受託開発会社の経営方針転換：「作る会社」から「成果を出す会社」へ

私は受託開発会社を25年以上経営してきました。
当初は「納期を守って、品質よく作る」ことが正義でした。そこに疑いはありません。実際、それで会社は伸びました。

でも今、AIの普及で“実装コスト”が目に見えて下がっています。
コードを書く速さは、個人差よりも「AIをどう使うか」「要件がどれだけ明確か」の差になりつつある。つまり、受託の価値の中心が“実装力”から“成果を出す力”へ移っているのです。

この変化の怖さは、技術の話ではありません。経営モデルそのものが揺さぶられることです。
• 工数＝売上、稼働率＝正義、増員＝成長
この前提が崩れ、「作業の提供」は価格競争に巻き込まれます。

だからこそ、経営方針を変える必要がある。
「作る会社」から「成果を出す会社」へ。今日はその転換を、経営視点で整理し、現場の変え方（評価制度／営業資料／採用要件）まで踏み込みます。
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1. AIで何が起きるか：実装が“希少性”を失う

AIで開発が速くなる。これは皆が言っています。
しかし本質は「速くなる」ではなく、実装が“差別化になりにくくなる”ことです。

これまで受託が成立していた理由は、ざっくり言えばこうでした。
• 要件を理解して設計できる人が限られていた
• 実装できる人が限られていた
• 品質を担保できるチームが限られていた

AIはこのうち、特に「実装」のボトルネックを崩します。
すると市場はこうなります。
• お客様は「同じものをもっと安く作れるはず」と考える
• 受託会社は「工数単価」で比較される
• “作れる”だけでは勝てない

ここで厳しい現実があります。
受託の値下げ競争は、会社の体力を確実に削ります。
利益が薄くなる → 教育投資が減る → 品質が落ちる → さらに値下げ圧力。
この負のループから抜けるには、価値の出し方を変えるしかありません。
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2. 「成果を出す会社」とは何か：納品ではなく“指標の改善”に責任を持つ

「成果を出す」と言うと、きれいごとに聞こえるかもしれません。
私はこれを、もっと現実的に定義します。

成果＝お客様の業務・売上・コスト・リスクの指標が、継続的に改善されること

つまり、成果の単位は「画面」でも「機能」でもなく、KPIです。
• 受注率が上がる
• 問い合わせ対応時間が短くなる
• 在庫欠品が減る
• 審査のリードタイムが短縮する
• 障害が減って機会損失が減る

これをやり切る会社になると、同じ開発でも意味が変わります。

【ゴール】
作る会社: 納品
成果を出す会社: KPI改善（定量）

【進め方】
作る会社: 要件→実装→検収
成果を出す会社: 仮説→検証→改善サイクル

【価値の源泉】
作る会社: 実装工数
成果を出す会社: 業務理解・運用設計・改善力

【価格】
作る会社: 工数単価
成果を出す会社: 価値（成果）に紐づく

ここまで言うと「じゃあ、受託じゃなくてコンサルでは？」と言われます。
半分正解です。でも私はこう言い直します。

“開発会社が、成果に責任を持つ領域まで踏み込む”
これが転換の本体です。
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3. 受託会社が取るべき4つの転換

ここからが本題です。私は転換を4つに整理しています。

① 業務理解 × プロダクト思考へ：要件を受け取る側から、価値を設計する側へ

AIがコードを書く時代に残る差は、シンプルです。
• 何を作るべきか（Why / What）
• どう運用し、どう改善し続けるか（How / Operate）

これを決めるには、業務理解が必要です。しかも“ヒアリングで聞いた要件をまとめる”レベルでは足りない。

私が現場に求めるのは、プロダクト思考での業務理解です。
• 現場の業務フロー（例外・例外・例外）を把握する
• KPIツリーを作る（どの数字が成果か、どこがレバーか）
• 「機能」ではなく「意思決定」を設計する
• 仮説を立て、最小コストで検証する（PoCの乱発ではなく）

具体例（よくある受託の失敗）
「受発注システムを作ってください」→ 画面と機能は揃った
でも成果が出ない。なぜか？
• マスタ整備ができていない
• 現場の例外処理が残り、Excelが生き続ける
• 受注後のリードタイム改善に繋がらない

成果を出す会社は、最初にこう聞きます。
• “一番困っているのはどの工程か？”
• “リードタイムのどこが詰まっているか？”
• “例外は何種類あるか？”
• “現場がExcelを使う理由は何か？”
• “成功指標は何か？（例：リードタイム◯%短縮、差し戻し◯%減）”

