国内AX市場の構造分析から読み解く参入機会

PESTEL分析による外部環境の評価

現在の日本のAX市場を取り巻く環境は、参入を検討する企業にとって極めて有利な状況にあります。まず政治面では、2023年に日本初のAIに特化した法律「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（AI法）」が成立し、国家戦略としてAI活用が推進されています。

表 国内AX市場に影響を与える外部環境要因

経済面では慢性的な人手不足と生産性停滞が企業のAI導入を後押ししており、社会面では実態調査で企業の64.6%が「AIリテラシーやスキル不足」を課題に挙げるなど、導入支援ニーズが顕在化しています。技術面ではOpenAIとNTTデータの戦略提携に代表されるように、最先端技術へのアクセスが民主化されつつあり、参入障壁が低下している状況です。

ファイブフォース的観点で見る競争構造

AX市場の競争構造を分析すると、新規参入企業にとって重要な示唆が得られます。

新規参入の脅威については、オープンソース化やクラウドAIサービスの普及により参入ハードルは下がっていますが、エンタープライズ向けの信頼性確保や大規模開発体制構築には実績と資本が必要であり、参入障壁は中程度といえます。既存競合の強さは熾烈で、大手ITベンダー・SIer、コンサルファーム、AIスタートアップ、クラウドプラットフォーマーまで多岐にわたるプレイヤーが顧客獲得を競っています。

代替製品の脅威としては、RPAやERPへのAI機能標準搭載などが存在しますが、本格的なAI変革には専門的知見が不可欠であり、完全な代替は困難です。買い手の交渉力は増加傾向にあり、特に大企業は複数ベンダーへの相見積もりや実証プロジェクトでの成果比較を行う傾向が強まっています。

売り手（技術供給元）の交渉力も強く、OpenAIやNVIDIAなどコア技術サプライヤーの動向が下流のAX事業に大きく影響します。

顧客理解に基づく需要形成のアプローチ

顧客ニーズの多層的理解

AX導入を検討する企業の根本的なニーズを理解することが、効果的な需要形成の第一歩となります。

顧客企業の主要なニーズは以下のように整理できます。

• 業務効率化と生産性向上への期待が最も強く、三菱UFJ銀行では生成AI導入により月22万時間相当の業務削減を目指すプロジェクトを開始している
• 高度な意思決定支援ニーズとして、膨大なデータから洞察を得たいという要望が高まっている
• 新規ビジネス・サービス創出への期待も大きく、AIを製品・サービスに組み込み差別化を図りたいと考えている
• 人材不足・技能継承問題への対応として、熟練者の引退に伴うノウハウ継承をAIで補完したいニーズが顕在化
• サービスレベル向上と顧客体験改善のため、AI導入による応答迅速化やパーソナライズ化への期待が高まっている

カスタマージャーニーに沿った需要形成施策

顧客企業がAX導入を検討し実現に至るまでのプロセスを理解し、各段階で適切な需要形成施策を展開することが重要です。

認知・興味喚起段階では、経営課題としてDXが叫ばれる中、書籍・セミナー・他社事例ニュースなどでAIトランスフォーメーションの可能性を知ってもらう必要があります。ここでは、セブン-イレブンのAI発注システムによる発注時間最大40%削減といった具体的な成功事例の発信が効果的です。

情報収集・比較検討段階では、自社での活用アイデアを模索し始める顧客に対し、ベンダー各社のWebサイトやホワイトペーパー、セミナーなどで具体的な価値提案を行います。この段階では、業界特化型のソリューション提案や、小規模PoCの実施提案が有効です。

評価・意思決定段階では、PoCやトライアル導入を経て有効性を評価する顧客に対し、ROIの明確化と経営層向けのレポート作成支援が重要となります。PwCの調査では生成AIの効果が「期待を大きく上回った」と感じる企業は日本ではわずか9%という現状があり、期待値調整と着実な成果創出が鍵となります。

