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Resource Regions: Japan

長年にわたり、国内IT市場の成長は、大企業、公共部門の既存システムのモダナイゼーション、そして消費者のPC、スマートフォンといったデバイス更新サイクルによって牽引されてきました。また、国内においてデジタルトランスフォーメーション（DX）関連支出は主に大企業が中心というのが、これまでの一般的な見方でした。
しかし、その前提を見直す必要があります。


IDCは、2026年の国内IT市場規模が28兆4,189億円に達し、前年比3.3%増、2024年から2029年までのCAGRは6.4%になると予測しています。大企業は引き続き市場を主導し、その構成比は2025年の53.9%から2029年には56.0%へと拡大する見込みです。日本のIT市場拡大において、大企業の影響力は依然として中核を成しています。
しかし、構造的に重要なのは、中堅企業の同時的な存在感の高まりです。
従業員数100～999名の中堅企業は、IT支出全体に占める割合を2025年の19.8%から2029年には21.2%へと拡大する見込みです。さらに2026年には、中堅企業のIT支出（PCを除く）は前年比9.5%増と予測されており、大企業の8.7%増を上回ります。

2026年以降、日本のIT市場は「デュアルエンジン構造」によって特徴づけられることになります。すなわち、大企業による持続的な拡大と、中堅企業におけるデジタル化の加速です。

なぜ中堅企業はIT投資を加速させるのか

1. 生産性向上と人材コストの問題が経営課題に

国内の人手不足は、もはやマクロ経済の問題ではありません。とりわけ中堅企業にとっては、日々の事業運営に直結する制約要因となっています。

大企業も同様の課題を抱えていますが、強力なブランド力、人材採用体制、成熟したデジタル基盤を持ち、すでに自動化やデータ統合、生産性向上を目的にしたデジタルプラットフォームに多額の支出を行っています。

一方で中堅企業は、人材面やデジタル成熟度に課題を抱えている場合が多く、給与水準やブランド力での人材採用競争も容易ではありません。2026年に向けて人材不足がさらに深刻化する中、デジタル化は戦略的選択肢ではなく、事業継続の前提条件となります。

さらに、大企業や官公庁／地方自治体からのデジタル化対応の要請がサプライチェーンを通じて波及しています。デジタル化に遅れた中堅企業は、取引機会を失うリスクに直面します。

2026年以降、生産性向上を目的としたデジタル化は構造的な潮流となります。

2. 中堅企業には外部ベンダーのデジタル化支援が必要

大企業は内製化やIT子会社の設立、ハイパースケーラーや先端企業との直接連携を進めており、自社内でのITリソースを高度化させています。

しかし中堅企業は異なる制約下にあります。

多くの中堅企業は社内IT人材が限られており、大規模なシステムモダナイゼーションプロジェクトを自力で推進する能力を十分に持っていません。2026年にデジタル化プロジェクトが本格実行段階に入るにつれ、ITベンダーやSIerへの依存度は高まります。

中堅企業が求めるのは：

・エンドツーエンドの導入支援
・ユースケースベースのパッケージソリューション
・運用面まで含めたスケーラビリティ
・AIおよびクラウド活用に関する専門知識

ただし、この市場に対応するには、提供モデルの構造的な見直しが必要です。案件規模は比較的小さく、予算も限定的です。より軽量で成果志向のアプローチが求められます。

3. 中堅・地域系ベンダーの構造的優位性

国内IT市場の成長の重心が中堅企業に移る中、ITベンダー自身のポジショニングも重要になります。

大手および準大手ベンダーは大企業における大規模プロジェクトに不可欠ですが、中堅企業には異なるデリバリーモデルが求められます。より現場密着型で、地域性を踏まえた、柔軟な導入を重視するアプローチです。

中堅・地域系SIerは、この環境において構造的な優位性を持つ可能性があります。

規模、コスト構造、組織体制が中堅企業のニーズに適合しやすく、より密接な関係性を築きやすいからです。大規模プロジェクトに最適化された大手ベンダーとは異なり、スピード、アプローチの優位性、柔軟な導入の容易性に強みを持つプレイヤーは、中堅企業のデジタル化の拡大局面で成長機会を獲得しやすいでしょう。

