システムインテグレーター業界におけるR&Dの重要性
受託型ビジネスからの転換で高まる、SIerのR&Dの戦略的位置づけ
システム開発事業は短期的な利益を重視しやすい構造にあります。一方で、ビジネスモデルの転換が進む今、SIerのR&Dは基礎研究にとどまらず、ビジネス戦略に直結する役割を担います。自社製品の創出や業界特化の知見の蓄積には、顧客との共創を促すオープンイノベーションが欠かせません。経営層には、R&Dを事業ポートフォリオの中核に据える視点が求められます。
生成AI時代に問われる、自社製品・独自技術の事業化力
生成AIの台頭により、システム開発の前提そのものが変わりつつあります。SIerには、AI駆動型研究開発の考え方を取り入れ、自社製品や独自技術を磨き込む力が問われます。ただし、技術を開発しただけでは事業は成立しません。誰のどの課題に響くのかを見極め、研究成果を事業化へと結びつける力が、競争優位を左右します。
量子技術・次世代半導体など先端領域の台頭と、技術選定の難しさ
量子コンピューティングや次世代半導体といった先端領域は、SIerにとって新たな事業機会であり、同時に選定の難しいテーマでもあります。量子技術や生成AIなど、検証すべき技術は増える一方で、投資できる資源には限りがあります。先端技術の早期検証と、市場性を踏まえた取捨選択を両立させる意思決定が、経営層に求められています。
セキュリティと業界特化ソリューションの高度化が求める、R&Dの方向づけ
顧客企業のITインフラを支えるSIerにとって、セキュリティは事業の信頼を左右する重要な領域です。加えて、業界特化ソリューションの高度化により、顧客ごとの業務課題に応じた技術開発が求められています。シミュレーション活用などで検証の精度を高めつつ、限られたR&D資源をどこに振り向けるかという方向づけが、重要な経営判断となります。
オープンイノベーションと産学官連携を成果につなげる上での課題
外部の知見を取り込むオープンイノベーションや産学官連携は、多くのSIerが取り組む一方で、成果につなげる難しさが指摘されます。連携先を見つけても、自社製品の強みと顧客のニーズが結びつかなければ、事業化には至りません。セキュリティや情報管理への配慮も必要となり、連携の進め方そのものを設計する視点が重要です。
コネクタブルーの提供サービス
数千規模の候補から投資価値の高い研究テーマを特定R&Dテーマ探索:AI駆動型研究開発の考え方を応用した大規模探索
次世代の成長を牽引する研究テーマの選定は、企業の将来を左右する重要な意思決定です。私たちは、独自のAIツールとノウハウを用い、AI駆動型研究開発の考え方を応用して、従来手法では困難だった大規模かつ高精度なテーマ探索を実現します。生成AIの活用も視野に入れ、業界特化の技術動向も踏まえながら、投資価値の高い研究テーマの特定を支援します。
AIによる多角的な検証で、従来の工程を数ヶ月へ短縮数千規模のテーマ候補を、市場性・技術的実現性・競合優位性で検証
私たちは、数千規模の研究テーマ候補を幅広い業界や分野から体系的に抽出し、市場性、技術的実現性、競合優位性などの多角的な観点から、AIによる高度な検証と推論を行います。AI for Scienceの発想を取り入れ、量子技術のような先端領域も検討の対象とすることで、従来1年以上を要していたプロセスを数ヶ月に短縮します。
開発した技術に対する潜在顧客を具体的に見える化R&Dニーズ・用途探索:自社製品や独自技術の潜在顧客を特定
具体的な市場ニーズを把握したい、開発した新技術の潜在顧客が分からない。多くの企業がこうした課題をお持ちです。私たちは、AIで大量の研究テーマを抽出し、将来の市場性や事業化確度を推定した上で、自社製品や独自技術の潜在顧客を特定します。業界特化の観点からも、研究テーマの妥当性を高度に検証し、開発の方向性を明確にします。
データドリブンなアプローチで事業化の確度を高めるデジタルマーケティングの手法を活用した、潜在ニーズの高精度な推定
私たちは、生成AIを含むAIの分析と、デジタルマーケティングの最新手法を組み合わせ、潜在的な顧客ニーズを高精度に推定します。自社製品のシーズに対する関心事を解像度高く捉えることで、研究開発の方向性が明確になります。お客様の情報を外部に公開することなく、市場投入までの時間短縮と成功確率の向上を実現します。
事業化の構想を、運営される組織の仕組みへ落とし込む事業化促進に向けたR&D組織強化:KPI設計とステージゲート管理の最適化
スピーディーな事業創出を掲げる企業は多い一方、その考え方を組織の仕組みに落とし込み、有効に運営できている企業は多くありません。私たちは、BtoB企業の研究開発部門における事業化促進プロセスの構築を包括的に支援します。技術開発から市場投入までの各段階に応じたKPI設計と、ステージゲート管理プロセスの最適化を行います。
