4月 12, 2025 • インドネシア, 特定技能・技能実習
3月 25, 2025 • インドネシア • by Delilah
インドネシアのDX化やAI活用の現在地：インドネシアのIT化を徹底解説
目次
インドネシアは東南アジア最大の人口と経済規模を持ち、デジタル経済の急成長が注目されています。しかし、その一方でDX（デジタルトランスフォーメーション）やAI（人工知能）の導入には多くの課題と地域格差が残っています。本記事では、インドネシア政府の戦略的な取り組みをはじめ、金融、小売、物流、製造、教育といった主要分野でのDX・AIの現状と、今後の展望、そして日本企業にとってのビジネスチャンスや注意点について詳細に解説します。インドネシア市場に関心のある方やDX推進を検討する企業担当者にとって、有益な知見が得られる内容となっています。
インドネシア政府による国家レベルのDX・AI推進
インドネシア政府は近年、国家レベルでDX・AIの推進に注力しています。2020年には「国家AI戦略（Stranas KA）2020-2045」を策定し、官民学の協力体制づくりや重点分野の明確化を行いました。
これに基づき、AIイノベーションセンター（PIKA）が設立され、産官学連携組織のKORIKA（国家AIイノベーション協同体）が中心となってAI開発を推進しています。
インドネシア政府は今後10年でAIが3,660億米ドル規模の経済効果をもたらすと期待しており、デジタル経済の成長を国家目標に掲げています。実際、2023年のインドネシアのデジタル経済規模（GMV）は約820億米ドルに達し、東南アジア最大となりました。
電子政府の構築と「INA Digital」
また、政府自らのデジタル化にも取り組んでいます。2023年には大統領令第82号/2023が発出され、「INA Digital」と呼ばれる統合電子政府プラットフォーム構築が決定しました。
これは人口登録、教育、医療、警察、社会保障、出入国管理など9つの主要行政サービスを単一ポータルで提供する国家プロジェクトです。
INA Digitalは国営印刷公社Peruriが管理し、省庁横断でサービスを連携させることで、市民がワンストップで手続を行えるようになります。2024年5月までに全省庁の接続を目指しており、実現すれば行政サービスの効率化・透明性向上に向けた「歴史的な一歩」となります。
こうした電子政府化の成果もあり、国連電子政府ランキングでインドネシアは近年30位以上順位を上げました。
製造業を中心としたデジタル産業の育成
さらに政府はデジタル産業育成にも力を入れています。産業省が掲げる「Making Indonesia 4.0」（2018年発表）は製造業のDX戦略ロードマップであり、ロボットやAI導入による生産性向上と競争力強化を目指しています。
2021年には産業省傘下にインドネシア産業デジタルセンター（PIDI 4.0）を開設し、スマート製造の実証や人材育成を進めています。
PIDI 4.0はショーケース工場、トレーニング施設、技術開発拠点として機能し、ロボット工学やIoT分野での実践的教育プログラムも提供しています。
デジタル人材育成と民間企業の動き
政府はデジタル人材育成にも注力しており、毎年60万人のデジタル人材育成を目標に掲げ（2035年までに累計600万～900万人不足との推計）、官民の研修プログラム（コーディング教育、デジタル技能講座等）を展開しています。
こうした政策的後押しにより、民間企業やスタートアップもDX・AIへの投資を拡大しています。
残される課題：法整備とデジタル格差
しかし、課題も残ります。規制面では電子商取引やデータ保護など各分野で新法整備が進む一方、包括的なDX推進法の整備は途上であり、ジョコウィ前大統領も「デジタル変革の包括的な法的枠組みが必要」と指摘していました。
また、人口の約20%にあたる数千万人が依然インターネット未接続であり、都市部と地方部のデジタル格差も課題です。2024年時点で「未開発地域（3T）」では17.4%の住民がインターネット未接続である一方、接続済み住民の82.6%は政府通信情報省（Bakti）の衛星・通信塔整備によるインターネットを利用できるようになりました。
