レガシーシステムは本当に刷新すべき?判断するために見ておきたい7つのポイント

長年使っている基幹システムがあると、「そろそろシステムを刷新したほうがいいのでは?」と考えることがあります。

ただ、システムが古いという理由だけで、すぐに全面刷新するのは簡単ではありません。

移行には大きなコストがかかりますし、業務への影響も無視できません。
一方で、古いシステムを使い続けることで、保守コストやセキュリティ、DX推進などの面で問題が大きくなるケースもあります。

そこで重要になるのが、「現在のシステムがどの程度リスクを抱えているのか」を客観的に確認することです。

今回は、レガシーシステムを評価するときに確認しておきたいポイントを整理してみました。

1. 保守コストが増えていないか

以前と比べて、システムの保守や改修にかかる費用が増えていないでしょうか。

特に、

  • 小さな改修でも多くの工数が必要

  • 障害対応のコストが増えている

  • 古い技術を扱える人材の確保が難しい

といった状態なら注意が必要です。

単純な年間保守費だけでなく、システムを維持するために社内でどれだけの時間と人員を使っているかも見ておきたいところです。

2. システムが属人化していないか

「このシステムのことは○○さんしか分からない」という状態も、レガシー化を判断する重要なサインです。

ドキュメントが不足していたり、仕様が担当者の経験に依存していたりすると、異動や退職によって突然システムの維持が難しくなる可能性があります。

3. EOLを迎えている製品がないか

OS、データベース、ミドルウェアなどに、サポート終了済み、または終了予定の製品がないか確認することも重要です。

EOL製品を使い続けることは、セキュリティだけでなく、障害発生時のサポートにも影響する可能性があります。

4. 新しいシステムと連携できるか

クラウドサービスやSaaS、AIなどを導入しようとしたとき、既存システムとの連携が大きな壁になることがあります。

APIが用意されていない、データ形式が古い、手作業でデータを受け渡している、といった状態が続いているなら、既存システムがDXのボトルネックになっているかもしれません。

5. 障害からの復旧に時間がかからないか

障害が発生したとき、

「原因を特定するまでに時間がかかる」
「詳しい担当者がいないと対応できない」
「影響範囲がすぐに分からない」

という状況になっていないでしょうか。

障害対応に時間がかかる場合、システムの複雑化やブラックボックス化が進んでいる可能性があります。

6. 新しい機能を追加しにくくなっていないか

新しいサービスや業務に対応したいのに、

「既存システムへの影響が大きいので変更できない」

ということが頻繁に起きている場合も要注意です。

システムが事業の変化についていけなくなっているのであれば、単なる「古さ」ではなく、ビジネス上の制約として考える必要があります。

7. セキュリティを維持できているか

最後に、セキュリティ対策が継続的に行える状態かを確認します。

古いOSやミドルウェアを使っている、パッチ適用が難しい、認証方式が古いなどの問題があれば、優先度を上げて対応する必要があります。

「古い=すぐ刷新」ではない

7つのポイントを確認すると、レガシーシステムの問題が少し見えやすくなります。

ただし、いくつ該当したからといって、必ず全面刷新が必要になるわけではありません。

例えば、問題が一部の機能や連携部分に限られているのであれば、部分的な刷新やAPI連携の追加で解決できる場合もあります。

逆に、EOL、セキュリティ、属人化、保守コストなど複数の問題が重なっている場合は、より本格的なモダナイゼーションを検討する必要があるでしょう。

つまり重要なのは、

「システムが何年使われているか」ではなく、「現在のシステムが事業にどのようなリスクや制約を与えているか」

ということだと思います。

まずは現状を把握する

レガシーシステムの刷新を検討するなら、いきなり「全面移行」を決めるのではなく、まず現状を評価することから始めるのが現実的です。

保守継続、部分刷新、モダナイゼーション、クラウド移行、全面リプレイスなど、状況に応じて選択肢を比較することで、必要以上のコストやリスクを避けられます。

レガシーシステムの診断項目や、診断後にどのような対応を選択すべきかについては、こちらの記事でも詳しく整理されています。

👉  レガシーシステム診断とは?刷新が必要か判断する7つのチェックポイント

「古いから刷新する」のではなく、自社にとって本当に必要な対応は何なのかを見極めることが、レガシーシステム問題への第一歩になりそうです。

レガシーシステムに生成AIを導入するとき、最初に考えたいこと

生成AIを業務で活用したいと考えたとき、意外と大きな壁になるのが既存のレガシーシステムです。

長年使われている基幹システムでは、APIが整備されていなかったり、データが複数のシステムに分散していたり、仕様を把握している担当者が限られていたりします。

そのため、

「AIを導入するなら、まず基幹システムを刷新する必要があるのでは?」

と考えてしまいがちです。

ただ、生成AIの活用だけを目的に考えるのであれば、必ずしも全面刷新から始める必要はありません。

レガシーシステムと生成AIはどうつなぐ?

