●この記事のポイント
楽天グループは携帯契約数1000万回線を突破したが、2025年12月期は売上10％増の一方で営業利益73％減、最終赤字1778億円と7年連続赤字が続く。モバイル事業はユーザー増でも基地局投資やローミング費用が膨らみ、Non-GAAPでも赤字が拡大。2026年も約2000億円の設備投資が続く中、業績見通しは非開示とされた。通信を収益基盤とするソフトバンクとの差は拡大しており、楽天はARPU向上や法人契約拡大による「量から質」への転換が急務となっている。
楽天グループの携帯電話事業が、ついに契約者数1000万回線を突破した。三木谷浩史会長兼社長が黒字化の目安として掲げてきた「800万回線」を大きく上回る数字であり、表面的には“勝利条件”を満たした格好だ。
しかし、2025年12月期決算が示したのは、楽観とは程遠い現実である。売上は伸びているにもかかわらず、利益はむしろ遠のく。7年連続の最終赤字という事実は、単なる「先行投資フェーズ」では説明しきれない構造的な歪みを浮き彫りにしている。
●目次
2025年12月期の連結決算において楽天Gの売上収益は前期比10％増と、堅調に伸長した。契約者数の増加がトップラインを押し上げている点は明らかだ。
だが、問題は利益である。営業利益は前期比73％減と急減し、最終損益は1778億円の赤字。これで7年連続の最終赤字となった。
特に注目すべきは、同社が重視するNon-GAAPベースの営業損益だ。モバイル事業の赤字幅は「改善傾向」とされる一方で、2025年10〜12月期には前年同期比で赤字が拡大。契約者が増えても収益性が改善しないという、いわば「規模の経済が働かない」逆説が露呈している。戦略コンサルタントの高野輝氏はこう指摘する。
「通常、通信ビジネスは一定の契約数を超えれば固定費が吸収され、利益率が改善する“逓増型”のモデルです。しかし楽天の場合、基地局投資やローミングコストが想定以上に重く、ユーザー増加がそのままコスト増に直結している。構造的に損益分岐点が後ろ倒しになっている可能性があります」
黒字化が見えない最大の要因は、終わりのない設備投資だ。楽天Gは2026年も約2000億円規模の設備投資を継続する方針を示している。プラチナバンドの整備や、屋内・地下エリアの品質改善など、通信キャリアとして最低限のサービスレベルを確保するための投資が不可欠だからだ。
これは裏を返せば、「投資を止めた瞬間に競争力を失う」という構造でもある。つまり、黒字化を優先すれば品質が低下し、顧客流出を招く。逆に品質維持を優先すれば赤字が続くというジレンマだ。
さらに市場に衝撃を与えたのが、2026年12月期の業績見通しを「非開示」とした点である。これまで強気な成長ストーリーを語ってきた同社が、具体的な黒字化時期を示せないという事実は、「不確実性の高さ」を自ら認めたに等しい。高野氏は次のように語る。
「見通し非開示は、経営としての柔軟性を確保する意図もありますが、市場はそれを“リスクの顕在化”と受け止めます。特に連続赤字企業の場合、将来の資金調達コストや株主の信認に直結する問題です」
楽天Gの苦境をより際立たせているのが、競合・ソフトバンクの存在だ。ソフトバンクは2025年度第3四半期において、売上・利益ともに堅調な成長を維持。通信事業という安定収益基盤の上に、PayPayやLINE、さらにはAI・データセンター事業といった高付加価値領域を積み上げ、「稼ぐ構造」を確立している。
一方の楽天は、EC、金融、ポイントといった「楽天経済圏」を武器にするものの、モバイル事業の赤字を他事業で補填する構図が続く。これは本来、成長投資に回るべきキャッシュが“穴埋め”に消えていることを意味する。高野氏は、この差をこう分析する。
「ソフトバンクは通信を“キャッシュカウ”として、次の成長領域に投資するフェーズに入っています。一方、楽天は通信を“育てる側”にあり続けている。両者の差は単なる業績差ではなく、資本循環のステージの違いです。この差は時間とともに拡大する可能性が高い」
かつて800万回線は黒字化の分岐点とされた。しかし現在、その意味は大きく変質している。通信料金の低廉化競争により、ARPU（1ユーザー当たり平均収益）は抑制されている。一方で、ネットワーク維持コストはインフレや技術高度化により上昇している。つまり、「契約数×単価」という従来の成長モデルが成立しにくくなっているのだ。
