ローコード開発≠安い

中小企業のDX課題

DX推進は中小企業にとって避けて通れない経営課題だが、最大のネックは初期投資コストの高さである。システム導入、クラウドサービス、セキュリティ対策、人材育成と、多岐にわたる投資が必要となり、約65%の企業が費用面での不安を抱えている。しかし、国や自治体が提供する補助金・助成金を戦略的に活用すれば、実質的な費用負担を大幅に抑えることが可能だ。2026年度も多くの支援制度が継続・拡充されており、今こそDXに踏み出す好機といえる。

2026年度の主要補助金

2026年度に中小企業が活用できるDX関連の補助金は多数ある。代表的なのは「IT導入補助金」で、最大450万円まで補助を受けられ、補助率は通常1/2、条件によっては2/3まで拡大される。「ものづくり補助金」は従来のDX枠が廃止され、製品サービス高付加価値化枠に統合された。また「人材開発支援助成金」の事業展開等リスキリング支援コースでは、AI・DX研修の費用を最大75%補助してもらえる。東京都の「DX推進助成金」は最大3,000万円と手厚く、地方自治体独自の支援制度も充実している。なお、事業再構築補助金は2026年3月で終了予定のため、検討中の企業は早急な対応が必要である。

申請成功のコツ

補助金申請で採択率を上げるには、いくつかの重要なポイントがある。まず「自社の経営課題」と「DX導入による具体的な解決策」の関連付けを明確にすることが必須だ。審査では生産性指標の改善や賃上げ・雇用創出への寄与が重視される傾向にあり、数値目標を含む具体的な事業計画が求められる。助成金は着手前に計画書を提出しなければ対象外となるため、事前準備を怠ってはならない。また、認定経営革新等支援機関や金融機関との連携も採択率向上につながる。IT導入補助金の場合は、IT導入支援事業者のサポートを受けることで申請書類の不備を防げる。複数の補助金に並行申請する戦略も有効だが、同一経費への重複利用はできない点に注意が必要である。

注意点と成功事例

補助金・助成金を活用する際は、いくつかの注意点を押さえておくべきだ。まず、どちらも後払い（精算払い）が原則のため、一時的に自己資金で事業を実施する必要があり、資金繰り計画が不可欠である。また、助成金は「人に関する制度」であるため、給与・勤怠・雇用契約などの労務書類が整っていない企業は利用が難しくなる。制度は毎年変更があり、最新情報を常に確認することが重要だ。成功事例として、飲食店がIT導入補助金を活用してPOSシステムとモバイルオーダーを導入し、回転率20%向上と人件費削減を同時に達成した例がある。補助金は単なる費用削減ではなく、企業変革のきっかけとして捉え、戦略的に活用することが成功への近道である。

まとめ

2026年度もDX推進を支援する補助金・助成金制度は充実している。IT導入補助金やものづくり補助金、人材開発支援助成金など、自社の課題に合った制度を選び、事前準備と明確な事業計画を徹底することが採択への鍵となる。制度変更も多いため、最新情報の確認を怠らず、補助金を「成長のエンジン」として戦略的に活用すべきである。

システム開発の現状と課題

数名で開発した初期のシステム構築から、システム会社を変更して大がかりなリプレイスを行い、保守運用を実施しているが、月々の費用が高額であるわりに、開発スピードも遅い。開発スピードが遅いため、新しい機能を実装していけない。

不具合と開発の不透明性

リリースから何年も経っているのに不具合がなくならない。開発会社からの報告が曖昧で何にお金を支払っているのか謎のままであることが多い。

コスト削減と資源最適化

開発スピードを上げるには、システム開発コストの削減をしなければならない。コストを削減するということは、それで浮いたコストを開発に割り当てることができるため、結果的に開発スピードがあがることを意味する。

開発の透明性と妥当性

そのためにしなければならないことは、開発工程や開発過程の見える化および妥当性を担保することである。システムの比較検討ができないため、システム開発のコミュニケーションは一般的なものであると思い込んでいる。システム発注の担当者はシステムのことがわからないから、システム開発の進め方に違和感があったとしても技術者が言うことを信用するほかないと思っている。

まとめ

結果として、技術者の工数と称して月々の費用や、ひどいものでは言語のバージョンアップと称して、何もしていないことに費用を支払っていることもある。不明点はシステム発注の担当者が理解できるまで聞くべきである。

IoT導入の落とし穴

製造業や物流業を中心に、IoTセンサーやデバイスの導入が加速している。設備の稼働状況、温度・湿度、位置情報など、あらゆるデータがリアルタイムで収集できる時代になった。しかし、IoTを導入したものの「期待した業務改善効果が得られない」という声が多く聞かれる。データは確かに取得できているのに、なぜ業務改善に結びつかないのか。この問題は多くの企業が直面している共通の課題である。

データの墓場化

IoTデバイスから送られてくるデータは、サーバーやクラウドに蓄積されていく。しかし、その膨大なデータを見ても「何をすればいいのか分からない」という状況に陥る企業が少なくない。ダッシュボードには数値やグラフが表示されているものの、それを見て具体的なアクションを起こせる人材がいない。結果として、高額な投資をしたIoTシステムが「データ収集マシン」で終わってしまい、経営層からは「費用対効果が見えない」と指摘される悪循環に陥る。

失敗の典型パターン

活用が進まない企業には明確な共通点がある。第一に「導入目的が曖昧」なケースだ。「とりあえずIoTを入れてみよう」という姿勢では、取得すべきデータの種類も不明確になる。第二に「データ分析のスキル不足」である。統計知識やデータ分析ツールの使い方を理解している人材がいなければ、データから意味のある洞察は得られない。第三に「業務プロセスとの連携不足」だ。データ分析の結果を実際の業務改善アクションに落とし込む仕組みがなければ、分析は絵に描いた餅で終わる。これらの問題は技術以前の、組織体制や戦略の問題なのである。

正しい活用ステップ

IoTを真に業務改善につなげるには、段階的なアプローチが必要だ。まず「解決したい課題」を明確にし、その課題解決に必要なデータだけを取得する設計から始める。次に、データを見える化するだけでなく、「どの数値がどうなったら、誰が何をするか」というアクションルールを事前に設定する。さらに、現場担当者がデータを日常的に確認し、判断できるよう、シンプルなダッシュボードと教育体制を整えることが重要だ。IoT活用は技術導入ではなく、業務プロセス改革として捉え、全社的な取り組みとして推進することで初めて成果が生まれる。

まとめ

IoTで業務改善が進まない企業の共通点は、データ収集が目的化し、活用のための戦略・スキル・体制が不足している点である。導入前の課題設定、データ分析人材の育成、業務プロセスへの組み込みという3つの要素を整えることで、IoTは真の業務改善ツールになる。技術導入だけでなく、組織全体での活用文化の醸成が成功の鍵である。