AIが破壊するIT業界の“人月商売” 「SIerの死」後に“生き残る者”の正体

[斎藤健二，ITmedia]

　AIエージェントが既存のソフトウェアビジネスの価値を奪う「SaaS is Dead」（SaaSの死）の次に名指しされたのは、SIer（システムインテグレーター）だった。

　2月初旬、米Anthropicがナレッジワーカー向けの自律型AIエージェント（人間の代わりに自分で考えて業務をこなすAIアシスタント）機能「Claude Cowork」の業務プラグインを発表すると、世界のソフトウェア・サービス株から6営業日で約8300億ドルの時価総額が消えた。これは「Anthropicショック」と言われる。日本では大手SIerに加え、ベイカレントやSHIFTなどコンサル・開発支援系の銘柄まで売られた。

　売りの理屈は、“ある読み”によって整理できる。SaaS株は、AIが人間の代わりに業務をこなすようになれば、人が画面を操作する時間が減り、利用する社員の人数（アカウント数）に応じて料金をもらう「シート課金モデル」が成り立たなくなるという懸念からきている。

　一方のSIer株は、開発の計画段階から全体の進行管理、実際の組み立て、テストにいたるまで「作業にかかった人数と時間（人月）を積み上げることで稼ぐ構造」そのものが、AIに置き換えられるという読みだ。IT人材不足やDX需要を追い風に買われてきた銘柄群だけに、逆方向の見方が入った影響は大きかった。

　ただ、売りの前提には粗い部分がある。金融基幹システムを手掛けるFinatextホールディングスCFOの伊藤祐一郎氏は、Anthropicが矢継ぎ早に出す業種特化型プロダクトの中身を「ほぼただのスキル」だと見る。

　例えば「中小企業のバックオフィス業務を広くこなす」とうたうスキルを開けると、実際には会計SaaSのMCP（AIエージェントと外部ソフトをつなぐ共通規格）との連携手順が書かれているだけだという。「実態はただの何百行かのテキストしか入っていない。それだけで業務ができるはずがない」。

　システム開発の業界で「ビジネスロジック」と呼ばれる、法律やルールにのっとった複雑な計算や業務の仕組みの領域は、既存の事業者に任せる――それがAI開発企業側のスタンスだと伊藤氏は読む。

　では、Anthropicショックは虚像だったのかと言われると、そうではない。構造変化は、市場の売りの理屈とは別の場所で、すでに進んでいる。

FinatextホールディングスCFOの伊藤祐一郎氏（筆者撮影）

AIショックの裏にあるのは？　人間の代わりに「データを守る金庫」の壁

　伊藤氏がまず指摘するのは、SaaSの価値の置き場所が変わることだ。「UIのレイヤー（操作画面の使いやすさという表側の価値）は、なくなるわけではないが、かなり弱くなるのはほぼ確実」だという。

　AIが人に代わって操作するようになれば、人がソフトウェアに直接入力する場面は減る。画面の使いやすさで選ばれてきたサービスほど、影響は大きい。

　例えば会計SaaSの雄であるfreeeの強みは機能の網羅性ではなく、会計になじみのないユーザーでも入力しやすいUIにあった。それを武器に少人数の会社へ浸透し、高い単価を維持してきたのだ。しかし入力する人間がいなくなれば、その付加価値の根拠が薄れる。

　「データを正しく記録する金庫」のような基幹システムである「SoR」（システム・オブ・レコード）を提供する企業であっても、UIの良さだけで高い料金を保ってきた会社は価格競争にさらされる、というのが伊藤氏の見立てだ。

企業のシステム価値はどこに残るか

「画面の使いやすさ」だけではもう売れない　入力者が消える時代の価格競争

　では画面の見やすさに頼らず、純粋に「データの金庫」としての機能を提供するSoR企業なら安泰かといえば、そうでもない「結局（業務の根幹である）ビジネスロジック（計算の仕組み）とセットでなければ意味がないんです」と伊藤氏は言う。

　例えばFinatextが手掛ける貸付サービスでは、顧客の年収が登録されると、法律にのっとって「いくら貸せるか」が常に計算され、記録される。年収のデータを持つこと自体は難しくない。価値があるのは、複雑なロジックで計算・転換された結果が100％の再現性でたまり続けることだ。「AIはあくまで確率論でしかない」。100％正しくなければならない計算は、AIには任せられない。

　このロジックをどれだけ豊富に持っているかが、そのまま参入障壁になる。金融の基幹システムは膨大なロジックの積み上げであり、数社の寡占状態にあるのが現状だ。膨大なビジネスロジックを網羅し、その正しさを証明できなければ参入できない。Finatext自身、証券領域で「5年かけてやっと一部の機能がそろってきた」段階だという。

　逆にいえば、今からSoRを作りロジック部分を開発しても、先行する大手に追い付くのはほぼ不可能で「すでに握っている者」が強いといえる。

人月商売が削られる「中規模市場」　古いシステムとの決定的な差

　では、SIerの事業はどこから変化が起きるのか。

　伊藤氏が「リアルに空いているスペース」と呼ぶのが、中規模企業向けのシステム市場だ。SaaSの標準機能では要件に届かず、かといって大手SIerに基幹システムを発注する予算もない帯である。

　Finatext自身が、この帯の当事者だという。金融関連のライセンス（免許）を持つ子会社が8社あり、人の兼務や異動で組織は複雑ではあるものの、会社の規模はそこまで大きくない。要件を満たすERP（企業資源計画）を入れようとすれば「立ち上げに3億〜4億円」と言われ、断念したという。安価なSaaSを組み合わせ、APIを自前でつないで「無理やりねじ込む」対応を続けてきた。