研究成果の事業化成功率を高める持続可能な組織体制部門間連携の仕組みづくりと、オープンイノベーションを見据えた体制整備
研究成果の事業化には、研究開発部門と事業部門の連携が欠かせません。私たちは、部門間連携を強化する仕組みづくりを通じて、研究成果の事業化成功率を高めます。オープンイノベーションや産学官連携も見据え、業界特化の知見を組織に蓄積しながら、情報管理などのセキュリティにも配慮した持続可能な組織体制の実現を目指します。
システムインテグレーター業界においてR&Dを進める上でのポイント
生成AIの活用領域を見極め、自社製品の競争力に直結するテーマへ集中させる
生成AIはシステム開発における重要な要素とされていますが、活用領域を広げすぎると、投資が分散し成果が見えにくくなります。私たちは、AI駆動型研究開発の考え方を踏まえ、自社製品の競争力に直結するテーマを見極めることが肝要だと考えています。数千規模の候補から市場性や競合優位性を検証し、投資価値の高いテーマへ経営資源を集中させる判断を支援します。
量子技術やセキュリティなど先端分野では、市場投入までの時間軸を踏まえて戦略を設計する
量子コンピューティングや次世代半導体、セキュリティといった先端分野は、技術の成熟から市場形成までに長い時間を要します。私たちは、研究開発の長期性や市場投入までのリードタイムを織り込んだ戦略設計を得意としています。量子技術のような先端技術については、早期検証の意義と事業化の時期を切り分け、中長期の技術戦略として整理します。
業界特化の知見とオープンイノベーションを組み合わせ、事業化までの道筋を描く
自社単独の研究開発には限界があり、オープンイノベーションや産学官連携を取り込む動きが広がっています。ただ、連携先を増やすだけでは事業化には至りません。私たちは、業界特化の知見が生きる自社製品の用途を高い解像度で特定し、連携の目的を明確にします。シーズの可能性を最大化する道筋を、ニーズ起点で描きます。
コネクタブルーの特長
独自のAIツールとデジタルマーケティングを応用した、解像度の高いテーマ探索
私たちは、独自に保有するAIツールとWebデータ、デジタルマーケティングの手法を組み合わせ、唯一無二のソリューションを提供しています。AI駆動型研究開発の発想を取り入れ、生成AIの活用が進む自社製品領域でも、市場ニーズや競合性を推定し検証します。業界特化のテーマを短期間で数多く探索し、有望なものを特定します。
シンクタンクレポートや展示会、エキスパートインタビューを補完する探索の広さと深さ
シンクタンクレポートよりも高い解像度で、展示会やエキスパートインタビューよりも幅広い範囲を対象に、市場ニーズや市場性、競合性を深く推定します。オープンイノベーションの連携先探しにも通じる広さを備え、量子技術のような新領域や自社製品の用途まで、短期間で検証できます。既存の情報源を置き換えるのではなく、補完する位置づけです。
匿名性を担保した情報収集・ニーズ分析で、最上流フェーズでも競合に察知されない
私たちは、お客様の情報を公開することなく、独自の手法とデータをもとに、R&Dシーズに対するニーズや潜在顧客を探索します。セキュリティ領域や自社製品のように競合への配慮が欠かせないテーマでも、匿名性を担保できます。GX関連技術などシーズ開発前の研究アイデアの段階から、競合に察知されない形で分析を行えます。
中長期の技術戦略や競合分析にも活用できる、定量的な分析基盤
匿名性を担保して得た定量的な情報は、個別のテーマ選定にとどまらず、中長期の技術戦略の立案や競合分析にも活用いただけます。シミュレーション活用が進む量子技術の領域や、業界特化のソリューション開発でも、将来の市場性を数字で捉えられます。経営会議で説明できる根拠として、意思決定を支えます。
化学品・素材業界などの工業分野での豊富な実績
私たちは、化学・素材メーカー、機械メーカー、電子部品メーカーなど、工業分野で数多くのR&D支援実績を有しています。マテリアルズ・インフォマティクスの活用が進む分野でも、業界特化の専門性が求められる自社製品の領域で成果を重ねてきました。生成AIを含む技術動向を踏まえた支援は、SIerの研究開発にも応用できます。
専門知識の壁をAIで乗り越え、長期のR&D時間軸にも対応
業界特有の技術用語や専門知識は、参入障壁になりがちでした。私たちは、独自のツールとノウハウをもとにAIを効果的に活用し、生成AIやAI for Scienceの知見を取り入れながら、業界特化の専門性の壁を乗り越えています。研究開発の長期性や市場投入までのリードタイムを考慮した、自社製品の戦略設計にも対応します。
