オフショア開発

2025年の崖:その後の課題と企業が取るべき対策

「2025年の崖」とは、2018年に経済産業省が発表した「DXレポート」において示された概念です。

2025年には企業の基幹系システムの約6割が導入から21年以上経過し、適切な対策を講じなければ年間最大12兆円の経済損失が発生する可能性があると指摘されました。

この警鐘を受け、多くの企業がレガシーシステムの刷新やERP(Enterprise Resource Planning)の導入を進めました。

しかし、2025年を迎えた現在、単なるシステムの更改では企業の競争力向上には不十分であることが明らかになっています。

この記事では、「2025年の崖」を乗り越えた企業が直面する新たな課題と、それに対する具体的な対策について詳しく考察します。

  • 2025年の崖に対する具体的な課題や解決策を知りたい方
  • 社内のIT人材が不足している方

これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば2025年の崖が現状どのような状況なのかやその対策などが丸わかりですよ。

2025年の崖とは何か

「2025年の崖」とは、日本企業が直面する深刻なITシステムの課題を指す言葉であり、経済産業省が2018年に発表した「DXレポート」において提唱されました。

多くの企業では、1980年代から2000年代に構築されたレガシーシステムを現在も利用しており、これらのシステムの老朽化が進んでいます。

その結果、保守や運用にかかるコストが増大し、さらにこれらのシステムを理解し運用できる技術者の高齢化や退職により、IT人材の不足が深刻化すると予測されているのです。

またレガシーシステムの維持が足かせとなり、新しいデジタル技術を活用したDX(デジタルトランスフォーメーション)が進まず、企業の競争力が低下する懸念もあります。

経済産業省は、こうした課題に対応できなければ、2025年以降、日本全体で年間最大12兆円の経済損失が発生する可能性があると指摘しています。

この「崖」を回避するためには、企業が早急にレガシーシステムの刷新やDXの推進に取り組むことが重要であり、クラウドへの移行、アジャイル開発の導入、IT人材の確保と育成などが有効な施策とされています。

しかし、移行に伴うコストやリスクを懸念し、多くの企業で抜本的な対応が遅れているのが現状です。

2025年が迫る中、企業は早急な対策を講じることが求められています。

レガシーマイグレーションの進展とその影響

レガシーシステムからの脱却

「2025年の崖」を契機に、多くの企業がレガシーシステムからの脱却を進めました。

その背景には、SAP ERP6.0以前のバージョンのサポート終了が2027年に延期されたことや、富士通のメインフレーム事業撤退表明(2022年)があります。

富士通は2022年にメインフレームおよびUNIXサーバーの新規販売を2030年末で終了し、保守サービスも2035年末で終了すると発表しました。

これは、企業がクラウドシフトを進める中で、従来型のメインフレームに依存したシステムの維持が困難になったことが背景にあります。

これにより、多くの企業が基幹システムのクラウド移行を検討せざるを得ない状況となり、レガシーマイグレーションの必要性が一層高まりました。

その結果、企業の基幹システムのリプレイスは一定程度進展し、デロイト トーマツ ミック経済研究所の調査によれば、2024年度のレガシーマイグレーション市場規模は9,458億円に達すると予測されています。

レガシーマイグレーションの限界

レガシーシステムの刷新は、システム維持コストの削減、技術的負債の解消、IT人材の確保など多くのメリットが期待されていました。

しかし、実際の移行プロジェクトでは、想定外の課題が浮上し、かえって新たな問題を生むケースも少なくありません。

1. コスト削減の難航

クラウド基盤への移行による運用費の最適化が期待されましたが、実際にはコストが想定以上に増大するケースが多発しています。

例えば、従量課金制のクラウド環境では、データ転送量の増加やリソースの過剰割り当てにより、従来のオンプレミスよりも運用費が高くなることがあります。

また、レガシーシステム特有のカスタマイズを維持するために追加開発が必要となり、コスト削減どころか、移行後の負担が増えるケースもあります。

2. 開発生産性の低下(JaBOL問題)

レガシーマイグレーションでは、COBOLからJavaへの移行などが行われることが多いですが、その際に単純な機械的変換(トランスパイル)が行われ、COBOLの複雑なコード構造がそのままJavaに持ち込まれることがあります。

これにより、可読性が低く、保守が難しい「JaBOL」(JavaでありながらCOBOL的な構造を持つコード)と呼ばれる問題が発生します。

結果として、新たな開発や機能追加が困難になり、期待した生産性向上が実現しないケースが多くなっています。

3. IT人材の不足と偏在

レガシーシステムの刷新に伴い、モダンな技術を扱えるIT人材の確保が求められますが、ユーザー企業側で十分なリソースを確保できない問題が深刻化しています。

特に、クラウドやモダンアーキテクチャに精通したエンジニアはベンダー企業に集中しており、ユーザー企業内にノウハウが蓄積されず、特定の企業に依存する状況が発生しやすくなっています。

