【AI時代のシステム開発ベンダー選定に関する実態調査】7割超が機能未確定のまま外注先探しを開始、8割以上は何を作るべきか固まる前でも相談を希望

UI/UXデザインに強みを持つIT会社、Engineerforce Inc.（本社：東京都渋谷区、代表取締役：飯田 佳明）は、従業員数500名以上の企業で、過去2年以内にシステム開発・デザインの外注先の選定に携わった会社員110名を対象に、AI時代のシステム開発ベンダー選定に関する実態調査を実施しましたので、お知らせいたします。

• 01｜外注先選定に携わった方の9割以上が、生成AIの普及でシステム開発ベンダーに求めるものが「変わった」と実感

• 02｜54.5%が、外注先を探し始めた時点で「何を作るかは決まっていたが、機能は未確定だった」と回答

• 03｜構想段階での相談への本音、最多は「相談したいが、要件が固まる前に相談するのは気が引ける」（52.7%）

• 調査名称：AI時代のシステム開発ベンダー選定に関する実態調査

• 調査方法：IDEATECHが提供するリサーチマーケティング「リサピー®︎」の企画によるインターネット調査

• 調査期間：2026年9月16日〜同年9月24日

• 有効回答：従業員数500名以上の企業で、過去2年以内にシステム開発・デザインの外注先の選定に携わった会社員110名

※構成比は小数点以下第2位を四捨五入しているため、合計しても必ずしも100とはなりません。

「Q1. あなたは、生成AIが普及する前と比べて、システム開発ベンダーに求めるものは変わったと思いますか。」（n=110）と質問したところ、「大きく変わった」が44.5%、「やや変わった」が48.2%という回答となりました。

・大きく変わった：44.5%

・やや変わった：48.2%

・あまり変わっていない：6.4%

・全く変わっていない：0.0%

・わからない/答えられない：0.9%

「Q2. Q1で「大きく変わった」「やや変わった」と回答した方にお聞きします。生成AIの普及によって、システム開発ベンダーを選ぶ際に以前より重視するようになったことを教えてください。（複数回答）」（n=102）と質問したところ、「AI活用で開発が速く、コストを抑えられること」が59.8%、「開発プロセスで生成AIを活用していること」が44.1%、「本当に必要な機能を見極めて提案すること」が41.2%という回答となりました。

・AI活用で開発が速く、コストを抑えられること：59.8%

・開発プロセスで生成AIを活用していること：44.1%

・本当に必要な機能を見極めて提案すること：41.2%

・要件が固まる前から相談に乗ってくれること：38.2%

・事業側の言葉で対話できること：34.3%

・リリース後の改善・運用まで支援すること：25.5%

・UI/UXデザインと技術を両立できること：21.6%

・AIを活用したプロダクトの開発実績があること：12.7%

・その他：1.0%

・わからない/答えられない：0.0%

「Q3. あなたが、システム開発ベンダーの「AI活用への対応力」を判断する際に、確認したいことを教えてください。（複数回答）」（n=110）と質問したところ、「AI機能を組み込んだ開発の実績」が55.5%、「AI活用時のセキュリティ・情報管理の体制」が49.1%、「AIを前提としたUI/UX設計の知見」が41.8%という回答となりました。

・AI機能を組み込んだ開発の実績：55.5%

・AI活用時のセキュリティ・情報管理の体制：49.1%

・AIを前提としたUI/UX設計の知見：41.8%

・AIに任せる部分と人が担う部分の切り分け：35.5%

・開発での生成AIの活用状況：31.8%

・AIを使い改善を素早く回せる体制：30.9%

・自社のAI活用の方向性を相談できるかどうか：11.8%

・その他：0.9%

・特に確認したいことはない：1.8%

・わからない/答えられない：0.9%

「Q4. 直近で、システム開発・デザインの外注先を探し始めた時点で、社内で決まっていた状況として最も近いものを教えてください。」（n=110）と質問したところ、「必要な機能まで、おおむね決まっていた」が25.5%、「何を作るかは決まっていたが、機能は未確定だった」が54.5%という回答となりました。

・必要な機能まで、おおむね決まっていた：25.5%

・何を作るかは決まっていたが、機能は未確定だった：54.5%

・取り組む目的は決まっていたが、何を作るかは未確定だった：14.5%

・予算や外注することは決まっていたが、目的から整理する段階だった：3.6%

・その他：0.0%

・わからない/答えられない：1.8%

「Q5. Q4で「何を作るかは決まっていたが、機能は未確定だった」「取り組む目的は決まっていたが、何を作るかは未確定だった」「予算や外注することは決まっていたが、目的から整理する段階だった」と回答した方にお聞きします。要件が固まっていない状態で外注先を探した際に、支障を感じたことを教えてください。（複数回答）」（n=80）と質問したところ、「要件定義は発注側で行うよう求められた」が48.8%、「何から始めればよいかを相談できる相手がいなかった」が40.0%、「社内で要件を固めるのに時間がかかり、開始が遅れた」が35.0%という回答となりました。