DMU（意思決定単位）の構造理解と対応

AX導入の意思決定には複数のステークホルダーが関与するため、それぞれの役割と関心事を理解した上での需要形成活動が必要です。

主要なDMU構成要素として以下が挙げられます。

• 発案者・プロジェクトオーナー（CDO、DX推進室長など）が旗振り役となり、ベンダーとの最初の接点となる
• 経営層のスポンサー（CEO、CTO、事業本部長など）が最終的な予算承認を行うため、経営視点での価値訴求が不可欠である
• ユーザー部門代表は具体的要件の提供や現場調整を担い、実務面での納得感が定着の鍵となる
• IT部門はシステム整合性やセキュリティ管理の観点から技術評価を行い、標準準拠やポリシー適合をチェックする
• 調達・購買部門は外部発注プロセスを管轄し、コストや契約リスクに敏感である

市場規模とセグメント別の攻略戦略

急成長する市場規模と将来展望

国内AX市場は爆発的な成長を続けています。IDCの予測では、2024年の市場規模1兆3,412億円から、2029年には4兆1,873億円まで拡大し、年平均成長率（CAGR）は約25.6%という驚異的な数値を示しています。

この成長を牽引しているのは生成AIブームによる需要の高まりで、生成系AIアシスタントの普及や企業内データを活用した業務最適化の導入が進んでいます。一方で、市場拡大に伴い価格競争の兆候も現れており、ソリューションのコモディティ化が進む分野では利益率の低下リスクも存在します。

SMB市場とエンタープライズ市場の特性理解

SMB市場の現在地と攻略ポイント

結論、私たちの経験からSMB（中堅）企業市場では、AI導入への関心は高いものの、予算制約と人材不足が大きな障壁となっています。

そのため、コスト効率の良いサーバーレス技術やDify。クラウド型AIサービスやSaaS型ソリューションへの需要が高く、月額数万円から数十万円の価格帯でのサービス提供が求められます。また、「自社AIアプリ開発は行うので技術コーチング・レクチャーだけ依頼したい」といった相談事例が、過去多数あります。

よって、SMB向けの需要形成では以下のアプローチが有効です。

• 導入ハードルを下げる価格を下げた支援（アドバイザリー、コーチング支援のみなど）
• 業界特化型のテンプレートソリューションによる短期導入の実現
• 地域のSIパートナーや商工会議所との連携による顧客接点の確保

経済産業省「中小企業向けAI導入ガイドブック」

経済産業省は、国内の中小企業に向けたAI導入ガイドブックを公開しており、国内の中小企業のビジネスの実態に沿った導入プロセスを紹介しています。SMB企業への提案活動の際に、ぜひ参考にしてみてください。

エンタープライズ市場の特徴と対応策

大企業市場では、包括的な変革支援と高度なカスタマイゼーションへの需要が中心です。数千万円から数億円規模の大型案件が多く、複数部門を巻き込んだ全社展開が期待されます。

エンタープライズ向けの需要形成においては以下が重要です。

• 経営層への直接的なアプローチと戦略的価値の訴求
• グローバルベストプラクティスの提示と業界リーダーとしてのポジショニング支援
• 包括的なチェンジマネジメント支援と組織変革の伴走

Gartnerの記事でも挙げられているように、エンタープライズ企業は依然としてERP等のパッケージに対するカスタマイズ要望が強く、AXにおいても同様に柔軟性が求められます。こういった観点においては、DifyなどのAIオーケーストレーションツールは非常に需要が高いと捉えることができます。

最新技術トレンドを活用した差別化提案

LLMと生成AI技術の進化と活用

2023年以降、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）が汎用人工知能の可能性を示し、2024年にはLLMに各種データやツールを連携させタスクを自律実行する「AIエージェント」が登場しています。

