社内エンジニア不足を補う開発会社は、開発力に加えて知識移転と内製化支援で選びます。2030年には最大約79万人のIT人材不足が見込まれ、採用だけで解決するのは容易ではありません。
国内企業のIT予算の約8割がレガシー保守に使われる状況では、外部の力を借りながら社内に知識を残す設計が欠かせません。riplaを含む6社を、その観点から比べます。
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社内エンジニア不足を補うパートナー選びの重要性
社内エンジニア不足を補うための発注は、人員の穴を埋めるだけでなく、将来の開発体制を決める経営判断です。外部の知見を社内に移せるかで、内製化やDXの進み方が大きく変わります。
パートナー選定で失敗する企業の共通パターン
外注後にシステムが使われなくなる、ベンダーに依存したまま抜け出せなくなる、知識が社内に残らない、といった失敗が起きています。さらに、多重下請けが常態化すると、発注企業にノウハウが蓄積しにくい構造も生まれます。
要件を整理して外部へ伝える社内の橋渡し役がいないまま委託すると、品質の確認も学習も難しくなります。そのため、発注側とベンダーの間で要件を取り次ぐ担当を、あらかじめ決めておくことが大切です。
資格取得やeラーニングだけで実務を経験していない担当者は、提案の妥当性を判断しにくい場合があります。そこで、社員がOJTやペアワークに参加できるかを事前に確かめると、ベンダーの知識移転の計画が具体的かどうかを評価できます。
発注前に必ず確認すべき3つの軸
比べるときは、技術力や価格に加えて、知識移転と成果の測り方も見ておく必要があります。商談の前に、提案書や契約条件と照らし合わせられるよう整理しておきます。
選定の際は、社員の参加範囲や生成AIの使い方など、項目ごとに各社の対応内容を具体的に尋ねます。判断材料を分けておくと、会社ごとの違いを比べやすくなります。
- 並走と人材育成：OJT・ペアワーク、要件定義、コードレビューへの社員参加
- AI活用と成果指標：生成AIの実装経験と、生産性向上率3.54〜5.23%などのKPI
- ロックイン回避：ソースコード、設計書、運用手順の引き渡しと内製化計画
支援の範囲は、提案書や契約書に担当者と工数、成果物、引き継ぎ条件が書かれているかで確かめます。口頭で「対応できます」と聞くだけでは、実際に何をしてもらえるのかが見えにくいためです。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援
riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援する会社です。IT事業会社として社内DXを進めてきた経験を生かし、事業の成果づくりとシステムの定着支援に強みがあります。
営業・顧客・生産・販売管理など幅広い基幹システムで、構築と導入の実績があります。こうした実績をもとに、企業ごとの業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。
特徴と強み
riplaの最大の特徴は、社員のスキル習得を前提とした並走型の支援です。要件定義、設計、実装の各フェーズで顧客側の担当者がペアで参加できる体制を構築し、開発が終わった時点で社内にも進め方のノウハウが残るようにしています。
生成AIを使ったコード生成、テスト自動化、ドキュメント整備を、実装レベルで取り込んでいます。外注で速く仕上げるだけでなく、社員の生産性そのものを引き上げる仕組みづくりが強みです。
契約は人月精算ではなく、生産性向上率や業務改善指標をKPIに紐づける成果ベースの設計を提案でき、これが他社との差別化要素になっています。また、ベンダーロックインを避けるため、ソースコード、設計書、運用手順の完全な引き渡しを標準条件としています。将来の内製化や別ベンダーへの切り替えも妨げません。
得意領域・実績
riplaの得意領域は、社内に専任のエンジニアが1〜数名しかいない、またはゼロという中堅・中小企業のDX立ち上げです。業務プロセスの整理から要件定義、開発、運用定着まで、横断的に伴走できる点に強みがあります。
営業管理や販売管理など基幹領域で導入実績を多く持ち、業界特化型の業務知識と汎用的なシステム開発力を両立しています。初期は小規模なプロジェクトから始め、社員が外部と並走しながら開発の進め方を学びます。
