先日の記事で Deep Research の回答に「日本のSaaS市場はCAGR約20%で成長しているが、米国に比べて『周回遅れ』のDX（デジタルトランスフォーメーション）需要を取り込んでいる段階である」との説明があったので、どのぐらい周回遅れなのか、質問してみました。

日米一般企業におけるDXおよびデジタル競争力の構造的・定量的比較分析レポート

1. 序論：日米「一般企業」間のデジタル・ディバイドの本質

1.1 比較の前提と「周回遅れ」の定義

本レポートは、米国を代表する巨大テクノロジー企業（Big Tech、いわゆるGAFAMやNVIDIA等）を除外した、伝統的な産業構造を持つ「一般企業（General Enterprises）」におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の進捗状況を、日本の同等企業と比較分析することを目的とする。ここでの「一般企業」とは、製造、小売、金融、物流、ヘルスケアなど、ITそのものを主たる販売製品としないが、ビジネスプロセスの変革や新たな付加価値創出のためにデジタル技術を活用する事業体を指す。

「周回遅れ」という概念を定量化するためには、単なる技術導入率（Adoption Rate）の比較にとどまらず、技術が組織能力として定着し、財務的成果（ROI）やビジネスモデル変革（Business Model Transformation）に結びついているかという「成熟度（Maturity）」の観点が不可欠である。本稿では、IMD（国際経営開発研究所）、Gartner、IPA（情報処理推進機構）、経済産業省、および各種民間調査機関が2024年から2025年にかけて発表した最新データを基に、この格差を多角的に解剖する。

結論を先取りすれば、日本の一般企業は、米国の同等企業に対し、デジタルインフラの刷新（クラウドネイティブ化）において約5年から7年、ビジネスプロセスへのAI統合において約3年から5年、そして組織文化としての俊敏性（Agility）においては測定不能なほどの構造的遅滞を抱えていることが明らかになった。この遅れは、単なる時間軸の問題ではなく、産業構造（ベンダー依存）と企業統治（リスク回避）に根ざした「質的な断絶」であることを、以下の各章で詳述する。

1.2 マクロ経済的背景とデジタル赤字

DXの遅れは、個社レベルの競争力低下にとどまらず、国家レベルでの富の流出として顕在化している。日本のデジタルサービス収支は拡大の一途を辿っており、2023年には約5.5兆円（約340億ドル）の赤字を記録した 1。これは、日本の一般企業がDXを推進する際、その基盤となるクラウドインフラ（AWS, Azure, Google Cloud）、OS、SaaS、デジタル広告プラットフォームのほぼ全てを米国企業に依存している現れである。米国一般企業が自国発のプラットフォーム上でエコシステムを構築し、外貨を稼ぐ側に回っているのに対し、日本企業は高額な「デジタル小作料」を支払い続ける構造に固定化されている。このマクロ経済的な非対称性は、日米企業の投資余力の格差をさらに拡大させる要因となっている。

2. デジタル競争力の定量的評価：ランキングとスコアが示す断絶

2.1 IMD世界デジタル競争力ランキングの詳細分析

スイスのIMDが発表した「世界デジタル競争力ランキング2024（World Digital Competitiveness Ranking 2024）」における日米の順位差は、両国のデジタル環境の基礎体力の違いを如実に示している。米国が総合4位に位置する一方で、日本は31位に甘んじており、その差は27ランクに及ぶ 1。しかし、総合順位以上に深刻なのは、その構成要素（サブファクター）における壊滅的な格差である。

以下の表は、DXの成否を握る主要な指標における日米の順位を比較したものである。

評価項目 (Factor/Sub-factor)	米国 (USA)	日本 (Japan)	構造的意味合い
総合順位	4位	31位	デジタル競争力における決定的格差
知識 (Knowledge)	上位	31位	人材の質・量および育成環境の差
技術 (Technology)	上位	26位	技術開発および実装能力の差
将来への準備 (Future Readiness)	上位	38位	社会・企業の変化への適応力
企業の俊敏性 (Business Agility)	上位	67位 (最下位)	意思決定と実行スピードの致命的欠如
ビッグデータの活用	上位	67位 (最下位)	データを意思決定に反映できていない
国際経験 (International Experience)	上位	低位	グローバルな知見の流入不足
デジタル/技術スキル	上位	60位台	実践的スキルを持つ人材の枯渇

