2026年9月

今回はこれまでと異なり、生成ＡＩにフォーカスしてお伝えします。

① 現状認識～生成ＡＩが変えつつある現実

ア．定型的なコーディングの自動化

画面・API・テストコードなど、パターン化された実装をＡＩが高速に生成できるようになった。

イ．開発生産性の向上

同じ成果を、より少ない工数、より短い期間で出せるようになりつつある。

ウ．経験の浅いエンジニアが担ってきた作業が縮小

プログラミングなど「書く仕事」自体が減っていく。

エ．進むユーザー側の生成ＡＩ活用

発注側が生成ＡＩを使いこなすほど、我々SIerに求められる役割も変わってくる。

② 危機感～このまま何もしなければ

ア．人月単価が下押しされる

生産性向上分がそのまま価格競争に飲み込まれる。

イ．受注できる仕事量が減る

従来型の実装工数を前提にした案件が縮小していく。

ウ．未経験者を育成する機会が失われる

実装を通じて力をつけるという育成モデルが崩れる。

エ．ＡＩに代替されやすい仕事から、されにくい仕事へ

定型的なコーディング・実装から、要件定義・業務理解が求められる仕事へ移行する。

③ 方向性～私たちの強みと5つの戦略

ア．私たちの強み

・Javaベース Webシステム開発

・C++組み込み（エンベデッド）

・AWSインフラ構築・運用

・業界知識「通信キャリア」「金融」

・ITソリューション知識「 Genesys」、「MCFrame」

イ．生成ＡＩ時代に向けての5つの方向性

（１）契約・収益モデルの転換

成果報酬型・請負型契約への移行、保守・運用・ＡＩ基盤サポートなどストック収益の強化。

（２）上流・検証工程への価値シフト

「コードを書く力」から、「ＡＩの出力を評価し責任を持つ力」へ。

（３）強みの再定義

組み込み × エッジＡＩ

「組み込み ×ＡＩ」を専門分野として育て、差別化につなげていく。

AWSインフラ × ＡＩ基盤

「ＡＩ導入支援」を新たなサービスメニューとして確立していく。

（４）業界知識をさらに深める

業界知識こそ、生成ＡＩには代替しにくい当社に有利な差別化ポイント。

（５）人材育成の方向性

ＡＩを使いこなす活用力、ＡＩの出力を見極める目、全体を設計する力、聴き、理解し、具体化できる力を高める。

④ アクション～今日から進めたいこと

ア．取り組みのロードマップ

・短期（〜半年） 全社への浸透

・中期（〜1年）  仕組みの転換　※FDE（Forward Deployed Engineer）サービスの立ち上げ

・長期（1〜2年）専門性の確立

　　

当社のＡＩ推進の状況と今後の方針についてお伝えします。

① ＡＩ推進委員会

CAIO（最高ＡＩ責任者）香田専務を委員長として発足

・「SysEvo生成ＡＩ利用ガイドライン」の策定、改訂

・生成ＡＩサービスの導入（法人契約）

→ 業務上必要とする社員が承認を経て利用できる仕組みを全社に展開予定

・定例会の開催

② スキルアップの状況（資格・研修）

ＡＩ関連の資格と研修

・ＡＩ関連資格 取得者数（累計）　　　　136名　（15期比 1.9倍 ↑）

・ＡＩ関連 外部研修 受講者数　　　　 　　83名　（15期比 1.5倍 ↑）

③ ＡＩリスキリングの実施

スキルを習得したメンバーの一部は、ＡＩ駆動開発プロジェクトへ参画

・「ＡＩ駆動開発」の外部研修を受講

・社内システム開発でＡＩ駆動開発を実践

④ 各部門でのＡＩ活用事例

ア．活用事例①｜人事本部 ― 採用選考へのＡＩエージェント活用

イ．活用事例②｜技術本部 ― 自社製品サイトのSEO・GEO分析

ウ．活用事例③｜教育事業本部 ― ＡＩ駆動開発による内製開発

⑤ 今後の方針と取り組み

ア．方針①｜法人契約の生成ＡＩアカウントを全社で利用可能に

イ．方針②｜社内における開発をすべて「ＡＩ駆動開発」へ

ウ．方針③｜新入社員研修のカリキュラム大幅改訂

エ．方針④｜既存社員のＡＩリスキリングを本格化