4. クラウドが変革のハードルを下げる

大企業はレガシーシステムや高度にカスタマイズされたアーキテクチャにより、モダナイゼーションに時間とコストを要するケースが多くあります。

中堅企業は、相対的にシステム構造が単純であり、クラウド移行の障壁が低い傾向にあります。

IaaSやクラウドネイティブ基盤の拡大により、以下が可能になります：

・新システムの迅速な導入
・初期投資の抑制
・スケーラブルなIT基盤
・AI関連機能との容易な統合

2026年には、AIモデル、データ基盤、エージェント型AIプラットフォームを含むAI関連支出が急拡大する見込みです。クラウド環境は、中堅企業が大規模なシステム再構築プロジェクトを行わずにこれらを導入することを可能にします。

クラウドは既存システムと新しいシステムとの間の摩擦を減らします。迅速な成果を求める中堅企業にとって、これは特に重要な要素です。

2026年以降：成長は集中へ

国内IT市場は分散しているのではなく、多くの企業、公的部門において拡大傾向で収斂しています。

大企業は引き続き市場シェアを拡大し、中堅企業は構造的な成長エンジンを持つことで国内IT市場での存在感を強めます。

次の成長フェーズは：

・大企業の継続的なモダナイゼーション
・中堅企業のデジタル化の加速
・大企業、中堅企業の両セグメントでのAI活用拡大
・クラウド基盤への依存度の上昇

を軸に展開されます。

ITベンダーにとっての示唆は明確です。

今後の成長は、大企業による超大型プロジェクトだけではありません。システムモダナイゼーション、デジタル化プロジェクトに着手する中堅企業へのビジネス規模の拡大が鍵となります。

国内IT市場におけるデュアルエンジンでの市場拡大の構造を早期に把握し、提供ソリューション、パートナー戦略、デリバリー体制を中堅市場に適応させたベンダーこそが、日本のIT市場における次の持続的な成長フェーズを取り込むことができるとみています。

図表: 国内IT市場（PCを除く）前年比成長率、並びにIT支出割合比較：大企業、中堅企業

関連する調査やご相談について

より詳細なインサイトや市場動向については、当社アナリストへお気軽にご相談ください。

Hitoshi Ichimura - Senior Research Manager, Software, Services, and IT Spending, IDC Japan - IDC Japan

Analyst Profile
Hitoshi Ichimura is responsible for the market analysis of overall Japan IT spending, based in Tokyo. In this role, he is responsible for the market analysis of IT Spending research by vertical, company size and region. His main area of research involves IT Spending market forecast and trends for the Japan financial industry local area and SMB segment. Ichimura is also involved in various custom research projects in the area.

国内AIインフラ市場は、いま大きな転換点を迎えています。これまで市場の成長を牽引してきたのは、AIモデルの「学習」を支えるAIインフラ投資でした。しかし今後は、推論を軸とした社会実装フェーズへの移行が進むとIDCではみています。AI活用がPoC（概念実証）から本番運用へと広がる中で、AIインフラの役割や求められる要件も大きく変化しつつあります。IDCでは、2026年を学習から推論への転換点と位置づけています。

1. 急成長する国内AIインフラ市場と「学習中心」からの転換

ここ数年、国内AIインフラ市場は急速な拡大を遂げました。ハイパースケーラーや国内クラウド事業者による大規模投資を背景に、2023年、2024年は共に前年比100%以上の成長を記録し、市場規模は2年連続で倍増以上となりました。国内AIインフラ市場の支出額は2025年には6,946億円に達し、今後は年間平均成長率（CAGR：Compound Annual Growth Rate）7.3%で成長し、2030年には約1兆円規模に迫るとIDCでは予測しています。

一方で、今後の成長を牽引する要因は大きく変化します。これまで中心だった学習用途に加え、業務の中で継続的にAIを活用する推論需要が拡大し、市場の主軸が移行していきます。IDCでは、2027年には国内AIサーバー市場において推論向けの支出が学習向けを上回ると予測しています。また、2025年から2030年のCAGRは推論向けが学習向けを10ポイント以上も上回る予測です。

2. 推論の拡大がもたらすAIインフラ利用の変化

IDCによる最新の調査「Japan Digital and AI Infrastructure Strategies and Investment Survey 2026」では、推論用途で利用予定のAIインフラはパブリッククラウドが過半を占める一方で、専有型インフラやエッジ環境といった「プライベートAIインフラ」も20～30%台に達しています。

