AIで基幹システムを内製できる？メリットと注意点を解説

基幹システムの内製化とは、販売管理や在庫管理、会計など企業の根幹を支えるシステムの企画・開発・運用を、外部ベンダーに任せきりにせず、自社が主体となって進めることです。これまで基幹システムは規模が大きく専門性も高いため、外部ベンダーに委託するのが一般的でした。しかし近年は生成AIを活用した開発支援ツールが普及し、少人数のチームでも設計書の作成やコーディング、テストを効率よく進められるようになっています。

では、AIを使えば基幹システムは内製できるのでしょうか。結論からいえば、AIは内製化を大きく後押ししますが、AIだけで完結するものではありません。本記事では、基幹システムを内製化する意味や外注との違い、AIを活用するメリット、注意点、進め方までをわかりやすく解説します。

 

 

 

 

１．基幹システムの内製化とは？外注・パッケージとの違い

基幹システムの内製化を検討する前に、まずは基幹システムの範囲と、内製化が指す意味を整理しておきましょう。内製化は「すべて自社で作ること」と誤解されがちですが、実際には自社が主体となる範囲をどう決めるかがポイントです。

 

基幹システムとは

基幹システムとは、企業の事業活動の中核となる業務を管理するシステムです。代表的なものに、販売管理、在庫管理、購買管理、生産管理、会計、人事・給与などがあります。

基幹システムが止まると、受注や出荷、請求といった日々の業務が滞り、事業そのものに影響が及びます。そのため、メールやチャットツールなどの情報系システムと比べて、安定性や正確性、セキュリティへの要求が高いのが特徴です。

 

内製化は「すべて自社で開発すること」ではない

内製化というと、企画から開発、運用までをすべて社内の人材だけで行うイメージを持たれるかもしれません。しかし、実際の内製化には幅があります。たとえば、業務要件の整理や設計は自社で行い、専門性の高い開発は外部ベンダーと共同で進める方法や、稼働後の改修・改善だけを自社で担う方法も内製化の一つです。

重要なのは、自社がシステムの目的や仕様を理解し、変更や改善の判断を主体的に行える状態をつくることです。自社の人材やスキル、システムの重要度に応じて、内製する範囲と外部に委託する範囲を決めていきます。

 

外注・パッケージ導入との違い

基幹システムを用意する方法は、主に「外注（受託開発・フルスクラッチ開発）」「パッケージ（ERP）導入」「内製化」の3つです。それぞれの違いは次のとおりです。

 

 

どの方法にも一長一短があり、どれが正解というものではありません。自社の業務がどれだけ独自性を持つか、社内にどれだけの開発体制を用意できるかによって、適した選択肢は変わります。

 

 

２．基幹システムの内製化が注目される背景

基幹システムの内製化に関心を持つ企業が増えている背景には、ビジネス環境の変化と、開発を取り巻く技術の進化があります。ここでは主な理由を3つ紹介します。

 

変化に素早く対応できるシステムが求められている

市場や顧客ニーズの変化が速くなり、法改正や取引条件の変更にも迅速に対応する必要が出てきました。外部ベンダーに改修を依頼すると、要件の説明、見積もり、契約、スケジュール調整といった手順が必要になり、小さな変更でも反映までに時間がかかることがあります。

経済産業省が2018年に公表した「DXレポート」では、老朽化・複雑化した既存システムがDXの足かせになる「2025年の崖」が指摘されました。システムを自社でコントロールし、変化に合わせて改善し続けられる体制づくりは、多くの企業にとって経営課題になっています。

 

IT人材の不足と外部ベンダーへの依存

経済産業省の「IT人材需給に関する調査」（2019年）では、2030年にIT人材が最大で約79万人不足すると試算されています。IT人材の不足は外部ベンダー側でも起きており、依頼したいタイミングで対応してもらえない、開発費用が上がるといった課題も生じています。

また、長年同じ外部ベンダーに基幹システムを任せてきた結果、仕様を把握しているのがベンダーだけになり、他社への切り替えや自社での改修が難しくなる「ベンダーロックイン」に悩む企業も少なくありません。

 

