野村総合研究所(NRI)の2026年4～9月期は、営業利益が12%増の882億円でした。営業利益率は20.5%で、上期として初めて20%を超えました。
押し上げた一因は、AIを使った開発で案件に投入する人を減らせたことです。開発の手間が減ったぶんを誰が受け取るのか、発注する側も見積もりの見方を問われています。
30秒でわかるポイント
- NRIの上期は売上収益4,299億円、営業利益率20.5%。通期の予想も上方修正
- 同業のBIPROGYは営業利益20%減。主な理由はハードウエアの反動でAIとは別
- 三井住友ファイナンス&リースは6人で約半年の開発を1人・1週間で完了
1分でわかる解説
システム開発の値段は、多くの場合「何人が何か月働くか」で見積もります。業界で「人月(にんげつ)」と呼ぶ決め方です。AIが書く部分が増えると、同じシステムでも必要な人数と月数は減ります。
NRIでは、減った人手が利益率の上昇として表れました。発注する側は、AIで減る工程が見積もりにどう反映されているかを確かめる段階に来ています。
| 項目 | NRI | BIPROGY |
|---|---|---|
| 売上収益 | 4,299億円(8%増) | 2,011億円(2%減) |
| 営業利益 | 882億円(12%増) | 170億円(20%減) |
| 主な要因 | 開発・運用案件の増加、AIによる人材投入の削減 | 前年の大型ハードウエア案件の反動など |
ここから考えたい3つの問い
- あなたの職場が受け取るシステムの見積もりは、AIで減る作業をどう反映していますか?
- 開発会社に「AIを使うと、どの工程の何が減るのか」を聞いたことはありますか?
- 速く作れるようになったとき、品質を誰がどう確かめるかは取り決めてありますか?
全文を読む(約5分)
何が起きたの? — AIで人手が減り、利益率が上がった
NRIの2026年4～9月期の連結決算は、売上収益が8%増の4,299億円、営業利益が12%増の882億円でした。営業利益率は20.5%で、上期として初めて20%を超えました。通期の予想も上方修正しています。
日経クロステックによると、国内の開発案件や運用サービスの増加に加えて、AIにプログラムを書かせる開発(AI駆動開発)が進み、案件に投入する人を減らせたことが寄与しました。ただし、AIの効果だけを切り出した金額は示されていません。
同じくシステム開発を請け負うBIPROGYは、11月5日に発表した同じ期の決算で、売上収益が2%減の2,011億円、営業利益が20%減の170億円でした。
減益の主な理由はAIではありません。ハードウエアの売上収益が前年同期の363億円から40%減の219億円になり、齊藤昇社長は前年の大型案件の反動を挙げています。ソフトウエアの請負開発などを含む「システムサービス」は、5%増の682億円でした。
BIPROGYは2027年3月期の売上収益の予想4,700億円を据え置きました。年度内に売上になる予定の受注残高が、前年同期より400億円多いことを理由に挙げています。
BIPROGYでは、2026年4月に動き始めた自社の基幹システムで、移した受注データに不備がありました。4～6月期に約60億円分の売上を計上できず、7～9月期と10～12月期に分けて計上する予定です。システムを作る側の会社でも、移行の確認は難しいということです。
発注する側には、どんな選択肢があるの?
