともいえる。

こうした場合に有効なアプローチが、次頁で述べる「グループによる差異が顕著に表れている項目」を用いた判別である。

Nork Research Co.,Ltd2017年 24分野のITソリューションに基づく中堅・中小企業のIT投資意向分類「働き方改革」と「ワークスタイル改革」の区別は有望なユーザ企業を判別する基準の一つ
そこで有効なのが、「ユーザ企業における認知度も高く、グループによる差異が顕著に表れている項目」を用いた判別である。
以下のグラフは32項目のビジネス環境変化から「B3-4.働き方改革」、24分野のITソリューションの投資意向から「S1-5.ワークスタイル改革」を選び、それぞれの回答傾向をグループ分類別に集計したものだ。
B3-4.働 き方改革0%
6.9%

グループ1(n=87)

10%

20%

6.9%

10.3%

30%

40%

3.2%
グループ3(n=317) 0.9%
1.9%

70%

80%

29.8%

100%

12.6%

24.0%

17.3%

49.2%

12.0%

90%

48.3%

12.9%

10.9%

グループ4(n=192)

60%

14.9%

26.9%

グループ2(n=104)

50%

1.9%

31.9%

18.8%

25.5%

28.1%

4.7%

業績にプラスとなり、IT支出も増える

業績にプラスとなるが、IT支出は増えない

業績にマイナスとなるが、IT支出は増える

業績にマイナスとなり、IT支出も増えない

今は判断できないが、動向に注目している

自社のビジネスには全く関係ない

出典：2017年 24分野のITソリューションに基づく中堅・中小企業のIT投資意向分類（ノークリサーチ）

S1-5.ワ ークスタイル改革
0%

10%

グループ3(n=317)
グループ4(n=192)

30%

40%

29.9%

グループ1(n=87)
グループ2(n=104)

20%

60%

70%

43.7%

10.6%
4.4%

50%

80%
6.9%

77.9%

8.5%

1.3%

13.0%

100%

19.5%
9.6%

1.9%

85.8%
24.0%

新たに投資する

90%

3.1%

59.9%

投資を増やす

投資を減らす投資予定はない

出典：2017年 24分野のITソリューションに基づく中堅・中小企業のIT投資意向分類（ノークリサーチ）「働き方改革」は長時間労働の是正などを法制度改正によって進める政府の施策、「ワークスタイル改革」は労働環境の改善
や業務効率化を進めるITソリューションである。グループ1は「働き方改革」では「今は判断できないが、動向に注目している」の回答割合が48.3%と慎重な姿勢を示す一方、「ワークスタイル改革」では「新たに投資する」が29.9%と4つのグループで最も高い。グループ1に該当する企業は政策としての「働き方改革」とITソリューションとしての「ワークスタイル改革」を明確に区別しているといえる。グループ2は「働き方改革」における「業績にプラスとなり、IT支出も増える」と「業績にプラスとなり、IT支出は増えない」の合計割合が56.7%に達し、政策としての「働き方改革」への期待度が高い。「ワークスタイル改革」では「投資を増やす」の回答割合が77.9%と高いが、「新たに投資する」は10.6%に留まるため、現在のIT基盤で対応できる範囲での投資に限定される可能性がある。このように年商などの基本属性に加えて、特徴的な項目の傾向を見ることにより、グループ分類
を的確に判別することができる。今後もITソリューションの多様化やビジネス環境の変化が続くと予想され、こうした分類方法の活用が重要になっていくと考えられる。

「グループ1」の判別方法
グループ1は政策としての「働き方改革」とITソリューションとしての「ワークスタイル
改革」を明確に区別しており、ワークスタ
イル改革への新規投資意向が高い⇒両者の区別を尋ねることで判別できる

中堅・中小企業のIT投資意向グループ分類
グループ4：
年間投資総額平均：
3000万円グループ1：
年間投資総額平均：
4500万円

12.4%
27.4%
14.9%

グループ3：
年間投資総額平均：
1100万円

n=700

45.3%

グループ2：
年間投資総額平均：
3700万円グループ1とグループ2は年商50～500億円の中堅企業層が中心

グループ2は政策としての「働き方改革」
が業績にもたらすプラス効果を期待しており、「ワークスタイル改革」は現状のIT基盤の範囲内での取り組みに留まる⇒働き方改革への期待度を尋ねることで判別できる

出典：2017年 24分野のITソリューションに基づく中堅・中小企業のIT投資意向分類（ノークリ サーチ）

5

Nork Research Co.,Ltd2017年 24分野のITソリューションに基づく中堅・中小企業のIT投資意向分類

ご好評いただいている調査レポート一覧『2017年版中堅・中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート』「ワークスタイル改革」「セキュリティ」「IoT」「RPA」「人工知能」「音声操作」「ドローン」など24分野の投資動向を網羅【レポート案内（サンプル属性、設問項目、試読版など）】
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http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017Sec_usr_rel1.pdf『ポストPC時代に向けたバックアップ訴求策』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017Sec_usr_rel2.pdf『中堅・中小の運用管理に起きつつある変化』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017Sec_usr_rel3.pdf『セキュリティ対策の不足領域と今後の対応』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017Sec_usr_rel4.pdf『2017年版 中堅・中小企業のITアプリケーション利用実態と評価レポート』
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http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_erp_rel.pdf『生産管理は富士通とOSK(大塚商会)が同率首位』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_ppc_rel.pdf『会計管理は「機能で解決できない課題」が焦点』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_acc_rel.pdf『販売管理は「売上分析＆クラウド」+αが必要』
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http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_hrw_rel.pdf『クラウドがもたらすワークフローの新たな役割』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_wf_rel.pdf『グループウェアのシェア首位争いは2強体制へ』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_gw_rel.pdf『CRMは「MA」の要素も含めた進化がカギ』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_crm_rel.pdf『BI・帳票は汎用ツールとの差別化機能が必要』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_bi_rel.pdf『主要な文書管理基盤に求められる機能とは？』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_dm_rel.pdf
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