一方で、AI向けに組織内データを本格的もしくは高度に活用している企業は22％にとどまっています。現在は先行企業が中心となって、機密情報や個人情報を含む組織内データの AI での活用に取り組み始めている段階にあることを示しています。

IDCの調査では、こうした先行企業は今後、プライベートAIインフラを利用する意向が強くなっています。その背景には、自社のニーズに最適な構成の採用や、可用性やコストの予測可能性の高さ、さらに、法規制やソブリンAIへの対応を重視していることがあります。事業の安定的な継続性を考慮したうえで、コスト競争力と信頼性の高いAI基盤の整備を進めています。

  • AI向けに組織内データを本格的もしくは高度に活用している企業は22％にとどまっている。
  • 組織内データ活用の先行企業は、コストの競争力と予測可能性を向上し、ソブリンAIも考慮した信頼性の高いAI基盤の整備を進めるために、今後、プライベートAIインフラを利用する意向が強い。

AIインフラが国家戦略や企業競争力にも直結する基盤となるにつれて、ソブリンAIやデータ主権への対応も重要視されます。データの保護や所在管理、地政学リスクへの備えといった観点から、専有環境やソブリンクラウドの活用も拡大する見通しです。

3. AIインフラ向けサービス市場の拡大と競争軸の変化

AIインフラの導入拡大に伴って、構築・運用・保守を担うITインフラサービス市場も急成長しています。国内AI向けITインフラサービス市場は2025年の957億円から2030年には2,320億円へと拡大し、CAGRは19.4%に達する見込みです。AIインフラは設計や運用が高度化しており、液冷対応やデータセンター設備を含めた専門的な対応が求められることが、サービス需要を押し上げています。

市場の競争軸は、従来のハードウェア性能中心から、柔軟なインフラ選択やサービス提供能力、AIの本番実装を支援する総合力へとシフトしています。これまでは高性能GPUを軸としたAIインフラ製品や構築・運用サービスで先行したベンダーが市場を牽引してきましたが、今後はAI導入からアプリケーション開発、ハイブリッド環境の構築・運用、さらにはソブリンAI対応までを包括的に支援できる企業が競争優位を確立するとIDCはみています。

IDCが提供するレポートのご紹介

IDCでは、国内AIインフラ市場の変化を詳細に分析したレポートを発行しています。

「2026年 国内AIインフラおよびAI向けITインフラサービス市場動向分析：推論が主導する競争軸の転換」

本調査レポートでは、国内AIインフラ市場の構造変化を把握するため、2025年から2030年の市場予測をセグメント別に分析しています。サーバー／ストレージ別、サービスプロバイダー／エンタープライズ別、配備モデル別、産業分野別に加え、AIサーバー市場について、学習／推論別やアクセラレーテッド／ノンアクセラレーテッド別に予測しています。

また、国内AI向けITインフラサービス市場についても、顧客タイプ別およびサービスタイプ別に予測しています。さらに、AIインフラ需要の変化や主要ベンダーの動向も整理しており、今後の市場機会や競争環境の変化を明らかにしています。

これらの分析によって、学習から推論へのシフトに伴うAIインフラの需要構造の変化や、サービスプロバイダーとエンタープライズの投資動向の違い、今後拡大するサービス市場の機会を包括的に把握できます。

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Yukihisa Hode - Research Manager, Infrastructure & Devices, Research, IDC Japan - IDC Japan

Analyst Profile
Yukihisa Hode is a research manager covering digital infrastructure strategies as well as AI infrastructure, IT infrastructure services, IT operations, hybrid/multicloud and hyperconverged infrastructure (HCI). He leads the research program on digital infrastructure strategies, providing insight and advice on the digital infrastructure through research reports, marketing content, and presentations to support IT and digital decision-making.

企業でのAIを利用したITシステム投資はもはや必然の状況になっています。特に2026年は、AIエージェントの実ビジネス適用の元年となるとIDCでは予測しており、従来のAI利用方法であった「仕事のアシスタント」からAIエージェントを実利用し、ワークフローへの組み込みによる「業務遂行のバディ（相棒）」への構造的変化の年になるとみています。

IDCが2026年3月に発表した「Worldwide AI and Generative AI Spending Guide 2026V1」では、国内AI市場支出額は2025年に2兆3,725億円から、2029年に2.9倍の6兆8,897億円に急成長し、2024年～2029年の年間平均成長率（CAGR）は36.0％に達すると予測しています。このことは、AI市場が国内IT市場の重要な一画を占めるまでになることを意味しており、2029年にはIT市場全体の20%を占めるまでになります。これらのデータからも、企業でのAI投資は必然になっていると言えるでしょう。