既存システムと生成AIを組み合わせる方法はいくつかあります。

1. APIで既存システムとAIを連携する

APIが利用できる場合は、既存のERPやCRMなどから必要なデータを取得し、生成AIで要約・分析するといった使い方ができます。

例えば、

  • 顧客情報の要約

  • 問い合わせ内容の分類

  • レポート作成

  • 業務データの分析

などです。

既存システムそのものを変更するのではなく、その外側にAIの機能を追加するイメージです。

2. RAGで既存のナレッジを活用する

レガシーシステムを利用している企業では、システムだけでなく大量のドキュメントも蓄積されています。

業務マニュアル、設計書、FAQ、過去のトラブル記録などです。

これらの情報をRAGと組み合わせることで、社内の情報を検索しながら生成AIに回答させることができます。

この方法であれば、基幹システムを直接変更せずにAI活用を始められるケースもあります。

3. AIエージェントから複数システムを利用する

最近は、単に質問に回答するだけではなく、AIエージェントを使って複数の業務を自動化する方法も注目されています。

例えば、

ユーザー
   ↓
AIエージェント
   ├── ERP
   ├── CRM
   ├── 社内データ
   └── 業務API

という構成にすれば、AIエージェントが必要な情報を複数のシステムから取得し、回答やレポートを生成するといった仕組みも考えられます。

もちろん、実際の導入では権限管理やログ管理、データの品質なども考慮する必要があります。

APIがない場合はどうする?

ここがレガシーシステム特有の難しいところです。

古いシステムでは、そもそも外部連携を前提としていないことがあります。

その場合、無理にAIを直接接続するのではなく、

  • データ連携基盤を追加する

  • 必要なデータだけ抽出する

  • RAGで既存ドキュメントを活用する

  • AIを保守・運用支援に限定して利用する

など、システムの状態に応じて導入方法を変える必要があります。

つまり、すべてのケースに同じAIアーキテクチャを適用するのではなく、既存環境を調査してから連携方法を決めることが重要です。

「AI導入」と「システム刷新」は分けて考えてもいい

個人的には、ここが一番重要なポイントだと思います。

レガシーシステムを抱えている企業が、

「AIを導入したい」

「でもシステムが古い」

「だから全面刷新が必要」

「コストも期間も大きい」

「AI導入をいったん保留」

という流れになってしまうのは、少しもったいないと感じます。

例えば、まず社内FAQやナレッジ検索など、小さなユースケースからAIを導入する。

そこで効果を確認したうえで、対象業務を広げる。

さらに、その過程で明らかになったシステム上の課題を、将来的なモダナイゼーション計画に反映する。

このような段階的な進め方も選択肢になります。

最初に見るべきなのは「システム」より「業務」

生成AIの導入を検討するとき、つい「このシステムにAIを接続できるか?」から考えてしまいます。

しかし、先に考えるべきなのは、

「AIによって、どの業務を改善したいのか?」

ではないでしょうか。

例えば、

  • 社内問い合わせに時間がかかっている

  • 過去の資料を探すのに時間がかかる

  • ベテラン社員の知識が属人化している

  • レポート作成に多くの時間がかかる

  • レガシーコードの保守が難しくなっている

といった課題があれば、それぞれに適したAI活用方法があります。

AIを導入すること自体を目的にするのではなく、業務課題から逆算して技術を選ぶ方が、結果的に導入しやすくなると思います。

まとめ

レガシーシステムがあるからといって、生成AIの導入を諦める必要はありません。

API連携、RAG、AIエージェント、ドキュメント解析など、既存システムを活かしながらAIを導入する方法はいくつかあります。

もちろん、システムの老朽化が深刻な場合には、モダナイゼーションや全面刷新が必要になるケースもあります。

重要なのは、

「AIを導入するためにシステムを全部変える」

と最初から決めるのではなく、

「今あるシステムを活かして、どこからAIを導入できるか」

を検討することです。

SotaTek Japanでは、レガシーシステムの現状分析から、生成AI・RAG・AIエージェントの導入、システムモダナイゼーションまで、既存環境に合わせたAI活用を支援しています。