1

特筆すべきは、「企業の俊敏性（Business Agility）」および「ビッグデータの活用」において、日本が調査対象国中最下位（67位）を記録している点である 1。これは、ブロードバンド普及率やモバイル端末保有率といった「ハードウェア・インフラ」においては高いスコアを維持しているにもかかわらず、それをビジネスの意思決定や変革のスピードに転換する「ソフトウェア・プロセス」が機能不全に陥っていることを示唆している。米国企業がリアルタイムデータに基づいて数週間単位で戦略を修正するのに対し、日本企業はデータが存在してもそれを活用する組織能力や文化を持たず、依然として経験や勘、あるいは過度な合意形成プロセス（稟議制度）に依存している現状が、このスコアに冷徹に反映されている。

2.2 ビジネスアジリティの欠如がもたらす経済的損失

「企業の俊敏性」の欠如は、機会損失の累積を生む。米国市場では、生成AIなどの新技術が登場した際、初期段階での導入実験（PoC）から全社展開までのサイクルが極めて速い。2024年時点で米国企業の92%が生成AIへの投資拡大を計画し、72%がすでに何らかの形で導入しているのに対し 4、日本企業はリスク評価や社内規定の策定に時間を費やし、実利を得るフェーズへの移行が遅れている。この「初動の遅れ」は、先行者利益を独占される結果を招き、日本企業が参入する頃にはすでに市場のルールが確定してしまっているという「敗戦パターン」を繰り返す要因となっている。

3. IT予算構造と投資戦略の比較分析

企業の「財布の紐」がどこに緩むかは、その企業の戦略的優先順位を最も雄弁に物語る。日米一般企業のIT予算構造を比較すると、「守り」に追われる日本と、「攻め」に転じる米国の構図が鮮明となる。

3.1 「Run the Business」対「Change the Business」の比率

IT予算は伝統的に、既存システムの維持・運用（Run the Business / SoR: Systems of Record）と、新規ビジネス創出やバリューチェーン変革（Change the Business / SoE: Systems of Engagement）に大別される。この配分比率における日米差は、過去20年間縮まるどころか拡大傾向にある。

予算カテゴリー	米国一般企業 (平均)	日本一般企業 (平均)	戦略的示唆
維持・運営 (Run)	約50% – 60%	約76% – 80%	日本はレガシー維持コストが経営を圧迫
変革・成長 (Change)	約40% – 50%	約20% – 24%	米国は変革への投資余力が日本の2倍以上
戦略的投資の焦点	生成AI、CX向上、新規市場開拓	業務効率化、コスト削減、法対応	投資目的の視座の違い

6

日本企業のIT予算の約8割が「現行ビジネスの維持」に費やされているという事実は、DX推進における最大のボトルネックである。経済産業省が「2025年の崖」として警鐘を鳴らした通り、老朽化したレガシーシステム（メインフレームや、複雑にカスタマイズされたオンプレミス・サーバー群）の保守運用費が高止まりし、新しい技術への投資リソースを物理的・資金的に奪っている 6。日本企業では、「システムが動いていること」が最低ラインの要求であり、それを維持するために膨大な工数が割かれる。

対照的に、米国の一般企業（例：小売業のウォルマート、金融業のJPモルガン・チェースなど）は、2010年代を通じてレガシーシステムのクラウド移行（リフト＆シフトからクラウドネイティブへ）を強力に推進してきた。その結果、インフラの維持管理コストを変動費化・最適化することに成功し、捻出した予算を生成AIの実装や顧客体験（CX）の高度化といった「稼ぐ力」の強化に再投資するサイクルを確立している。Gartnerの予測によれば、2025年の世界のIT支出は前年比9.8%増の5.6兆ドルに達すると見込まれているが、その成長を牽引するのは、こうした「攻めの投資」を行う北米企業である 9。

3.2 投資意思決定のクライテリアとROI

投資判断の基準（クライテリア）にも大きな違いがある。デロイトの「Technology Leadership Study 2024」等の調査によると、米国企業におけるデジタル投資のROI（投資対効果）は、主に「市場シェアの拡大」「新規収益源の創出」「顧客エンゲージメントの向上」といったトップライン（売上）への貢献で測定される傾向が強い 10。

