製造業の社内SEが知っておくべき『2025年の崖』と、経営層を動かす3つの技術活用戦略

2025年10月31日

はじめに

「うちの基幹システム、20年以上動いてるんですよね…」

もしあなたがこんな会話を社内で聞いたことがあるなら、今すぐこの記事を読んでください。

経済産業省の警告によると、レガシーシステムを放置した場合、2025年以降、日本全体で年間最大12兆円の経済損失が生じる可能性があります。しかも、2025年には21年以上稼働しているシステムが全体の6割を占めると予測されています。

つまり、「うちの会社は大丈夫」と思っていても、実は多くの企業が同じ危機に直面しているんです。

でも、大丈夫。まだ間に合います。この記事では、20代の製造業SEであるあなたが、経営層を動かして「2025年の崖」を回避するための具体的な方法をお伝えします。

2025年の崖とは？

2-1. 経産省が鳴らす警鐘

「2025年の崖」という言葉を聞いたことがあるでしょうか。

これは、経済産業省が2018年に発表したDXレポートで使われた表現で、レガシーシステム（老朽化した古いシステム）を放置すると、2025年以降、企業競争力の低下や経済的損失が急激に拡大する、という警告です。

経産省のDXレポートによると、レガシーシステムを放置することで、2025年以降、年間最大12兆円の経済損失が生じる可能性がある

出典: 三和コンピュータ: 2025年の崖とは？

さらに深刻なのは、システムの老朽化が加速している点です。

2025年には21年以上稼働しているレガシーシステムがシステム全体の6割を占めると予測されている

出典: 三和コンピュータ: 2025年の崖とは？

つまり、「うちだけじゃない」んです。日本中の多くの企業が、同じ問題を抱えています。

2-2. なぜ2025年なのか？

では、なぜ「2025年」なのでしょうか。

それは、この年が既存システムのサポートが終了し、ソフトウェア・ハードウェア・技術者が同時に失われるタイミングだからです。

2025年が既存の基幹システムのサポートが終了し、ソフト・ハード・技術者が失われるタイミング。この年を境に、レガシーシステムの維持がさらに困難になる

出典: 鉄人くん: レガシーシステムの問題点

例えば、1950年代に開発されたプログラミング言語「COBOL」。古い言語であるがゆえに、対応できる技術者の多くは高齢者です。基本構造を理解した上で処理ができる技術者の数が減少する以上、企業は常に人材確保の問題に直面します。

2-3. 5つの深刻なリスク

レガシーシステムを放置すると、以下の5つのリスクが発生します。

1. システムのブラックボックス化
長年の改修により、全体像を把握できる人がいなくなります。

2. セキュリティリスクの増大
サポート終了により、セキュリティパッチが適用できず、サイバー攻撃のリスクが増大します。

3. システム障害による経済損失

独立行政法人の情報処理推進機構(IPA)の2016年調査によると、システム障害による経済的損失は国内企業1社当たり約2億1,900万円

出典: シーイーシー: マイグレーションの必要性

4. 維持コストの増大
サポート終了後、高額な保守契約が必要になります。

5. DX推進の阻害
最新デジタル技術との連携が困難になり、新しいビジネスモデルへの対応ができなくなります。

製造業の現場で起きている3つの問題

では、製造業の現場では具体的にどんな問題が起きているのでしょうか。

実は、私が話を聞いた何社かの製造業では、驚くほど似た問題を抱えていました。あなたの会社にも当てはまるかもしれません。

問題1: システムのブラックボックス化

「このシステム、誰が作ったか分かる人いますか？」

こんな質問をしたとき、誰も答えられない。これが「ブラックボックス化」です。

長年の改修・追加開発により、システムの全体像を把握できる人がいない。ドキュメントが整備されていない。オリジナルの開発者が退職済み

出典: ファンムーブ: レガシーシステムの問題点

例えば、ある製造業の会社では、20年前に導入した生産管理システムが今も動いています。でも、システムを理解している人は、60歳近い契約社員1名だけ。その人が退職したら、誰もシステムを直せなくなります。