より具体的な導入パターンや、実際の進め方についてはこちらの記事に整理されています。

 

👉 レガシーシステムでも生成AIは導入できる?既存システムを活かしたAI活用の進め方

AI開発ではどのプログラミング言語を選ぶべき?用途別に考える8つの選択肢

AI開発では「Pythonを使えばよい」と考えられることもあります。しかし、実際のシステム開発では、AIモデルの開発だけでなく、推論処理、既存システムとの連携、Webアプリケーションへの組み込みなど、さまざまな要件を考慮する必要があります。

そのため、プログラミング言語もプロジェクトの目的に合わせて選択することが重要です。

AI開発で重要な3つの判断ポイント

1. 開発するAIの種類

機械学習や生成AIのモデル開発では、Pythonが有力な選択肢です。

一方、画像処理やロボティクスなどリアルタイム性が求められるシステムでは、C++が適している場合があります。

Webブラウザ上でAI機能を動かしたい場合は、JavaScriptも候補になります。

2. 既存システムとの連携

企業のAI開発では、AIモデルだけを新しく作るとは限りません。

既存の業務システムやデータ基盤とAIを連携させる場合、Javaなど既存環境との親和性も重要になります。

例えば、

既存のJavaシステム + PythonによるAIモデル

という構成も考えられます。

3. 本番環境での性能

PoCではPythonで問題なく動作していても、本番環境では処理速度やリソース使用量が課題になることがあります。

その場合、処理負荷の高い部分をC++などで最適化したり、APIやバックエンドを別の言語で構築したりする方法があります。

用途別に見るプログラミング言語

AI開発で検討される代表的な言語には、以下があります。

言語 主な用途
Python 機械学習・生成AI・プロトタイピング
R 統計分析・データサイエンス
Java エンタープライズAI
C++ リアルタイムAI・ロボティクス
JavaScript Web AI・ブラウザ上のAI
Julia 科学技術計算・AI研究
Prolog ルールベースAI・論理推論
Lisp 記号処理・AI研究

ここで重要なのは、「AIならPython」という単純な判断ではなく、システム全体を考えて言語を選ぶことです。

1つの言語に限定する必要はない

実際のAIシステムでは、複数のプログラミング言語を組み合わせるケースもあります。

例えば、

  • Python:AIモデル開発
  • C++:高速な推論処理
  • Java / Go:API・バックエンド
  • JavaScript:Webインターフェース

というように、それぞれの得意分野を活用できます。

特に企業向けAIでは、AIモデルの性能だけでなく、既存システムとの連携、セキュリティ、運用、将来的な拡張性まで含めて技術を選択することが重要です。

AI開発で利用される8つのプログラミング言語について、特徴やフレームワーク、適した用途をさらに詳しく比較した記事はこちらです。

👉 【2026年版】AI開発向けプログラミング言語8選

SotaTek Japanでは、企業向けAIシステム開発、AIエージェント、AI音声翻訳、AI VisionなどのAIソリューションを提供しています。

👉 SotaTek JapanのAIソリューション

AIエージェントを支える6つの技術要素

近年の生成AIの急速な進化は、企業の業務プロセスやサービス提供の在り方を大きく変えつつあります。従来は人間が担っていた情報分析、意思決定、顧客対応などの高度な業務領域にもAIが進出し、24時間稼働・高精度・低コストという新たな価値を生み出しています。
その中でも特に注目されるのが「AIエージェント」です。これは従来型のチャットボットや単機能自動化ツールを超え、目的を理解し、自ら情報収集・分析・判断・実行までを一連で行える“自律型”のAIです。

AIエージェントの概要と特徴

AIエージェントの定義
AIエージェントは、ユーザーやシステムから与えられた目標に基づき、自律的に行動するソフトウェア。単に質問に答えるだけでなく、複数のタスクを連続的かつ適切な順序で実行できます。