また、3〜5年で内製化へ移行するロードマップの設計にも対応しています。そのため、社内エンジニア不足から脱却し、自走できる組織へ移行したい企業にとって有力な選択肢になります。
株式会社NTTデータ｜大規模システムと生成AI活用の先進事例を持つ国内最大手
株式会社NTTデータは、国内最大手のシステムインテグレーターです。金融、公共、通信などのミッションクリティカル領域で、大規模システムの構築実績を豊富に持っています。
社内エンジニアが不足している企業にとっては、自社では確保しにくい上流コンサルティングと、生成AIを活用した開発生産性の向上を両方提供してもらえるパートナーになります。
特徴と強み
NTTデータは、航空券予約システムのJava 8から17への更新で生成AIを活用しました。約16,000Stepのうち約5%にあった非互換部分へ対応し、手作業と比べて生産性を高めた事例を公表しています。
レガシー保守と先端技術の活用を両立できる開発体制は、国内のシステムインテグレーターの中でも屈指の実装力を持ちます。さらに、社内独自の生成AI活用フレームワークを整備しており、コーディング、テスト、ドキュメント生成の各工程で標準的にAIを組み込む運用が確立されています。
こうした運用に発注企業側のエンジニアが並走すれば、生成AI活用の実務ノウハウを自社にも取り入れられます。社内エンジニア不足の企業にとって、大きな価値になります。
得意領域・実績
得意領域は、金融機関のオンライン基幹システム、官公庁の業務システム、通信インフラのバックエンド構築といった、社会インフラ級のミッションクリティカル領域です。数千人月規模のプロジェクトマネジメント経験があり、複雑な要件や厳格なセキュリティ要求にも対応できます。
近年は中堅企業向けのデジタル化支援にも領域を広げ、業務改革コンサルティングとセットで開発を引き受けるサービスメニューを整備しています。社内エンジニア不足の企業にとっても、信頼性と先進性を兼ね備えた選択肢になります。
ただし、コスト水準は他社より高めです。そのため、コア領域に絞って発注し、リソースが限られる領域は他のベンダーに分担する併用が現実的です。
株式会社日立製作所｜生成AI共通基盤でナレッジ移管に強み
株式会社日立製作所は、OT（運用技術）とIT、プロダクト開発を融合させた総合電機メーカーです。製造業や社会インフラ系の大規模システム構築に強みを持っています。
社内エンジニアが不足する製造業やインフラ事業者にとって、業務への理解と技術力を両立した、国内でも数少ないパートナーです。
特徴と強み
日立製作所は、「生成AI共通基盤」と呼ばれる社内フレームワークを整備しています。過去の開発ナレッジと生成AIを組み合わせ、重要システムの開発を効率化しています。
同社が長年蓄積してきた品質管理のノウハウと、生成AIによる自動化を組み合わせています。このため、品質と速度の両立が可能になっている点が大きな強みです。
また、Lumadaという統合DX基盤を提供しており、社内エンジニアが少ない企業でも、基盤の上で業務システムを段階的に構築・拡張できます。さらに、開発期間中に発注企業側の担当者を巻き込み、Lumada上での運用方法を習得させる支援も行っています。これにより、ナレッジを社内に残しやすい体制になっています。
得意領域・実績
得意領域は、製造業の生産管理・品質管理・サプライチェーン領域と、鉄道・電力・水道などの社会インフラ運用です。また、金融機関の勘定系・情報系システムも得意としています。
設備とソフトウェアの両方を扱える総合力があるため、工場のIoT化やデータ活用といった、社内エンジニアでは手に余る案件にも対応できます。
製造業の現場業務に詳しいコンサルタントが在籍しており、業務改革と開発を同時に進められます。そのため、業務とITをつなぐ人材が少ない企業に適しています。さらに、中堅製造業の場合でも、まずは生産管理の一部領域から段階的に取り組み、徐々に対象を広げていく支援メニューが整備されています。
日本電気株式会社（NEC）｜DXパートナー育成プログラムで地域企業を支援
日本電気株式会社（NEC）は、官公庁・自治体・通信・製造業向けに大規模システムを提供しています。地域DXの底上げを目指すパートナープログラムも進めています。
社内エンジニアが不足する中堅・地方企業にとっては、技術力と人材育成の支援を両立できる点が特徴です。
特徴と強み
