ところで、「コスト高騰」と言うと漠然としていますよね。でも今起きていることは、一つの要因ではなく、三つの大きな波が同時に押し寄せているという点で、これまでとは性格が違います。

まず原油高。アメリカとイラン・イスラエル周辺の地政学的なリスクが高まり、原油価格が上昇しています。原油って何に使われているか、ちゃんと意識している人は意外と少ないですよね。実は石油・ガソリンだけでなく、プラスチック製品、化粧品、医療用品、食用油の一部まで、私たちの生活のあらゆる場面に原油は関係しています。原油が高騰すれば、これらすべての製品コストが上がるわけです。これ、本当に重要です。

次に人件費高騰。日本でも最低賃金の引き上げが続き、IT人材の採用コストは特に顕著に上がっています。DX推進を担える人材、生成AIを扱える技術者の需要は急増しているのに、供給が全く追いついていない。これが人件費を押し上げています。

そして半導体不足。一時期より落ち着きを見せつつも、GPU（グラフィカル処理ユニット）を中心に需給のひっ迫は続いています。AI活用が当たり前になった今、GPUのないサーバーやパソコンでは仕事にならない。そういう時代になってきたんですね。

少し視点を変えて話をすると、原油って「三角形のピラミッド」のイメージで理解するとわかりやすいです。一番下の基盤が原油で、そこから精製・加工されていくにつれて、ガソリン・灯油・プラスチック原料・化粧品成分・医薬品原料と上に積み上がっていくんです。

つまり、ピラミッドの底辺が値上がりすると、上に乗っているあらゆる製品のコストが連動して上がる。これが原油高の恐ろしさです。医療現場でも薬品・医療器具のコストが上がる。物流でもトラックの燃料費が上がる。製造業では原材料費・包装コストが上がる。「うちは製造業じゃないから関係ない」なんてことは言えないんですよね。

さらに、円安が続く日本ではこの影響が増幅されます。原油は基本的にドル建てで取引されるため、円安が進むほど円建ての原油コストは上がる。円安・原油高のダブルパンチが、特に輸入コストの高い日本企業を直撃しているわけです。

余談ですが、この三重苦の影響を最もリアルに感じたのが、IT機器とサーバーの価格です。

Appleは最近、MacBook Neoという新しいエントリーモデルを投入しました。これはMacBook AirとMacBook Proの下に位置する廉価版です。一見良さそうですよね。でも実態は違います。MacBook AirとMacBook Proの価格が大幅に上がってしまい、「新しい安いモデルを出すことで選択肢を広げた」というより「高くなった既存モデルの代替案を出した」という側面が強いんです。

さらにApple Mini（デスクトップ型の箱型マシン）に至っては、知らないうちに100万円超えが当たり前になってきています。AIエージェントを24時間365日動かすためには、ノートPCより常時稼働できるデスクトップ型が必要です。ところがその価格が急騰している。これはIT投資を計画している企業にとって、かなり頭の痛い問題じゃないですか。

サーバーも同様です。AIを動かすにはGPU搭載サーバーが必要で、GPU搭載サーバーはGPUなしサーバーに比べてコストが大幅に高い。また、古いサーバーは劣化が進み、バックアップを取っていても老朽化は避けられない。入れ替えを決断した瞬間に、高騰した最新サーバーと向き合わなければならないわけです。

「コストが上がる」から「コストを下げる」方向へのシフト

コスト高騰の話を聞いて、「うちの業界は関係ない」と思った方、ちょっと待ってください。原油高の影響は製造業だけでなく、物流コスト、印刷コスト、包装コスト、光熱費を通じてほぼすべての業種に波及します。人件費高騰は言わずもがなです。半導体・IT機器の高騰は、デジタル化投資のコストを直撃します。

だからこそ、DX推進が経営戦略として本格的に機能する必要があるのです。DX（デジタルトランスフォーメーション）は「デジタル化するための取り組み」ではなく、「コスト構造を根本から変えるための経営変革」です。

具体的に言うと、人件費が上がっているなら、人が行っている反復作業をAIやRPAで代替する。物流コストが上がっているなら、在庫管理や需要予測をデータ活用で最適化する。IT機器コストが上がっているなら、クラウド活用を進めてオンプレミスのサーバーへの依存を減らす。こういった方向性での業務効率化が今まさに求められています。