生成AIの普及で開発のハードルが下がった

内製化を後押ししているのが、開発ツールの進化です。以前からノーコード・ローコード開発ツールが普及していましたが、近年は生成AIを活用した開発支援ツールが登場し、要件の整理や設計書の作成、ソースコードの生成、テストコードの作成などをAIに手伝ってもらえるようになりました。

これにより、少人数の開発チームでも、従来より短い期間でシステムを形にしやすくなっています。ただし、AIが生成した成果物をそのまま使えるとは限りません。業務の要件を決め、AIの出力が正しいかを判断し、品質に責任を持つのは人です。AIは内製化のハードルを下げる強力な道具ですが、内製化そのものを代わりに実現してくれるわけではない点を押さえておきましょう。

また、AIは開発の道具としてだけでなく、業務そのものに組み込んで活用する動きも広がっています。需要予測や顧客対応の支援などにAIを生かすには、販売や在庫、顧客などのデータが正確に蓄積されていることが前提です。そのデータが集まる基幹システムを自社の業務に合わせて整えることは、AI活用の土台づくりにもつながります。

 

 

３．AIを活用して基幹システムを内製化するメリット

基幹システムを内製化すると、業務への適合度や改修のスピード、ノウハウの蓄積といった面でメリットが得られます。さらにAIを活用することで、こうしたメリットを少人数の体制でも得やすくなります。

 

自社の業務に合ったシステムを作りやすい

パッケージ（ERP）は多くの企業で使える標準的な機能を備えている一方、自社独自の取引条件や承認フロー、帳票などに対応しきれない場合があります。その結果、システムに合わせて業務を変えたり、システムの外でExcel管理を続けたりするケースも見られます。

内製化であれば、自社の業務に合わせてシステムを設計できます。業務を熟知した社内の担当者が開発に関わるため、現場の細かな要望も反映しやすくなります。AIを活用すれば、担当者が整理した要件をもとに画面やデータ構造のたたき台を素早く作り、現場と確認しながら仕上げていく進め方も取りやすくなります。

 

改修や機能追加をスピーディに進められる

外部ベンダーに改修を依頼する場合、要件の説明や見積もり、契約などの手続きが必要です。自社で改修できる体制があれば、こうした手続きを省き、優先順位を自社で判断して素早く対応できます。

AIによるコード生成やテストの支援を取り入れると、改修にかかる作業時間の短縮も期待できます。法改正への対応や現場からの改善要望を、タイムリーにシステムへ反映しやすくなるでしょう。

 

外部ベンダーへの依存を抑えられる

システムの仕様やソースコードを自社で把握していれば、特定の外部ベンダーに頼らなければ改修できないという状態を避けられます。将来、一部の開発を外部に委託する場合でも、自社が仕様を理解していれば委託先の選択肢が広がり、提案内容や見積もりの妥当性も判断しやすくなります。

なお、内製化は外部ベンダーを一切使わないことを意味するものではありません。自社で担う領域と、専門的な知識が必要な領域を整理し、必要に応じて外部の力を活用することが大切です。

 

システムと業務のノウハウが社内に残る

外部ベンダーに任せきりにしていると、「なぜこの機能があるのか」「どのような考え方で設計されたのか」といった情報が社内に残りにくくなります。自社の担当者が開発や保守に関わることで、業務とシステムの両方に関する知識が蓄積されます。

AIを活用すれば、ソースコードから仕様の説明を書き起こしたり、設計書を更新したりする作業も効率化できます。ドキュメントを整備し続けやすくなることは、ノウハウを組織に残すうえでも有効です。

 

 

４．基幹システムの内製化のデメリットと注意点

基幹システムの内製化にはメリットがある一方で、体制づくりや品質管理の面で注意すべき点もあります。ここでは、AIを活用する場合に特に気を付けたいポイントも含めて解説します。

 

開発・運用を担う人材の確保と育成が必要

AIを活用しても、要件を決め、AIの出力を確認し、システムを運用する人材は欠かせません。基幹システムでは、業務知識に加えて、データベースの設計やセキュリティ、システム同士の連携に関する知識も求められます。