R&Dの事例紹介
物流会社:最適化アルゴリズムの用途探索
汎用性の高いアルゴリズムに対し業界固有の最適化課題を発見し、初年度売上目標の大幅上方修正を達成。
機械メーカー:新加工技術のニーズ探索
機密性と効率性を両立したR&Dニーズ探索により、早期事業化を実現。
素材メーカー:新規素材の用途探索
軽量化・高強度を軸とした潜在顧客のWeb行動解析により新規用途領域を特定し、早期事業化を実現。
化学品メーカー:素材技術の新市場展開
独自AIツールによる大規模市場分析により20業界300用途を体系的に評価し、4ヶ月で参入戦略まで具体化。
化学品メーカー:新エネルギー素材の研究テーマ探索
AI活用による大規模スクリーニングと人間の洞察を融合し、3000候補から15の有望テーマを2ヶ月で選定。
Get In Touch
R&Dシーズの可能性を最大限に引き出すために
私たちは、独自のAIツールとデジタルマーケティング手法を応用し、短期間で幅広い可能性を深く推定した上で、お客様の情報を公開せずに解像度の高い市場ニーズを特定することが可能です。この手法を用いてR&Dシーズが求められる業界や分野等を特定した上で、最後の絞り込み・テーマ選定を人間が行うことで、研究初期の段階から短期間で解像度の高いニーズを把握することができるようになります。
高度な専門性が求められる工業分野での実績も豊富に有しており、お客様のR&Dシーズが大きく羽ばたく「きっかけ」を作る上で、私たちはきっと貢献できると思います。
独自のアプローチやアウトプットにご興味をお持ち頂けるようであれば、是非お気軽にお問合せください。
私たちは、独自のAIツールとデジタルマーケティング手法を応用し、短期間で幅広い可能性を深く推定した上で、お客様の情報を公開せずに解像度の高い市場ニーズを特定することが可能です。この手法を用いてR&Dシーズが求められる業界や分野等を特定した上で、最後の絞り込み・テーマ選定を人間が行うことで、研究初期の段階から短期間で解像度の高いニーズを把握することができるようになります。
高度な専門性が求められる工業分野での実績も豊富に有しており、お客様のR&Dシーズが大きく羽ばたく「きっかけ」を作る上で、私たちはきっと貢献できると思います。
独自のアプローチやアウトプットにご興味をお持ち頂けるようであれば、是非お気軽にお問合せください。
よくある質問（FAQ）
システムインテグレーター業界におけるR&Dとはどのようなものですか？
SIerのR&Dは技術の基礎研究だけでなくビジネス戦略に直結している点が特徴です。SIerのR&Dは新しい技術の研究開発と実用化を行い、SIerのR&Dの役割には自社プロダクト開発が含まれます。また、SIerのR&Dは技術の調査分析を行い顧客のビジネスに活用します。SIerのR&Dは新規ビジネスや共創の創出を目指しており、開発プロセスの革新にも重点を置きます。システムインテグレーター業界のR&Dはビジネスモデルの移行の中で重要とされています。
SIerがR&Dに取り組むメリットについて教えてください
SIerは顧客の潜在課題の発見にも注力しており、R&Dはその発見力を高める土台になります。SIerのR&Dには先端技術の早期検証が含まれ、技術力の底上げにつながります。SIerはAIや先端技術の活用を通じて研究開発の生産性を高めています。また、SIerは研究開発のデジタル化や実験データの高度化を支援しています。こうした取り組みが、クライアントの経営課題の解決や課題解決力の向上を後押しします。
SIerのR&D部門が抱える課題とは何ですか？
システム開発事業は短期的な利益を重視しやすく、中長期の成果を求めるR&Dとの間で優先順位の調整が課題になります。一方で、研究開発の業務プロセス改革が重要視されています。R&Dは研究データを管理し分析する基盤設計を行うため、データ基盤や業務プロセスの整備が欠かせません。IT業界全体で技術変化が速く、情報システムや業務システムを担うエンジニアの育成や、プロジェクトマネジメントの高度化も課題として挙がります。
SIerのR&D成果を事業化する方法を教えてください
R&Dの成果を事業化することがSIerにとって重要です。R&Dはアイデアの創出から実装までのプロセスに沿って進行し、R&Dのプロセスにはテーマ探索から市場展開までの６つのステップがあります。事業化に際しては、事業会社や民間企業との共創、基幹業務や基幹系システムへの適用可能性の検証、戦略策定、要件定義、設計開発、運用保守までを見据えた計画が必要です。ビジネスモデルの設計と並行して進めることが成果につながります。
R&Dコンサルティングではどのような支援を受けられますか？
