概要
「2025年の崖」とは、経済産業省が2018年に公表したDXレポートで示された問題意識です。
老朽化した基幹システム、ブラックボックス化した業務、IT人材不足、データ活用の遅れによって、日本企業の競争力が低下するリスクを指します。
しかし2025年を迎えても、多くの企業で分かりやすい形の崩壊が起きたわけではありません。
Windows 10のサポート終了、ランサムウェア被害、レガシーシステム問題も、社会全体が一気に止まるような形では表面化しませんでした。
一方で、生成AIの進歩は想定以上に速く進みました。
DXや業務効率化が現場に十分浸透する前に、AIという次の技術革新の波が来てしまったとも言えます。
これから重要になるのは、AIを導入することそのものではありません。
AIに接続できる形で、業務データ、判断履歴、対応履歴、顧客情報、現場の知見をデジタル上に蓄積していくことです。
2025年の崖とは
2025年の崖とは、経済産業省のDXレポートで示された問題意識です。
老朽化した既存システム、複雑化した業務、属人化した運用、IT人材不足、データ活用の遅れが重なり、企業の競争力や成長力が低下するリスクを指します。
特に問題とされたのは、レガシーシステムのブラックボックス化です。
古いシステムを維持し続けることで、保守費用が増える。仕様を分かる人が減る。データが活用できない。新しいサービスや業務改善に対応しづらくなる。
こうした問題が、2025年ごろに大きな経営課題になるとされていました。
崖は一気に来たのではなく、静かに進んでいる
実際には、2025年になった瞬間にすべての企業が崩壊したわけではありません。
Windows 10の終了も、ランサムウェア被害も、社会全体が一斉に止まるほどの混乱には見えませんでした。
しかし、それは問題が消えたという意味ではありません。
多くの現場では、今も業務は回っています。
Excelで管理する。紙で確認する。口頭で報告する。担当者の記憶で判断する。社内チャットで流れる。会議で確認する。
表面上は、それでも仕事は進みます。
しかし問題は、その業務がデータとして残らないことです。
口頭で報告された内容は、AIに接続できません。会議で決まった判断も、記録されなければ再利用できません。担当者の頭の中にある知見は、退職や異動とともに失われます。
つまり崖は、ある日突然落ちるものではなく、業務データが蓄積されないまま、静かに競争力が失われていく形で進んでいます。
DXが現場に浸透する前に、生成AIという次の波が来た
2025年前後は、生成AIの進歩が非常に目立った時期でもあります。
文章生成、画像生成、コード生成、翻訳、要約、情報整理、資料作成、Webサイト制作、業務自動化など、AIができることは急速に広がりました。
ChatGPT、Gemini、Claude、CodexのようなAIツールは、単なるチャットではなく、実務に入り込む存在になり始めています。
しかしここで問題になるのは、AI側の性能ではありません。
AIに渡せる業務データがあるかどうかです。
多くの企業では、DXや業務効率化がまだ現場に定着していません。
紙の申請が残っている。Excelの手入力が残っている。同じ情報を何度も転記している。会議で確認しなければ進まない。業務フローが人によって違う。データが部署ごとに分断されている。
こうした状態のまま、生成AIという次の波が来ました。
AIがどれだけ高性能でも、業務内容が口頭、紙、属人的なExcel、担当者の記憶だけに存在している場合、十分に活用できません。
AI時代には、「AIを使えるか」以前に、「AIに接続できる業務構造になっているか」が問われます。
クラウドとSaaSの普及で、セキュリティの前提も変わった
クラウドとSaaSの普及によって、業務データの扱い方は大きく変わりました。
以前の情報持ち出しリスクは、メール添付、USB、Excelファイル、個人PCへのコピーなど、単発ファイルの流出として捉えられることが多くありました。
しかし現在は、Google Drive、OneDrive、Dropbox、Notion、Slack、CRM、SFA、社内ポータルなど、業務データの多くがクラウド上にあります。
つまり、持ち出される対象は単発ファイルではなく、業務データベース全体になり得ます。
会社のPCを持ち出さなくても、アカウントさえあれば業務データにアクセスできます。
さらに、個人アカウントでChatGPTやGeminiなどを使い、業務資料、議事録、契約書、顧客情報を入力してしまうケースも増えていくと考えられます。
これはBYODやシャドーITの延長にある、シャドーAIの問題です。
本人に悪意がなくても、便利だから使う。しかし管理部門は把握していない。その結果、業務データの持ち出しやコンプライアンス問題につながる可能性があります。
だからこそ、クラウド時代には「社内ネットワークの中なら安全」「会社のPCなら安全」という前提では不十分です。
重要なのは、誰が、どのアカウントで、どの権限で、どこから、何にアクセスしているかを管理することです。
この考え方は、ゼロトラストにもつながります。
場所ではなく、アカウント、権限、端末状態、ログ、利用状況で判断することが、クラウドとAI時代のセキュリティでは重要になります。
AIに接続できる業務基盤を持てるかどうか
AIを実務で活用するには、業務データをAIに接続できる形で蓄積する必要があります。
顧客情報、案件情報、問い合わせ履歴、対応履歴、判断履歴、議事録、商品情報、業務フロー、ナレッジ、社内ルール。
これらがデジタル上に整理されていれば、AIは検索、要約、分類、提案、文章化、分析に活用できます。
逆に、口頭、紙、個人メモ、属人的なExcelに散らばっている場合、AIは十分に機能しません。
AI活用で難しいのは、ツールの使い方ではなく、従来の業務習慣を変えることです。
口頭で済ませる。会議で話して終わる。担当者の記憶に頼る。Excelを個人管理する。業務ログを残さない。
こうした習慣は、これまでの現場では成立していたかもしれません。
しかしAI時代には、記録されていない情報はAIに扱えません。
今後は、同じAIツールを使っていても、接続できる業務データを持つ企業と、持たない企業で成果が分かれていきます。
差が出るのは、AIツールそのものではありません。
AIに接続できる業務基盤を持っているかどうかです。
Time合同会社での考え方
Time合同会社では、AI活用を単独のツール導入としては捉えていません。
Google Workspace、AppSheet、クラウド、Webサイト、オウンドメディア、業務データ、SEO、内部リンク、用語集などを含めて、情報をデジタル上に蓄積し、再利用できる状態を作ることが重要だと考えています。
DXとは、単に紙をデジタルに置き換えることではありません。
業務フロー、情報の置き場所、判断履歴、データの管理方法を再設計することです。
そして生成AI時代には、その再設計の重要性がさらに高まっています。
AIを導入する前に、AIに接続できる業務構造を作る。
これが、これからのDXにおいて重要になると考えています。
まとめ
2025年の崖は、分かりやすい形で一気に来たわけではありません。
しかし、レガシーシステム、属人化、アナログ業務、データ未整備の問題は、今も静かに進んでいます。
そこへ生成AIという新しい技術革新の波が来ました。
これからは、AIを導入する企業ではなく、AIに接続できる業務データと運用構造を持つ企業が強くなっていきます。
口頭や紙で流れていた業務を、デジタル上に記録し、蓄積し、再利用できる形にすること。
それが、生成AI時代におけるDXの重要な課題です。