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DX(デジタルトランスフォーメーション)界隈でもっとも深刻な問題と捉えられていた「2025年の崖」を越え、既に1年近くが経ちました。多くの人は、期限を越えた瞬間に、企業が崖から落ちるようなイメージを持っていたのではないでしょうか。
中小企業のDX推進をサポートする会社の代表である私が、実際に2025年という「崖」を越えた今思うのは、「実はあれは崖ではなく壁だったのではないか」ということです。崖を落ちて潰れた会社が確認されているわけではなく、レガシーシステム(運用維持保守や機能改良が難しくなった古いシステム)の放置で潰れた例があるわけでもないのではないでしょうか。
とはいえ、DXの面でも、レガシーシステムの問題は消えたのではなく、AIやサイバー攻撃への対応と重なる形に変わったように感じます。本記事では、2018年のDXレポートと期限後の公的資料から現在地を整理し、私の見解と、貴社がレガシーシステムとAI時代の対応を判断する観点を考えます。
【本記事の要点】
- 2018年のDXレポートが示した年間最大12兆円は、仮定を積み上げた条件付きの推定である
- 2025年5月の総括と2026年のIPA調査は、DXの進みの遅さ、AI導入の広がり、成果と人材の課題を示している
- 著者の印象では、期限後は崖ではなく進めなくなる壁であり、壁の中身はAI、サイバー攻撃、量子コンピューターという環境の変化へ広がっている
- どんなに優れた知能が出ても方向を決めるのは人間であり、刷新もAI導入も目的にせず、得たい成果から判断してぶつかった後に修正する
「2025年の崖」とは何だったのか|2018年のDXレポートと最大12兆円の試算
期限後の話に入る前に、「崖」と呼ばれた警告の中身を確かめておきましょう。この警告の出発点は、2018年に経済産業省が示した、「2025年以降の経済損失が最大で年間12兆円になる可能性がある」いう試算です。この12兆円が何を数えた数字なのかを知ると、期限後の見え方も変わります。
2018年のDXレポートが警告したこと
2018年9月、経済産業省は『DXレポート』を公表しました。
老朽化し、複雑になり、中身が分かる人が限られる(ブラックボックス化した)既存システムが残ると、IT人材の引退やシステムのサポート終了といったリスクが高まります。その場合、2025年以降、経済損失が最大で年間12兆円(当時の損失額の約3倍)になる可能性があると示したのです。
この警告が「2025年の崖」と呼ばれるようになりました。「崖」という言葉から、2025年を境に企業が一斉に落ちるような印象を受けた企業も多かったのではないでしょうか。
なお、『DXレポート』には続編があります。経済産業省は、2020年12月に『DXレポート2(中間取りまとめ)』、2021年8月に『DXレポート2.1(DXレポート2追補版)』、2022年7月に『DXレポート2.2』を公表しました。最新はDXレポート2.2です。
これらの続編では、レガシーシステムの刷新にとどまらず、変化に対応できる企業文化への転換(2)、目指すデジタル産業の姿(2.1)、デジタルを収益向上に使うこと(2.2)へと論点が広がりました。本記事で「DXレポート」と書く場合は、「2025年の崖」を示した2018年のレポートを指します。
出典・参照:
最大12兆円は、何を数えた試算だったのか
12兆円は、予測というより、いくつかの仮定を順にかけ合わせた推定です。『DXレポート』の概要資料に沿って整理すると、次の5段階になります。
| 段階 | 置いた仮定 | 数値 |
|---|---|---|
| 1 2014年の損失 | データの損失やシステムダウンなどによる、国内の損失額 | 約4.96兆円 |
| 2 レガシー起因の割合 | システムダウンの原因(セキュリティ、ソフトの不具合、性能・容量の不足、ハードの故障や不慮の事故)の合計を、レガシーシステムに起因しうると仮定した割合 | 79.6% |
| 3 レガシー起因の損失 | 約4.96兆円に79.6%をかけた額 | 約4兆円/年 |
| 4 古いシステムの比率 | 最も大きい基幹系システムを21年以上使う企業の割合が、状態が変わらないまま10年で増えるという仮定 | 2015年20%から2025年60% |
| 5 トラブルのリスク | 古いシステムの比率が3倍になる分、トラブルのリスクも3倍になるという仮定 | 約4兆円×3=最大約12兆円/年 |
