公共系ケース過去問に挑戦：「日本のIT産業のグローバルポジションと課題」の解法を実演

戦略コンサル（特にMBB＝マッキンゼー・BCG・ベイン）のケース面接では、社会課題を題材にした公共系問題も出題される傾向があります。「ビジネスケースと同じ解き方でよいのか」「評価軸が曖昧でどこを掘ればいいのか」と悩む方は少なくありません。

本記事では、公共系ケースの参考設例として「日本のIT産業のグローバルポジションと課題」を取り上げ、前提確認から原因分析・施策提言まで、解法プロセスをステップごとに実演します。

1題を深く解くことで、公共系特有の思考回路を理解できるでしょう。

公共系ケースとビジネスケース：何が違うのか

公共系ケース面接を解く前に、ビジネスケースとの根本的な違いを整理しておきましょう。ここを踏まえないまま解くと、評価軸そのものがずれます。

最大の違いは「誰のための価値か」という点です。ビジネスケースでは企業の利益・競争優位が主目的ですが、公共系ケースでは国民全体の厚生（社会的便益）が目的になります。

観点	ビジネスケース	公共系ケース
目的	企業利益・競争優位	国民全体の厚生・社会的便益
クライアント	民間企業	政府・国際機関・自治体・NPO等
スコープ	特定市場・製品	マクロな社会課題（少子化・産業政策等）
ステークホルダー	株主・顧客・競合	国民・企業・政府・国際社会
評価指標	収益・ROI・市場シェア	公平性・安全性・持続可能性・費用対効果
時間軸	3〜5年	長期（10〜20年規模）での設計
正解の曖昧さ	比較的明確	高い（トレードオフが多い）

公共系ケースでは「べき論（あるべき社会の姿）」と「実現可能性（政治的・予算的に実行できるか）」を両立させる視点が求められます。面接では「理想だが実現不可能」な提言より、「多少妥協しても実行に移せる」施策のほうが高く評価される傾向があります。

参考設例：「日本のIT産業のグローバルポジションと課題」

ここでは、Strategistsがシリーズ企画として取り上げる参考設例として、「日本のIT産業のグローバルポジションと課題を整理し、国際競争力を高めるための施策を提言せよ」という問いを扱います。

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解法ステップ①：前提確認とスコープのすり合わせ

どんなケースも、最初の数分で問いの範囲と評価軸を面接官とすり合わせることが重要です。公共系ケースでは特に「何を持って成功とするか」が曖昧になりやすいため、ここに時間を使う価値があります。

「IT産業」の定義を確認する

IT産業といっても、その領域は多岐にわたります。本設例では次の3層を前提として確認します。

• ハードウェア：半導体・デバイス・精密部品等
• ソフトウェア：OS・業務アプリ・SaaS等
• ITサービス・プラットフォーム：クラウド・情報処理サービス・デジタルプラットフォーム等

「すべてを扱うのか、特に課題が大きいレイヤーに絞るのか」を面接官に確認し、議論の焦点を定めます。

「グローバルポジション」の評価軸を設定する

「ポジション」は何で測るのかも明確化します。主な評価軸の候補は次のとおりです。

• 市場シェア・売上規模
• 技術力（特許・研究開発投資）
• 収益性・成長率
• 人材エコシステムの厚さ
• 国際標準化への関与度

この段階で評価軸を合意しておくことで、後の分析がぶれません。

解法ステップ②：日本のIT産業の現状把握（仮説ドリブン）

情報収集が限られるケース面接では、「事実を調べる」ではなく「仮説を構築して検証する」アプローチをとります。各レイヤーの現状を仮説として整理したうえで、論点のどこに力点を置くかを判断します。

ハードウェア層

最終製品（パソコン・スマートフォン等）では国際競争力が低下した一方、電子部品・素材・製造装置では依然として強みが残っています。村田製作所（積層セラミックコンデンサ）・信越化学（シリコンウエハ）・キーエンス（センサ・制御機器）などが代表例として挙げられます。「製品は弱く、素材・部品は強い」という二層構造が一つの仮説です。