生成AIが変えるコスト構造

生成AIの登場は、業務効率化の話を別次元に引き上げました。これ、断言します。

例えば、マーケティング部門での文章作成、営業資料の草案作り、カスタマーサポートでの回答生成、コードのレビューやデバッグ——これらはすべて、生成AIを活用することで従来の何分の一かの時間とコストで実現できます。

「でも、うちには生成AIを使いこなせる人材がいない」という声もよく聞きます。だからこそ、リスキリングが重要なんです。今いる社員が生成AIを業務で使えるようになるためのトレーニングをする。これが人材育成の最重要課題になっています。

IT人材の採用コストが高騰している今、既存の社員をリスキリングして戦力化するコストの方が、圧倒的に費用対効果が高い。これは経営的にも明確な答えが出ているわけです。

さらに、生成AIを活用した業務効率化は、単に作業時間を短縮するだけではありません。品質の均一化、ナレッジの標準化、属人化の解消——こうした組織的な課題を同時に解決できる。一人の優秀なスタッフが持っているノウハウをAIに学習させることで、組織全体のレベルを底上げできるのです。コスト高騰時代において、これは非常に強力な経営手段です。

半導体サプライチェーンの再構築

半導体を巡る地政学リスクは、IT業界の事業計画を根底から揺るがしています。かつては「安く買えればどこからでも」という調達戦略が通用しましたが、今は違います。サプライチェーンの安定性、供給元の多様化、長期在庫の確保——これらが経営の優先事項に浮上してきました。

AIの普及によってGPU需要は今後さらに爆発的に増えると予測されています。AGI（汎用人工知能）、ASI（超知性AI）の研究開発競争が加速する中、半導体の重要性は一段と増すでしょう。IT企業にとって、半導体・GPU調達戦略はもはや購買部門の話ではなく、経営者が関与すべきテーマになっています。

さらに注目すべきは、クラウドとオンプレミスの選択戦略です。自社でGPUサーバーを持つのか、クラウドのGPUインスタンスを必要に応じて使うのか——この選択がコスト構造に大きく影響します。固定費を変動費に転換するクラウド活用は、コスト高騰時代において特に有効な戦略です。

事業撤退という選択肢が増える現実

余談ですが、コスト高騰の影響を受けて「事業撤退」を選択する企業も出てきています。特に薄利多売のビジネスモデルで、価格転嫁が難しい業種では、コスト上昇がそのまま事業の存続を脅かします。

逆に言えば、DX推進によって業務効率化を実現し、コスト競争力を維持している企業は、競合他社が撤退する中でシェアを拡大するチャンスを得ることができます。これが「コスト高騰が企業を淘汰する時代」の本質です。

IT業界でも同様の構造変化が起きています。AI対応が遅れたIT企業は顧客から見捨てられ、AI活用を前提としたサービスを提供できる企業に案件が集中する。人材育成・リスキリングへの投資が、事業継続の可否を左右する時代が来ています。

人材育成がコスト対策の鍵

人件費が高騰する中で、闇雲に採用を増やすことは得策ではありません。今いる人材のスキルを底上げし、AI・DX時代に対応できる人材を育てる——これが最もコスパの良い投資です。

特に重要なのが、マインドシフト・マインドチェンジです。生成AIやDXに対して「自分には関係ない」「難しくてわからない」という意識を変えることが、リスキリングの第一歩です。ツールの使い方を覚えることよりも、「AIと協働する」という新しい働き方へのマインドチェンジの方が、実は時間がかかる。

ただ、マインドチェンジが起きれば、あとは早い。自分のやっている仕事のどこにAIを使えばいいかを自ら考え、試し、改善していく。そのサイクルが回り始めれば、組織全体の業務効率化が加速します。

リスキリングに経営者が本気で向き合う時

IT人材の育成や生成AI活用は、もはや人事部門や情報システム部門だけの話ではありません。経営者が自らコミットする経営課題です。

「うちの社員にAIを使わせても大丈夫か」「セキュリティリスクはないか」——こういった懸念は当然ありますが、使わないことによるリスクの方がはるかに大きい時代になっています。競合他社が生成AIで業務効率化を進め、コストを下げている中、自社だけが旧来の働き方を続けていたら、コスト競争で敗北するのは明らかです。

まずは小さく試す。特定の業務に生成AIを導入し、効果を測定する。それを横展開する。このサイクルを回すためのリスキリングプログラムを設計・実行することが、今の経営者に求められている最重要タスクです。社内にAIエバンジェリスト（AI活用の旗手）を育てることも有効です。まず数人が使いこなせるようになり、その成功事例を組織全体に広げていく。この小さな成功体験の積み重ねが、組織のマインドチェンジを加速させます。