つまり、12兆円は、2025年に一斉に確定する損失ではなく、何も手を打たずに状態が変わらなければ、最大でこの規模になりうるという条件付きの推定です。
自社に当てはめて考える場合は、まず基幹系システム(会計や販売管理など、業務の中心になるシステム)を何年使っているかを確かめてみましょう。21年以上使っていれば、段階4で仮定した「古いシステム」に当たります。ただし、21年は当時の試算で置いた区分で、使用年数だけではレガシーシステムかどうかは決まりません。では何で決まるのかを、次の項で説明します。
出典・参照:
レガシーシステムとは、「古い」だけのシステムではない
レガシーシステムかどうかは、使用年数ではなく、運用維持保守や機能改良の難しさと、それが経営や事業に及ぼす影響で決まります。
2025年5月の『レガシーシステムモダン化委員会総括レポート』は、「運用維持保守や機能改良が困難になり、経営・事業戦略上の足枷や高コスト構造の原因となっているシステム」と定義しています。
この定義からすれば、仮に古いシステムでも、体制や仕様、データ連携が整い、継続して改良できていれば、一律にレガシーとはいえません。反対に、新しいシステムに入れ替えても、運用維持保守に問題があれば、再びレガシーになりえます。
自社のシステムを洗い出すときは、定義を手がかりに、次の3点を確かめてみてください。
| 確認すること | 確認の目安 |
|---|---|
| 運用維持保守 | 仕様を分かっている担当者が社内外にいて、修正を依頼できるか |
| 機能改良 | 業務の変化に合わせて、機能の追加や変更ができるか |
| 経営への影響 | 新しい取組みやデータの活用の足かせになったり、維持費が高止まりしたりしていないか |
なお、運用維持保守か機能改良が難しく、経営や事業の足かせになっているシステムは、使用年数にかかわらず、洗い出しの候補になります。
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2025年を過ぎて、公的資料は何を示しているか
では、期限を過ぎた現実を、公的資料はどう伝えているのでしょうか。ここでは、2025年5月の総括と、2026年のIPA調査を順に整理してみましょう。
2025年5月の総括レポート:進捗はスピード感に欠ける
経済産業省、デジタル庁、IPA(独立行政法人情報処理推進機構)が事務局を務める委員会は、2025年5月28日に『レガシーシステムモダン化委員会総括レポート』を公表しました。結論は、DXやレガシーシステムからの脱却の進捗が依然としてスピード感に欠ける、というものです。
あわせて、生成AIなどの新しい技術を使いたくても、既存システムとの連携や組込みが進みにくいことを課題に挙げました。IT人材の需給や、システムの移行時に事業へ影響が出る問題も指摘しています。
総括レポートの市場動向調査は、2024年12月17日から2025年2月14日にかけて、約4,000社にアンケートを送り、799社が回答したものです。レガシーシステムを保有している割合は、ユーザー企業全体で61%、大企業で74%でした。いずれも回答企業の自己回答に基づく数値です。
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2026年のIPA調査:AI導入は広がり、成果は効率化に偏る
2026年7月、IPAは『DX動向2026』を公表しました。2026年4月中旬から6月中旬にかけて調査し、1,799社から有効回答を得た、企業の自己回答に基づく調査です。主な結果は次のとおりです。
| 項目 | 結果 |
|---|---|
| DXに何らかの形で取り組んでいる | 75.7%(経年ではほぼ横ばい) |
| DXで成果が出ている | 60.8% |
| 成果の内容:コスト削減(「成果が出ている」と答えた企業のうち) | 70.9% |
| 成果の内容:売上増、利益増(同) | 売上増17.9%、利益増19.6% |
| AIを導入している | 42.3%(試験利用15.7%) |
| DX人材の量が不足している(やや不足と大幅不足の合計。DXに取り組む企業のうち) | 85.5% |
DXに取り組む企業は75.7%で、経年ではほぼ横ばいです。対して、AIの導入は進んでいることがうかがえます。一方で、成果の内容は、コスト削減が中心で、売上や利益といった価値の創出に結びつく成果はそれより少ない状況です。人材は、量の面で多くの企業が不足を感じています。