ソフトウェア層

BtoB領域は大手SIerを中心とした国内向けの受託開発（いわゆるSI）が中心で、グローバルパッケージソフトの開発では海外勢（SAP・Oracle・Salesforce等）に依存する状況が続いています。BtoC領域ではゲームが例外的にグローバル展開しており、任天堂やソニー・インタラクティブエンタテインメントが存在感を持っています。一方で、それ以外の消費者向けアプリ・サービスは海外プラットフォームが支配的です。

ITサービス・プラットフォーム層

楽天・LINEヤフー・メルカリなど国内で一定規模を持つプレイヤーは存在しますが、グローバルに影響力を持つプラットフォームを育てるには至っていません。クラウドインフラ（AWS・Azure・Google Cloud等）も主要なものは海外資本です。

海外依存を示すマクロ指標（デジタル赤字・国際比較）

こうした現状を構造的に示す指標として、日本のデジタル赤字（デジタル関連サービスの国際収支上の赤字）があります。2024年通年では約6.6〜6.7兆円と過去最大を更新しており、10年前比で約2.6倍の規模に拡大しています。この数値は、デジタル領域での海外依存が急速に深まっていることを客観的に示しています。

出典：経済産業省「デジタル経済レポート」（2025年4月公表）／総務省「令和7年版情報通信白書」

また、IMD世界デジタル競争力ランキング2024では、日本は67カ国・地域中31位です。「ビジネスの俊敏性」「デジタルスキル」といった項目では最下位圏にとどまっており、制度・文化面での遅れが数値にも表れています。

出典：JETRO「IMD世界デジタル競争力ランキング2024」

解法ステップ③：原因の構造化（なぜ世界トップ水準に届かないのか）

現状把握の次は「なぜそうなっているのか」の構造化です。表面的な原因で止まらず、より根本的なレベルで仮説を整理します。

歴史的・構造的要因

1980〜90年代のハードウェア産業での成功体験が、その後の戦略を方向づけた可能性が仮説として挙げられます。自前主義・完成度重視・カスタマイズ志向がソフトウェア・プラットフォームの時代に合わなくなった、という見立てです。また、大企業中心・系列・多重下請け構造（特にSI領域）がスタートアップの成長を阻んできた可能性も、一因として指摘されることがあります。

人材・組織的要因

経済産業省の調査では、2030年に最大約79万人（中位から高位の試算）のIT人材不足が生じると見込まれています。先端IT人材（AIエンジニア・データサイエンティスト等）の絶対数の少なさに加え、大企業のIT投資が内製より外注（SIer委託）に偏ってきたため、社内にデジタル人材が育ちにくい構造も背景として考えられます。

出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査」

エコシステム・政策的要因

リスクマネーの供給が相対的に少なく、失敗を許容しない文化が根強い点もエコシステム形成の障壁として挙げられることがあります。また政府調達・技術標準化の面でも国内向けの仕様が先行しやすく、グローバルで通用する製品・サービスへの転換を難しくしてきた可能性があります。

文化的・マインドセット要因

リスク回避志向・完璧主義・内向き志向といった文化的傾向が、「まず小さく出して素早く改善する」ソフトウェア開発のサイクルと相性が悪い面があると考えられます。ソフトウェアや無形資産への価値認識が相対的に低かったことも、IT産業への投資・人材配置に影響した可能性があります。

本質的課題の仮説（4要因の統合）

これらを総合すると、本設例における「本質的課題の仮説」として次の候補が考えられます。

• 過去の成功体験（ハード重視・自前主義）からの転換に遅れ、産業構造が硬直化した
• グローバル市場で戦うエコシステム（人材・資金・文化）が国内に育っていない
• 政策・制度面で国内最適に傾き、国際標準化や越境展開への対応が後手に回った