社内に適任者がいない場合は、採用や育成に時間とコストがかかります。最初から社内だけで体制を整えようとせず、外部の専門家の支援を受けながら、段階的にスキルを社内へ移していく方法も検討しましょう。

 

AIが生成したコードの品質とセキュリティを確認する

AIが生成するコードは、一見正しく動いていても、想定外のデータで不具合が起きたり、脆弱性を含んでいたりする可能性があります。基幹システムは顧客情報や取引データ、会計データなどの重要な情報を扱うため、レビューやテストを省略することはできません。コードレビューの手順やテストの基準をあらかじめ決め、人が最終的に確認する仕組みを整えておくことが重要です。

AIで開発したシステムを本番環境で使う前に確認すべき項目は、生成AIで作った業務システムを本番運用するためのチェックポイントで詳しく解説しています。

 

属人化・ブラックボックス化のリスクがある

内製化を進めると、業務とシステムに詳しい特定の担当者に開発や保守が集中しがちです。その担当者が異動や退職をすると、仕様がわからずシステムを改修できなくなるおそれがあります。外部ベンダーへの依存を減らしたつもりが、社内の担当者への依存に置き換わってしまうのです。

AIを使って開発した場合も同様です。AIが生成したコードの意図を誰も説明できない状態になれば、新たなブラックボックスが生まれます。開発ルールや命名規則を統一し、設計書や変更履歴をチームで共有できる状態を保ちましょう。

 

内製化のコストは見えにくい

外部ベンダーに依頼する場合、見積書や請求書によって費用が明確になります。一方、内製化では担当者の人件費や作業時間、AIツールの利用料、教育費などが社内のコストとして分散するため、実際にかかっている費用を把握しにくくなります。

工数を積み上げてみると、外注より高くついていたというケースもあります。開発にかけた工数や運用にかかる費用を記録し、外注した場合と比較できるようにしておくことが大切です。基幹システムの開発費用の目安やコストを抑える考え方は、システム刷新の費用とAI活用で開発費用を抑える方法で紹介しています。

 

非機能要件とデータ移行を軽視しない

基幹システムでは、機能だけでなく、処理速度や同時アクセス数、障害時の復旧方法、バックアップ、アクセス権限といった非機能要件の検討が欠かせません。これらが不十分だと、稼働後に「処理が遅くて業務が回らない」「障害が起きたときに復旧できない」といった問題につながります。

また、既存システムから新しいシステムへ切り替える場合は、顧客情報や取引履歴などのデータ移行も大きな課題です。移行計画は早い段階で立て、十分な検証期間を確保しましょう。

 

 

５．AIを活用した基幹システムの内製化の進め方

基幹システムの内製化は、最初からすべてを自社で担おうとすると失敗しやすくなります。目的と対象を整理したうえで、小さく始めて段階的に広げていくことが成功のポイントです。

 

Step1：内製化の目的を明確にする

まずは、内製化によって何を実現したいのかを明確にします。「業務の変化への対応を早めたい」「改修のたびにかかる外注費を抑えたい」「システムのノウハウを社内に蓄積したい」など、目的によって内製すべき範囲は変わります。「外注費を減らしたい」「AIを使ってみたい」といった理由だけで始めると、どこまで自社で担うべきか判断しにくくなるため注意が必要です。

 

Step2：対象業務と範囲を決める

次に、内製化の対象を決めます。いきなり基幹システム全体を作り直すのではなく、改善要望が多い業務や、仕様変更が頻繁に発生する業務から着手するのが現実的です。会計や給与計算のように標準的な業務はパッケージやSaaSを活用し、自社の強みにつながる独自業務を内製化の対象にする考え方もあります。

 

Step3：自社・AI・外部の役割を整理する

工程ごとに、誰が何を担うのかを決めます。たとえば、要件定義や業務上の判断は自社が主体となり、コーディングやテストの一部はAIで効率化し、システム全体の設計やセキュリティの確認は外部の専門家の支援を受けるといった分担です。役割を明確にしておくことで、品質や責任の所在があいまいになるのを防げます。

 