今回IDCが発表した「Worldwide AI and Generative AI Spending Guide 2026V1」では、
以下の重要なAIシステム導入／活用のポイントを示しています。

1．AIエージェントの急成長によるAIソフトウェア市場の成長

国内では、企業での生成AIは2025年末に5割以上の企業が実利用しているものの、その利用方法（ユースケース）が例えば翻訳、要約などの一般オフィス業務の補助的役割に留まるケースが多く、十分な価値創出が得られずに試験的導入（PoC）が失敗するケースが多く見られることが判明しています。IDCの企業ユーザー調査においても、PoCにおいて期待する効果が得られなかった経験のある企業が6割に上ることが測定されています。このような背景で、導入効果が得られやすいユースケースとして、補助的な役割のAI利用から業務ワークフローの自動化／自律化へのユースケースの移行が求められます。これを実現する手段として提供が始められたAIエージェントは市場の期待を集めており、ソフトウェアベンダーによるAIエージェント向けプラットフォーム提供やアプリケーションへの組み込みが2025年から始まり、2026年から実ビジネスへの適用が急成長するとみられます。これらのAIエージェントの急成長を加味し、AIソフトウェア市場のCAGRは48.9％と予測し、AI市場全体のCAGR 36.0％と比較して成長率が大きくなると予測しています。

2．AIユースケースのCX適用拡大

AI／AIエージェントを実ビジネスに適用するためには、どの業務のどの部分に適用するかが成功のキーポイントになります。IDCが今回発表した「Worldwide AI and Generative AI Spending Guide 2026V1」では、ハードウェア／ソフトウェア／サービスのAIテクノロジー市場分類だけではなく、ユースケース別の情報も提供しています。これによると、IT運用の自動化、ソフトウェア開発へのAI適用などが成長率の高いユースケースとして予測されていますが、特に成長率の高いユースケースとして「セールス（CAGR 46.2％）」「カスタマーサービス（CAGR 42.0％）」などのCX（顧客エクスペリエンス）への適用拡大が見込まれています。これは、AI／AIエージェントが社内業務の自動化のみならず、人間とAIが協働することによって顧客やパートナーなどの対外的なリレーションを提供する「バディ」として位置づけられるようになることを意味しています。このことは、企業がAIを活用した自動化によるコスト削減ばかりではなく、顧客対応力や市場変化への対応力を強化する活用方法にユースケースを拡大していくことを示唆しています。

まとめ

2026年の国内AI市場はAI活用の変革が起こり、AIがアシスタントからバディへの変化を起こすキックオフの年と位置付けることができるでしょう。このことは、人間とAIが協働する企業運営の再定義をもたらし、AI市場加速の引き金となり、国内IT市場の主要な一画を占めることになるでしょう。

IDCが提供するデータのご紹介

IDCはAI市場に関して、継続的かつ多層的な情報を提供し、分析を行っています。

これらのデータセットを活用することで、国内およびグローバルなAI市場の加速を可視化することが可能となります。

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Takashi Manabe - Senior Research Director, AI and Automation, IDC Japan - IDC Japan

Analyst Profile
Takashi Manabe is the Senior Research Director of AI and Automation groups in IDC Japan. Mr. Manabe's primary responsibility includes the analysis of the dynamics and trends, vendor strategies, and market sizing/modeling of Japan’s enterprise AI related market including Software, Services and Infrastructure. He also covers Security, Data Management/ Bigdata Analytics, Customer Experience and Digital Transformation market related to AI. Before joining IDC, Mr. Manabe worked at Toshiba Corporation, Toshiba America Information Systems, Inc., and Toshiba TEC Corporation. 20 over years his experience in the communications and software market, Mr. Manabe started his business as a system engineer for PBX/enterprise data communications equipment in Toshiba Corporation. He was also act as product planning and marketing manager for communication equipment/ software. He also acted as business planning, business management in Toshiba America's age for cable TV Internet business in the enterprise, security software and consumer communication market. Just prior to join IDC, Mr. Manabe worked at Toshiba TEC Corporation, for document solution such like MFP remote management system, scan OCR solution as product planning manager. Mr. Manabe graduate of Muroran Institute of Technology, Japan, holds a Master Degree of Computer Science and Engineering. He also holds a Bachelor degree in Computer Managed Machinery Systems from Muroran Institute of Technology.