・要件定義は発注側で行うよう求められた：48.8%

・何から始めればよいかを相談できる相手がいなかった：40.0%

・社内で要件を固めるのに時間がかかり、開始が遅れた：35.0%

・要件整理のために別途コンサル会社を探す必要があった：31.2%

・要件が固まるまで提案や見積もりが出てこなかった：25.0%

・ベンダーごとに提案の前提が揃わず、比較できなかった：20.0%

・固めた要件が本当に必要なものか判断できなかった：10.0%

・その他：1.2%

・特に支障は感じなかった：2.5%

・わからない/答えられない：0.0%

「Q6. あなたが、要件が固まっていない段階でシステム開発会社に相談する場合、担当者に求める対応を教えてください。（複数回答）」（n=110）と質問したところ、「専門知識がなくても分かる言葉で説明してくれる」が50.0%、「実現が難しい点やリスクも理由を添えて伝えてくれる」が43.6%、「要望に対して見直し案を示してくれる」が43.6%という回答となりました。

・専門知識がなくても分かる言葉で説明してくれる：50.0%

・実現が難しい点やリスクも理由を添えて伝えてくれる：43.6%

・要望に対して見直し案を示してくれる：43.6%

・次に何を決めればよいかを整理してくれる：30.0%

・最初に事業の目的や困りごとを聞いてくれる：29.1%

・社内説明に使える判断材料を出してくれる：27.3%

・相談段階の対応範囲と費用を明確にしてくれる：10.9%

・その他：0.0%

・特に求める対応はない：0.9%

・わからない/答えられない：0.9%

「Q7. 生成AIが普及した現在、システム開発ベンダーに、あなたがより期待するのはどちらですか。」（n=110）と質問したところ、「「作り切る力」を期待する」が36.4%、「どちらかといえば「作り切る力」を期待する」が43.6%という回答となりました。

・「作り切る力」を期待する：36.4%

・どちらかといえば「作り切る力」を期待する：43.6%

・どちらかといえば「一緒に考える力」を期待する：16.4%

・「一緒に考える力」を期待する：2.7%

・わからない/答えられない：0.9%

「Q8. あなたは、「予算はあるが、何を作るべきかが固まっていない」段階で、システム開発会社に相談することについて、どのように思いますか。」（n=110）と質問したところ、「積極的に相談したい」が30.0%、「相談したいが、要件が固まる前に相談するのは気が引ける」が52.7%という回答となりました。

・積極的に相談したい：30.0%

・相談したいが、要件が固まる前に相談するのは気が引ける：52.7%

・要件を固めてから相談したい：15.5%

・その他：0.0%

・わからない/答えられない：1.8%

「Q9. Q8で「積極的に相談したい」「相談したいが、要件が固まる前に相談するのは気が引ける」と回答した方にお聞きします。要件が固まっていない段階でも、システム開発会社に相談したいと思う場面を教えてください。（複数回答）」（n=91）と質問したところ、「予算は確保できたが、何を作るべきかが決まっていない時」が48.4%、「経営層からDX・AI活用を求められたが、具体策がない時」が44.0%、「既存システムの刷新は決まったが、方針が定まらない時」が37.4%という回答となりました。

・予算は確保できたが、何を作るべきかが決まっていない時：48.4%

・経営層からDX・AI活用を求められたが、具体策がない時：44.0%

・既存システムの刷新は決まったが、方針が定まらない時：37.4%

・新規事業の担当になったが、何から始めればよいかわからない時：34.1%

・補助金の採択は決まったが、事業計画が固まっていない時：29.7%

・社内に要件を整理できる人材がいない時：29.7%

・生成AIを自社でどう活用すべきか決めたい時：14.3%

・作りたいものの候補が複数あり、優先順位を決めたい時：13.2%

・その他：0.0%

・わからない/答えられない：0.0%

「Q10. Q9で「わからない/答えられない」以外を回答した方にお聞きします。Q9で回答した以外に、要件が固まっていない段階でもシステム開発会社に相談したいと思う場面があれば、自由に教えてください。あてはまるものがない場合は「特になし」とご記入ください。（自由回答）」（n=91）と質問したところ、「アジャイルで要件をアップデートしていきたい」や「コストパフォーマンスについて」など41件の回答を得ることができました。

