IT人材不足には、外部人材で補うことと、開発の生産性を高めることを組み合わせる必要があります。
AI活用や契約、分散開発まで提案できる6社を、生成AIによる生産性、遠隔地を含む人材体制、ノウハウ移管の3点で比べます。
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IT人材不足を補完するパートナー選びの重要性
経済産業省の試算では、2030年にIT人材が最大約79万人不足します。AI・ロボット関連の専門人材も、2040年には約326〜339万人不足する見通しです。
IT予算の約80%は現行事業の維持やレガシー保守に使われ、新規開発へ回す余力が細っています。また、採用難や育成余力の不足、委託先を選ぶ基準の不明確さを抱える経営者や情シス担当者も少なくありません。
人材不足への対応では、人を増やすことに加えて、仕事の進め方そのものを変える必要があります。たとえば、生成AIで工程を自動化する、人月精算から成果ベースの契約へ移る、地方拠点と遠隔で協働するといった方法を検討します。
経済産業省の検討会でも、仕様どおりにプログラムを書く仕事の価値低下や、契約形態の見直しが議論されています。また、発注側も、必要な人月を買うだけでなく、成果や能力の蓄積を重視する視点が必要です。
人月商売型ベンダーに任せ続けるリスク
多重下請け構造の人月型ベンダーに委託し続けると、費用に対して成果が伸びにくくなることがあります。
- 効率化の動機：人数で売上が決まる仕組みでは、AIで工数を減らす利点が働きにくくなります。
- 予算の固定化：削減できる作業が残り、予算が現行維持へ流れるおそれがあります。
- 依存の増加：社内に知識が残らないまま、委託先への依存が深まります。
発注前に確認すべき3つの観点
単価や会社規模に加えて、実際の生産性と運用体制を3つの観点で確かめます。
- AIと契約：活用工程と成果指標を契約・評価に組み込む方法。
- 人材と場所：AI人材の所属地と、リモート分散開発の可否。
- 移管と安全：知識を残す手段、機密情報とAI誤回答の管理方法。
経済産業省の試算では、需給ギャップ解消に毎年3.54〜5.23%の生産性向上が必要とされています。そのため、「生成AIを使う」という説明に加えて、テスト自動生成、コードレビュー、文書整備のどこで工数を何%減らすのかを尋ねます。
数値と実施工程を示す提案であれば、期待する効果と進捗を発注側も評価できます。
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を一貫して支援する企業です。IT事業会社として社内DXを進めてきた経験を生かし、事業成果とシステム定着を支えます。さらに、営業・顧客・生産・販売管理など、基幹システムの構築・導入に対応しています。
特徴と強み
人材不足を補いながら、生成AIを開発工程に組み込む支援が、riplaの特徴です。
- 要件定義・設計：ビジネスアーキテクトとデザイナーが現場業務を言語化し、仮説検証に伴走します。
- 実装：AIによるコード生成、テスト自動化、文書整備を行い、従来より工数を大幅に削減します。
- 契約：人月精算より成果・価値を基準に範囲と費用を設計し、依存の固定化を避けます。
得意領域・実績
社内エンジニアが少ない中堅・中小企業から、AI人材が不足する大手企業まで、幅広く支援しています。
- 開発領域：営業・販売・生産管理などの基幹系システム。
- AI活用：生成AIを組み込んだ業務支援ツールの導入。
- 内製化支援：知識移管に加えて、ペアプロやレビュー同席で社内にノウハウを残します。
riplaは、外部委託から内製化までを段階的につなぐ体制を提供しています。
株式会社NTTデータグループ｜生成AIを大規模システムに実装する総合SIer
NTTデータグループは、金融・公共・通信・産業を支える大規模で重要度の高いシステムを構築してきました。グループ従業員は19万人を超え、世界50カ国以上の開発拠点を通じた人材提供力があります。さらに、近年は生成AIの共通基盤を整備し、レガシーシステムの刷新事例も公開しています。
特徴と強み
NTTデータは、生成AIの活用を公開事例で示しています。