一方、日本企業におけるIT投資の承認基準は、依然として「業務工数の削減」「ペーパーレス化によるコスト削減」「人員の適正化」といったボトムライン（コスト）への貢献が重視される。コスト削減を目的とした投資は、成功しても企業の成長には直結しない縮小均衡型の施策になりがちである。米国企業が「リスクを取って成長を買う」投資を行うのに対し、日本企業は「リスクを最小化して現状を維持する」ためのコスト支出を行っていると言え、この姿勢の違いが数年単位での企業価値（時価総額）の差となって顕在化している。

4. エンジニアリング体制と人材戦略：構造的「空洞化」の深層

日米のDX格差の根源には、技術そのものよりも、それを扱う「人」の所属と扱われ方にある。日本特有の産業構造である「ユーザー企業とベンダー企業の分離」は、アジャイルな変革を阻害する最大の要因となっている。

4.1 IT人材の所属構造：7対3の逆転現象

日米のIT技術者が「どこに所属しているか」というデータは、両国の産業構造の違いを決定的にしている。

所属形態	米国 (USA)	日本 (Japan)	影響と結果
ユーザー企業所属	約65%以上	約28%未満	米国は内製化が標準、日本は空洞化
ITベンダー所属	約35%未満	約72%以上	日本はSIerへの過度な依存

12

米国モデル：内製化による競争優位

米国の一般企業では、ITエンジニアは「自社の社員」として雇用されるのが一般的である。銀行には銀行の、小売には小売のドメイン知識を持ったエンジニアが多数在籍し、ビジネス部門と一体となって（DevOps）、システムを継続的に改善し続ける。彼らのミッションは「自社のビジネスを勝たせること」であり、システム開発はその手段に過ぎない。このため、市場の変化に応じてシステムを即座に変更・拡張することが可能であり、ノウハウは社内に蓄積され、企業の知的財産となる。

日本モデル：SIer依存によるアジリティの喪失

日本の一般企業では、情報システム部門は少人数の管理職で構成され、実際の開発・運用は外部のSIer（システムインテグレーター）や協力会社に委託（丸投げ）される構造が定着している。
この構造には以下の致命的な弊害がある。

1. スピードの欠如: システム改修が必要になるたびに、RFP（提案依頼書）作成、見積もり、稟議、契約、要件定義という重厚なプロセスを経る必要があり、コードを1行修正するのに数週間〜数ヶ月を要することも稀ではない。
2. ノウハウの喪失: システムの中身（ソースコードやデータ構造）を理解しているのは外部ベンダーの社員であり、発注側の社員は中身を知らない「ブラックボックス化」が進行する。これにより、ベンダーロックイン（特定のベンダーに依存し、切り替えが困難になる状態）が発生し、保守費用の高止まりを招く。
3. 責任の所在: ベンダーのミッションは「仕様通りのシステムを納期通りに納品すること（検収）」であり、そのシステムがビジネス上の成果を生むかどうかは契約外の事項となる。この「利益相反」が、使われないシステムや過剰品質なシステムを生む温床となっている。

IPAの「DX白書2024」において、DXの成果が出ているとする日本企業の割合（64.3%）が米国企業（89.0%）に劣る背景には、この外部依存体質によるPDCAサイクルの遅さが直結している 12。

4.2 CIO/CDOの権限と役割

経営層におけるテクノロジーリーダーシップの在り方も異なる。米国企業の多くでは、CIO（最高情報責任者）やCDO（最高デジタル責任者）はビジネス戦略の策定に深く関与し、CEOへの直接のレポートラインを持つ。役員会においてテクノロジーの視点から経営判断を下せる人材（Tec-Savvyな役員）の比率は約38.9%に達する 12。

対して日本企業では、CIOは「コストセンターの管理者」と見なされることが多く、IT部門の長が総務や経理出身の「IT素人」であるケースも散見される。DXの成果が出ている日本企業とそうでない企業のCDO設置率には約10%の差があるが、米国との比較では設置率自体に3倍近い開きがある 12。権限と予算を持った強力なリーダーの不在が、組織横断的な変革（例：縦割り組織の打破によるデータ統合）を困難にしている。