従来のチャットボットとの違い

  • 目的志向:単発の回答ではなく、達成すべきゴールを意識して行動

  • マルチタスク処理:複数の工程を組み合わせて遂行

  • 外部連携:システム・API・RPAを駆使して実業務を実行

  • 自己改善能力:学習データや運用ログを活用して精度を向上

代表的な活用領域

  • 営業支援:見込み顧客リストの自動作成、提案資料の生成、商談記録の整理

  • カスタマーサポート:問い合わせの自動応答、FAQ更新、顧客データ参照

  • バックオフィス業務経理データ入力、会議スケジュール調整、文書管理

  • 情報分析:市場データの収集・分析レポート作成、競合調査

技術的な構成要素

AIエージェントの開発には、複数の技術レイヤーが統合的に機能する設計が必要です。

  1. ユーザーインターフェース(UI/UX)

    • 直感的に操作できる画面やチャットUI

    • 既存業務アプリやCRMとの統合

  2. 自然言語理解(NLU)

    • ユーザーの意図を正確に把握

    • 文中から固有名詞や数値などのエンティティを抽出

  3. 推論・意思決定エンジン

    • LLM(大規模言語モデル)による柔軟な推論

    • ビジネスルールや条件分岐を組み合わせた論理判断

  4. メモリ管理

    • 会話履歴や長期的な知識の保持

    • 文脈を維持しながらのタスク遂行

  5. 外部システム連携

    • APIやRPAを通じて既存システムと接続

    • データベースやSaaSとの情報やり取り

  6. モニタリング・改善基盤

    • ログ収集・エラー監視

    • モデルのチューニングとプロンプト最適化

詳細はこちら:AIエージェント開発時の注意点と、企業向けの包括的AIエージェントソリューションを解説

開発プロセス

AIエージェントの構築は、以下のステップで進められます。

  1. 目的定義と業務分析
    自動化対象業務、期待する成果、KPIを明確化する。

  2. 設計・プロンプト定義
    スクフロー、対話パターン、必要な外部接続先を設計。

  3. 技術・フレームワーク選定
    LangChain、AutoGen、CrewAIなど要件に適した基盤を選ぶ。

  4. 開発と検証
    プロトタイプを作成し、想定シナリオでテストを実施。

  5. 運用・改善
    本番導入後、実運用データを基に改善サイクルを回す。

SotaTekの提供価値

SotaTekは、自社開発の「SotaAgents」プラットフォームを基盤に、各企業の業務に最適化されたAIエージェントを設計・開発・運用までワンストップで提供します。

強み

  • 幅広いモデル対応:ChatGPT、Claude、Geminiなど多様な生成AIと連携可能

  • 完全カスタマイズ:業務要件やブランドトーンに合わせた設計

  • 短期間導入:テンプレートとノウハウを活かしたスピード展開

  • 継続的改善:導入後も精度と機能をアップデート

導入効果と今後の展望

主な効果

  • 大幅な業務効率化によるコスト削減

  • 顧客対応の質とスピードの向上

  • 人的リソースを創造的業務へシフト

  • 24時間稼働によるサービスレベル向上

今後の展望
AIエージェントは今後、単なる対話AIから“意思決定と実行を担うデジタルチームメンバー”へと進化していきます。将来的には、人間とAIが協働するハイブリッドな業務体制が標準となり、企業競争力の鍵を握る存在となるでしょう。

まとめ

AIエージェントは、単なる自動化の枠を超え、企業変革を加速させる戦略的ソリューションです。SotaTekは設計段階から運用フェーズまで伴走し、生成AI時代の業務改革を現実のものにします。

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AIエージェントと生成AIの違いを解決!

AIエージェントと生成AIの違いを解決!

生成AIとは?

テキスト、画像、音声、コードなどを創造的に生成するAIです。ChatGPTやDALL·Eが代表例。ビジネス文書作成、要約、デザイン生成などに活用されており、クリエイティブ支援や情報整理に強みを発揮します。

生成AIのメリット:

  • ドキュメントの初稿作成

  • 大量データの要約・翻訳

  • コミュニケーションの効率化

AIエージェントとは?