政府は衛星ブロードバンドや基地局整備により全国93,000の村落のうち約13%で未整備となっている通信インフラの改善を急いでいます。
フィンテックが牽引するインドネシアのDX最前線
金融（フィンテック）分野はインドネシアで最もDXが進んだ領域の一つです。人口約2.75億人の巨大市場で銀行口座未保有者が依然多い状況下、スマートフォンとフィンテックが金融包摂を急速に進めています。2021年の調査では、インドネシアの銀行利用者の78%がデジタルバンキングを積極的に利用しており、2017年の57%から大きく伸びました。
COVID-19下で非対面取引が広がったことも追い風となり、都市部ではモバイルバンキングや電子マネーが日常化しています。また、QRコード決済規格「QRIS」の全国展開により露店やワルン（小規模商店）でもスマホ決済が浸透しつつあります。
決済データの爆発とAI活用の広がり
フィンテック・決済の急成長ぶりは取引件数にも表れています。リアルタイム決済（即時送金）の年間取引件数は2023年に19億件に達し、前年から267%増という飛躍的成長を遂げました。
これは世界8位・アジア太平洋地域で3位の成長率であり、2028年には年間120億件規模（2023年比6倍）に達するとの予測もあります。もっとも、キャッシュレス決済が全決済に占める比率はまだ13%程度に過ぎず、さらなる成長余地が残っています。
大手銀行や新興フィンテック企業は、この膨大な決済データをAIで分析し、与信やマーケティングに活用し始めています。例えば、実績のない中小企業や個人でも取引履歴データをもとにしたAI信用スコアで融資審査を行うフィンテックサービスが登場しています。
また、銀行界でもAIチャットボットによる顧客対応や、不正取引検知システムへのAI導入が進んでいます。インドネシアの大手行MandiriはAIチャットボット「MITA」を導入し24時間自動応答を実現、BCAも口座開設プロセスに顔認証AIを採用するなど、サービス向上と業務効率化に取り組んでいます。
デジタル金融を後押しする規制改革
規制当局もデジタル金融の発展を積極的に支援しています。金融庁（OJK）は2021年に「銀行デジタル変革の青写真（Cetak Biru）」を公表し、データ・技術・リスク管理・協業・規制の5分野での指針を示しました。
これを受けて2023年末には商業銀行のデジタルサービス提供に関する新規制（POJK No.21/2023）を施行し、デジタルバンクやオンライン融資サービスの許認可手続を簡素化しています。
従来は銀行ごとのリスクプロファイルに応じた限定的な許可でしたが、新規制では原則ベースでITインフラやガバナンス体制さえ整えば広範なデジタルサービス展開を認める内容となっており、業界全体の公平なデジタル競争を促す狙いがあります。
さらに同行為規制の改正も進み、フィンテック企業と銀行の協業（APIによる口座連携やホワイトラベルアプリ提供など）が容易になりました。実際、通信大手やEC企業が買収した中小銀行をデジタルバンクに転換する動きが相次ぎ、シーバンク（Sea社）やバンクJago（Gojek出資）など新興デジタルバンクが続々と市場参入しています。
これに対抗し、既存大手行も独自のデジタル子銀行を設立（例：BCAデジタル）したり、フィンテック企業への出資を通じサービス強化を図っています。
若年層への金融包摂とセキュリティ課題
金融分野におけるAI活用も高度化しています。インドネシアでは近年、P2Pレンディングや後払い（Buy Now Pay Later）が若年層を中心に広がりましたが、これらノンバンクの与信審査にはAIによる代替スコアリングが不可欠です。
借り手のスマホ上の取引履歴やSNSデータなど非伝統的データを機械学習で解析し、返済能力を評価する仕組みが普及しました。その結果、銀行口座やクレジット履歴を持たない層にも融資サービスを提供できるようになり、金融包摂が進んでいます。