表 主要な生成AIモデルと企業向け活用領域

これらの技術動向を踏まえた差別化提案として、単なるモデル導入ではなく、顧客の業務プロセスに最適化された「AIエージェント」の構築や、複数モデルを組み合わせたハイブリッド型ソリューションの提供が効果的です。

業界別ソリューションの深化

各業界で蓄積された成功パターンを基に、より専門性の高いソリューション提案が可能になっています。

製造業ではPreferred NetworksとトヨタやファナックとのAI共同研究により、品質検査AIや予知保全システムが実用化段階に入っています。金融業では、三菱UFJ銀行の生成AI活用による月22万時間相当の業務削減計画のような大規模導入事例が生まれています。小売業では、セブン-イレブンのAI発注システムが全国2万1千店舗への展開を開始し、発注時間を最大40%削減する成果を上げています。

見積もり提案における価値訴求の要諦

ROI明確化のフレームワーク

見積もり提案において最も重要なことは、投資対効果（ROI）を定量的に示すことです。日本企業では「自社でAIを活用して具体的なメリット・効果が分からない」ことが導入前の大きな課題（未導入企業の47.1%が指摘）となっているため、明確な価値算定が不可欠です。

ROI算定における基本フレームワークとして以下の要素を組み込みます。

• 直接的コスト削減効果（人件費削減、作業時間短縮、エラー率低下）
• 間接的価値創出（売上増加、顧客満足度向上、イノベーション創出）
• リスク低減効果（コンプライアンス強化、品質向上、事故防止）
• 戦略的価値（競争優位確立、市場シェア拡大、ブランド価値向上）

段階的導入アプローチの設計

多くの日本企業が「PoCの壁」に直面している現状を踏まえ、段階的な導入アプローチを見積もり提案に組み込むことが重要です。

価格設定戦略と契約モデル

価格設定においては、顧客の予算制約と価値認識のバランスを取ることが重要です。

表 AX案件における主要な価格モデルと適用シーン

近年は成果連動型の料金モデルへの関心が高まっており、例えば業務改善によるコスト削減額の一定割合を成功報酬とする提案も増えています。ただし、効果測定の基準設定と合意形成には十分な時間をかける必要があります。

競合環境を踏まえた差別化戦略

主要競合プレイヤーの特徴理解

国内AX市場には、大手SIer・ITベンダー、コンサルティングファーム、AIスタートアップ、クラウドプラットフォーマーという4つの主要プレイヤー群が存在します。

NTTデータは2023年にOpenAIとグローバル戦略提携を結び、最新の生成AIサービスをグローバル展開すると発表しました。アクセンチュアは2022年にデータ分析・AI開発のアルベルト社を約420億円で買収し、内製化能力を大幅に強化しています。

これらの動きから、技術力×実装力×業務知識の三位一体での差別化が市場での勝敗を分けることが明確になっています。

独自の価値提案構築

競合環境において差別化を図るためには、自社の強みを明確にした上で、独自の価値提案を構築する必要があります。

効果的な差別化軸として以下が考えられます。

• 業界特化型の深い専門知識とベストプラクティスの蓄積
• エンドツーエンドの包括支援能力（戦略立案から運用まで）
• 独自技術やIPの保有（特許取得済みアルゴリズム等）
• パートナーエコシステムの充実度（技術連携、販売チャネル）
• 人材育成・組織変革支援の実績とメソドロジー

需要形成から契約締結までの実践的プロセス（Ragate式、AX営業戦略）

AX市場における営業活動は、従来のIT製品販売とは根本的に異なる複雑性を持っています。日本企業の47.1%が「AIを活用して具体的なメリット・効果が分からない」と回答し、さらに64.6%が「AIリテラシーやスキル不足」を課題として挙げる現状において、顧客教育から価値実証、組織変革支援まで一貫した営業プロセスが不可欠です。