この質問ができる会社は、AI時代でも価格競争に巻き込まれにくい。
なぜなら、お客様は「作業者」ではなく「伴走者」を必要とするからです。
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② 内製化支援へ：奪い合いではなく“強くする”ビジネスへ

受託会社が内製化を恐れている限り、未来は苦しい。
私は逆に、内製化支援は次の主戦場だと思っています。

理由は簡単で、企業はこう考えています。
• 変化が速いから、システムを自分たちで変えたい
• でも人材も型もない
• そこを支援してくれるパートナーが欲しい

内製化支援とは「引き継いで終わり」ではありません。
価値が出るのはここです。
• 参画初期にアーキ・運用・セキュリティの“型”を作る
• 共同開発（ペア開発・モブ・レビュー）で育てる
• ドキュメントを“残すために”ではなく“回すために”設計する
• チームが回り始めたら、自社は高付加価値領域へ移る

ここで受託会社の役割は「手を動かす人」ではなく、“開発組織の立ち上げ屋”に近づきます。

内製化支援ができる会社は、実は継続収益も作れます。
内製化した後も、以下は残るからです。
• 技術負債の返済
• 監視・運用設計
• SRE・セキュリティ
• データ基盤・分析
• プロダクト改善支援
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③ 運用・改善まで含む価値提供へ：「作って終わり」をやめる

AIで最も過小評価されがちなのが、ここです。
AIは実装を速めますが、運用と改善は勝手に回りません。

成果が出る会社は、最初からこう設計します。
• ローンチ後の改善サイクル（2週間・4週間など）
• 計測（ログ／イベント設計／BI）
• 障害対応と再発防止の仕組み
• 問い合わせ対応や業務運用の体制

そして契約も変える必要があります。
工数請求一本だと、改善が“追加費用”になり、動きが止まるからです。

おすすめはハイブリッドです。
• Discovery（業務理解・KPI設計）：固定＋短期
• Build（構築）：マイルストーン
• Operate/Improve（運用改善）：月額リテイナー＋成果連動（可能なら）

これを提案できる受託会社は、「見積りの比較」から降りられます。
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④ 再利用可能な資産化へ：毎回ゼロから作るのをやめる

受託が工数商売から抜けられない最大の理由は、ここです。

毎回、知見がプロジェクトに閉じて消える

AI時代は、資産化のやり方も変わります。
たとえば以下は“資産”になります。
• 業界特化のテンプレ（業務フロー、KPIツリー、要件の聞き方）
• 設計・運用の標準（監視、権限、ログ、SLO）
• 使い回せるコンポーネント（認証、通知、帳票、バッチ基盤）
• 生成AIを組み込んだ社内開発基盤（ガイド、プロンプト、レビュー規約）

資産化が進むと何が起きるか。
• 同じ売上でも利益率が上がる
• 新人でも成果が出しやすい（属人性が下がる）
• 営業が「事例」と「型」で売れる
• 内製化支援もスケールする

私はこれを、経営指標として持つべきだと思っています。
• 資産利用率（案件のうち何%が型を使っているか）
• 再利用による短縮工数（実績）
• ナレッジの更新頻度（資産が死んでないか）
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4. 経営として何を変えるべきか：P/Lの作り方が変わる

「成果を出す会社」に変わるのは、現場の気合いでは無理です。
経営が変えるべきポイントは3つあります。

(1) 事業の“勝ち筋”を絞る（何でも屋をやめる）

業務理解は、広く浅くでは勝てません。
まず「どの業界／業務に強い会社になるか」を決める。
• 例：物流の配車／倉庫、製造の工程・品質、金融の審査、医療の予約・レセプト…
すべてはできない。絞るから資産化できる。

(2) KPIを“稼働率中心”から“成果中心”へ変える

稼働率が悪いと言われ続けた現場は、「成果」ではなく「時間」を稼ぎます。
これを変えるには、評価指標から変えるしかありません（後述します）。

(3) 営業の売り方を変える（見積り比較の土俵に乗らない）

「同じものなら安い方」で負けるなら、同じものを売らない。
成果を売る。改善を売る。型を売る。
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5. 現場の変え方：評価制度／営業資料／採用要件

ここからは、私が本当に効くと思っている“実務”です。
スローガンを変えても現場は変わりません。制度・道具・人を変えます。
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A. 評価制度：コード量・稼働率中心から「成果・学習・資産」へ

まず、評価制度が旧来のままだと100%失敗します。
典型はこれです。
• 稼働率が高い人が評価される
• 炎上案件で残業した人が評価される
• “要件の穴”を指摘する人より、黙って実装する人が評価される