その結果、自社内でのシステム運用が困難になり、コスト増加や柔軟性の低下につながるケースが増えています。

4. ビジネスの柔軟性低下

レガシーシステムの刷新は、新しいシステム基盤を活用し、ビジネスの俊敏性を高めることが目的ですが、移行後に想定外の制約が生じることもあります。

例えば、クラウドサービスを導入したものの、一部の業務アプリがクラウド環境と適合せず、追加開発が必要になるケースや、オンプレミス時代には自由にカスタマイズできた機能が、SaaS化によって制限を受けるといった問題もあります。

企業が直面する新たな課題

データ活用の遅れ

システムを最新化しても、適切にデータを活用できなければ市場の変化に対応することができません。

多くの企業では、ERPと併用して経営管理システム(EPM)を導入しましたが、短期的なPL偏重の業績管理にとどまり、中長期的な資本収益性の向上が十分に進んでいません。

DX投資の停滞

ERPの導入に注力した結果、競争領域のデジタル変革が後手に回っている企業も少なくありません。

Fit to Standard(標準機能に業務を適応させる手法)の導入は進みましたが、企業の競争力向上に直結する投資には至っていないケースが多く見受けられます。

IT人材の確保と育成

DXを成功させるには、ユーザー企業が自らIT人材を確保し、戦略的なシステム開発を推進する必要があります。

しかし、日本のIT業界ではIT人材がIT企業に偏在しており、DXの推進が難航しているのが現状です。

企業が取るべき対策:①データ活用の高度化

データの整備と標準化

企業が競争力を維持するためには、データの量だけでなく、質を高めることが求められます。

具体的には、企業内のデータ構造を統一し、サイロ化した情報を連携させて活用しやすい形に整備することが第一歩です。

データ標準化の取り組みは、企業全体で一貫した意思決定を可能にし、戦略的な経営判断に寄与します。

AI・BIツールの活用

AI(人工知能)やBI(ビジネスインテリジェンス)ツールを導入し、予測分析やトレンド分析を進めることも有効です。

AIを活用することで、過去のデータから未来を予測し、迅速に変化する市場の中で戦略的な決定が可能になります。

組織のデータリテラシー向上

経営層から現場の担当者までがデータに基づいた意思決定を行う文化を根付かせるためには、データリテラシーの教育を徹底し、全社員がデータ活用の重要性を理解することが必要です。

企業が取るべき対策:②DX投資の最適化

DX(デジタルトランスフォーメーション)の成功には、投資をただ行うのではなく、最適化を進めることが肝要です。

企業がDX投資を最適化するためには、業務プロセスをデジタル化することが必須です。

例えば、RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)を活用して繰り返し作業を自動化したり、ローコード/ノーコード開発を取り入れて、業務アプリケーションの開発速度を向上させるのです。

これにより、業務の効率化が進み、企業の俊敏性が高まります。さらに、企業システムをクラウドファーストで設計し、クラウドネイティブアーキテクチャを採用することが推奨されます。

企業が取るべき対策:③IT人材の確保と育成

企業内のIT人材不足に対応するためには、まず社内エンジニアのリスキリング(再教育)を積極的に推進することが求められます。

新しい技術や開発方法に対応できる人材を育成することで、社内でのIT対応能力を向上させ、システムの内製化を強化します。

これにより、外部に依存せず、柔軟で迅速な対応が可能となります。

また、外部パートナーとの連携も重要です。SIer(システムインテグレーター)やコンサルティング企業との協力を深め、最新のノウハウを吸収することが不可欠です。

外部の専門家と連携することで、社内の知識だけではカバーできない領域に対処できます。

グローバル人材の活用も有効な選択肢です。特に海外エンジニアの採用やオフショア開発を活用することで、専門知識を持った優秀な人材を確保し、開発リソースの確保やコスト削減が可能になります。