私たちのR&Dコンサルティングでは、IT戦略や経営課題の整理から、R&Dテーマの選定、業務プロセスの見直し、プロジェクト全体の推進まで一貫して支援します。R&Dは研究データを管理し分析する基盤設計を行うため、データ基盤やITシステムの構想にも関与します。ITコンサルは上流工程に主に関与しますが、私たちはコンサルティング経験を活かし、SIerの業務効率の向上や技術力の強化にも伴走します。
SIer向けR&Dコンサルティングの進め方と流れを教えてください
まずクライアントの現状と経営課題を伺い、R&Dの目的と戦略策定を行います。次にテーマ探索、仮説検証、要件定義、プロトタイプの設計開発、事業化の検討へと進みます。R&Dはアイデアの創出から実装までのプロセスに沿って進行し、テーマ探索から市場展開までの６つのステップで整理します。システム構築やクラウド技術の活用、運用保守までを見据え、プロジェクトマネジメントの観点から進捗と成果を管理します。
SIerのR&Dにおける生成AIや先端技術の活用方法を教えてください
AIや生成AIはシステム開発において重要な要素とされています。SIerはAIや先端技術の活用を通じて研究開発の生産性を高めており、R&D特化型SIerは業務のオートメーション化を追求しています。具体的には、要件定義やソフトウェア開発の支援、実験データの分析、クラウドを活用した検証環境の整備などが挙げられます。SIerのR&Dには先端技術の早期検証が含まれ、DXの推進にも寄与します。
SIerのR&Dとビジネス戦略を結びつける方法は何ですか？
SIerのR&Dは技術の基礎研究だけでなくビジネス戦略に直結しているため、経営課題とR&Dテーマの接続が出発点になります。DXは業務プロセスの自動化を進め、DXには業務プロセス変革が不可欠です。SIはDX推進の中核的なインフラ整備機能を担い、SIerはDXを支援する重要な役割を果たします。2018年のDXレポートでレガシーシステムが障壁と指摘されており、基幹業務の刷新とR&Dを連動させる視点が求められます。
R&Dコンサルティング会社の選び方を教えてください
選定にあたっては、ITコンサルとSIerの違いを理解した上で、自社に必要な役割を見極めることが大切です。ITコンサルは経営課題をITで解決し、SIerはシステムの設計・構築・運用を担います。SIerは顧客の業務課題を解決するためのコンサルティングを行い、要件定義から運用保守までのプロセスを請け負います。戦略策定から実装、運用まで見通せるか、R&D特有の知見と支援実績があるかを確認すると、判断しやすくなります。
SIer向けR&Dコンサルティングの費用と期間の目安を教えてください
費用の目安は、大手ファームの場合で月700万円から1500万円、ブティックファームの場合で月300万円から1000万円程度です。期間は、現状分析とテーマ設計に数か月、検証から事業化の検討までを含めると半年から1年以上を要することもあります。支援範囲やプロジェクト全体の規模、クライアントの体制によって変動するため、個別のご要望を伺った上でお見積りいたします。
ITコンサルとSIerの違いについて教えてください
ITコンサルは経営課題をITで解決し、上流工程に主に関与します。SIerはシステムの設計・構築・運用を担い、要件定義から運用保守までを請け負います。SIerは顧客企業のITインフラを整備する役割を持ち、多重下請け構造を採用することが多い点も特徴です。仕事内容や職務内容、業務内容が異なるため、働き方や求められる経験も変わります。ITコンサルは文系出身者が多く、SIerは理系出身者が多い傾向があります。
SIerやIT業界の分類とシステムインテグレーションの範囲を教えてください
IT業界は7つの分類に分けられます。システムインテグレーションは要件定義から運用保守までを含み、SIのプロセスは要件定義、設計、開発、テスト、運用保守で進みます。SIerはシステム開発を一貫して提供する企業で、顧客の業務課題を解決することが目的です。経済産業省はかつてSIerを審査する制度を運営していました。エスアイヤーとも呼ばれ、BtoB企業として主に企業相手に事業を展開します。BtoC企業は一般消費者向けに事業を展開します。
SIerやITコンサルへの転職、求人、働き方について教えてください
大手SIerや電通総研などの求人情報には、非公開求人も含まれ、勤務地は東京都や神奈川県が中心です。給与や応募条件は職種により異なり、SEやエンジニア、ITコンサルタントでは求められる経験が違います。近年はリモートワークを取り入れる企業も増え、働き方の選択肢が広がっています。転職を検討する際は、コンサル、事業会社、民間企業の特性を比較し、自身のキャリアに合う職務内容を確認することが大切です。