一方で、デジタル金融の拡大はサイバー犯罪の増加も招いており、当局発表によれば2022年の金融サイバー詐欺被害額は約12兆ルピア（約1,100億円）に上りました。これに対抗すべく、銀行各社はトランザクションモニタリングにAIを導入し、不審な取引パターンをリアルタイム検知するなどセキュリティ強化にも努めています。
総じて金融セクターはインドネシアDXの先頭を走っており、規制支援＋テクノロジー革新＋巨大市場という三要素が相まって、多くの外国企業・投資家にとっても魅力的な分野となっています。
小売・流通業におけるDXとAIの活用
EC市場が牽引する小売分野のDX
小売分野では、EC（電子商取引）市場の急拡大がDXの牽引役となっています。インドネシアのEC市場規模は2023年時点で約620億米ドルに達し、国内デジタル経済の75%以上を占める最大セクターです。
TokopediaやBukalapakといった現地発のマーケットプレイスに加え、シンガポール発のShopeeや中国系のLazadaなど海外勢も参入し競争が激化しています。その結果、EC取引額は増加を続けていますが、2023年の成長率は前年比7%増とやや減速しました（2022年は20%増）。
これは各社が過度な割引や送料無料キャンペーンを見直し、持続的成長に舵を切ったためですが、市場自体は着実に拡大しており、2025年にはインドネシアのデジタル経済GMVが1300億米ドルを超えるとの予測もあります。
実店舗でも進むDXとオムニチャネル戦略
EC以外の小売でもDXが浸透しつつあります。スーパーマーケット大手やコンビニ各社はPOSデータの分析や在庫管理の効率化にデータ活用を進めています。
例えばアルファマートやインドマレットでは、販売データをAIで分析し店舗ごとの品揃え最適化や需要予測を行っています。また、スーパーアプリ（GojekやGrab）上での食品デリバリー需要に応えるため、飲食チェーンがクラウドキッチン（デリバリー専用店舗）を展開するなど、新たなオムニチャネル戦略も登場しました。
チャットコマースとSNS規制の影響
顧客体験の向上にもデジタル活用がみられ、チャットコマース（WhatsApp経由の販売）やライブコマースが地方の中小事業者にも利用されています。特にインドネシアはWhatsApp利用率が高く、小規模ビジネスがチャットで注文を受けモバイル決済するスタイルが一般化しています。
こうした流れに政府も対応を迫られ、2023年9月には「SNS上での直接販売」を禁じる新規制を導入しました。これは急成長していたTikTokショップが、SNSプラットフォーム上でEC機能を完結させ中小店舗に打撃を与えているとの懸念からです。
規制によりTikTokショップは同年10月にインドネシアでのECサービスを停止し、今後SNSはあくまで集客・宣伝のみ許可、本格販売は独立したECサイト上で行うようルール付けされました。
この措置は伝統的小売業者を保護しつつ健全なデジタル市場形成を図るもので、政府がDX推進と市場健全化のバランスを模索していることを示す例と言えます。
ワルンやUMKMへのDXの波
地方の伝統的な小売店（ワルン）でも、仕入れ・販売のデジタル化が進んでいます。政府は「2024年までに3,000万のUMKM（中小零細企業）をデジタル化する」目標を掲げ、実際2022年時点で約2,024万の事業者（全体の30%）がオンライン取引に参加しました。
インドネシア特有の小売形態であるワルン（Warung）や屋台もDXの波が押し寄せています。具体的には、BukalapakのMitra（ミトラ）やWarung Pintarといったスタートアップがワルン向けの発注アプリや在庫管理ツールを提供し、これまで紙帳簿で行っていた仕入れ・売上管理をスマホで記録できるよう支援しています。
また、GoToグループはGoPay電子マネーを露天商に普及させる施策を展開し、ユーザが露店でもQRコード決済できる環境を整えました。その結果、都市部では露店で「QRISどうぞ（QRコードあります）」と書かれた看板を目にするほど現金レス化が進んでいます。
とはいえ全国のUMKMのうちデジタル化済みはまだ3割程度に留まり、地方の高齢商店主の中にはスマホ操作に不慣れな層も多いのが実情です。政府や企業はデジタル研修や簡便なアプリ開発によって、このラストマイルのデジタル化を支援しています。