自社の取組みを振り返るなら、これまでに進めたDXやAIの取組みを書き出し、コスト削減に当たるものと、売上や価値の創出に当たるものに分けてみましょう。どちらに偏っているかが、次の一手を考える材料になります。
出典・参照:
期限後の現在地は、2つの資料を並べて読む
2025年の総括と2026年の調査は、調査の時期も対象も設問も異なります。2025年の総括は2025年2月までの回答に基づき、2026年の調査は2026年4月から6月の回答に基づくため、同じ物差しで前後を比べる資料ではありません。また、12兆円の試算が実際にいくらになったのかを測った資料でもないため、現在地は、2つの資料が示す方向を重ねて整理するとよいでしょう。
2つの資料を重ねて読むと、期限後の現在地として、次の3点が見えてきます。
- 2025年の総括は、DXやレガシーシステムからの脱却の進みが遅いと示している
- 2026年の調査は、DXの取組は横ばいで、AIの導入は進んでいると示している
- 2026年の調査は、成果が効率化に偏り、人材が不足していることも示している
崖ではなく壁だった|期限後に見えた問題の変化
ここからは、公的資料の整理を離れ、私の見解を述べます。2025年という期限を越えた今、何が見えるのかという話です。
当時の「崖」と、期限を越えて感じた「壁」
当時の「崖」は、レガシーシステムの老朽化と、定年などによるIT人材の不足が重なり、2025年を超えると経済損失が出る、という話でした。「ここがリミットで、超えたら落ちる」という表現だったと、私は受け止めています。
ところが、実際に期限を越えてみると、あれは崖ではなく壁だったのではないかという印象を、私は持ちました。感覚として、もうこれ以上は先へ進めず、立ち往生する壁にぶつかったという印象でした。落ちて終わるのではなく、企業活動を前に進めることが難しくなった、と言い換えることもできるでしょう。
総括レポートが課題に挙げた、生成AIなどの新しい技術を既存システムにつなげない、システムを保守できる人が足りないといった状況は、この立ち往生の具体的な姿なのではないでしょうか。
期限前の見方との違いは、2025年1月のインタビュー記事でも触れました。私はそこで、AIの進化によって人的資源の不足は早い段階で解決に向かうのではないか、2025年の崖で本当に問われるのは、組織がその変化に追いつけるかどうかだ、と述べました。
期限前の予測として、AIが人材や古いシステムへの対応を変えると見ていたのです。そして、期限後の実感としては、「2025年の崖」は一斉に落ちる「崖」ではなく、立ち往生する「壁」だった、という印象を受けたのです。
2025年11月のトークセッションをまとめた対談記事『「2025年の崖」のその先へ!日本の技術力をビジネス変革力に変えるDX未来戦略』は、登壇者との対話を通してDXの本質を語った取材レポートです。あれから約1年たった今、私は「崖ではなく壁だった」という整理を読者の皆さまにお伝えしたいと考えています。
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壁のキーワードは、「AI」「サイバー攻撃」「量子コンピューター」
当時の「崖」のキーワードは、「レガシーシステムの老朽化」と、「IT人材の不足」でした。しかし、期限を越えた今、壁のキーワードは、「AI」、「ハッキング(サイバー攻撃)」、「量子コンピューター」などに変わった、と私は考えています。当時の認識とは、180度違うとも言えるほどです。
この3つは、企業が対応を迫られる環境の変化です。その変化に対応しようとするとき、古いシステム、AIへのつなぎ込み、セキュリティ、人材といった自社の課題が、前に進む妨げになります。環境の変化に対応しようとして、自社の課題のせいで前に進めなくなる。この立ち往生の状態を、本記事では「壁」と呼んでいます。
では、3つの環境の変化を公的資料はどう位置づけているのでしょうか。次の表は、公的資料が示す状況と、対応の性質を整理したものです。
| キーワード | 公的資料が示している状況 | 対応の性質 |
|---|---|---|
| AI | IPA『DX動向2026』では、AIを導入している企業が42.3%、試験利用が15.7%。AIの利用をめぐるサイバーリスクが、IPA『情報セキュリティ10大脅威2026』で初めて組織向けの3位に入った | 使うかどうか、どの業務に使うかの活用の判断 |