発注側の動きとして参考になるのが、三井住友ファイナンス&リース(SMFL)です。11月4日、米国の開発ツール会社Replitの技術を使った開発手法「エンタープライズ バイブコーディング」を発表しました。
バイブコーディングとは、作りたいものを言葉で伝えて、AIにプログラムを書かせる手法です。SMFLはこれを、自社の資産管理のクラウドサービス「assetforce」を顧客ごとに作り変える作業に使います。
SMFLは約9兆円の営業資産を持つリース会社です。2016年に日本GEのリース事業部門を買収し、社内に開発の部隊を持ちました。assetforceは200社超と有償契約を結んでいますが、顧客ごとの作り変えに手間がかかることが課題でした。
新しい手法では、従来なら6人で約半年かかると見込んだ開発を、1人・1週間で終えました。200を超える画面を持つ償却計算システムの改修でも、開発・テストの期間は従来の3分の1に縮む見込みです。
速さと引き換えに品質を落とさないため、SMFLは次の仕組みを置いています。
| 仕組み | 中身 |
|---|---|
| 情報を分けて渡す | 作業の単位ごとに、担当者に必要な情報だけをAIに渡す |
| AIが書いたものを別のAIが検証 | 品質管理のAIが、社内の開発ルールに沿っているかを確かめる。何度実行しても同じ結果になるテストを使う |
| 最後は人が確認 | SMFLの技術者が確認してから組み込む。AIに最終判断を委ねない |
| つなぎ口で権限を確認 | 顧客が許したデータと操作だけを通す |
今枝哲郎社長は、このつなぎ口を「セキュリティゲートが付いた橋のようなもの」と表現しています。一方で、作り変えが簡単になると、顧客ごとに仕様が分かれすぎる懸念も認めています。標準の機能を基本に据え、一部の要望だけを取り込む方針です。
見積もりの見方はどう変わるの?
AIで工数が減っても、要件を決める作業や、品質を確かめる責任は残ります。値段がすべて下がるわけではありません。変わるのは、何に対してお金を払うかです。
| 見る点 | これまで | これから |
|---|---|---|
| 値段の根拠 | 人数×月数 | 何ができるかと、AIで短くなる工程 |
| 期間 | 人を増やして縮める | 工程ごとに短縮の見込みを確認する |
| 品質 | 人が書き、人が確かめる | AIが書き、テストと人の確認で確かめる |
| 減った手間 | 開発会社の単価に含まれる | 発注側との分け方を契約で決める |
開発会社にとっては、AIで減った人手を利益に回すのは正当な工夫です。NRIの利益率は、その成果とも読めます。発注側が何も聞かなければ、減った手間はすべて開発会社の取り分になります。
SYNCONの視点 — 値段は「人数」ではなく「工程」で聞く
システムの見積もりを、人数と月数の合計だけで判断する時期は終わりつつあります。「AIを使う工程はどこか」「その工程は従来よりどれだけ短くなるか」。これを工程ごとに確かめる会社と確かめない会社では、同じシステムに払う値段に差がつきます。
SMFLの例は、もう1つの選択肢も示しています。自社で開発の部隊を持ち、AIで作り変えを速く回す道です。ただしSMFLも、AIに最終判断を委ねず、人の確認とテストを残しています。速さを買うなら、確認する人と仕組みも一緒に用意する必要があります。
BIPROGYの基幹システムの例が示すとおり、データの移行は作る側の会社でもつまずきます。工数が減った時代こそ、どこに人の時間を残すかを、発注の段階で決めておくことが分かれ目になります。
要点まとめ
- NRIの上期は営業利益882億円、営業利益率20.5%で、上期として初めて20%超
- 一因はAI駆動開発で案件への人材投入を減らせたこと。AIの効果だけの金額は示されていない
- BIPROGYは営業利益20%減の170億円。主因はハードウエアの反動で、AIとは別の理由
- SMFLはバイブコーディングで、6人で約半年の開発を1人・1週間で完了
- SMFLはAIの検証、決まった結果を出すテスト、人の最終確認を組み合わせて品質を守る
- 発注側は人数×月数ではなく、AIで短くなる工程と減った手間の分け方を確かめたい
情報ソース:
・日経クロステック「AIで開発工数が減っても稼ぐNRI、上期の営業利益率20％超 通期も上方修正」(2026年11月6日)
・日経クロステック「BIPROGYの26年4～9月期は20％営業減益、受注残高増で通期予想は据え置き」(2026年11月6日)
・ITmedia AI+「エンタープライズSaaSにもバイブコーディングの波 三井住友系が顧客ごとのカスタマイズに活用 安定性をどう確保？」(2026年11月6日)
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