例えば2024年に登場した「AwanToko」アプリは、ワルンと卸売業者をオンラインで直接結びつけ、発注から決済までアプリ上で完結させるプラットフォームを提供しています。これにより中間流通コストを削減し、ワルン経営者の利幅拡大と業務効率化に貢献しています。
小売分野におけるAIの活用事例
小売分野でのAI活用も徐々に広がっています。大手EC企業はレコメンデーションエンジンによるパーソナライズ商品推薦を行い、ユーザ一人ひとりの閲覧・購買履歴に基づき最適な商品を表示しています。
また、膨大な商品レビューやSNS上の評判をテキストマイニングし、人気商品の需要予測や在庫計画に活かす取り組みもあります。
リアル店舗でも、防犯カメラの映像を分析して来店者数や滞在時間を計測したり、棚画像から陳列商品の欠品を検知する実験が行われています。あるスーパーマーケットではAI画像認識による棚在庫チェックを試験導入し、品切れ商品の自動補充発注に繋げる試みをしています。
加えて、チャットボット接客も小売業界で浸透し始めています。ECサイト上で商品の問い合わせに自動応答するAIチャットボットはもちろん、WhatsApp上で質問に答える対話型AI店員を導入する中小店舗も現れました。これにより営業時間外でも顧客対応が可能となり、売上機会の損失防止に役立っています。
伝統市場との共存と今後の課題
このように、小売分野のDX・AIは都市部中心に急速に進展していますが、同時に伝統市場との共存も課題です。インドネシアでは依然、市場や露店などオフライン小売が主要な買い物チャネルであり、DXの恩恵が及ばない層も存在します。
政府はEC利用促進と並行して、伝統市場のデジタル改修（電子計量器やPOS導入）や露店商へのデジタル教育を支援しており、都市と地方、オンラインとオフラインの格差是正を図っています。
今後、小売DXが経済全体の効率化・生産性向上に繋がるためには、誰一人取り残さない包括的なデジタル化が鍵となるでしょう。
物流業界におけるDXとAIの活用
高コスト構造を打破する物流DXの必要性
島嶼国家であるインドネシアにとって、物流は経済発展の要ですが、高コスト・非効率が長年の課題でした。世界銀行によれば、2021年時点でインドネシアの物流コストはGDP比23.5%にも達し、シンガポール（8%台）など周辺国に比べて非常に高い水準にあります。
要因として、島ごとに物流インフラが分断されていること、サプライチェーンに中間業者が多いこと、手作業の非効率が残ることなどが挙げられます。こうした状況を打破すべく、政府と民間の両面でDXが推進されています。
国家物流エコシステム（NLE）の導入と成果
まず政府主導の取り組みが「国家物流エコシステム（NLE）」です。これは省庁・企業間の物流情報を一元化するデジタルプラットフォームで、2020年の大統領指令に基づき整備が進められています。
具体的には、港湾・税関・運輸・検疫など輸出入手続きのオンライン連携、トラック予約や倉庫マッチングのデータ共有など、物流の上流から下流まで統合管理する狙いがあります。
2024年10月時点で全国46の港湾と6空港でNLEシステムが導入され、国内貿易の97%をカバーするまでになりました。これにより通関手続き時間が短縮され、一部ではコンテナ配送の待ち時間が従来比30%削減される成果も出ています。
政府は2024年もNLE予算を重点配分し、さらなるシステム拡張で物流コスト削減を目指すと表明しています。将来的にはASEAN域内との接続も視野に入れ、域内サプライチェーンの効率化を目指しています。
物流Tech企業によるAI活用と効率化
民間では、物流テック（Logistics Tech）スタートアップが台頭しています。代表例がトラック輸送マッチングプラットフォームを提供するWaresixです。同社はインドネシア最大級の物流統合サービス企業で、独自開発のAI搭載物流OS「wOS」を運用しています。
このシステムは過去の輸送データをAI分析し、需要に応じた動的な運賃設定や積載効率の最適化を可能にしました。例えば、空きトラック情報と積荷ニーズをマッチングし、帰り便の空車率を下げることで価格競争力を高めています。