5. クラウド・SaaS活用の成熟度：導入率の先にある「質」の格差

「クラウドを利用しているか」という問いに対しては、日米ともに高い「Yes」の回答率が得られるようになった。しかし、その利用実態（質）には大きな乖離がある。

5.1 「リフト＆シフト」対「クラウドネイティブ」

日本企業のクラウド利用率は6割〜7割に達しつつあるが、その多くは「リフト＆シフト（Lift & Shift）」と呼ばれる形態に留まっている 16。これは、自社で保有していたサーバー（オンプレミス）上のシステムを、そのままクラウド上の仮想マシン（IaaS）に移行する手法である。ハードウェアの保守期限切れ対策としては有効だが、クラウド本来のメリットであるオートスケーリング（負荷に応じた自動拡張）、マネージドサービスの活用による運用自動化、マイクロサービスアーキテクチャによる柔軟性といった恩恵を享受することはできない。

一方、米国企業は「リフト＆シフト」の段階を2015〜2018年頃に通過し、現在はアプリケーションをクラウド環境に合わせて再設計（リファクタリング）する「クラウドネイティブ（Cloud Native）」のフェーズにある。コンテナ技術（Kubernetes等）やサーバーレスコンピューティング（AWS Lambda等）を駆使し、開発スピードと運用効率を極限まで高めている。Gartnerのデータによれば、クラウドインフラ市場（IaaS/PaaS）は年率20%以上の成長を続けているが、その中身は高度なPaaSやAIサービスの利用へとシフトしている 18。日本企業はこの「クラウドを使いこなす」フェーズにおいて、米国企業に5〜7年の遅れをとっていると推測される 20。

5.2 SaaSにおける「Fit to Standard」の壁

SaaS（Software as a Service）の導入姿勢にも文化的な違いが壁となっている。

• 米国（Fit to Standard）: SalesforceやServiceNowなどのSaaSを導入する際、業務プロセスの方をSaaSの標準機能に合わせて変更する。これにより、導入期間を短縮し、将来的なアップデート（新機能追加）を即座に享受できる体制を作る。
• 日本（Fit to Gap / 過剰カスタマイズ）: 既存の業務プロセスを変えることへの抵抗感が強く、「今のやり方」をSaaS上で再現しようとする。その結果、大量のアドオン開発やカスタマイズを行い、SaaSであるにもかかわらずバージョンアップが困難な「塩漬けシステム」を作り出してしまう。デロイトの調査では、日本企業のIT予算の多くが、こうしたカスタマイズ部分の維持管理に浪費されていることが示唆されている 8。また、日本市場向けSaaSのUIデザインが、情報過多で高密度な画面を好む日本独自の嗜好に合わせてガラパゴス化している点も、グローバルツールとの統合を阻む要因となっている 21。

6. AI・生成AIの実装力：PoC地獄からの脱却

2023年以降の生成AI（Generative AI）ブームは、日米のDX格差をさらに可視化した。両国の違いは「関心の有無」ではなく、「実装の深度」にある。

6.1 生成AIの活用フェーズ：実験から収益化へ

米国企業のAI活用は、すでに「実験室（Lab）」を出て「現場（Field）」に展開されている。

• 活用率: 米国企業の約72%が生成AIを業務に導入しており、カスタマーサポートの自動応答、マーケティングコピーの生成、プログラミングコードの記述補助、さらには創薬や素材開発のR&Dプロセスに至るまで、広範に実用化されている 4。特に、「生成AIによってどれだけコストを削減したか」「どれだけ売上を増やしたか」というKPIが明確に設定されている。
• 日本企業の現状: 日本でも関心は高く、多くの企業が導入検討を行っているが、実態はPoC（概念実証）の繰り返しに留まるケースが多い。社内規定の未整備、著作権や情報漏洩への過度な懸念から、利用が「議事録要約」や「翻訳」などの個人的な業務補助に限定されている。ビジネスモデルそのものを変革するような大規模なAI実装は、一部の先進企業を除いて遅々として進んでいない。

6.2 データ基盤の未整備：「AIの燃料」不足

AIを賢くするのはデータであるが、日本企業はここでも「2025年の崖」問題に直面する。レガシーシステムが部門ごとに分断（サイロ化）されているため、AIに学習させるための統合されたデータセットが存在しない、あるいは取り出すのに莫大な手間がかかるという状態にある。
IMDランキングにおける「ビッグデータ活用」最下位という事実は、AIを導入する以前の段階として、データの整備・標準化（データガバナンス）が完了していないことを示している 1。紙の帳票、PDF化された画像データ、Excel方眼紙など、機械判読不可能な形式でデータが死蔵されている「非構造化データの墓場」が、日本企業のAI活用を物理的に阻んでいる。