マーケティング：AI理解度別の需要喚起戦略

AX市場のマーケティングでは、企業のAI成熟度による精緻なセグメンテーションが成功の鍵となります。

表 AI成熟度別マーケティングアプローチ

AI疑念解消コンテンツの戦略的展開

PwCの調査で生成AIの効果が「期待を大きく上回った」と感じる日本企業がわずか9%という現実を踏まえ、期待値調整と実現可能な価値の明確化に注力します。

具体的には、「AIは万能ではない」という前提から始め、具体的な業務課題に対する現実的な改善幅を示すコンテンツを制作します。例えば、三菱UFJ銀行の月22万時間削減計画のような大規模事例だけでなく、部門単位での小規模成功事例も積極的に発信します。

「インサイドセールス」PoC提案への最適な導線設計

AX案件特有のQLスコアリング基準

通常のBANTに加え、AX市場では以下の独自基準でリード評価を行います。

PoCファネルの設計と管理

AX市場では、本格導入前のPoCが必須となるため、PoC専用のファネル管理が重要です。

PoC提案段階（インサイドセールス主導）では、3ヶ月以内に実施可能な小規模PoCを設計し、投資額300-500万円程度の予算枠で提案します。

PoC準備段階では、データ準備支援とKPI設定ワークショップを実施し、明確な成功基準を合意します。PoC実施段階（プリセールスエンジニアと協働）では、2週間ごとの進捗レビューを設定し、早期の課題発見と対処を行います。PoC評価段階では、経営層向けの成果報告会を設定し、本格導入への意思決定を促します。

フィールドセールス：経営層巻き込み型の大型商談推進

エグゼクティブエンゲージメント戦略

AX案件の成否は経営層のコミットメントに大きく依存するため、C-Level（企業内でCxOポジション）向けの特別なアプローチが必要です。

AIトランスフォーメーションビジョンセッションの実施により、単なる技術導入ではなく、企業変革のロードマップを共創します。業界トップ企業のAI戦略ベンチマークを提示し、競争優位性の観点から議論を展開します。

投資対効果の多面的提示

従来のコスト削減型ROIだけでなく、AX特有の価値を多角的に提示します。

表 AX投資効果の評価フレームワーク（提案時に有効）

カスタマーサクセス：PoCから本格展開への橋渡し

PoC成功の体系的支援プログラム

「PoCの壁」を突破するための専門的な支援体制を構築します。実際のPoC体制においては、週次でのテクニカルレビューと、隔週での業務担当者とのフィードバックセッションを実施します。特に、初期2週間での「Quick Win」創出に注力し、現場の期待感を醸成します。

そして、段階的拡張シナリオの提示により、PoC成果を基に、部門展開→事業部展開→全社展開という明確なロードマップを示します。各段階での投資規模と期待効果を可視化し、経営層の段階的な意思決定を支援します。

AI人材育成プログラムの並行実施

64.6%の企業が課題とするAI人材不足に対し、顧客企業の自走化を支援する教育プログラムを提供します。

基礎編では、ビジネスパーソン向けAIリテラシー研修（経営層・管理職必須）を実施し、実践編では、プロジェクトメンバー向けハンズオントレーニングを提供します。応用編では、社内AI推進リーダー認定プログラムを設け、組織内でのAI活用を推進できる人材を育成します。

まとめ

国内AX市場は今後も高成長が続くことが予想されますが、同時に競争も激化していきます。SIer企業が市場で成功を収めるためには、技術力だけでなく、顧客理解に基づく需要形成力と、価値を明確に示す提案力が不可欠です。

重要なことは、顧客企業のデジタル変革の真のパートナーとなることです。単なる技術提供者ではなく、ビジネス課題の解決から組織変革の支援まで、包括的な価値を提供できる存在となることが、持続的な競争優位の源泉となります。

市場環境は刻々と変化していますが、顧客価値創出という本質を見失わず、着実に実績を積み重ねていくことが、AX市場での成功への確実な道筋となるでしょう。今こそ、自社の強みを活かした独自の価値提案を構築し、積極的な市場参入を図るタイミングといえます。