さらにwOSのスマート経路設定機能では、道路状況や交通量データを考慮して最適ルートを自動算出し、配送時間の短縮と燃料消費削減にも成功しています。このようなAI活用により、運賃見積もりを即時提示できるようになり、荷主にとっても利便性が向上しました。
SaaSによる運行管理とドライバー支援
また、車両運行管理SaaSのMcEasyも物流DXを支える注目企業です。同社の「Vehicle Smart Management System (VSMS)」はトラック・バス事業者向けのクラウドサービスで、GPSやIoTセンサーから収集するリアルタイム車両データをAI解析します。
これにより配車スケジュールの自動最適化やETA（到着予定時刻）の高精度予測が可能となり、遅延リスクの低減や運行効率アップに繋がっています。さらに走行データからドライバーの運転傾向を分析し、安全運転指導や燃費改善にも役立てています。
McEasyは2022年にトラック5000台以上のデータを管理し、導入企業で平均15%の運行コスト削減を実現したと報じられています。
大手・外資企業による新サービスとモデル変革
大手企業も物流DXに乗り出しています。インドネシア国営郵便Pos IndonesiaはEC需要の急増に対応するため、物流子会社を設立し倉庫管理システム（WMS）や仕分けロボット導入を進めています。
また、日本のヤマトホールディングスや佐川急便も現地合弁で宅配事業に参入し、培った物流ノウハウとITシステムを持ち込んでサービス品質向上を図っています。特にヤマトはクール宅配便の仕組みを導入し、生鮮食品の低温物流ネットワークを整備することで、新鮮な食材を遠隔地に届けるサービスを始めました。
これも一種のDX（ビジネスモデル変革）であり、インドネシアの物流市場に新たな価値を提供しています。
自動化の進展と人手依存からの脱却
物流分野のDX推進に伴い、課題であった物流の人手依存も徐々に改善が見られます。これまで物流倉庫での仕分けや工場内搬送は人海戦術に頼る部分が多く、人件費の安さもあって自動化投資が敬遠されがちでした。
しかしEC大手のTokopediaは最新鋭の自動倉庫を稼働させ、AIロボットが商品棚から商品を取り出す「Goods-to-Man」方式を一部実装しました。中国アリババ傘下のLazadaも、ジャワ島西部に自動仕分け機を導入した物流センターを設けており、ピーク時の処理能力を大幅に高めています。
もっとも、こうした高度な自動化は大手に限られ、大半の物流現場では依然人力が中心です。これについて専門家は「現在の低賃金に甘んじて自動化投資を怠れば将来国際競争で出遅れる」と警鐘を鳴らしており、今後人件費上昇に備えて段階的にオートメーションを導入すべきだと指摘しています。
製造業におけるDXとAIの活用
製造業の課題と「Making Indonesia 4.0」の戦略
インドネシアの製造業（工業）はGDPの約20%を占める経済の柱ですが、他国と比べた生産性の低さや労働集約型からの脱却が課題とされてきました。
そこで政府が推進しているのが「Making Indonesia 4.0」です。このロードマップでは、食品、繊維、電子、化学、自動車の5業種を重点分野に定め、2024年までに製造業の労働生産性年成長を2倍に引き上げる目標を掲げました。
鍵となるのがIoT（モノのインターネット）やロボット、AIの導入による生産プロセスの自動化・効率化です。
DX推進のための評価制度と人材育成
政府は産業省内に工業4.0担当部署を設け、国内企業の成熟度評価（INDI 4.0指数）を行いながら技術導入を支援しています。2022年までに数百社の製造企業が自己診断を実施し、その結果に基づき省から専門家派遣や減税措置などのサポートを受けました。
優れたDX推進企業には毎年「INDI 4.0 Award」が授与されており、2024年は国営電子企業LEN Industriが人材育成カテゴリで最優秀賞を受賞しています。
日系企業による自動化と現場改革
現場レベルでも一部で変化が見られます。自動車組立工場では、トヨタや三菱など日系メーカーが最新の溶接ロボットやAI検査装置を導入し、品質向上とライン自動化を図っています。