NECは「NECアカデミーパートナープログラム」を運営し、販売特約店やソフトウェアパートナーに、DX研修教材と講師育成の支援を提供しています。地域のITベンダーやSIerが、ユーザー企業へDX支援を行えるよう底上げする仕組みです。
社内エンジニアが不足する地方企業は、地元のNECパートナー経由で大手品質の支援を受けられます。また、生体認証や映像解析などのAI技術で研究開発力が強く、業務システムに加えて、独自AIを組み込んだソリューションの構築にも対応できます。
発注企業側の担当者にも、AIモデルの運用方法や精度評価の指標を理解させる教育プログラムが用意されています。そのため、自社DX人材の育成支援としても活用できます。
得意領域・実績
NECの得意領域は、官公庁向けの基盤システム、自治体DX、通信基盤です。製造業の業務システムや、AI画像認識を使う監視・検品にも対応します。
マイナンバー関連や入国管理など、社会的重要性の高いシステムを多く手掛けてきました。信頼性が求められる業務領域でも、安心して任せられる実績があります。
AI専門人材が1都3県以外で不足している現状を踏まえると、全国に支社網を持つNECは、地方企業にとって貴重なリソースになります。さらに、NEC本体だけでなく、地域のNECパートナーを介した発注も選べ、密なコミュニケーションを保ちながら大手品質の支援を受けられます。
富士通株式会社｜業務基盤×クラウドで内製化への橋渡し
富士通株式会社は、国内大手のSIerとして、金融・流通・公共・製造の各業界で大規模システムを提供しています。
近年は「Uvance」と呼ぶ横断型のサービスメニューを掲げ、クラウド、データ、AIを統合して、社内エンジニアが少ない企業の内製化を支援しています。
特徴と強み
富士通は、長年提供してきた業務システムとクラウドネイティブな新基盤を組み合わせ、レガシーから段階的に新しい仕組みへ移行する設計力に強みを持ちます。「2025年の崖」と呼ばれるレガシーシステム問題にも対応できます。
リフトアンドシフトとモダナイゼーションを並行して進める提案は、社内の人材が少ない企業に適しています。また、生成AI活用にも積極的で、コード生成、ドキュメント生成、テスト自動化を組み合わせた標準プロセスを提供しています。
発注企業の社員向けに、ワークショップ形式の研修を実施できます。コードレビューへの同席も含めて、外注しながら内製比率を高める計画を描けます。
得意領域・実績
得意領域は、金融機関の勘定系・情報系システムや、流通業のサプライチェーンです。官公庁の業務システムや、製造業の基幹システムなども手掛けています。
スーパーコンピュータ「富岳」の開発実績に象徴される高性能計算にも強みがあり、研究開発と業務システムを統合したい企業にとって有力な選択肢です。また、地方自治体や地方銀行と連携した中小企業支援プログラムを展開するなど、地域DX支援にも積極的です。
地方の中堅企業は、富士通の地域拠点を窓口にできます。さらに、基幹システムのモダナイゼーションを進める方法は、リソース効率にも優れています。
モンスターラボ｜グローバル分散開発と内製化伴走の両立
株式会社モンスターラボホールディングスは、世界20カ国以上に拠点を持つ、グローバルなデジタルプロダクト開発企業です。
社内エンジニアが不足する企業にとっては、デザイン、開発、運用を一気通貫で支援してもらえます。さらに、内製化への伴走を得意とする、数少ない選択肢になります。
特徴と強み
モンスターラボの特徴は、グローバル拠点を活用した分散開発と、デザインスキルを重視したプロダクト開発にあります。コーディングの自動化が進む中で、試作品から仮説を見いだす設計が重視されており、顧客体験を追求する開発を早くから実践してきた点が強みです。
新規プロダクトや既存システムの開発に加え、モバイルアプリや社内システムにも対応します。また、ラボ型開発による継続的な支援メニューも提供しています。
発注企業側のエンジニアを開発チームに迎える「Embedded」型にも対応しています。外部チームと社員が同じスクラムで進めるため、ナレッジ移管と開発速度を両立できます。
得意領域・実績
得意領域は、新規事業の立ち上げ時のプロダクト開発、UI/UX設計が問われる顧客向けサービス、グローバル展開を視野に入れたシステム構築などです。大手企業のDX案件から、ベンチャー企業の新規プロダクト立ち上げまで実績があり、業界も金融、小売、製造などに加えて、メディアやヘルスケアにも及びます。
