1. システム刷新が“目的化”し、ビジネス価値に接続できない
- 老朽化や保守限界を理由に刷新するが、「何を変えると利益が出るか」が曖昧
- 業務プロセスを変えずにシステムだけ変えるため、効果が出ない・現場が疲弊する
- 部門ごとに個別最適で導入が進み、全社の整合が崩れる
2. 従来型(Waterfall)で進めるほど、変化に弱くなる
- まず業務要件を固め、次にデータ→アプリ→インフラを順番に決めるため、意思決定が遅い
- IT部門中心で「個別システム設計」に注力し、柔軟性・アジリティを失う
- SIベンダー依存が強まり、業務変化への即応や内製力が育たない
3. データが“資産”になっておらず、AI/DXの前提が揃わない
- データ定義・粒度・品質がバラバラで、横串の分析やKPI運用ができない
- マスタ・ID・権限・ガバナンスが曖昧で、連携するほど混乱が増える
- データと業務が切り離され、意思決定に使えない(見て終わる)
4. 全社の設計図がなく、投資の優先順位と実行順が決められない
- どこから手を付けるべきか決められず、PoCが点在して終わる
- 基幹・周辺・データ基盤・現場システムの依存関係が整理されない
- ITガバナンスが弱く、標準化が進まない(属人・例外だらけ)