| サイバー攻撃 | 『情報セキュリティ10大脅威2026』(組織向け)の1位はランサム攻撃による被害(身代金を要求する攻撃)、2位はサプライチェーンや委託先を狙った攻撃。警察庁は、2025年に国内で認知したランサムウェアの被害を226件としている | 現在も続くリスクの継続的な管理 |
| 量子コンピューター | 内閣官房国家サイバー統括室は、政府機関等が原則2035年までに、量子コンピューターでも解読されにくい暗号(耐量子計算機暗号)へ移行することを目指す方針を示した | 政府機関等が先行する、長期の準備 |
10大脅威は、専門家約250名の選考会が決めた順位で、被害件数の統計ではありません。2035年の目標は政府機関等の方針で、民間企業の期限は示されていません。量子コンピューターは、暗号の移行に時間がかかるため、政府の動向を押さえておく長期の課題です。
まず自社で確かめてほしいのは、AIとサイバー攻撃の2つです。AIについては、既存システムのデータを取り出してAIにつなげられるか、サイバー攻撃については、攻撃を受けても事業を続ける手順があるかを確かめます。
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最大の問題は、古いシステムからAI時代の対応へ
2023年ごろからAIが爆発的に広がり、2025年を超える頃には、すでにAIの時代に入っていました。
つまり、2025年の崖を問題にしていた頃から比べると、今は問題の中心が変わったのではないかと私は感じています。最大の問題は、「古いシステム」から「AI時代にどう対応するか」に変わったといってよいでしょう。システムが古くなりきる前に、そのシステムを作り替える可能性のある技術(AI)ができてしまった、と言い換えることもできます。
ただし、かねてからあった問題が消えたわけではありません。総括レポートは、生成AIなどの新しい技術を既存システムに連携させにくいことを、課題に挙げていました。つまり、レガシーシステムの問題は、AIの活用やセキュリティを妨げる壁の一部として残っているのです。
自社の壁を考えるなら、次の4つを書き出して、どれが前に進む妨げになっているかを見極めてみてください。
- 古いシステム
- AIへのつなぎ込み
- セキュリティ
- 人材
AI時代のレガシーシステム対策は、ハンドルを切る人間の判断から始まる
壁がAIやサイバー攻撃に広がったとき、企業は何から判断すればよいのでしょうか。ここでは、私の結論と、レガシーシステム対策の実務を、判断の観点で整理します。
どんなに優れた知能が出ても、ハンドルを切るのは人間
どんなに素晴らしい知能が出ても、ハンドルを右に切るか左に切るかは、人間に委ねられます。そこが最後の価値になる、つまり、最後に差がつくのはその判断だ、と私は考えています。
ここでいうハンドルは、どの方向へ進むかを決める判断のことです。AIが案を出しても、得たい成果と許容できるリスクを基に、最終判断は人が行います。
- システムを刷新するのか
- AIを導入するのか
- いまは手を付けないのか
この選択は、AIの回答に判断を委ねるのではなく、自社が得たい成果と負うリスクから決めるべきものです。
人材の面でも、判断を担う人は欠かせません。IPA『DX動向2026』では、DXに取り組む企業のうち、DX人材の量が不足していると答えた企業が85.5%にのぼります。
この調査からは、AIが人材不足を解消したとは判断できず、DXに取り組む企業全体では不足感が残っているということの証左でもあるでしょう。
判断の観点で整理する、レガシーシステム対策の実務
総括レポートは、対策を4つの群で整理しています。次の表は、それぞれを自社の判断に置き換えたものです。
| 総括レポートの対策 | 自社で決めること |
|---|---|
| 経営層の意識変革とITガバナンス | システムの維持、改修、置換を、誰が、どの基準で決めるか |
| 情報システム部門の自律性 | システムの全体像を把握し、経営層へ投資の効果を説明できる体制を、誰が担うか |
| 事業部門との連携 | 業務の課題を、情報システム部門と事業部門でどう共有するか |
| ベンダー企業の変革と協力関係 | ベンダーに丸ごと任せず、自社が主体になって、どこまで伴走を受けるか |
システムへの対応として、自社で検討する主な選択肢は、維持する、改修する、置き換える、標準化する、AIを活用する、当面維持してリスクを受け入れる、の6つです。どれを選ぶかは、自社が得たい成果から判断します。システムごとに、次の8点を並べて比べましょう。
- 事業への影響と、システムを止められる時間
- 保守のしやすさ
- 費用