- 移行事例：航空券予約システムをJava 8から17へ更新しました。
- 対象コード：約16,000ステップのうち、約5%を占める非互換コードにAIを活用しました。
- 安全性：基幹保守では、検証と人手レビューを含む運用を提案します。
事例では、手作業に比べた生産性向上も公表しています。また、誤回答の影響が大きい保守領域でも、NTTデータは確認工程を設ける考え方です。
得意領域・実績
金融機関の勘定系、官公庁の基幹系、製造業のグローバルERPなど、停止しにくいシステムの実績があります。
- 刷新：レガシー言語からモダンな技術構成への移行。
- AI活用：コード解析やテストケースの自動生成。
- 標準化：開発標準を整え、長期的なIT予算の構造改革も支援します。
NTTデータは、大規模案件や、全社的なIT人材不足を補いたい企業の候補になります。
株式会社日立製作所｜生成AI共通基盤でミッションクリティカル領域を支援
日立製作所は、社会インフラや産業分野の大規模システムを長年構築してきました。「Lumada」を軸にデジタル事業へ移行し、重要システムの知見を生成AI共通基盤に取り入れています。そのうえで、開発工程全体を効率化するフレームワークを、実装に使える形で提供する点が特徴です。
特徴と強み
日立製作所は、OTとITを横断して社会インフラを実装できる力を持ちます。
- 共通基盤：現場と重要システムの知見を生成AIに組み込みます。
- 工程：設計・開発・テスト・保守で活用できる仕組みです。
- 業務理解：現場の知識とAIを組み合わせ、複雑な業務を支援します。
得意領域・実績
スマートファクトリー、電力・水道・鉄道、金融、公共など、長期運用が必要な領域を手がけています。また、共通基盤による開発標準化を通じて、品質を保ちながら工数削減を提案します。
人材不足のなかでも品質を重視したい企業や、レガシー刷新と生成AI活用を一緒に検討する企業に適しています。
日本電気株式会社（NEC）｜地域DX人材育成と連動した開発支援
NECは、官公庁・公共分野や大手企業のシステム構築を手がけてきた総合ITベンダーです。グループと提携先を通じて全国に開発拠点を持ち、AI人材の首都圏集中を踏まえた地域DX支援を進めています。さらに、NECアカデミーパートナープログラムで地域ITベンダーを育成し、地方企業の人材確保を支援しています。
特徴と強み
NECは、自社の生成AI「cotomi」とAI研究の知見を開発に生かしています。
- 地域育成：販売特約店やソフトウェア会社へ、教材と講師育成を提供します。
- 人材配置：地域のベンダーがDXを支援できる体制づくりを進めます。
- 開発体制：首都圏と地方の拠点を組み合わせて開発できます。
得意領域・実績
マイナンバー関連、自治体DX、製造業の生産管理、流通の小売領域などを手がけています。
- 公共・産業：社会基盤として使われるシステムの構築。
- AI実装：生体認証・画像認識・自然言語処理の研究成果を活用。
- 地域展開：全国の人材と育成を組み合わせたDXを支援します。
株式会社フューチャー｜ITコンサルから実装まで内製で支援
フューチャーはITコンサルティングから実装までを自社で担う独立系企業です。多重下請けに頼らないフラットな体制で、コンサルタントとエンジニアが同じチームを組みます。また、流通・金融・製造・公共分野で、業務改革とシステム実装を並行する実績があります。
特徴と強み
自社のエンジニアが実装まで責任を持つことで、要件を外部へ渡す過程で起きる認識のずれを抑えます。
- 一貫性：コンサルと開発が同じチームで連携します。
- 開発速度：生成AIを用いたスピード重視の開発と相性があります。
- 技術判断：技術選定からアーキテクチャ設計まで任せられます。
得意領域・実績
大手流通の供給網改革、金融システム刷新、製造業の生産・販売基盤再構築を支援しています。
- 技術構成：クラウドネイティブやマイクロサービスを採用します。
- レガシー刷新：既存システムからの移行を内製体制で支援します。
- 人材補完：開発者だけでなく、技術判断を担う人材も補いたい企業に適しています。
株式会社モンスターラボ｜グローバル分散開発でリソースを補完