例えばトヨタのカラワン工場では、車体溶接の90%以上をロボットが行い、生産タクトタイム短縮に寄与しています。
一方で「ロボット化が雇用を奪う」との懸念も根強く、労働組合からは技能移転や新たな雇用創出策を求める声が上がっています。政府はこれに応える形で、製造系の職業高校や工科大学にロボット・AIカリキュラムを導入し始めました。
産業省の人材開発機関（BPSDMI）は2024年、PCメーカーAxiooと提携してロボティクス・アカデミーを国内2ヶ所の工業高校に開設し、教員研修を含めた人材育成を強化しています。
外国との連携による技術導入
インドネシアの製造業DXでユニークなのは、外国企業・政府との協力です。日本のJICAは2025年からインドネシア産業省と協力し、自動車部品など中小製造業（IKM）のデジタル化支援プロジェクトを開始しました。
現地企業の工場に日本の中小企業が持つ省力化機器やIoTソリューションを導入し、生産性向上を図る試みです。
中国もインドネシアを製造拠点化する動きを強めており、2023年には電子機器大手がスマートフォン工場をジャカルタ近郊に新設しました。同工場ではAIを活用した自動検品システムを採用し、不良品率を大幅に下げたと報じられています。
こうした外資系の進出は最新技術の波及をもたらすため、現地企業への良い刺激となっています。
自動化投資の遅れと人材不足
もっとも、インドネシア全体で見れば製造業DXはまだ緒についたばかりです。特に労働集約型の衣料・食品加工などでは、人件費の安さゆえに自動化投資の優先度が低く、旧来型の工場運営が続いています。
専門家は「現在の人件費優位は永続しない」と警告し、最低賃金上昇や国際競争激化を見据えて早期に自動化へ舵を切る必要性を説いています。
幸いインドネシアの賃金水準は近年上昇傾向にあり、製造現場でも慢性的な人材不足が生じ始めています。例えばある食品加工工場ではライン作業員の採用難を受けて2024年に一部工程へ国産ロボットを導入しました。結果、従業員の単純作業負荷が軽減され、生産量も10%向上したといいます。
同様の成功事例が増えれば、「安い労働力で何とかする」から「技術投資で生産性を上げる」への意識転換が進むでしょう。
教育分野におけるDXとAIの活用
教育DXの重要性とインドネシアの課題
教育の質とアクセス格差は、インドネシアにおける長年の構造的課題です。デジタル技術がこのギャップを埋める可能性を秘めている一方で、教育分野におけるDXの進展は他産業に比べて遅れが目立っています。
特に地方や離島部では、依然として基本的な通信インフラや端末の不足が深刻であり、全国的な教育格差の解消には至っていません。
公教育における取り組みと限界
政府は文部省主導で「デジタル教育プログラム」を展開し、公立校へのインターネット配備や電子教材の導入を進めています。コロナ禍においてはオンライン授業の必要性が急増し、2020～2021年にかけて数十万台の学習用ノートPCが配布されました。
2022年時点では、公立小中高校の約80%が何らかの形でオンライン学習ツールを導入しているとされますが、実際には都市部と農村部でその活用状況に大きな差があり、地方では「端末がない」「通信が不安定」といった声が依然多く聞かれます。
政府は通信企業と連携して環境整備を進めていますが、対応は部分的かつ限定的であり、教育DXの地域格差は未だ大きな課題です。
EdTech企業の奮闘と民間主導の限界
民間ではRuangguruなどのEdTechスタートアップが急成長し、教育DXをリードしています。同社は学習動画や演習問題を提供する大規模オンライン学習プラットフォームとして、数百万人の利用者を抱えています。
近年はAIを活用したパーソナライズ学習機能を導入し、生徒ごとに適した復習問題や学習経路を自動提示するなどの取り組みが行われています。また、教師不足が深刻な地方部では、都市部の教師による遠隔指導が進められています。
とはいえ、こうしたEdTechの恩恵を受けられるのは一部のインターネット環境が整った層に限られ、多くの生徒が依然として取り残されています。民間主導の取り組みだけでは全国的なDX推進には限界があります。