まとめ

いかがでしたか。本日は2025年の崖について、その現状と課題、解決策について紹介していきました。

「2025年の崖」は多くの企業にとってDX推進のきっかけとなりましたが、システム刷新だけでは競争力の向上にはつながりません。

今後、企業はデータ活用の高度化、DX投資の最適化、IT人材の確保・育成を通じて、真のデジタルトランスフォーメーションを実現する必要があります。

makka

Recent Posts

2034年までのクラウドAI市場規模と動向:最新予測と企業の導入メリット

皆さんは「クラウドAI」をご存知でしょうか。クラウド環境を利用することで、高価なサーバーや専門的なAIインフラを自社で保有することなく、高度なAI機能を利用できるようになりました。 市場調査会社の各種レポートでも、クラウドAI市場は2034年に向けて急速な成長が予測されており、多くの企業が競争力強化や業務効率化を目的に導入を進めています。 この記事では、市場規模の最新予測や成長を支える要因、企業がクラウドAIを導入するメリットについて、最新の市場調査データをもとに詳しく解説します。 クラウドAI市場に興味がある方 クラウドAIの動向が気になる方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばクラウドAI市場の規模や動向について分かるだけでなく、企業のメリットまで丸わかりですよ。 クラウドAI市場とは?市場規模と2034年までの成長予測 クラウドAI市場とは、クラウドコンピューティング上でAIサービスや機械学習、自然言語処理、画像認識などのAI機能を提供する市場を指します。 従来、AIを導入するには高性能なGPUサーバーや大規模なデータセンター、AIエンジニアなど、多額の投資が必要でした。 しかし、クラウドAIの登場によって、企業は必要なときに必要な分だけAIサービスを利用できるようになり、初期投資を大幅に抑えながら高度なAI技術を活用できるようになりました。 市場調査会社各社のレポートでは、このクラウドAI市場が今後10年にわたり高い成長率を維持すると予測されています。 クラウドAI市場は2023年時点から2032年にかけて大幅な市場拡大が見込まれており、企業によるAI導入需要の増加が市場を押し上げる主要因になると分析されています。 こうした成長を支えている背景には、生成AIの急速な普及があります。ChatGPTをはじめとする生成AIサービスの登場によって、多くの企業がAIの実用性を身近に感じるようになりました。 文章作成や画像生成、データ分析、カスタマーサポートなど、多様な業務でAIの導入が進み、それらの多くがクラウド上で提供されています。…

4 days ago

クラウド型AIとは?仕組みと企業が導入すべき理由

近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの登場によって、多くの企業がAI活用に注目しています。 しかし、「AIを導入したいが、自社でサーバーやシステムを構築するのは難しい」「コストを抑えながらAIを活用したい」と考える企業も少なくありません。 そこで注目されているのがクラウド型AIです。インターネット経由でAIを利用できるため、高性能なAIを低コストかつ短期間で導入できることから、多くの企業で採用が進んでいます。 この記事では、クラウド型AIの仕組みや特徴、オンプレミス型との違い、導入メリット、導入時の注意点まで詳しく解説します。 AIを導入したいとお考えの方 社内のIT人材が不足している方 業務効率を上げたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばクラウド型AIの特徴がわかるだけでなく、導入方法まで丸わかりですよ。 クラウド型AIとは?基本的な仕組みをわかりやすく解説 クラウド型AIとは、インターネットを通じてAIサービスを利用できる仕組みのことです。AIの処理やデータ分析、機械学習モデルの実行などはクラウド事業者が管理するサーバー上で行われ、利用者はパソコンやスマートフォンからサービスへアクセスするだけで、高度なAI機能を利用できます。 従来のAIシステムでは、自社内にサーバーを設置し、GPUなどの高性能なハードウェアを用意したうえで、AIソフトウェアのインストールや保守・運用を行う必要がありました。 しかし、クラウド型AIではこうした設備や運用の負担が不要であり、必要なときに必要な分だけAIを利用できる点が大きな特徴です。 例えば、ChatGPTやMicrosoft Copilot、Google Geminiなどの生成AIサービスは、代表的なクラウド型AIです。ユーザーが質問や指示(プロンプト)を入力すると、その情報はインターネットを経由してクラウド上のAIサーバーへ送信されます。AIは膨大なデータをもとに内容を解析し、数秒以内に回答や文章、画像、プログラムコードなどを生成して利用者へ返します。…

5 days ago

3分でわかる「AX段階モデル」|自社のAI活用レベルを知る

「AIを導入したいけれど、何から始めればよいかわからない」「ChatGPTを試してはいるものの、業務改善にはつながっていない」「競合企業はAIを活用しているようだが、自社はどのレベルなのか知りたい」。 このような悩みを抱える企業は少なくありません。 近年、企業のAI活用は「AIツールを使う」段階から、「AIを前提とした企業へ変革する」段階へと進化しています。 その変革を体系的に理解するために注目されているのがAX(AI Transformation)段階モデルです。 この記事では、AX段階モデルの概要と各ステージの特徴、自社がどの段階にあるのかを判断するポイントについて、3分で理解できるようわかりやすく解説します。 AIを導入したいが、どこから始めればよいかわからない方 自社のAI活用レベルを客観的に把握したい方 AIを活用して生産性向上や競争力強化を目指したい方 に当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAIを活用するための具体的な方法とAXモデルの具体的な仕組みが分かりますよ。 AX段階モデルとは? AX(AI Transformation)とは、AIを単なる業務効率化ツールとして利用するだけではなく、企業の業務プロセスや組織、ビジネスモデルそのものをAIを中心に再構築する考え方です。 その成長プロセスを整理したものが「AX段階モデル」です。 DX(デジタルトランスフォーメーション)がデジタル技術による企業変革であるのに対し、AXはAIを中核に据えた企業変革を意味します。…

2 weeks ago

なぜ今、企業にAX(AIトランスフォーメーション)が必要なのか?