この環境下で重要になるのは、単なる回線数ではなく「収益の質」である。具体的には、法人契約の拡大、付加価値サービスの提供、そして金融・ECとのクロスセルによるLTV（顧客生涯価値）の最大化だ。
楽天Gに残された時間は、決して長くない。三木谷氏は2026年のモバイル事業黒字化を掲げ続けているが、市場はすでに「ストーリー」ではなく「結果」を求めている。仮に赤字が長期化すれば、資金調達環境の悪化や株価下落を通じて、経営の選択肢はさらに狭まる。
1000万回線という資産を、「収益を生む基盤」に変えられるのか。それとも「維持コストの塊」として重荷になり続けるのか。通信、金融、ECを横断する巨大経済圏を築いてきた楽天Gにとって、今問われているのは“規模”ではない。“収益化の設計力”そのものだ。ここで転換できなければ、その代償は極めて大きいものになるだろう。
（文＝BUSINESS JOURNAL編集部、協力＝高野輝／戦略コンサルタント）
●この記事のポイント
Claude CodeやCodex（GitHub Copilot）などの生成AI導入により、開発現場ではコード生成の高速化が進む一方、「レビュー・修正工数」と「意思決定負荷」が急増し、エンジニアの過労が深刻化している。AIが生む大量のコードに対し、人間が品質・セキュリティを担保する構造がボトルネック化。さらに経営側の「生産性向上」期待が納期短縮圧力を強め、実質的な労働密度を押し上げている。解決には評価軸を量から質へ転換し、レビュー工数の正式化が不可欠となる。
「AIを使えば、開発スピードは飛躍的に向上し、エンジニアは創造的な業務に集中できる」――。こうした期待のもと、アンソロピックの「Claude Code」やOpenAIの「Codex（GitHub Copilotなど）」といったAIプログラミング支援ツールは急速に普及している。
しかし、その裏側でいま、開発現場から聞こえてくるのは「むしろ疲弊が増した」という声だ。効率化の象徴とされたAIが、なぜエンジニアの負担を増大させているのか。本稿では、その構造的要因を掘り下げる。
●目次
従来のソフトウェア開発は、人間が設計し、コードを書き、テストするという積み上げ型のプロセスだった。しかし生成AIの導入により、この前提は大きく変わった。現在は「AIにコードを書かせ、それを人間が検証・修正する」というプロセスが主流になりつつある。
一見すると効率化だが、現場の実感は異なる。AIが生成するコードは一定の品質を持ちながらも、文脈理解の浅さや仕様の取り違え、セキュリティ上の脆弱性を内包するケースが少なくない。そのため、エンジニアは「他人が書いたコード」を精査し、既存システムとの整合性を確認しながら修正する必要がある。
大手IT企業でテックリードを務めるエンジニアは、こう指摘する。
「自分で書いたコードは思考の流れを把握しているが、AIが出力したコードは“ブラックボックス化した他人の思考”です。それを読み解く作業は、ゼロから書くよりも精神的負荷が高い」
つまり、AIは「作業量」を減らす一方で、「認知負荷」を増大させている。創造的なコーディングの時間が減り、代わりにレビューと修正に追われる構造が生まれているのだ。
もう一つの問題は、AIと人間の処理速度の非対称性だ。AIは数秒で数百行のコードを生成し、複数の改善案やリファクタリング案を提示する。一方で、それらを評価・採用する判断は人間に委ねられる。
この「速度差」が、現場に新たなひずみを生んでいる。
第一に、コードレビューの限界だ。従来でもレビューはボトルネックになりがちだったが、AIの導入によりレビュー対象が爆発的に増加した。シニアエンジニアやプロジェクトリーダーは、膨大なコードを短時間で評価する必要に迫られている。
第二に、「決定疲労（Decision Fatigue）」の増大である。AIは複数の選択肢を提示するが、その中から最適解を選び続ける作業は高度な認知負荷を伴う。判断の連続は集中力を奪い、結果として意思決定の質を低下させるリスクすらある。
ITジャーナリストの小平貴裕氏は次のように分析する。
「生成AIは“選択肢の爆発”をもたらしました。問題は、それを評価する人間の認知資源が有限であることです。結果として、意思決定のコストが可視化されないまま増大している」
こうして、プロジェクト全体において最も遅い存在である「人間」がボトルネックとなり、その遅れを補うために労働時間が延びるという逆転現象が起きている。