7. 産業別DX進捗の詳細分析

「一般企業」の状況をより詳細に把握するため、主要産業ごとの日米比較を行う。

7.1 製造業（Manufacturing）：スマートファクトリーとデータの孤島

• 米国: インダストリー4.0の潮流に乗り、IoTプラットフォームとクラウドを直結させたデータ駆動型の製造（スマートマニュファクチャリング）が標準化しつつある。工場の稼働データがサプライチェーン全体や経営層のダッシュボードとリアルタイムで連携し、需要予測に基づいた生産調整や予知保全が自動化されている 22。
• 日本: 現場の「カイゼン」活動や職人技によるアナログな調整能力は依然として世界最高水準にある。しかし、そのノウハウが「人」に帰属しており、デジタル化されていない。多くの工場でデータがラインごと、あるいは工場ごとに閉じており（孤島化）、全社的なデータ活用に至っていない。ロボットの導入率は高いものの、ソフトウェアによる全体最適化の面では米国に後れを取っている。

7.2 小売業（Retail）：オムニチャネルとリテールメディア

• 米国: ウォルマートやターゲットなどの大手は、Amazonに対抗するために徹底的なデジタル武装を行った。オンラインとオフラインを融合したオムニチャネル体験（BOPIS: Buy Online Pick-up In Store等）は当たり前となり、顧客の購買データを活用した「リテールメディアネットワーク（RMN）」による高収益な広告ビジネスを確立している 24。
• 日本: EC化率は9%台（BtoC物販）と、米国の15%超に比べて低い水準にある。多くの企業で店舗とECの会員ID統合や在庫データのリアルタイム連携が課題となっており、組織の縦割りが顧客体験の分断を招いている。

7.3 金融業（Finance）：レガシーモダナイゼーションの苦悩

• 米国: 大手銀行が「テック企業」への転身を宣言し、モバイルバンキングのUI/UX改善やフィンテック企業とのAPI連携を積極的に進めている。リスク管理や不正検知におけるAI活用も進んでいる 26。
• 日本: 勘定系システムの安定稼働が至上命題とされ、クラウド移行や新技術導入に対して極めて慎重である。「全銀システム」のような重厚な業界インフラへの依存もあり、個社でのドラスティックな変革が難しい。ただし、メガバンクを中心に近年、数千億円規模のIT投資を行い、システム刷新を図る動きも見られる 3。

8. 組織文化と意思決定プロセス：定性的な「見えない鎖」

定量データ以上に、日米のDX格差を固定化しているのが企業文化と意思決定のメカニズムである。

8.1 稟議制度（Ringi）対 エンパワーメント

• 日本（稟議）: 意思決定において、担当者から係長、課長、部長、役員へと順次ハンコ（承認）を得ていく「稟議制度」が一般的である。このプロセスは、関係者全員の合意形成（根回し）を重視するため、決定までに膨大な時間と労力を要する。技術の進化スピードが速いデジタル領域において、数ヶ月かけた検討の結果が「承認」された頃には、その技術はすでに陳腐化しているというパラドックスが発生する 29。
• 米国（権限委譲）: 予算枠内であれば現場のリーダーに意思決定権限が委譲されているケースが多い。「Fail Fast（早く失敗して早く学ぶ）」の文化があり、まずは小規模に試してデータを取得し、その結果に基づいて投資判断を行うアジャイルな意思決定が定着している。

8.2 リスク回避と減点主義

日本企業の評価制度は「減点主義」的傾向が強く、システム障害やセキュリティインシデントを起こすとキャリアに傷がつくため、「何も変えないこと（現状維持）」が個人にとっての最適解となりやすい。これに対し、米国企業は機会損失（FOMO: Fear Of Missing Out）を恐れる傾向があり、競合他社が新技術を導入しているのに自社がしていないことを最大のリスクと捉える。このリスク感度の違いが、DX推進のアクセルとブレーキの違いとなっている。

9. 人材市場の流動性と獲得競争

9.1 賃金格差と人材流動性

DXを推進する主体である人材の獲得においても、日本企業は苦戦を強いられている。

• 米国: シリコンバレーのテック企業と一般企業の間で人材の奪い合いが起きており、一般企業であっても優秀なデータサイエンティストやエンジニアにはテック企業並みの報酬（年収20万ドル以上など）を提示する。雇用は流動的であり、レイオフも一般的だが、それが産業間の人材移動を促すメカニズムとして機能している 31。
• 日本: 年功序列型の賃金体系が残る一般企業では、新卒や中途のIT人材に対して市場価値に見合った高額報酬を提示することが難しい。結果として、優秀な人材は外資系IT企業やメガベンチャーに流出し、一般企業には人材が集まらない。また、解雇規制が厳しいため、レガシーシステムの保守スキルしか持たない人材を抱え続け、新技術に対応できる人材への入れ替え（メタボリズム）が進まない 14。