- AIとの連携
- セキュリティ
- 法令、監査、取引先との契約
- データの移行と、移行後の品質
- 実施する体制と、取引先への確認
比べた結果から、6つのうちどれに当たるかを選びます。実行の前には、法務や取引先など関係する部署・相手に確認します。向く場面の目安は次のとおりです。
| 選択肢 | 向く場面の目安 |
|---|---|
| 維持する | 継続して改良でき、得たい成果の妨げになっていない |
| 改修する | 一部の機能やデータ連携が、AIの活用やセキュリティの妨げになっている |
| 置き換える | 運用維持保守が難しく、事業の継続に影響が出るおそれがある |
| 標準化する | 業務の進め方が標準的で、パッケージやSaaS(インターネット経由で使うソフト)で目的を満たせる |
| AIを活用する | 得たい成果に対して、AIで置き換える部分が明確で、既存システムとの連携の見通しが立つ |
| 当面維持してリスクを受け入れる | 影響が小さく、対応の費用や移行のリスクが得られる成果を上回る。システムの監視、見直す時期、サポートの終了時期、最低限のセキュリティ対応を決めておく |
パッケージやSaaSへの標準化は、目的、事業の特性、移行のリスクを評価してから決めます。導入には、中小企業庁の『デジタル化・AI導入補助金』(旧:IT導入補助金)などを検討するのもよいでしょう。
外部のパッケージやSaaSを使う一方で、自社で担う部分を増やす内製化もあります。内製化は、全工程を自社で行うことではなく、システムの可視化、情報共有、業務の標準化など、自社でできる範囲から進めるものです。
何から手を付けるか迷う場合は、システムの可視化にあたる、自社のIT資産の棚卸しから始めてください。棚卸しでは、次の項目を一覧にします。
- システムの名前と、業務での役割
- 担当者(社内と、委託先)
- 契約の内容と、保守やサポートの期限
- 連携しているほかのシステム
- 止まったときの事業への影響
棚卸しの後に、IPAの『DX推進指標』で、経営者や社内の関係者がDXの現状と課題を共有します。これは、DXの現状と課題を共有し、次の行動につなげるための自己診断で、2026年に改訂されました。
IT資産の一覧に代わるものではないため、最新の案内を確かめて、棚卸しと別の手順として使いましょう。
出典・参照:
ぶつかった後に、修正する
ハンドルを右に切っても左に切っても、おそらくどこかでぶつかります。大切なのは、ぶつかったときに結果を確認し、PDCA(計画、実行、確認、改善の繰り返し)を回して方向を修正することだと、私は考えています。
そこで、方向を決めるときには、次の3点もあわせて決めておくとよいでしょう。
- 方向を決める人と、ぶつかった後に修正する人
- 結果を見直す時期と、見るデータ
- 得たい成果に届かないときに、やめる、変える、続けるの基準
先に修正の手順を決めておけば、ぶつかったときに立ち往生せず、次の判断へ進めるのです。
まとめ:自社の壁を書き出し、方向を決める人と修正の手順を決める
2025年の崖の先にあったのは、期限日の落下ではなく、進めなくなる壁でした。これが、私の印象です。
壁は古いシステムだけでなく、AI、サイバー攻撃、量子コンピューターという環境の変化に対応する難しさへ広がっています。2018年のDXレポートの12兆円は条件付きの推定で、2025年の総括と2026年の調査が示したのは、DXの進みの遅さと、AI導入の進み、成果と人材の課題でした。
とはいえ、古いシステムの問題は壁の一部として残っています。どんなに優れた知能が出ても、ハンドルを切るのは人間である以上、システムの刷新もAIの導入も目的にせず、得たい成果から判断し、ぶつかった後に修正する必要があるのです。
ぜひ、本記事を読まれたあとは、次の3つを実行してみてください。
- 自社の壁(古いシステム、AIへのつなぎ込み、セキュリティ、人材)を書き出す
- 得たい成果と負うリスクから、システムごとに、維持する、改修する、置き換えるなどの対応を決める
- 方向を決める人、見るデータ、修正する基準を決める
貴社の壁は、どこにあるでしょう。まずは、それを書き出すところから始めてみてはいかがでしょうか。
執筆者
株式会社MU 代表取締役社長
山田 元樹
社名である「MU」の由来は、「Minority(少数)」+「United(団結)」という意味。企業のDX推進・支援を過去のエンジニア経験を活かし、エンジニア + 経営視点で行う。DX推進の観点も含め上場企業をはじめ多数実績を持つ。