近年、AI(人工知能)は私たちの生活だけでなく、企業活動にも急速に浸透しています。 文章作成や画像生成、データ分析、問い合わせ対応など、これまで人が担っていた業務をAIが支援・代替できるようになり、多くの企業がAI活用に注目しています。 一方で、「AIツールを導入しただけ」で終わってしまう企業も少なくありません。 本当に競争力を高めるためには、単なるAI活用ではなく、企業全体をAI中心に変革する「AX(AIトランスフォーメーション)」という考え方が重要になります。 この記事では、AXとは何か、DXとの違い、そしてなぜ今企業にAXが必要なのかについて詳しく解説します。 AXに興味がある方 AIを活用したいとお考えの方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば今注目のAXについて丸わかりですよ。 AXとは? AX(AI Transformation:AIトランスフォーメーション)とは、AIを単なる業務効率化ツールとして導入するのではなく、AIを中心に企業のビジネスモデルや組織、業務プロセス、意思決定までを根本的に変革する取り組みを指します。 例えば、これまでAIはメールの自動返信・チャットボット・売上予測・在庫管理など、一部の業務改善に使われるケースがほとんどでした。 しかしAXでは、AIを企業経営の中心に据えます。 例えば営業部門ではAIが顧客ごとの提案内容を作成し、マーケティング部門ではAIが市場分析を行い、人事部門ではAIが採用候補者を分析し、経営層はAIによる将来予測を参考に経営判断を行うといったように、企業全体がAIと共に動く組織へ変わっていきます。…

2 weeks ago

2034年に向け急拡大するベトナム企業AI市場:最新の市場規模・シェアと未来予測

生成AIの急速な普及を背景に、世界各国で企業のAI活用が加速しています。 その中でもベトナムは、政府による積極的なAI政策やデジタル化の推進、海外企業による投資拡大を追い風に、東南アジア有数の成長市場として注目を集めています。 この記事では、最新の市場規模や市場シェア、成長を支える要因、主要企業の動向をもとに、2034年に向けたベトナム企業AI市場の将来性と日本企業に広がるビジネスチャンスについて詳しく解説します。 AI市場に興味がある方 ベトナムのIT市場に興味がある方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばベトナム企業のAI市場規模がわかるのはもちろん将来の予測もわかりますよ。 (more…)

1 month ago

アジャイル・ウォーターフォール・ハイブリッド:企業価値を最大化する開発戦略の選び方

近年、システム開発で代表的な手法として長年利用されてきたのが「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」を組み合わせた「ハイブリッド開発」が新たな選択肢として注目されています。 この記事ではそんな「ハイブリッド開発」について、どう言った特徴があるのかや、企業価値を最大化するためにはどのような視点で開発戦略を選択すべきかについて見ていきます。 アジャイル開発に興味がある方 DX化を進めたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」のそれぞれの特徴と、それを掛け合わせた「ハイブリッド開発」の特徴が丸わかりですよ。 アジャイル開発の特徴とメリット アジャイル開発とは、「素早い」「俊敏な」という意味を持つ言葉の通り、変化に柔軟に対応しながらシステムを開発する手法です。 従来のウォーターフォール開発では、要件定義、設計、開発、テスト、リリースという工程を順番に進め、最後に完成したシステムを利用者へ提供します。 一方、アジャイル開発では短期間の開発サイクル(スプリント)を繰り返します。一般的には1〜4週間程度の期間で、優先度の高い機能を開発し、動作する状態で提供します。 その後、利用者から意見をもらい、次の開発に反映します。 この流れを繰り返すことで、利用者の本当のニーズに近いシステムを作りやすくなります。 例えばECサイトの決済機能を開発する場合、最初からすべての決済方法を実装するのではなく、まずクレジットカード決済だけを提供し、その後電子マネーやQR決済などを追加していくことが可能です。 この方法では、早い段階でサービスを市場へ投入でき、利用状況を確認しながら改善できます。 アジャイル開発の主なメリットは以下の通りです。…

1 month ago