　国内でこの帯に強いのは、オービックやワークスアプリケーションズに代表される業務パッケージベンダーだ。蓄積したカスタマイズ資産の横展開によって、SaaSが届かない個別要件に応えてきた。

　この帯で求められるカスタマイズの中身は、実は会計ロジックそのものではない。伊藤氏によれば、例えば「複数の子会社に所属する従業員がどちらの会社でも申請できるようにしたい」「出力するPDFを自社のフォーマットに合わせたい」といった“ビジネスロジックとは関係ない”周辺の要望が積み重なって、カスタマイズの需要になっているという。ネックはコードを書く工数だっただけに、AI駆動開発とAIエージェントの双方でコストが崩れれば、対応できるプレーヤーは一気に広がる。

　そのとき効いてくるのが、アーキテクチャ（システム設計）の世代差だ。インターネット上のクラウド時代に基幹システムを作り直してきた「第2世代」では、システム全体の機能を小分けにして独立させ、部分ごとに安全管理を行う手法が標準になっている。これならAIに対して「このデータだけを触りなさい」と制限をかけた上で作業を渡せる。30年前に作られたシステムには、こうしたノウハウがない。

　「今の瞬間の技術力というより、今までの技術の差や始めたタイミングの差で、（これからの勝負が）決まってしまう」（伊藤氏）

　超大手SIerにしか手が出なかったエンタープライズの個別対応に、規模の小さいソフトウェア会社が入っていける。SoRの参入障壁は残る。崩れるのは、その周りを固めていた個別対応の壁だというわけだ。

空くのは「中規模企業向けシステム市場」　

本当のハードルは安全管理　AIに仕事を任せるための権限設計

　それでも、筆者が取材してきた大手SIerの間では「金融領域でAI駆動開発は無理だ」という反応が珍しくない。

　だが、伊藤氏の見立ては違う。技術的には、もうできる。止めているのは別のものだという。それは社内の安全統制（ガバナンス）だ。難所は、会社の重要なデータベースにAIを直接接続する局面にある。「AIにどこまで作業させていいのか、どこまで権限を渡すのか」といった管理体制が整わず、多くの企業で実証実験止まりになっている。

　具体例が権限設計だ。AI時代に必要なのは「全従業員の勤怠データを閲覧できるが、書き込みはできない」といった権限である。エージェントが勤怠を従業員に不利な形で書き換えれば、違法にもなり得る。ところが、人間しか使わない前提で作られてきたシステムには、こうした「データの閲覧は全て可能だが、書き換えは一切認めない」という細かな権限がそもそも用意されていない。人が相手なら、必要がなかったからだ。

　このためFinatextは、AIが勝手に外部ソフトを動かさないよう制限し、パスワードの管理や、AIが動いた全記録を残すための統制基盤「MCPaas」（エムシーパス）を2026年中に投入する。金融のような規制産業では「これがないと、エージェントを自社データにアクセスさせることができない」（伊藤氏）。

　構造変化は、大手の側も認識している。超大手SIerでAI駆動開発を率いる責任者は、筆者の取材に「AIが全ての成果物を作り、人はそれをレビューする。人の作業とAIの作業が逆転する」と語った。AIに開発させるには「旧来は書かなくてよかった情報を書かなければいけない」。暗黙知の書き起こしという、新しい上流工程が生まれつつある。

　伊藤氏は、この先を段階で見る。まずアクセス統制、次にデータ基盤の整備、その先に企業の暗黙知を構造化してAIに渡す「ナレッジストア」が来る。本格化は2〜3年後だという。

FDEの正体　「顧客のお金で自社製品を鍛える」強さ

　では、こうして開いた市場を取りに行くのは、どんなプレーヤーか。

　注目されているのが、現場派遣型のエンジニアである「FDE」（Forward Deployed Engineer）という新しい働き方だ。エンジニアが顧客の会社に直接入り込み、自社のソフトウェア製品と、顧客の実際の業務との間にある「ズレ」をその場で埋めながら、一気にシステムを完成させる体制を指す。近年、米OpenAIやAnthropicといった名だたるAI開発企業が、自らこの体制を採り入れたことで、日本でも語られるようになった。

従来SIerとFDEの違い

　実践例が、法人支出管理サービス「バクラク」などの開発・運営を手掛けるLayerXだ。同社の松本勇気CTOはFDEの役割を「お客さまの本当に求めている成果と、プラットフォーム（自社製品の機能）との間にある隙間（ズレ）を埋めること」と説明する。AIエージェントを業務で使える状態にするまで「普通の会社なら半年から1年かかる。それを1カ月以下で終わらせることもある」という。三菱HCキャピタル向けのリース見積書読み取りエージェントでは、1万時間以上の時間削減を見込む。

　一見すると、顧客先に常駐して開発する従来のSI（システムインテグレーション）と変わらないようにも見える。伊藤氏はその分水嶺を「自社プロダクトの有無」に置く。顧客のカスタマイズ要望を受けたとき、AIによるカスタマイズレイヤーで吸収するものと、自社プラットフォームに取り込むものを出し分ける。「自社プロダクトを、お客さまのお金を使って鍛え続けるのが一番の価値」であり、これを回せる会社は強くなる。逆に「自社プロダクトとして強いものを持っていないのにFDEをやると言っている会社は、結局昔のSIerと何も変わらない」。

　ここに「SIer is Dead」の答えがある。死ぬのは業態ではない。現場で得た知見がどこにも残らない人月の働き方のほうだ。Anthropicショックで市場が値付けし直したのも、AI開発企業に全てが飲み込まれる未来ではなく、この観点だった。空いた市場を取り、統制基盤とビジネスロジックを握るのは誰か。その椅子は、もはや大手SIerの指定席ではない。

FinatextホールディングスCFOの伊藤祐一郎氏（筆者撮影）