与えられた目標に向かって自律的に判断・行動するAIです。外部環境に応じて適切なアクションを選び、複雑なタスクをマルチステップで実行します。生成AIを内包することもあります。

AIエージェントの強み:

  • 自律的な意思決定と行動

  • システム連携を前提とした業務自動化

  • 例:請求書処理、顧客対応、プロジェクト進行の自動化など

 

 詳細はこちら:AIエージェントと生成AIの違いとは?ワークフロー、活用事例を分かりやすく説明

AIエージェントと生成AIの違い?

基本的な違い

項目

AIエージェント

生成AI

定義

目標主導の行動と自律的・リアルタイムの意思決定に特化したAI

大規模データセットをもとに、新しいコンテンツやデータを生成するために設計されたAI

目的

複雑でマルチステップなタスクの遂行や、特定の目標の達成

斬新で創造的なアウトプットの生成

行動

環境と動的に関わりながら、最適な行動を選択

テキストプロンプトなどの静的な入力に対して出力を生成

出力

特定の目標を達成するための行動、意思決定、戦略

テキスト、画像、コードなどのさまざまなデータ

初期段階の例としては、自動運転車、目標指向の仮想アシスタント、AIロボティクスなど

ChatGPT、Gemini、DALL·Eなどのデータ生成ツール

学習

外部環境とのフィードバックやインタラクションを通じた継続的な学習と改善

生成中のフィードバックは最小限か無し。多くは事前学習済み

ユースケース

意思決定の自動化、現実世界でのタスク実行

コンテンツやアイデアの生成、データ分析

強み

戦略的思考、外部環境にリアルタイムで適応・対応する能力

創造性、高速かつスケーラブルに高品質コンテンツを生み出す能力

 

ワークフロー上のメリットの違い

 生成AIのワークフロー上のメリット

生成AIのもっとも魅力的な機能は以下の通りです:

  • 時間の節約
  • 生産性の向上
  • 定型業務の支援
  • 作業品質の向上
  • コスト削減

より具体的には、生成AIは以下のようなことが可能です:

  • 文書、報告書、コミュニケーション資料などの高品質な初稿を、必要に応じて迅速に作成し、スケーラビリティに対応
  • 大量の情報を統合・要約し、簡潔で実用的なインサイトを提供
  • 複雑な技術情報を、誰にでもわかる平易な言葉に変換
  • 1つの問題に対して、複数のアプローチを提案するための代替バージョンを作成

AIエージェントのワークフロー上のメリット

AIエージェントの主なメリットは:

  • 業務効率の向上
  • 作業品質の向上
  • より多くのビジネス需要への対応

これらのメリットは、以下のような形で実現されます:

  • 複数のデジタルプラットフォームにまたがるマルチステッププロセスの自動化
  • 複雑なルールやコンプライアンス要件の一貫した適用
  • 複数のタスク、ツール、データソースを横断的に調整
  • 人間の専門知識に委ねるべき例外的な状況を除き、自律的な意思決定によって、複雑かつ定型的な作業の完了時間を短縮

ユースケースの違い

生成AIの代表的なユースケース

タスク

内容

ドラフティング(文書作成)

法的契約書、規制提出書類、企業向けコミュニケーションなどを、目標やテンプレートに沿って初稿作成。

リサーチ

大量の文書や過去データを高速かつ高精度に分析・自動処理。予測モデルなどにも活用。

解釈支援

専門的・技術的な言葉を、誰にでもわかる平易なスタイルに翻訳。

文書化

ポリシー要件、実装証拠、統制記述、テスト結果に基づいたコンプライアンス文書を組み立て。

コミュニケーション

投資家、規制当局、クライアント、従業員など様々なステークホルダーに向けた、メッセージの一貫性を保ったカスタムメッセージの作成。

AIエージェントの代表的なユースケース

タスク

内容

調査・分析

複数のデータセットを横断検索し、関連文書を特定、重要情報を抽出して構造化レポートを作成(例:顧客・買収対象のデューデリジェンス

モニタリング

複数の法域にわたる規制変更をリアルタイムで追跡。影響を受けるクライアントや業務を特定し、対応アクションプランを作成

業務処理

請求書を発注書と照合し、承認ルートに通し、支払いスケジュールを管理(例:買掛金処理)

オンボーディング

政府支援プログラム、金融口座、顧客・取引先などの申請を評価。情報収集、書類の確認、制裁リスト・悪評報道の照会まで自動実行

プロジェクト管理

生成AIで作成した提案書をCRMに送信し、見込み顧客とのフォローアップミーティングを自動で設定し、追加情報も送付

 

よくある質問(FAQ)

生成AIとAIエージェントの違いは?