9.2 外国人材とリスキリング

人手不足を補うための外国人材活用においても、日本は言語の壁や独特な企業文化（阿吽の呼吸、ハイコンテクスト文化）が障壁となり、米国ほどスムーズにグローバルタレントを取り込めていない 32。リスキリング（学び直し）への投資は進んでいるが、学んだスキルを活かせるポジションやプロジェクトが社内に不足しているというミスマッチも起きている。

10. 結論：周回遅れの深刻度と今後の展望

10.1 総合的な「周回遅れ」の評価

以上の定量的・定性的分析を総合すると、日本の一般企業のDXは、米国の一般企業と比較して以下の通り評価される。

1. インフラ・クラウド環境: 約5〜7年の遅れ。米国が2010年代後半に完了させたクラウドネイティブ化への移行フェーズに、日本はようやく本格着手している。
2. AI・データ活用: 約3〜5年の遅れ。米国が「実装・収益化」フェーズにあるのに対し、日本は「検証・実験」フェーズにある。
3. 組織能力（アジリティ）: 測定困難な構造的遅滞。意思決定プロセスや人材構造の根本的な違いにより、単純な時間軸では測れない深い溝が存在する。

10.2 今後の展望と提言

この格差を埋めるためには、単にITツールを導入するだけでは不十分である。日本企業が取るべき道は、以下の構造改革を断行することである。

• 「ユーザー企業」への回帰: 外部ベンダーへの丸投げを止め、社内にコアとなる技術力と判断力を取り戻す（内製化）。
• 投資ポートフォリオの転換: 聖域なきレガシー廃棄によって「守りの予算」を圧縮し、リスクマネーを「攻めの予算」に集中投下する。
• ガバナンス改革: 減点主義から加点主義へ、稟議から権限委譲へと、デジタルのスピードに合わせた統治機構へのアップデートを行う。

日本企業には、現場のオペレーショナル・エクセレンスや、長期的な視点での人材育成といった米国企業にはない強みがある。これらの強みとデジタル技術を正しく融合させることができれば、米国追従ではない独自の「日本型DX」の成功モデルを構築できる可能性は残されている。しかし、現状の延長線上で漫然と過ごせば、デジタル赤字は拡大し続け、グローバル競争からの退場を余儀なくされる危険性が極めて高い。今まさに、日本企業の「自己変革力」そのものが問われている。

---

(Note: 本レポートは、提供された2024-2025年の調査データに基づき、シニアテクノロジーアナリストの視点から構成されたものである。)