さらに見逃せないのが、マネジメント側の期待値の変化だ。AI導入はしばしば「生産性向上」の象徴として扱われるが、その実態は単純な時間短縮ではない。それにもかかわらず、経営層やクライアントは「納期短縮」「成果倍増」を当然視し始めている。
結果として、効率化で生まれた余力は、休息やスキル向上に充てられるのではなく、さらなるタスクの投入に使われる。エンジニアは常に高い集中力を要求される「高密度労働」に置かれ、疲労が蓄積していく。
「AI導入は“時間短縮ツール”ではなく“アウトプットの質を変えるツール”です。それを誤解したままKPIを設定すると、現場に過剰なプレッシャーがかかり、逆に生産性を毀損します」（小平氏）
この「期待値インフレ」は、特に受託開発やSI業界で顕著だ。契約条件や納期がAI導入前の前提で見直されないまま、実質的な要求水準だけが引き上げられるケースも少なくない。
AI時代の開発現場では、もう一つの問題が浮上している。それが「レビュー業務のシャドーワーク化」だ。
AIが生成したコードの検証や品質担保は極めて重要だが、それが正式な工数として認識されていないケースが多い。結果として、レビューは「見えない労働」となり、エンジニアの残業や自己犠牲によって吸収されている。
特にセキュリティや法令遵守が求められる領域では、この問題は深刻だ。AIが生成したコードに含まれる脆弱性を見逃せば、企業にとって重大なリスクとなる。しかし、そのチェック体制は十分に整備されているとは言い難い。
では、この構造的な問題にどう対処すべきか。鍵となるのは、「ツール導入」ではなく「評価の再定義」である。
第一に、レビューや検証にかかる時間を正式な工数として組み込むこと。AIが生成するコードの品質を担保するためには、人間の判断が不可欠であり、そのコストを無視することはできない。
第二に、評価軸を「量」から「質」へと転換することだ。単純なアウトプット量ではなく、「適切な判断が行われたか」「リスクが管理されているか」といった観点を重視する必要がある。
第三に、AIとの役割分担を明確にすることも重要だ。AIに任せる領域と、人間が責任を持つ領域を切り分けることで、過剰な負荷を防ぐことができる。小平氏はこう総括する。
「AIは生産性を高める可能性を持つ一方で、マネジメントの未成熟を露呈させる装置でもあります。評価制度や業務設計を見直さない限り、現場の疲弊はむしろ加速するでしょう」
生成AIは、ソフトウェア開発の在り方を根本から変えつつある。しかし、それは単純な「効率化」ではなく、「仕事の質と負荷の再配分」に他ならない。
「AIで楽になる」という幻想に依存したままでは、現場の疲弊は見過ごされ、やがて品質低下や人材流出という形で企業に跳ね返る可能性が高い。
AIを真に生産性向上の武器とするためには、その裏側で生じる負荷を正しく認識し、制度と評価を再設計する必要がある。そうしたマネジメントの進化こそが、AI時代の競争力を左右する分水嶺となる。
（文＝BUSINESS JOURNAL編集部、協力＝小平貴裕／ITジャーナリスト）
「別れさせ屋」というサービスを検討する際、多くの方が最初に行うのが「ネットでの口コミ検索」ではないでしょうか。
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まず結論からお伝えします。別れさせ屋業界における口コミは、有益な情報源ではあります。
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口コミはあくまで「参考材料のひとつ」です。数よりも、サービスの中身や担当者の誠実さを直接見極めることが、失敗を防ぐ唯一の道といえます。
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本当に誠実な会社であれば、以下のように説明するはずです。
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「安く済むので調査は1人で行います」という業者は危険です。 尾行調査を1人で行えば、見失うリスクや対象に気づかれるリスクが飛躍的に高まります。調査、接触、管理が適切に役割分担されているかを確認してください。