生成AIは文章や画像などを生成する受動的なAI。AIエージェントは目標達成に向けて自律的に行動する能動的なAIです。

AIエージェントは生成AIを含みますか?

はい、一部は生成AIを組み込み、文章生成などに活用しています。ただし、生成AI単体ではエージェント的な動作はできません。

まとめ

生成AIとAIエージェントは、それぞれ異なる強みを持ちながらも、相互に補完し合うことで業務の効率化や付加価値の向上に大きく寄与します。

 

生成AIは、創造的なコンテンツの生成や情報整理、コミュニケーション補助といった領域で優れた効果を発揮し、日々の業務負担を軽減します。一方でAIエージェントは、複雑かつマルチステップな業務プロセスを自律的に遂行する能力を備えており、目標達成に向けた能動的な意思決定と行動を通じて、ビジネス全体の最適化を支援します。

 

今後のAI活用では、「どの業務に、どのAI技術を、どう組み込むか」という視点がますます重要になります。ただの自動化にとどまらず、戦略的にAIを導入できるかどうかが、企業の競争力を大きく左右する時代に突入していると言えるでしょう。

 

こうした中、SotaTekのAIエージェントは、単なる業務自動化ツールではありません。目標に基づいた判断を自ら行い、マルチステップのタスクを実行することで、複雑な業務をインテリジェントに支援します。各企業の業務内容や課題に応じてカスタマイズされたAIエージェントの導入から、既存システムとの連携、継続的な改善設計、運用支援まで、SotaTekがトータルでサポートいたします。

 

AI活用をビジネスの成長戦略に取り入れたい企業様は、ぜひお気軽にご相談ください。

 

 

 

SotaTekとSota Holdings:技術エコシステムで加速するデジタル変革

10年間の歩みの中で、SotaTekは単なるアウトソーシング企業から、最先端のテクノロジーを駆使して世界の課題解決に取り組む“トータルテックパートナー”へと進化を遂げました。
SotaTekとその親会社であるSota Holdingsは、多分野にわたるテクノロジー・エコシステムを通じて、国家規模のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進に大きく貢献しています。
この取り組みは、2024年12月22日に発表された中央委員会の決議第57号に沿った、ベトナム政府のDX戦略に呼応したものであり、Sota Holdingsは中核企業として、革新的なソリューションと現場に即したリソースを結びつけ、社会変革の一翼を担い続けています。

成長を牽引する中核企業:SotaTekの進化

Sota Holdingsは現在、ソフトウェア、ブロックチェーン、AI、IoT、R&D、人材、テック教育など、11の企業で構成されています。各社は独立して運営されながらも、知識とリソースを有機的に結びつけるエコシステムを形成しています。
なかでも中核企業であるSotaTekは、日本・韓国・アメリカ・シンガポール・オーストラリア・ベトナムの6ヵ国に拠点を持ち、1,300名以上の専門人材を有しています。主要事業は:

また、AIによる不動産評価ツール「BASAO Evaluation」では、従来比で評価時間を約90%削減し、業界に大きなインパクトを与えています。Clutch、G2、GoodFirmsなどのプラットフォームでも5つ星評価を獲得しています。

革新の最前線:SotaLabsと研究成果

SotaLabsは、Sota Holdingsにおける研究・試験・製品開発のハブとして機能しています。以下のようなプロダクトをリリース:

Web3時代への備え:SotaZK

Sota Holdingsは、分散型識別子(Decentralized ID)とWeb3セキュリティへの対応として、SotaZKを設立しました。ZKP(ゼロ知識証明)技術に基づき、ユーザー主導のデータ管理とプライバシー保護の実現を目指しています。

教育・人材:SotaTek EducationとSotaHRの役割

  • SotaTek Educationベトナム初、韓国YBMと提携し、国際的なプログラミング資格「COS Pro」を提供。また、実務に即した開発トレーニングを実施。