高等教育・職業訓練における限定的な進展
高等教育や職業訓練の分野でもオンライン大学（UICIなど）の設立や、企業研修でのeラーニング・VR技術の活用など、部分的にはDXが進みつつあります。
また、政府主導のデジタルスキル講座や、民間の子供向けプログラミングスクール（例：Timedoor Academy）なども普及し始めていますが、広範な受講者層にまでリーチしているとは言い難いのが現状です。
こうした新しい教育機会も、多くの場合は都市部の比較的裕福な層を中心に恩恵が偏っており、教育DXが真に国全体の底上げにつながっているとは言い難い状況です。
教育現場でのAI活用の模索
AIの教育利用も始まりつつあります。大学ではChatGPTなどの生成AIに関するガイドラインが作成され、高校ではAIチャットボットを使った「AI家庭教師」も試験導入されています。
また、自由記述試験のAI採点の実験も一部大学で始まりましたが、完全な自動評価には至っておらず、実用段階にはまだ遠い状況です。これらの取り組みは注目されつつも、まだ限定的で効果は局所的にとどまっています。
DX推進の鍵は人と技術の協調だが…
インドネシア政府は「Merdeka Belajar（学びの自由）」という教育改革を掲げ、カリキュラム柔軟化や創造性重視を推進しています。DXはこの理念を支える手段として期待され、タブレットの配布やインターネット整備が進められています。
しかし、現場の教師のICTスキル不足、保護者の理解不足、教育指導法の未整備といった人的側面の課題がDXの推進を大きく阻んでいます。AIやオンライン教材はあくまで補助的なツールであり、人間側の準備とマインドセットの変革が不可欠です。
遅れを取り戻すために必要なこと
インドネシアは若年人口が多く、2030年には生産年齢人口のピークを迎える「人口ボーナス期」を控えています。今こそ教育の質を根本から引き上げ、スキルある人材を育てることが喫緊の課題です。
DXとAIはそのための重要なツールでありながら、現状では導入の広がりも、効果の波及も限定的です。全国規模での政策連携・インフラ整備・人材育成を本格化しなければ、この人口ボーナスは「失われたチャンス」に変わりかねません。
インドネシアのDX化やAI活用の遅れや課題
インドネシアのDX（デジタルトランスフォーメーション）やAI活用の現状には確かな進展が見られる一方で、以下のような多くの遅れや構造的課題が残っています。
地方格差とインフラ未整備
- 地方・離島部では依然としてインターネット未接続地域が多数あり、教育や行政、医療のデジタル化が進まない。
- 学校やUMKM（中小零細企業）では、端末不足・通信不安定のためにオンライン学習や業務デジタル化が困難。
- 物流でもインフラ分断や道路整備の不十分さがボトルネックに。
人材不足とスキルギャップ
- デジタル人材の供給が圧倒的に不足。2035年までに600万〜900万人のIT人材が不足すると予測されている。
- 教師、行政職員、現場作業員などの多くがICTリテラシー不足で、導入しても活用されないケースが多い。
- 高度AI人材の育成が追いついておらず、生成AIやデータ分析の応用は一部の大学や都市企業に限定。
低賃金が自動化を遅らせる構造的要因
- 労働力が安価なため、企業は自動化やロボット導入を後回しにする傾向が強い。
- 結果として、生産性が上がらず、国際競争力の低下につながっている。
- 一部大手や外資系を除き、人海戦術に依存する工場・倉庫が依然多数。
規制環境と政策の不確実性
- TikTokショップ禁止のように、政策変更が急で予測困難。スタートアップや外国企業にとってリスク要因。
- デジタル政策が複数省庁にまたがっており、制度の一貫性や執行力に課題。
- 個人情報保護法は2022年に成立したばかりで、企業や教育現場での対応がまだ不十分。
教育のDXが不完全
- オンライン教材やAI家庭教師などの取り組みは進むものの、全体としては都市部限定の先進事例にとどまる。
- EdTech企業の活躍も、アクセスできるのは中産階級以上に限定されがち。