成果を出す会社の評価は、こう寄せます（例）。

評価配分の例（職種共通の土台）
• 40%：顧客成果（KPI改善、現場定着、CS）
• 20%：品質・信頼性（障害、再発防止、運用設計）
• 20%：チーム成果（育成、レビュー、連携）
• 20%：資産化・学習（テンプレ化、ナレッジ共有、再利用）

そして重要なのは、“数値化できるところは数値化する”ことです。
• リリース後◯ヶ月での定着率（利用率）
• 問い合わせ件数の減少
• 手戻り率
• 再発防止の完了率
• 資産の採用回数

評価制度は「会社が何を正義にするか」の宣言です。
AI時代は、正義を“実装”から“成果”へ移さないといけない。
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B. 営業資料：機能一覧の提案書を捨て、「成果の設計図」を売る

営業資料に「機能一覧」「画面一覧」「工数内訳」が並んでいる限り、比較対象は“単価”になります。
勝てる資料は、構成が違います。

提案書の骨子（おすすめ）\

1. 現状の課題（業務フローとボトルネック）\
2. 成果指標（KPIツリー、改善ターゲット）\
3. 仮説（なぜそれで改善するか）\
4. 実行計画（Discovery→Build→Operate/Improve）\
5. 計測と運用（ログ、ダッシュボード、SLO、体制）\
6. リスクと対策（内製化・権限・データ・例外処理）\
7. 価格（価値に紐づく構成：月額＋改善サイクルなど）\
8. 事例（同様の業務での改善実績）
   
   この資料ができると、営業が「機能の議論」から降りて、「成果の議論」に持ち込めます。
   ここまでくると、競合は“受託会社”ではなく“何も変えない現状”になります。
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C. 採用要件：これから必要なのは「問題を定義できる人」

AIが書けるのはコードです。
でもAIは、現場の痛みを理解して「何を変えるべきか」を決めてはくれません。

採用要件を変えるべきです。
エンジニアも含め、以下が強い人が効いてきます。

採用で見たい力（職種横断）
• 問題設定力：課題を構造化し、真因に当てられる
• コミュニケーション：現場・経営・ITの翻訳ができる
• データ感度：指標で語れる（KPI、ログ、分析）
• 仕組み化：属人化を嫌い、型に落とす
• AIリテラシー：使うだけでなく、品質・リスクを理解する

職種として増やしたい（または育てたい）
• 業務アナリスト（BA）
• プロダクトマネージャー（PdM）
• UXリサーチ／サービスデザイン
• SRE／運用設計
• データエンジニア／アナリスト

受託会社は「エンジニアだけの会社」だと、成果責任を取りに行けません。
チーム編成そのものを変える必要があります。
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6. 変革の進め方：いきなり全社でやらない（でも逃げない）

最後に、変革の現実的な進め方です。
私のおすすめは「小さく始めて、勝ちパターンを資産化して広げる」です。

最初の90日でやること（最小構成）
• 注力領域（業界／業務）を1〜2つに絞る
• Discoveryメニューを作る（KPI設計・業務分析・改善計画）
• 営業資料を“成果型”に刷新（最低1本の型）
• パイロット案件を1つ選び、運用改善まで責任を持つ
• 資産化の仕組み（テンプレ置き場・レビュー会）を作る

3〜6ヶ月でやること
• 評価制度をパイロットチームから変える
• 内製化支援のオプションを用意（教育・ガードレール）
• 運用改善の月額契約を標準にする
• 事例を作り、提案で再現する

6〜12ヶ月で狙う姿
• “成果が出る型”が3つ以上ある
• 資産の再利用で利益率が安定する
• 内製化支援案件が継続収益の柱になる
• 採用が「業務×プロダクト」志向に変わる
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まとめ：「作る」から「変える」へ。受託の価値は終わらない、形が変わる

私は受託開発を悲観していません。
むしろ、AI時代は“良い受託会社”にとって追い風です。
• ただ作るだけの会社は、淘汰される
• でも、成果を出せる会社は、より強くなる
• なぜなら企業は、変化に対応するパートナーを必要としているから

「作る会社」から「成果を出す会社」へ。
これはスローガンではなく、経営モデルの転換です。

そして転換の要点は4つでした。\

1. 業務理解×プロダクト思考\
2. 内製化支援\
3. 運用・改善まで含む価値提供\
4. 再利用可能な資産化
   
   この4つを、評価制度・営業資料・採用要件まで落とし込めた会社が、AI時代の受託で勝ち残ります。