  • SotaHR:グループ内外の企業向けに、IT人材の採用・育成・定着支援を行うHRサービスを提供。

さらなる注目企業群

オープンエコシステムモデルと未来構想

Sota Holdingsの真髄は、各企業が専門性を活かしながらも、緊密に連携するオープンエコシステムの構築にあります。 グループ全体で知識・人材・リソースを柔軟に共有することで、新たなテクノロジートレンドへの対応力と革新スピードを飛躍的に高めています。
 SotaTekとSota Holdingsは、この10周年という節目をひとつの通過点と捉え、次の10年へ向けたさらなる進化と挑戦を加速させていきます。

株式会社SOTATEK JAPAN – 最先端の技術で、未来を描く

SotaTek、ベトナムの技術で日本に挑む

SotaTekの10年にわたる信頼構築の歩み

2015年、ベトナムハノイにて、情熱を持つエンジニアとビジョナリーたちが、小さなスタートアップとしてSotaTek(State-of-the-Art Technology)を立ち上げました。世界水準のITソリューションをベトナムからグローバル市場へ届けるという大きな志のもとに誕生したこの会社は、今や20カ国以上に展開し、日本市場をはじめとする多くの国で信頼されるテクノロジーパートナーとして成長を遂げています。

創業10周年を迎える今、私たちは単なる成果だけでなく、ここまでの道のりで築いてきた価値観やパートナーシップに、あらためて感謝の意を表したいと思います。

ハノイから世界へ:グローバル志向のスタートアップ精神

ここ数年、ベトナムはアジアで最も有望なテクノロジー拠点のひとつとして急成長を遂げています。若く優秀なIT人材と政府の強力な支援により、ソフトウェア開発やデジタル変革の拠点として注目されています。

その中で誕生したSotaTekは、ブロックチェーンやAI、DX推進支援、Web・アプリ、業務システムなど、先進技術を核としたサービスを展開してきました。
私たちの信条はシンプルかつ明確です:
「最先端の技術で、未来を描く」

日本市場への挑戦——“信頼”が鍵

数ある海外市場の中でも、日本はSotaTekにとって特別な存在です。日本企業は高い品質基準、正確さ、長期的な関係構築を重視しており、それらはベトナム人の勤勉さや誠実さと通じるものがあります。

とはいえ、日本市場への参入には技術力だけでは不十分です。言語、文化、商習慣を深く理解し、現地に根ざした対応力が求められます。

この課題に応えるべく、私たちは東京にSotaTek Japanを設立しました。バイリンガルのエンジニアや、日本のビジネスマナーに精通したプロジェクトマネージャーを揃え、ERPやAI、レガシーシステムのモダナイゼーションなど、日本企業のニーズに合わせたソリューションを提供しています。

「信頼」を積み重ねる——結果よりも関係性を重視

10年間で、SotaTekのチームは20名未満から1,000名超へと成長しました。日本では、スタートアップから中堅・上場企業まで、さまざまな業界・規模のクライアントに対応しています。

私たちの強みは、単なる「開発会社」にとどまらず、共に課題を解決するパートナーとして寄り添う姿勢にあります。アジャイル開発によるスピード感ある対応、徹底した情報セキュリティ、そして透明性のあるコミュニケーションが、日本企業の皆様から高く評価されています。

10年以上の実績を持ち、1300名以上のエキスパートが、銀行、金融、保険、自動車などの分野で最適なITサービスを提供。500以上のプロジェクトを成功に導き、25か国以上に展開しています。

日本でのいくつかのプロジェクト事例:

  • AIベースの美容アプリケーション
  • クリニック向け電子カルテシステム
  • 製造業向けソリューション
  • 日本のSIer様との協業による中小企業向けDX支援

それぞれの案件が、日本のビジネス文化への理解を深め、信頼を築く礎となっています。

10年の軌跡、そして未来へ

10周年はひとつの節目であると同時に、新たなスタートでもあります。

日本のDXニーズが高まる中、SotaTekはより強力なローカル体制、専門性の高い技術力、そしてR&D投資を通じて、次のステージへと進みます。

「信頼されるベトナム発IT企業」として、日本市場でより多くの価値を提供できるよう、挑戦を続けてまいります。

10年のご愛顧に、心より感謝を

この10年、私たちが歩んでこられたのは、共に挑戦し、支えてくださったクライアント・パートナー・社員の皆様のおかげです。

SotaTekはこれからもテクノロジーに心を込めて、お客様と共に未来を築いてまいります。

次の10年も、どうぞよろしくお願いいたします。

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