- 公教育では紙中心の授業・試験が依然主流で、教員のデジタル指導力向上も道半ば。
データ活用・AI導入の偏在
- 銀行・EC・物流など特定産業ではAI活用が進んでいるが、農業・漁業・地方行政などでは導入事例が少ない。
- 大規模データを持つ大企業やプラットフォーマーに限られ、中小企業はAI活用の土台となるデータ整備が遅れている。
まとめ
インドネシアは若年人口と経済成長のポテンシャルを持つ国ですが、DXやAI活用はまだ道半ばです。今後、これらの課題を克服しない限り、デジタル化による持続可能な経済成長の実現は難しいでしょう。政府・企業・教育機関が一体となって、制度設計・人材育成・インフラ整備を加速させることが、真のDX国家への鍵となります。
インドネシアでは、政府主導のDX戦略や民間企業の技術革新が徐々に成果を上げてきました。特にフィンテックやEC、物流分野ではAIの導入が進んでおり、都市部を中心に一定の成功事例も生まれています。しかし、通信インフラの未整備、教育や人材育成の遅れ、制度的な不確実性といった課題は依然として根強く、インドネシア全体としてのDXはまだ発展途上にあります。今後の鍵は、誰一人取り残さない包括的なDXの推進です。政府、企業、教育機関が連携し、人材育成・制度整備・地域格差の是正に取り組むことで、真に持続可能なデジタル経済社会が実現されるでしょう。日本企業にとっても、現地パートナーとの連携や制度対応を念頭に置いた上で、長期的視点からの投資や協業が求められます。
インドネシアでのビジネスなら創業10周年のTimedoor
システム開発、IT教育事業、日本語教育および人材送り出し事業、進出支援事業
本記事で使用した単語の解説
- DX（デジタルトランスフォーメーション）：デジタル技術を活用して業務やビジネスモデルを抜本的に変革すること。
- AI（人工知能）：人間のように学習・判断・推論を行うコンピュータシステム。
- フィンテック（Fintech）：金融（Finance）と技術（Technology）を融合した革新的な金融サービス。
- QRIS（クイックレスポンス・インドネシア標準）：インドネシア政府が策定したQRコード決済の共通規格。
- UMKM（Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah）：インドネシア語で中小零細企業を指す。
- NLE（National Logistics Ecosystem）：国家物流エコシステム。政府主導の物流情報統合プラットフォーム。
- INDI 4.0：インドネシア政府による製造業のDX成熟度評価指標。
- EdTech（エドテック）：Education（教育）とTechnology（技術）を組み合わせた教育支援のための技術。
- 人口ボーナス期：生産年齢人口の割合が高く、経済成長が促進されやすい時期。
- スマートファクトリー：IoTやAIなどの先端技術を活用した高度に自動化された工場。
FAQ（よくある質問）
Q1. インドネシアはDX先進国といえますか？
A1. 一部分野（金融、EC、物流など）ではDXが進んでいますが、全体としてはまだ発展途上です。地方との格差や人材不足が大きな課題となっています。
Q2. なぜインドネシアのDXは進みにくいのですか？
A2. 安価な労働力による自動化の遅れ、通信インフラの未整備、ICT人材不足、制度の不安定さなどが複合的に影響しています。
Q3. 教育分野でのAI活用は進んでいますか？
A3. 一部の私立学校や都市部ではAI家庭教師や自動採点システムが導入されていますが、地方や公教育全体ではまだ限定的です。
Q4. 日本企業が参入する際の注意点は？
A4. 法制度の変化に対応できる柔軟性、現地パートナーとの協業、ローカライズ戦略が重要です。また、通信や個人情報保護など規制の理解も欠かせません。
Q5. 今後最も成長が期待される分野は？
A5. フィンテック、物流DX、スマートファクトリー（製造業）、EdTechなどが有望視されています。特に地方向けサービスや中小企業支援分野には大きな伸びしろがあります。
その他の関連ブログ
心を込めて書いています、よろしければこちらもご覧ください
