IT営業・情シスはCFO発言をどう読むか、富士通・NEC決算に見る投資判断の分かれ目
サイバー攻撃対応やAIコストの膨張が続く中、国内のITサービス需要は果たして伸び続けるのか。富士通とNECの決算会見でのCFO発言は、IT営業部門が次の商談をどう組み立て、情シスがどこに投資配分を振り向けるかを考える材料になります。
この記事の要点
何が起きたか
富士通が2026年10月29日に発表した2026年度（2027年3月期）第2四半期を含む上期（2026年4〜9月）の国内受注状況は、ITサービス全体で前年同期比109％となりました。エンタープライズ分野は同107％、パブリック分野は同110％で、特にミッションクリティカル・ナショナルセキュリティほかは防衛関連の大型案件により同143％まで伸びています。
NECが同年10月28日に発表した同四半期の国内受注状況は、大型案件や特需、低収益事業終息の影響を除いた実質ベースで全体が前年同期比4％増でした。内訳はパブリックが同5％増、エンタープライズが同10％増、子会社のアビームコンサルティングが同15％増となっています。
両社のCFO、富士通の磯部武司氏とNECの雨宮邦和氏は会見の質疑応答で、サイバーセキュリティ対策の急増やAIコストの膨張、内製化の進展といった不安要素について問われ、いずれも「今後もITサービス需要は好調に推移する」という見方を示しました。
背景・解説
ここでいう「ITサービス需要」とは、企業がシステム刷新やクラウド移行、AI導入などをベンダーに発注する際の商談・受注の量を指します。モダナイゼーションは老朽化した基幹システムを最新の基盤に置き換える取り組みのことで、ここ数年、国内の大手ITベンダーの受注を支えてきた柱です。
今回の数字が重要な意味を持つのは、サイバー攻撃への緊急対応やAIの利用コストの増加、半導体メモリなど部材価格の高騰といった、本来はIT投資の重荷になりかねない要因が同時に表面化しているタイミングだからです。記者はこの点を会見で両CFOに直接質問し、磯部氏は「サイバーセキュリティ対応のためにAI活用を含むDXが後回しになる動きにはならない」と答え、雨宮氏も「サイバー対策は想定外の投資になっているが、その反動でDX需要が絞られることはない」と述べています。両社とも、部材高騰や内製化の進展についても、むしろAI活用のためのコンピューティング需要やベンダーによる伴走ニーズにつながるという説明をしています。
仕事や業務への影響
IT営業部門は、受注の伸びを額面通りに自社の商談にも当てはめるべきではありません。富士通の受注109％、NECの実質4％増という数字は、防衛関連の大型案件や通信事業者向けの特需など、個別の大口案件に引っ張られた部分が大きいためです。例えば従業員300人規模の受託開発会社が営業計画を立てる場合、全体の伸び率をそのまま期待値にするのではなく、自社が取引する業種（金融・製造・流通のいずれか）の受注動向だけを切り出して確認すべきです。富士通では金融が前年同期比95％とマイナスだった一方、NECでは金融が二桁増と伸びており、同じ「金融向けIT」でも案件の内容次第で明暗が分かれています。
情シス部門にとっての論点は、AIコストの可視化です。磯部氏は「AIの選択肢を広げ、多様なプライシングモデルを整備し、使用状況を可視化して管理することが重要になる」と述べており、これは発注側の情シスにも同じことが求められるという意味です。例えば社員200人のメーカーでAI導入を検討している情報システム担当者であれば、どのAIモデルをどの業務にどれだけ使っているかを月次で集計する仕組みを、契約前に用意しておくべきです。導入後にコストが膨らんでから可視化を始めても手遅れになります。
部材高騰への向き合い方も部門によって変わります。サーバのメモリ価格が2倍になった製品があるという発言を踏まえると、AIサーバーの調達を今期中に予定している会社は、価格が下がるのを待つより先に発注を固める判断で十分です。コンピューティングパワーの確保が競争力に直結する以上、数カ月の様子見が機会損失になる業種（製造業の設計部門など）では、早期発注が合理的な選択になります。
不確かな点・注意
両CFOの発言は自社の受注拡大を前提にした見通しであり、第三者機関による需要予測ではありません。中東情勢の悪化で原油価格が跳ね上がった場合に需要が一時的に落ち込む可能性があることは、磯部氏自身が言及しています。
記事の執筆者は、緊急のサイバーセキュリティ対策費用が中堅・中小企業の本来のIT投資を圧迫している事例や、AIガバナンス強化の必要性からAI投資に慎重になる動きがあることを、取材を通じて耳にしているとしていますが、具体的な社名や件数は示されていません。大企業と中堅・中小企業とでは投資余力に差があるため、自社の規模に照らして数字を読み替える必要があります。
出典
この記事のつくり方
国内外の情報源（企業の公式発表や、国内外の報道）を巡回して、新しいニュースの候補を集めます。
AIが、選んだ出典だけをもとに記事を書きます。出典に無い数字・日付・発言は作りません。
20を超える決まりの検査と、別のAIによる出典との照らし合わせを通った記事だけを公開します。通らなかった記事は公開しません。
公開した記事には、運営者が目を通しています。誤りに気づいたときは、訂正するか、公開を取り下げます。