どれを「最も重要な根本原因」と置くかは面接官との議論の流れで変わりますが、3つを並べ、「あなたはどれが最も根本だと思うか」と問いかける形が対話的な展開につながります。

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解法ステップ④：施策提言と優先順位付け

原因分析が終わったら、施策の方向性を提案します。公共系ケースでは「何をすべきか（べき論）」と「何が実現できるか（実現可能性）」を意識的に分けて論じる必要があります。

べき論と実現可能性を分けて論じる

「デジタル人材を大量育成すべき」「国内スタートアップへの大規模投資を行うべき」という方向性は論理的に妥当でも、予算・政治・時間軸の制約により短期で実現できない施策もあります。

提言の組み立て方として、次の枠組みが有効です。

• 短期（〜3年）：即効性のある制度・環境整備（外国人IT人材の就労規制緩和、政府調達のオープン化等）
• 中期（3〜10年）：エコシステム強化（産学官連携、スタートアップ育成ファンド、技術標準化への国際参加）
• 長期（10〜20年規模）：教育・文化変革（K-12でのデジタル教育、ソフトウェアへの価値認識の転換）

これを時間軸で整理することで、「今すぐ動かせるもの」「土台を整えながら積み上げるもの」「社会全体での意識変革が必要なもの」と優先順位が見えやすくなります。

施策評価の軸を持つ

公共系ケースでは、施策を提言した後に「それをどう評価するか」を示すことも求められます。評価軸の例として次が考えられます。

• 効果の規模（影響を受ける人口・企業数）
• 実現までのスピード
• 予算・リソースの現実性
• 公平性（特定企業・地域に偏らないか）
• 副作用・リスク（貿易摩擦・雇用喪失等）

ビジネスケースであれば「ROI」一本でよいところが、公共系では複数の軸で評価する必要があります。この複眼的な評価能力が、公共系ケースで問われる思考力の核心です。

公共系ケースで評価される思考姿勢

解法プロセスの実演を終えたうえで、面接官が見ている評価軸を整理します。

誰のための価値かを常に意識する

公共系ケースで最も問われるのは「クライアントが誰か」の意識です。国民全体・社会全体を視野に入れ、特定の企業や集団だけが得をする施策を「最適解」として出さないことが基本姿勢です。

構造化はあくまでも手段

フレームワーク（PESTLEやバリューチェーン等）を使うこと自体が目的ではありません。問題の本質を捉えるための道具として使い、「フレームに沿っているが論点がずれている」という状態を避けます。

仮説を持ちながら双方向で対話する

公共系ケースには唯一の正解がなく、面接官も「議論を通じて思考を深めていける人か」を見ています。一方的に答えを出すのではなく、「この方向で議論を進めてよいか」「ご意見をいただけますか」と対話しながら解を組み立てる姿勢が評価されます。

プロセスに一貫性を持たせる

前提確認→現状把握→原因分析→施策提言という流れが、最初から最後まで同じ問いに答えているか。「途中で論点がすり替わっていないか」「結論が冒頭の定義と整合しているか」を自己チェックしながら進めることが大切です。

まとめ

公共系ケースに強くなるには、ビジネスケースとは異なる「誰の厚生を最大化するか」という視点を体に染み込ませることが第一歩です。「日本のIT産業」の設例を使って前提確認から施策提言までの流れを一度通して体験できたなら、次は別の公共テーマ（少子化・地方創生・医療費増大等）で同じプロセスを自分で回してみましょう。解法の型が定着するほど、本番でのスピードと精度が上がります。模擬ケースで「実際に声に出して解く」練習を重ねることが、最短ルートです。

本記事のテーマを頭で理解しても、実際のケース面接で使いこなせるかどうかは別問題です。
「示唆が出せない」「分析が浅い」といった課題は独学では気づきにくく、放置すると本番まで改善されないまま終わることも少なくありません。

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