モンスターラボは世界20カ国以上に開発拠点を持つデジタルプロダクト開発企業です。ベトナム・フィリピン・バングラデシュなどの拠点を、日本側のブリッジ人材と組み合わせます。また、新規プロダクトの立ち上げや既存システムの刷新を、UX設計と合わせて進めます。
特徴と強み
複数国にまたがる開発体制で、人材数が必要な案件にも対応します。
- リソース：国内人材だけでは難しい大規模・短納期案件を複数拠点で支援します。
- UX起点：サービスを作る前に、利用者の仮説を検証します。
- 企画力：実装だけでなく、何を作るべきかの定義を補います。
得意領域・実績
大手企業のDX、新規事業のアプリ・Web開発、海外展開を見据えた製品構築などを手がけています。
- 検証：デザインスプリントで短期間に仮説を試します。
- 開発運用：複数拠点を使い、中長期の体制も組めます。
- 適合企業：大規模な人材確保やUXと開発の統合を求める企業に向きます。
IT人材不足を補完するパートナー選びのポイント
2030年に最大79万人とされる人材不足に対応するには、単価や派遣人数だけで委託先を決めず、中身を見て選ぶことが大切です。そのうえで、生成AIによる生産性、遠隔地を含む人材体制、ノウハウ移管の3点を軸に評価します。
生産性向上率3.54〜5.23%を測るKPI
経済産業省の試算では、需給ギャップをなくすために毎年の生産性向上が必要とされています。
- 目標値：中位需要で年3.54%、高位需要で年5.23%の向上が必要です。
- 工程別効果：AI活用、テスト自動化、文書生成、コードレビューの削減率を尋ねます。
- 契約連動：発注側のKPIを、ベンダーの評価指標に結び付けます。
委託先が、目標達成をどう支えるかを数値と工程で説明できるかを確かめます。KPIを共有しておけば、成果を見ながら協働でき、特定ベンダーへの依存も避けやすくなります。
1都3県偏在を踏まえたリモート分散開発体制
AI専門人材は1都3県に偏在しており、地方企業には遠隔で開発できる委託先が現実的な選択肢です。
- 拠点と技能：どの地域に、どのスキルの人材がいるかを確認します。
- 遠隔運営：使用ツールやプロジェクト管理の進め方を尋ねます。
- 体制の組合せ：首都圏企業も地方・海外拠点を使い、費用と人材量を調整できます。
ノウハウ移管と内製化への橋渡し姿勢
人材不足は長期課題です。そのため、外部委託を続ける費用とリスクを抑えるには、社内に知識を残す計画が必要です。
- 共同作業：ペアプログラミングやコードレビューに、社員が参加します。
- 引き継ぎ資料：設計文書の納品形式と運用トレーニングを確認します。
- 内製化計画：段階的な移行案で、社員を育てながら人材を補います。
知識移管に協力するパートナーなら、生成AI時代の変化に対応する力を社内に育てられます。
まとめ
IT人材不足は、2030年に最大79万人、AI・ロボット関連の専門人材は2040年に約326〜339万人と見込まれ、採用や研修だけでは埋めにくい規模です。
規模の不足に対しては、AIで生産性を高めること、分散開発で人材を確保すること、成果を重視する契約へ切り替えることが、構造的な対応策です。
6社の強みはそれぞれ異なり、riplaは開発と知識移管、NTTデータと日立は生成AI基盤、NECは地域人材育成に特徴があります。さらに、フューチャーはコンサルから実装までを内製で担い、モンスターラボは海外拠点とUX設計で人材を補います。
必要な技能や人材規模、将来の内製化方針に合わせて委託先を選びます。そのうえで、生産性向上率3.54〜5.23%の目安をベンダーと共有し、知識移管を含む長期的な計画を立てれば、継続的な競争力につながります。
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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。
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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。