最新の関税動向は、世界のテクノロジー・サプライチェーン全体にコスト圧力と不確実性をもたらしています。日本企業にとっても、部材調達・生産・組立・物流が複数国を跨ぐことが多い中、関税変更は価格戦略やサプライチェーン設計の見直しを迫る要因になり得ます。

IDCでは、Simon Ellis（製造・サプライチェーン担当 グループバイスプレジデント）と、Phil Solis（コネクティビティ／スマートフォン向け半導体担当 リサーチディレクター）が、最新の関税動向がテクノロジー・エコシステム全体の価格、製造戦略、長期投資判断に与える影響を以下のように議論しています。

原文：2026年2月25日公開（英語）｜日本語版監修： 寄藤 幸治

直近の最大課題は「不確実性」

最高裁判所が過去の一部関税を「適法ではない」と判断する一方で、新たな関税が導入されつつあります。その結果、コストへの影響（エクスポージャー）は残り、より大きな課題として浮上しているのが予測不能性です。

「こうした事柄について、明確さがほとんどありません。月曜日に真実だったことが火曜日には真実ではなくなる。企業が取り組むべき構造的な対応は、数分、数時間、数日、数週間で終わるものではなく、数か月、場合によっては数年かかります。だからこそ、何が正しい判断なのかが見えにくいのです」
– Simon Ellis（IDC）

製造業やサプライチェーンのリーダーにとって、設備投資、調達先変更や地域的な分散といった構造的な意思決定は複数年単位の時間軸で行われます。政策の方向性が短期間で変わる環境では、企業は「進める／延期する／追加リスクを受け入れる」といった選択の中で、難しい判断を迫られます

変動局面で問われる「価格設定の慎重さ」

関税によるコスト影響は、スマートフォン、PC、サーバーに影響するメモリ価格の上昇など、他のコスト圧力の上に重なります。

「これらの関税が当面続くと考えるなら、その分を織り込んで価格は高くなるでしょう。価格を下げてから、また上げ直すのは難しい。あまりに混乱が大きすぎます」
– Phil Solis（IDC）

価格の意思決定は容易ではありません。コストが上がれば、通常は価格にも反映されます。一方で、コストが下がったとしても、価格が同じペースで下がるとは限りません。追加関税が継続する可能性がある環境では、企業は「いったん値下げして後で値上げに転じる」ことを避け、価格対応に慎重になりがちです。

国境を跨ぐ複雑性と「関税の積み上げ（Tariff Stacking）」

現代のテクノロジー製品は、最終製品になるまでに複数回国境を跨ぐことが一般的です。たとえば半導体が輸入され、モジュールに組み込まれ、サブシステムに統合され、最終製品として組み立てられる―という具合です。

各段階で追加のコスト影響が発生し得るため、関税は「積み上げ」の形でバリューチェーン全体の価格圧力を増幅させます。複雑なグローバル供給網を運用する企業にとっては、コスト管理とコンプライアンスの両面で、部材・製品がどの法域を通過したかを追跡・トレースする重要性が高まります。

効率とレジリエンスのバランス

パンデミック以降、企業はサプライチェーンの効率性とレジリエンスの間で、継続的な緊張関係に直面してきました。関税は、そのバランスに加わる新たな混乱要因です。

マルチソーシングや余剰能力の確保によってレジリエンスを高めれば、リスクは下がる一方で追加コストが生じます。テクノロジー領域の意思決定者は、「どこに柔軟性が不可欠で、どこは効率を優先できるのか」を見極める必要があります。

次の一手をどう選ぶか

主要な製造・インフラ投資は、10年、20年といった長期の時間軸で決まることが少なくありません。短期的に政策が揺れ動く環境では、長期計画は一段と複雑になります。

テクノロジーベンダー、製造業者、そしてテクノロジーバイヤーに共通する中心課題は、不確実性が続く中でも、規律ある意思決定を維持することです。

最新の関税動向が今後数か月のテクノロジー市場に与え得る影響について、IDCのより詳しい見解は、記事内の対談（動画）をご覧ください。

原文：2026年2月25日公開（英語）｜日本語版監修：寄藤 幸治

出典：https://www.idc.com/resource-center/blog/idc-analysts-examine-business-impact-of-latest-tariff-developments/

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