分散開発の運用ノウハウが豊富で、リモートワーク前提のチーム運営に精通しています。複数の時間帯をまたぐ開発や、生成AIを使う非同期協業にも対応します。そのため、社内エンジニアが少なく、分散環境で進める必要のあるプロジェクトでは有力なパートナー候補になります。
社内エンジニア不足を補う開発会社の選び方
6社を比べたうえで、どの開発会社が自社に合うかは、選定基準のどこを優先するかで大きく変わります。そこで、社内エンジニアが不足する企業に共通して重要な観点を取り上げます。
納品物の品質に加えて、ノウハウ移管や生産性向上、自称DX人材を生まない仕掛けまで踏み込んで評価することが鍵になります。
OJT・ペアワーク対応と生成AI活用の実装レベル
最初の選定軸は、OJT・ペアワーク対応と、生成AI活用の実装レベルです。社内エンジニアが1人でもいれば、外部チームとのペアプログラミングに参加できます。コードレビューや要件定義にも同席すると、開発の終わりにはチーム全体のスキルを底上げできます。
提案の段階では、「並走可能です」という回答に加えて、何時間/週か、どのフェーズか、どんな成果物を社員と共同で作るかを確かめてください。生成AIの活用は、「AIを使っています」という回答では判断しにくいため、コード生成、テスト、文書作成のどこに組み込むかを聞きます。
機密情報の管理ルールと、誤出力をレビューで除く方法まで質問しておくことが欠かせません。また、NTTデータや日立製作所などの大手は生産性向上の事例を公表しており、企業規模を問わず、AIを実装できるかは商談で確認できます。
生産性向上率のKPI連動と人月商売からの脱却
第二の選定軸は、生産性向上率のKPI連動と、人月精算からの脱却姿勢です。経済産業省の試算では、2030年のIT人材需給ギャップを埋める必要があります。中位シナリオでは毎年3.54%、高位では5.23%の生産性向上が必要です。
この数字を発注側のKPIとして組み込み、ベンダーと共有すると、単純な人月精算では届かない成果ベースの契約設計が可能になります。経済産業省の検討会でも「人月商売」からの脱却が議論されており、生成AIの普及により、人月ベースから価値創出型の契約へ移る必要があります。
発注側は、サイクルタイム短縮率や障害発生率などの成果指標を、契約の条件に含めます。その指標に合意できるベンダーを選ぶことが、人材不足の構造的な解決につながります。
自社DX人材育成支援と「自称DX人材」を生み出さない仕掛け
第三の選定軸は、自社のDX人材を育てる支援と、「自称DX人材」を生まない仕掛けです。資格やeラーニングだけで実務経験のない人材を社内DX担当に据えると、ベンダーの提案を鵜呑みにせざるを得なくなり、結果としてベンダーロックインが進みます。
これを防ぐには、外部パートナーが社員の実務スキルを実地で鍛える仕組みを持っているかが重要です。提案書には、社員が実務へ参加する仕組みを明記してもらいます。
- 要件定義：社員自身が文書を書く時間を設ける
- コードレビュー：事前学習と段階的な役割移管で、社員の指摘を促す
- 運用移管：社員主導へ切り替える時期を、契約に明記する
こうした仕掛けがあれば、外注しながら社内に知識を蓄積できます。社内エンジニア不足を「補完」から「育成」へ進める選択になります。
まとめ
社内エンジニア不足を補う開発会社やベンダーの選定は、外注先を選ぶ作業ではなく、自社のDX推進力を設計する戦略的な意思決定です。riplaを含む6社を、ノウハウ移管、生成AI活用、内製化への橋渡し力の観点から比べてきました。
2030年には最大79万人のIT人材不足が見込まれています。毎年3.54〜5.23%の生産性向上に向き合うには、成果ベースの契約が欠かせません。
パートナー選びでは、OJT・ペアワーク、生成AI活用、生産性KPIを確かめます。さらに、自社DX人材の育成支援と、自称DX人材を生まない仕組みも、提案書で確認します。
社内エンジニア不足を「永続外注」で凌がないことが大切です。外部パートナーと並走して社内に知識を蓄積し、自走へ移る計画を描けるベンダーを選びます。
本記事の比較の観点と確認項目が、自社に合う開発会社を選ぶ判断材料になれば幸いです。
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会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。