データ活用がDXの根幹

DX推進の核心はデータ活用です。コスト高騰の影響を受けているなら、まず自社のコスト構造をデータで可視化することから始めてください。どの部門で、どのプロセスで、どれだけのコストがかかっているか——これが見えなければ、何を効率化すればいいかもわからない。

製造業であれば原材料費、物流費、エネルギー費のトレンドをリアルタイムで把握する。サービス業であれば人件費率と生産性の相関をデータで分析する。これらをAIで予測・最適化することで、コスト高騰の影響を最小化するための意思決定ができるようになります。

デジタル変革とは、こういう「データに基づく経営判断」を組織全体に浸透させることです。それが実現できた企業が、コスト高騰の時代を生き残る——断言します。

DX推進の優先順位をどう決めるか

DX推進といっても、何から始めればいいかわからないという声は多い。その場合の考え方をお伝えします。

まず「コストインパクト」が大きいところから始めることです。業務効率化によって削減できるコストが大きい領域——例えば、大量の手作業が発生している経理処理、反復的な問い合わせ対応、定型的な書類作成——こういった領域に生成AI・RPA・自動化ツールを導入する。ここでの成功体験が、次のDX推進の原動力になります。

次に「スピード」です。完璧なシステムを1年かけて構築するより、70点のシステムを3か月で動かす方が価値があります。AIの進化が速い今、長期間かけて設計したシステムが完成した頃には、すでに時代遅れになっていることもある。アジャイルな思考でDXを進めることが、この変化の激しい時代には必要です。

コスト高騰が企業を淘汰する時代において、最も重要なのは「現実を正確に認識すること」です。原油高、人件費高騰、半導体不足という三重苦は、一時的なものではなく構造的な変化として私たちのビジネス環境に定着しつつあります。この現実から目を背けて「様子を見る」という選択肢は、事実上の「撤退」を意味します。

DX推進・生成AI活用・リスキリングは、コスト高騰への最も有効な処方箋です。既存の業務プロセスをデジタル化し、AIと人間が協働する新しい働き方に移行することで、コスト構造そのものを変えることができます。人件費が高騰しているからこそ、AIで代替できる業務を積極的に移行し、人間にしかできない高付加価値な仕事に集中する——このシフトを今すぐ始めることが重要です。

AGIやASIへの技術進歩が加速する中、生成AIはさらなる進化を遂げていきます。今のうちにAI活用の基礎体力をつけておくことは、単なる業務効率化以上の意味を持ちます。それは、次の技術革新を組織としてキャッチアップできるかどうか——企業の生存能力そのものに関わる投資なのです。コスト高騰という試練を、DX推進のレバーに変えることができた企業だけが、次の時代に生き残れるのです。

近森満（ちかもり みつる） 株式会社サートプロ 代表取締役CEO ／ DXコンサルタント／IT人材育成／検定事業化 IT技術者の教育支援と人材育成を専門とする事業化コンサルタントとして、2006年に株式会社サートプロを創業し、IoT検定・＋DX認定・アジャイル検定などの資格制度を創出。独自の技術者向け教育研修の開発に定評があり、実践的なスキル向上を支援。経済産業省DX推進ラボおよびIoT推進ラボのメンターとして自治体や中小企業のDX推進を支援。近年は超知性ASIスキル可視化にも取り組み、次世代技術の普及に注力している。 ■所属・役職 ・IoT検定制度委員会 事務局長（IoT検定、＋DX認定、超知性ASI検定） ・一般社団法人 IT職業能力支援機構 理事長（Android資格） ・電気・電子系技術者育成協議会 副理事長（E検定） ・組込みソフトウェア管理者技術者育成研究会 メンバー（組込み） ・ET教育フォーラム合同会社 代表（コンテンツ制作） ・経済産業省 地方版IoT推進ラボ ビジネス創出事業メンター（IoT支援） ・経済産業省 地域DX推進ラボ ビジネス創出事業メンター（DX支援） ・デジタル庁 デジタル推進委員（デジタル化支援） ・DX事業共同組合 設立理事（DX推進） ・一般社団法人日本サステナブルビジネス機構 幹事（SDGs認証） ・“一億総活躍社会を実現する”共生日本協議会 理事（DEI支援） ・アジャイル開発技術者検定試験コンソーシアム 事務局長（Agile検定） ・一般社団法人国際サイバーセキュリティ協会 事務局長（IACS認定）

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