＜自由回答・一部抜粋＞

・アジャイルで要件をアップデートしていきたい。

・コストパフォーマンスについて。

今回は、従業員数500名以上の企業で、過去2年以内にシステム開発・デザインの外注先の選定に携わった会社員110名を対象に、AI時代のシステム開発ベンダー選定に関する実態調査を実施しました。

まず、生成AIの普及前と比べて、システム開発ベンダーに求めるものが「変わった」と感じている方は92.7%にのぼり、以前より重視するようになったことは「AI活用で開発が速く、コストを抑えられること」（59.8%）が最多に。一方で、外注先を探し始めた時点では「何を作るかは決まっていたが、機能は未確定だった」（54.5%）をはじめ、7割超（72.6%）が機能の固まらない段階だったことが分かりました。その際には「要件定義は発注側で行うよう求められた」（48.8%）や「何から始めればよいかを相談できる相手がいなかった」（40.0%）といった支障が上位に挙がり、要件が固まっていない段階の相談では、半数が「専門知識がなくても分かる言葉で説明してくれる」対応を担当者に求めています。また、ベンダーにより期待するのは「作り切る力」側が8割を占めるものの、「予算はあるが、何を作るべきかが固まっていない」段階でも8割以上が相談を希望。ただし「相談したいが、要件が固まる前に相談するのは気が引ける」が52.7%と、相談をためらう心理もうかがえる結果となりました。

今回の調査では、発注側がAIによる開発の速さやコストメリットに期待を寄せる一方で、その出発点となる「何を作るか」を固めきれないまま外注先探しを始めている実態が浮き彫りになりました。要件を固めてから声をかけるという従来の進め方では、社内での検討に時間を取られ、ベンダーへの相談そのものが後ろ倒しになりかねません。IPAの調査では、DXを推進する人材が不足していると答えた国内企業は85.5%にのぼり、AI導入の効果も業務の効率化・迅速化が中心で、新たな価値の創出にはまだ広がっていないことが示されています※。社内だけで要件を描き切ることが難しい今、構想の段階から画面イメージを共有しながら必要な機能を見極め、そのまま形にするところまで担えるかどうかが、開発パートナー選びの分かれ目になるのではないでしょうか。「一緒に考える力」で相談のハードルを下げ、「作り切る力」で成果まで届けられるパートナーを早い段階で見つけることが、AI活用を事業の成果につなげる近道となりそうです。

※独立行政法人情報処理推進機構（IPA）｜国内企業のDX動向・AI活用動向のポイントを公開｜2026年7月16日｜ https://www.ipa.go.jp/pressrelease/2026/press20260716.html

株式会社Engineerforceは、取引企業150社以上、プロジェクト200件以上の実績を持ち、構想段階の相談から開発・運用まで支援しています。画面の操作性やサービスの利用体験を設計する「UI/UXデザイン」とシステム開発を一体で提供し、本調査で挙がった選定時の重視項目や確認事項に、次の支援内容・実績で対応しています。

• 要件が固まる前から相談に乗ってくれること
  アイデア段階から、対象顧客や提供価値、必要な機能の優先順位を整理します。ある企業の新規サービスでは、何を作るかを決める段階から参画し、企画設計、画面設計、開発、保守運用を担当しました。

• 本当に必要な機能を見極めて提案すること
  pluszeroのサービスでは、約80画面のデザイン改善と機能提案を担当しました。複数の画面案を示し、使いやすさを踏まえて要望の見直しを提案するなど、顧客と議論しながら機能や画面の構成を検討しました。

• AI機能を組み込んだ開発の実績
  自社の見積もり管理サービスに、技術情報や作業項目の細かさ、納期などを基に見積もりを評価・採点するAI機能（β版）を実装し、2024年1月の公式発表で紹介しました。

• AIを前提としたUI/UX設計の知見
  PKSHA TechnologyのAIソリューション事業で、チャットボットの画面などの設計を支援しました。情報の整理や画面構成の設計を担当し、各案件100画面以上の制作実績があります。

• リリース後の改善・運用まで支援すること
  ニューブックのシステムでは、要件定義、画面デザインの改善、開発、保守運用を担当しました。リリース後の支援では、利用記録や事業の指標を基に課題を整理し、改善を提案するサービスも提供しています。

サービス詳細： https://engineerforce.io/ai-development-support/
制作実績： https://engineerforce.io/work/

会社名　：株式会社Engineerforce（エンジニアフォース）

設立　　：2020/08/04

代表者　：代表取締役　飯田佳明

所在地　：東京都渋谷区桜丘町23番17号 シティコート桜丘408

事業内容：ソフトウェア開発、UIUXデザイン、コンサルティング、プロダクト開発

URL　　： https://engineerforce.io/

　　　　　X（旧Twitter）： https://x.com/Yoshiaki__iida