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「3ヶ月で〇〇万円」といった長期の期間契約には注意が必要です。仮に期間中に1、2回しか稼働しなくても契約が成立してしまう可能性があるからです。成功には何度も丁寧な工作が必要なため、稼働内容と費用がリンクしている形式が健全です。
⑤会社・代表者の情報が公開されているか
代表者が顔出しをしており、所在地や法人登記が明確であることは、最低限のチェックポイントです。顔を出して運営していることは、自社の仕事に誇りと責任を持っている証拠でもあります。
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※本稿はPR記事です。
【記事の概要】
SHIFTが提供を開始した「AI×BPaaS」は、AI導入がPoCや部分最適に留まる企業の課題を解決する新スキームだ。最大の特徴は、AI導入を目的とせず、AIが実行し人が責任を負う「AI前提の業務再設計」にある。自社で実践した経理・採用等の成功モデルを基に、API連携困難な基幹システムを含む業務全体をAI駆動オペレーションへと転換。バックオフィスをコストセンターから意思決定の拠点へと変革する、DXの新たな勝ち筋を提示している。
生成AIの登場から数年。多くの日本企業が「AI活用」を掲げてPoC（概念実証）を繰り返してきたが、その多くが現場の定着に至らず、期待されたほどの生産性向上を実現できずにいる。こうした「AI導入の踊り場」に一石を投じる動きが出てきた。
ソフトウェアテストの国内最大手、株式会社SHIFT（本社：東京都港区、丹下大社長）は、AIの活用を前提に業務モデルそのものを再設計し、運用までを一気通貫で請け負う「AI×BPaaS（Business Process as a Service）」の提供を開始した。単なるツールの導入支援ではなく、業務プロセスを「AI駆動」へと作り変える同社の戦略は、停滞する企業のDXを動かす解となるのか。
現在、多くの企業が直面しているのは、従来の人手を前提とした業務フローの一部に、無理やりAIを組み込もうとする「部分最適」の限界だ。
請求書の突合や採用候補者のスクリーニングといった業務にAIを導入しても、結局は「AIの誤回答の修正」や「例外対応」に人手が割かれ、現場の負担がかえって増大するケースが少なくない。また、AIに判断を委ねることで業務がブラックボックス化し、有事の際に誰も対応できなくなるというリスクも、企業の重腰に拍車をかけている。
SHIFTはこの課題に対し、「AI活用の成否はツールではなく、業務の再設計にある」と断じる。同社が提唱する「AI駆動オペレーション」は、最初から「AIが処理を実行し、人間は例外対応と責任を負う」という役割分担を前提に、業務フローをスクラップ・アンド・ビルドするものだ。
今回のサービス展開の背景には、徹底した自社実践がある。SHIFTは、これまで年間2,000人規模の採用や膨大な経理処理を、自社開発のAIエージェントやアルゴリズムを駆使して回してきた。
例えば、採用業務では同社の面接ノウハウをAIに学習させ、評価のばらつきを抑制。経理業務ではAI-OCRと差異検知AIを組み合わせ、人間を「確認作業」から「高度な判断業務」へと解放した。こうした自社での成功体験を外販可能な「BPaaS」へと昇華させたのが、今回の新サービスだ。
特筆すべきは、同社が「ヒューマン・イン・ザ・ループ（人間が介在するループ）」を設計思想の根幹に据えている点だ。AIがすべての責任を負うのではなく、責任や倫理、例外対応は人間が担う。この明確な線引きが、保守的な大手企業の基幹システムや、API連携が困難なレガシー環境においても、AIを安定稼働させるカギとなる。
SHIFTが狙うのは、バックオフィス部門のドラスティックな変革だ。これまで「コストセンター」と見なされてきた経理、人事、総務といった部門を、AI駆動によって効率化し、蓄積されたデータを意思決定に活用する「プロフィットセンター」へと転換させることを目指している。
同社は、中長期的な成長戦略において、この「AI×BPaaS」を極めて重要な柱と位置づける。今後は、自社で培ったコーポレート領域の業務ロジックを順次パッケージ化し、適用範囲を拡大していく構えだ。
AIを「魔法の杖」としてではなく、徹底した業務設計の「部品」として使い倒す――。SHIFTの試みは、ツール導入に疲弊した日本企業のDX戦略に、新たな視点を与えることになるだろう。