Step4：小さく作って現場で検証する

対象を絞って開発し、実際に現場の担当者に使ってもらいながら改善を重ねます。小さな範囲で始めれば、問題が起きても影響を抑えられ、開発のノウハウや運用体制を整えながら人材育成も進められます。

 

Step5：ルールとドキュメントを整えて範囲を広げる

小さな成功を積み重ねたら、開発ルールやレビューの手順、ドキュメントの管理方法を整備し、内製化の範囲を広げていきます。担当者が変わっても開発や保守を続けられる仕組みを整えることが、内製化を継続するうえで欠かせません。

AIで作ったシステムを誰が、どのように保守していくかについては、AIで作ったシステムの保守を担うのは誰かを解説した記事もあわせてご覧ください。

 

 

６．基幹システムの内製化に向いている企業・向いていない企業

基幹システムの内製化は、すべての企業に適しているわけではありません。次の特徴を参考に、自社の状況と照らし合わせて検討しましょう。

 

内製化に向いている企業

• 独自の業務プロセスや取引条件が多く、パッケージでは対応しきれない企業
• 法改正や事業の変化に合わせて、システムを頻繁に改修する必要がある企業
• システム開発を担う人材を確保・育成する意欲があり、経営層の理解を得られる企業

 

内製化に向いていない企業

• 会計や勤怠管理など、標準的な業務フローで十分に業務が回っている企業
• システムの運用・保守を担う人材を確保できる見込みが立たない企業
• 短期間での導入を最優先しており、体制づくりに時間をかけられない企業

向いていない条件に当てはまる場合でも、一部の業務だけを内製化したり、外部の専門家の支援を受けながら進めたりする方法があります。「すべて内製化するか、すべて外注するか」の二択で考えず、自社に合ったバランスを探ることが大切です。

 

 

７．AIでの基幹システムの内製化に関するよくある質問

最後に、AIを活用した基幹システムの内製化について、よく寄せられる質問にお答えします。

 

AIだけで基幹システムは作れますか？

AIはコードの生成や設計書の作成などを大きく効率化できますが、AIだけで基幹システムを完成させるのは現実的ではありません。業務要件の決定や品質・セキュリティの確認、稼働後の運用には人の判断が必要です。

 

社内にエンジニアがいなくても内製化できますか？

業務を理解した担当者がいれば、AIやノーコード・ローコード開発ツールを使って、小規模な業務システムから始めることは可能です。ただし基幹システムは求められる品質や安定性が高いため、外部の専門家の支援を受けながら、社内の人材を育てていく方法が現実的です。

 

内製化すると開発費用は安くなりますか？

改修のたびに発生していた外注費を抑えられる可能性はあります。一方で、人件費や教育費、ツールの利用料などがかかるため、必ず安くなるとは限りません。初期費用だけでなく、運用・保守を含めた長期的なコストで比較することが重要です。なお、システム開発は国や自治体の補助金・助成金の対象になる場合もあります。制度の内容や条件は年度によって変わるため、最新の公募情報を確認しましょう。

 

 

８．まとめ：AIは基幹システムの内製化を後押しする道具

生成AIの普及により、基幹システムの内製化はこれまでより取り組みやすくなっています。AIを活用すれば、設計書の作成やコーディング、テストなどを効率化でき、少人数のチームでも自社の業務に合ったシステムを作りやすくなります。

一方で、AIが生成したコードの品質確認や、属人化・ブラックボックス化の防止、非機能要件やデータ移行への対応など、基幹システムならではの注意点もあります。AIは内製化を後押しする道具であり、システムの目的を決め、品質に責任を持つのは自社であることを忘れてはいけません。

まずは内製化の目的を明確にし、効果の高い業務から小さく始めて、段階的に範囲を広げていきましょう。

自社だけで基幹システムの開発体制を整えるのが難しい場合は、設計や開発を外部の専門家に任せ、稼働後の改善を自社と共同で進める方法もあります。業務分析から基幹システムの構築、運用・改善まで伴走するシステム開発サービスでは、自社の業務に合わせたシステムの再構築を支援しています。実際にシステムを導入した企業の取り組みは、A.N.Sの導入事例で紹介しています。