予期せぬシステムエラー発生時、原因究明ができず、根本的な解決策が不明。一部改善しようとすると、他機能が動かなくなり、八方塞がりの状態に

出典: ファンムーブ: レガシーシステムの問題点

怖いのは、「動いているから大丈夫」と思っていても、何かトラブルが起きたとき、誰も対応できないことです。

問題2: セキュリティリスクの増大

「Windows Server 2008、まだ使ってます」

もしあなたの会社でこんな状況なら、かなり危険です。

OSやソフトウェアのメーカーサポートが終了し、セキュリティパッチが適用できない。既知の脆弱性を抱えたまま運用

出典: ファンムーブ: レガシーシステムの問題点

サポートが終了したシステムは、セキュリティパッチが提供されません。つまり、新しい脆弱性が見つかっても、対応できないんです。

サイバー攻撃のリスクが増大し、情報セキュリティの法令・ガイドラインを満たせず、コンプライアンス違反のリスクが発生。セキュリティ事故時、取引先や顧客からの信頼を大きく損なう

出典: ファンムーブ: レガシーシステムの問題点

実際、ある中小製造業では、古いサーバーがランサムウェア攻撃を受け、顧客情報が流出しかけた事例があります。幸い大事には至りませんでしたが、取引先からの信頼は大きく揺らぎました。

問題3: システム障害による経済損失

「システムが止まったら、ラインも止まる」

これは製造業にとって、最も恐ろしい事態です。

独立行政法人の情報処理推進機構(IPA)の2016年調査によると、システム障害による経済的損失は国内企業1社当たり約2億1,900万円、国内全体では約4兆9,600億円

出典: シーイーシー: マイグレーションの必要性

2億円以上の損失。これは決して他人事ではありません。

近年、基幹システム更新の過程で予期せぬ技術的問題が発生し、製造ラインの停止を余儀なくされたり、サービス停止により顧客にも影響が及ぶ事例が報告されている

出典: シーイーシー: マイグレーションの必要性

ある金属加工業の会社では、生産管理システムのサーバーが突然ダウンし、3日間ラインが止まりました。その間の損失は、直接的な売上減少だけでなく、納期遅延による信用失墜も含めると、計り知れません。

しかも、老朽化したシステムは、修理する部品すら手に入らないことがあります。

老朽化したレガシーシステムのメーカーサポートが切れている場合、別途ベンダーと高額な保守契約を結ぶ必要がある。故障時の部品調達や修復に時間・金銭コストがかかり、その間のビジネス機会損失も考えると、維持費以上のコストがかさむ

出典: INES Solutions: レガシーシステムの課題

経営層を動かす解決策（3つの技術活用）

「2025年の崖」の問題は分かった。レガシーシステムを放置すれば、年間最大12兆円の損失。では、どうすればいいのか？

正直に言います。「完璧な解決策」はありません。でも、「現実的な解決策」はあります。

ここでは、20代の製造業SEであるあなたが、経営層を動かすための3つの技術活用戦略をお伝えします。重要なのは、「いきなり大規模投資」ではなく、「小さく始めて、効果を見せる」こと。これが経営層を動かす鍵です。

4-1. 解決策1: 生成AI活用でレガシーシステムを延命

「月額数千円」から始められる現実

「生成AI? うちには関係ない」

そう思っていませんか。実は、生成AIは「高価なもの」ではありません。

ChatGPTは無料版あり、有料版は月額$20（約3,000円）。Google Geminiも無料版あり、Advancedは月額$19.99（約3,000円）。Microsoft Copilotも無料版あり、Proは月額$20（約3,000円）

出典: LABZ: 製造業における生成AI活用

月額数千円。これなら、個人のポケットマネーでも試せます。

レガシーシステム保守での具体的活用

では、生成AIは具体的に何ができるのか。

1. レガシーコードの解析・ドキュメント化

20年前のCOBOLコード。
誰も読めない。。。
そんな時、生成AIにコードを読み込ませると、「このコードは何をしているか」を日本語で説明してくれます。

例えば、こんな感じです:

入力: 古いCOBOLコード
出力: 「このプログラムは、顧客マスタから住所データを抽出し、郵便番号で並び替えて、レポートを生成しています」

2. コードレビュー時間の大幅削減

生成AIの活用により、コードレビュー時間を約30-40%削減できるという報告があります

出典: 検索結果要約: 生成AI活用

コードレビューは、レガシーシステムの保守で最も時間がかかる作業の一つ。これが30-40%削減できれば、その時間を他の業務に回せます。

3. バグ検出精度の向上

人間だけでは見落とすバグも、生成AIは発見してくれることがあります。特に、複雑なロジックや、長時間のコードレビューで疲れているときに有効です。

成功事例: 生産性25%向上、作業時間92%短縮

具体的な成功事例を見てみましょう。

NECでは、生成AIに過去データを学習させ、工程FMEA（故障モード影響分析)を自動生成。生産性が25％向上（シミュレーション結果）

出典: アドカル: 製造業×生成AI活用事例

ミスミでは、3DデータをアップロードするだけでAIが自動見積。部品調達の作業時間を92％短縮

出典: LABZ: 製造業における生成AI活用

92%削減。これは驚異的な数字です。

補助金活用でさらに低コスト化

「それでも初期投資が…」という声が聞こえてきそうです。

大丈夫。補助金を活用すれば、初期コストを大幅に圧縮できます。

省力化投資補助金（最大50%）、IT導入補助金（最大75%）、人材開発支援助成金（最大75%）を組み合わせることで、キャッシュアウトを最大70%圧縮可能

出典: MoMo: 製造業×生成AI活用ガイド

つまり、100万円の投資なら、実質30万円で済む計算です。

注意点: 万能ではない

ただし、誤解しないでください。生成AIは万能ではありません。

AI倫理・品質保証の考え方、ハルシネーション（誤情報生成）への対策、人間のレビューが必須

出典: キーエンス: 製造業の生成AI活用

生成AIは「補助ツール」です。最終的な判断は、人間が行う必要があります。

でも、月額数千円で試せるなら、試さない理由はありません。

4-2. 解決策2: IoTプラットフォームで段階的DX

「いきなり全工場」ではなく「1ライン」から

IoTと聞くと、「大掛かりな投資が必要」と思うかもしれません。

違います。小さく始められます。

小規模導入（5-10台規模）: 数百万円〜。段階的投資により、初期コストを抑制可能

出典: 検索結果要約: IoTプラットフォーム導入事例

数百万円。これなら、経営層も「試してみよう」と言ってくれる可能性があります。

段階的導入の4フェーズ

IoTプラットフォームの導入は、段階的に進めるのが鉄則です。

フェーズ1: データ収集基盤の構築

センサー設置
データ蓄積
まずは「データを集める」だけ

フェーズ2: 可視化

ダッシュボード構築
現状把握
「今、何が起きているか」を見える化

フェーズ3: 分析・予測

AI/機械学習の活用
トレンド分析
「次に何が起きるか」を予測

フェーズ4: 自動化・最適化

システム連携
自動制御
「自動で最適化」

重要なのは、「フェーズ1-2だけでも十分な効果がある」ということ。いきなりフェーズ4まで進む必要はありません。

導入効果: 稼働率10-15%向上、停止時間30%削減

では、実際にどれくらいの効果があるのか。

設備稼働率の可視化により、稼働率が平均10-15%向上。予知保全により、設備停止時間を30%削減

出典: 検索結果要約: IoTプラットフォーム導入事例

稼働率10-15%向上。これは大きいです。

例えば、1日8時間稼働の設備が、10%向上すれば、約48分多く稼働できます。年間にすると、約200時間。これは相当な生産量増加です。

スモールスタート: PoCから始める

「でも、本当に効果があるか分からない」

その不安、分かります。だからこそ、PoCです。

PoC（Proof of Concept）は、概念実証や実証実験。新しい概念・理論・アイデアを実際の開発に移す前に、実現可能性や効果を検証する工程

出典: kaizen-navi: 製造業のPoC

PoC成功の3つのポイント:

目的の明確化: 何を検証するのか
経営層との事前すり合わせ: 期待値を合わせる
スモールスタート: 小規模から始める

DXを成功させるためには、中小企業においてはスモールスタートで成功事例を作り、徐々に範囲を拡大していくことがおすすめ

出典: DXみらい研究所: 製造業の課題と解決策

1ライン、1工程から始める。効果を測定する。成功したら、次のラインへ。これが正解です。

4-3. 解決策3: ERPパッケージで基盤刷新

ERP導入は「最後の手段」ではない

「ERP? うちには関係ない」

そう思っていませんか。確かに、ERP導入は大規模投資です。でも、「選択肢の一つ」として知っておく価値はあります。

製造業での導入効果: 在庫回転率15-25%向上

ERPを導入すると、どんな効果があるのか。

製造業でのERP導入により、在庫回転率が15-25%向上し、生産リードタイムが10-20%短縮されるという調査結果があります

出典: NetSuite: ROI算出ガイド

具体的な効果:

効果カテゴリ	測定指標	典型的な改善幅
在庫最適化	在庫回転率	15-25%向上
生産効率	生産リードタイム	10-20%短縮
間接業務	事務作業時間	20-30%削減
意思決定	情報取得時間	30-50%短縮

特に、「情報取得時間30-50%短縮」は大きい。経営層が意思決定するとき、「データを集めるのに1週間」では遅すぎます。リアルタイムでデータが見られれば、意思決定のスピードが上がります。

投資対効果（ROI）の計算方法

「効果は分かった。でも、投資額は?」
その疑問、当然です。ここで、ROIの計算式を使います。

ROI (%) = (導入後の利益増加額 - 投資額) ÷ 投資額 × 100

具体例:

投資額: 3,000万円
年間効果: 在庫削減500万円 + 生産性向上300万円 + 事務作業削減200万円 = 合計1,000万円/年
ROI: (1,000万円 – 3,000万円) ÷ 3,000万円 × 100 = -66.7%（初年度）
投資回収期間: 3,000万円 ÷ 1,000万円 = 3年

投資回収期間の目安: 小規模ERP（従業員50名以下）2-3年、中規模ERP（従業員100-500名）3-5年

出典: 検索結果要約: ERP投資対効果

3年で回収。これなら、経営層も納得しやすいです。

段階的導入アプローチ: 全部を一度に入れない

「3,000万円も一度に投資できない」大丈夫。段階的に導入できます。

段階的導入の典型的なステップ:

STEP

会計・財務から始める（コア機能）

まずは経理部門だけ

STEP

在庫管理・購買管理を追加

製造部門に拡大

STEP

生産管理を統合

生産計画と連携

STEP

販売管理・顧客管理を統合

全社統合

この方法なら、初期投資を抑えつつ、段階的に効果を確認できます。

見落としがちなコスト: 保守・運用・教育

ただし、注意点があります。

初期導入費用だけでなく、保守・運用費用、従業員の教育コスト、データ移行コスト、システム連携コストも考慮

出典: 検索結果要約: ERP投資対効果

見落としがちなコスト:

保守・運用費用: 年間投資額の15-20%
教育コスト: 従業員1人あたり10-20万円
データ移行コスト: 投資額の10-15%

これらを含めて、トータルコストを計算する必要があります。

まとめ: 3つの技術を組み合わせる

生成AI、IoT、ERP。この3つは、それぞれ独立した解決策ではありません。組み合わせることで、より大きな効果を生みます。

例えば:

生成AIでレガシーシステムを延命しつつ
IoTで現場のデータを収集・可視化し
ERPで全社のデータを統合する

この組み合わせが、「2025年の崖」を回避する現実的な道筋です。

経営層への説明方法（実践編）

導入

技術は分かった。生成AI、IoT、ERPを活用すれば、レガシーシステムの問題は解決できる。

でも、最大の問題は「経営層をどう説得するか」ではないでしょうか。

正直に言います。技術の話をしても、経営層は動きません。経営層が動くのは、「投資対効果が明確なとき」です。

ここでは、20代SEのあなたが、経営層を動かすための実践的な説明方法をお伝えします。

ステップ1: 現状の問題をデータで示す

KKD経営からの脱却

「うちの基幹システム、そろそろ限界です」

こう言っても、経営層は動きません。なぜか。

従来の勘・経験・度胸の「KKD経営」では、説得力に欠け、「あの人が言っているから正しそう」と本質的でない意思決定になる傾向があり、周囲の納得を得るのが難しい

出典: エクサウィザーズ: データドリブン経営

経営層も「感覚」で判断したくないんです。でも、データがないから、感覚で判断するしかない。

だから、あなたがデータを示す必要があります。

悪い例と良い例

悪い例:

「業務効率が悪いです」
「生産性が低いです」
「システムが古いです」

これでは、「どれくらい悪いのか」が分かりません。

良い例:

「顧客情報の更新・管理に月間50時間かかっています」
「既存顧客の継続購入率が前年比15%悪化しています」
「システム障害が年間12回発生し、その都度3時間のライン停止が発生しています」

数値化することで、説得力が増します。

できるだけ具体的に記載。数値データを活用（例: 「顧客情報管理に月間○○時間かかっている」）。誰が見ても分かる状態にする

出典: Ferret: ITツール導入の稟議書

ステップ2: 「あるべき姿」を描く

DXビジョンの策定

現状の問題を示したら、次は「あるべき姿」を描きます。

DXビジョンとは、DXによって何を実現し、どのような成功をもたらしたいのかといった、「あるべき姿」を思い描いた変革の御旗

出典: タナベコンサルティング: DX推進で目指す真の変革

ただし、注意点があります。

NG: 抽象的な表現

「AIを使って何かしよう」
「DXを推進します」
「デジタル化します」

これでは、経営層は判断できません。

OK: 具体的な表現

「在庫管理を自動化し、在庫回転率を20%向上させます」
「生産管理システムを刷新し、生産リードタイムを15%短縮します」
「IoTセンサーを導入し、設備稼働率を可視化します」

具体的に描くことで、経営層が判断しやすくなります。

単に「AIを使って何かしよう」というレベルでは、全社的な変革につながらない

出典: BrainPad: 2025年の崖

ステップ3: 投資対効果を試算する

ROI計算式を使う

「あるべき姿」を描いたら、次は「投資対効果」を試算します。

ROI (%) = (導入後の利益増加額 - 投資額) ÷ 投資額 × 100

この計算式を使って、具体的な数字を示します。

効果測定の実例: 年間57万円の削減

実際の事例を見てみましょう。

某金属加工業（従業員35名）の効果測定:

業務項目	導入前	導入後	削減効果
月次報告書作成	16時間	8時間	50%削減
見積書作成・管理	12時間	6時間	50%削減
経費精算処理	8時間	3時間	62.5%削減
合計	36時間	17時間	月間19時間削減

年間効果:

19時間 × 12ヶ月 = 228時間（約1.4人月相当）
金銭価値: 時給2,500円換算で年間57万円の人件費削減効果

出典: ITクオリティ: バックオフィスDX推進提案

57万円。これは小さい金額に見えるかもしれません。でも、35名規模の企業なら、十分な効果です。

重要なのは、「具体的な数字で示す」こと。これが経営層を動かします。

ステップ4: 提案書を作成する

無料テンプレートを活用

「提案書なんて作ったことない」

大丈夫。無料テンプレートがあります。

提案書の基本構成7項目:

タイトル・件名

提案の背景・現状課題

提案内容・解決策

期待される効果・目標

費用・予算

スケジュール・実施計画

添付資料

出典: ナレカン: 提案書テンプレート

無料テンプレート提供サイト:

才流（サイル）: PowerPoint、記入例付き
freee: Word、シンプルな稟議書
DocTok: DX企画書専用

これらを活用すれば、1日で提案書を作成できます。

事前の根回しが重要

ただし、提案書を作るだけでは不十分です。

稟議書提出による”急な申し出”だけでは理解が得られず、承認が得られないケースがある。稟議書提出前に関係者へ事前説明、認識のズレを解消

出典: Ferret: ITツール導入の稟議書

事前の根回し。これが成功の鍵です。

根回しのポイント:

提案書提出の1-2週間前に、非公式に説明
経営層だけでなく、関係部署にも説明
デモ・実演で具体的なメリットを見せる

まとめ: データで語る、具体的に描く、効果を試算する

経営層を動かすための3つのステップを振り返ります。

STEP

現状の問題をデータで示す

KKD経営からの脱却

数値化で説得力を高める

STEP

「あるべき姿」を描く

DXビジョンの策定

抽象的ではなく、具体的に

STEP

投資対効果を試算する

ROI計算式を使う

具体的な効果測定例を示す

この3つができれば、経営層は動きます。

「データで語る、具体的に描く、効果を試算する」

これが、経営層を動かす鍵です。

今すぐできるアクション（3ステップ）

では、理論は分かった。じゃあ、今日から何をすればいいのか？

そう思ったあなたに、具体的な3つのステップをお伝えします。いきなり大掛かりなシステム刷新を目指す必要はありません。まずは小さく、でも確実に始めることが大切です。

ステップ1: 業務の棚卸しから始める

まず最初にやるべきは、業務の見える化です。

DX推進に取り組む際、必ずやっておきたいのが現状の把握。自社のシステム状況、リソース、情報資産を可視化し、そのうえで「業務効率化」や「新しい価値創造」といった目的を設定します

出典: 見える化エンジンラボ: DX推進

具体的には、こんな作業です:

やること:

全業務をExcelにリストアップ
各業務の「担当者」「所要時間」「頻度」を記録
時間がかかっている業務を特定
デジタル化すべき業務を選定

期間: 1-2週間
ツール: Excel/スプレッドシートで十分

実例で見てみましょう:

ある金属加工業（従業員35名）が業務の棚卸しを実施した結果、以下のような時間がかかっていることが判明しました

業務項目	月間時間
月次報告書作成	16時間
見積書作成・管理	12時間
経費精算処理	8時間
合計	36時間

出典: ITクオリティ: バックオフィスDX推進提案

この3つをデジタル化対象に選定し、次のステップへ進みました。

ポイントは、「完璧な棚卸し」を目指さないこと。まずは大まかに把握するだけでOKです。

業務名称、ドキュメント/システム名称等に整合性がないと、棚卸そのものが全部やり直しになる。最初に「共通言語化」を徹底し、曖昧な表現を避ける

出典: 業務可視化ノート: プロが教える業務の棚卸

ステップ2: 小規模PoCで試す

業務の棚卸しができたら、次は小さく試すフェーズです。

PoCは新規事業を成功に導くための手段であって目的ではない。何を検証したいのか、誰が最終判断するのかを明確にすることが成功の鍵

出典: モンスターラボ: PoC事業継続判断

いきなり数百万円のシステムを導入する必要はありません。まずは無料版や低価格ツールで試してみるんです。

具体的な方法

① 生成AIで技術文書を検索

ツール: ChatGPT無料版、Google Gemini
費用: 無料（有料版でも月額$20=約3,000円）
やること:
過去の技術資料をPDF化
ChatGPTに質問して回答精度を検証
「過去の不具合対応事例を教えて」など
期間: 2-3ヶ月

出典: LABZ: 製造業における生成AI活用

② 業務効率化ツールの試験導入

ツール: Google Workspace、Slack、Notionなど
費用: 月額数千円〜
やること:
1部署・1チームから開始
月次報告書をスプレッドシートで自動集計
効果を数値で測定

③ 低コストセンサーでIoT試行

初期投資: 10-50万円
API利用料: 月数千円〜数万円
やること:
1ライン・1工程から開始
稼働データを収集・可視化
異常検知の精度を検証

出典: MoMo: 製造業×生成AI活用ガイド

重要なのは、「効果を測定する」こと。

先ほどの金属加工業の例では、ツール導入後、以下のような効果が出ました。

業務項目	導入前	導入後	削減効果
月次報告書作成	16時間	8時間	50%削減
見積書作成・管理	12時間	6時間	50%削減
経費精算処理	8時間	3時間	62.5%削減
合計	36時間	17時間	月間19時間削減