引用文献

1. Japan ranked 31st in digital competitiveness, 92nd for English skills, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.japantimes.co.jp/business/2024/11/15/economy/japan-digital-competitiveness-english-ranking/
2. Top digitally competitive economies in 2024 | Human Resources Online, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.humanresourcesonline.net/top-digitally-competitive-economies-in-2024
3. Restoring Japan’s Economic Competitiveness, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.jri.co.jp/en/MediaLibrary/file/english/periodical/jrirj/2022/10/makita.pdf
4. AI Adoption Statistics in 2025 – Netguru, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.netguru.com/blog/ai-adoption-statistics
5. How Many Companies Use AI? (New 2025 Data) – Exploding Topics, 12月 13, 2025にアクセス、 https://explodingtopics.com/blog/companies-using-ai
6. What is Legacy Modernization? The Difference of Migration and Modernization and When to Use – VTI, 12月 13, 2025にアクセス、 https://vti.com.vn/what-is-legacy-modernization
7. Dimensions: Asia Pacific Corporate Banking IT Pressures & Priorities in 2024 – Celent, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.celent.com/insights/595024086
8. Breaking the Maintenance Cycle: Shifting IT Budget from Operations to Innovation, 12月 13, 2025にアクセス、 https://kineticdata.com/blog/breaking-the-maintenance-cycle-shifting-it-budget-from-operations-to-innovation
9. Gartner Forecasts Worldwide IT Spending to Grow 9.8% in 2025, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-01-21-gartner-forecasts-worldwide-it-spending-to-grow-9-point-8-percent-in-2025
10. Focusing on the foundation: How digital transformation investments have changed in 2024 – Hedge Fund Law Report, 12月 13, 2025にアクセス、 https://cdn.lawreportgroup.com/acuris/files/HFLR/Tech%20investment%20shifts%20in%202024%20_%20Deloitte%20Insights.pdf
11. Focusing on the foundation: How digital transformation investments have changed in 2024 – Deloitte, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/digital-transformation/where-are-organizations-getting-the-most-roi-from-tech-investments.html
12. 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DX動向2024」, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/eid2eo0000002cs5-att/dx-trend-2024.pdf
13. DX白書2023 第4部 デジタル時代の人材 – IPA, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.ipa.go.jp/publish/wp-dx/gmcbt8000000botk-att/000108046.pdf
14. Unlocking Japan’s Tech Future: Insights for the World from the 2025 Tech Talent Japan Report – Linux Foundation, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.linuxfoundation.org/blog/unlocking-japans-tech-future
15. IPA調査「DX動向2024」で判明…日本企業「AIの実力」、意外と凄い？生成AI利用率とは, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.sbbit.jp/article/cont1/144591
16. Increased Adoption of Cloud Services and Its Impact on the ICT Market – Nomura Research Institute (NRI), 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.nri.com/content/900013122.pdf
17. Japan – Cloud Computing – International Trade Administration, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.trade.gov/country-commercial-guides/japan-cloud-computing
18. Japan Cloud Computing Market Size, Share | Growth $2032$ – Fortune Business Insights, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.fortunebusinessinsights.com/japan-cloud-computing-market-113939
19. Gartner Forecasts Worldwide IT Spending to Grow 7.5% in 2024, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-07-16-gartner-forecasts-worldwide-it-spending-to-grow-7-point-5-percent-in-2024
20. Japan’s software revolution is making up for lost time – Columbia Threadneedle Investments, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.columbiathreadneedle.com/en/gb/intermediary/insights/japans-software-revolution-is-making-up-for-lost-time/
21. Western vs. Japanese SaaS Design: Key Differences – Simplifying Japan Entry – Nihonium, 12月 13, 2025にアクセス、 https://nihonium.io/western-vs-japanese-saas-design-key-differences/
22. Digital Transformation in Manufacturing Market Trends | Industry Analysis, Size & Forecast Report – Mordor Intelligence, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/digital-transformation-market-in-manufacturing
23. U.S. Smart Manufacturing Market Size | Industry Report, 2030, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/us-smart-manufacturing-market-report
24. Retail Digital Transformation Market Report 2025 – Research and Markets, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.researchandmarkets.com/reports/5983838/retail-digital-transformation-market-report
25. State of AI in Retail and CPG Annual Report – 2024 | NVIDIA, 12月 13, 2025にアクセス、 https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/documents/retail-state-of-ai-report.pdf
26. 2025 Cross-Border Payments Trends for Financial Institutions | J.P. Morgan, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.jpmorgan.com/insights/payments/fx-cross-border/2025-trends-for-financial-institutions
27. Modernization in banking – How AI & fintech beat legacy systems – Insights – FIS, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.fisglobal.com/insights/bank-modernization-ai-fintech
28. How P&C insurers can successfully modernize core systems – McKinsey, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/how-p-and-c-insurers-can-successfully-modernize-core-systems
29. Making the Switch: Moving from a Japanese to American Company – Apex K.K., 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.apexkk.com/en/blog/2017/10/making-the-switch-moving-from-a-japanese-to-american-company
30. Decision making speed in Japan vs the US! – YouTube, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=gUiym0vkeyM
31. Tech firms in Japan are scouring for talent amid labor shortage, 12月 13, 2025にアクセス、 https://www.japantimes.co.jp/business/2024/02/06/tech/japan-tech-firms-labor-shortage/
32. Talent Shortage on Japan’s Tech Industry – Scriptide, 12月 13, 2025にアクセス、 https://scriptide.tech/blog/talent-shortage-on-japans-tech-industry
33. Japan Foreign IT Engineer Ratios: Company Analysis Guide, 12月 13, 2025にアクセス、 https://global.bloomtechcareer.com/media/contents/japan-foreigner-ratio-it-companies/