「DX」ってそもそも何？　AIを活用したDX推進において外せないポイントを徹底解説！

近年、企業から注目されているDX（デジタルトランスフォーメーション）。
会社から「DXを推進していく」という方針が示されたり、DX担当に任命されたりすることが増えてきたかと思います。
しかし、「そもそもDXって何？」「何をすればDX推進になるの？」「AIといったい何が違うの？」と疑問に思っていらっしゃる方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、そもそもDXとは何なのかという基本から、AIとの違い、DX推進にAIを活用していくポイントと注意点などをお伝えしていきます。

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押さえておきたいDX （デジタルトランスフォーメーション）の基本

DX（デジタルトランスフォーメーション）は、英語における「Digital Transformation」の略です。
英語で「trans」を「X」と表記するため、略語は「DX」と表現されます。

本章では、DXの定義とDX推進における課題を紹介します。

DXの定義

DXは、2004年にスウェーデンのウメオ大学教授であるエリック・ストルターマン氏が提唱した概念だとされています。
経済産業省は2022年、DXを改めて下記のように定義しました。

企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること。

つまり、単純なAI化やデジタル化、IT活用などではなく、AIなどのデジタル技術を活用し、企業のビジネスモデルや企業文化を根本から変革する、ということだといえます。

出典：デジタルガバナンス・コード2.0｜経済産業省（2022年9月）

DX推進の課題

DX推進の波は年々強くなっていますが、DX化に踏み切れない企業が多いことも事実です。
そんな企業の多くは、下記のような課題を抱えています。

既存システムの負債化
人材不足の深刻化

どのような背景があるのか、順に説明します。

既存システムの負債化

課題の一つ目は、既存システムの老朽化や肥大化の加速に伴うリスクです。
企業の中には、長年にわたり活用・拡張・保守を繰り返してきた結果、システム全体の仕組みを把握できない状態になっていることがあります。
経済産業省はこのような状態を「技術的負債」と表現しています。
技術的負債による保守費や運用費のコストの増加が、企業のDX推進を妨げる要因になっていると考えられます。

人材不足の深刻化

DXを推進していくには、最新技術やビジネスに造詣の深い人材が必要不可欠です。
しかしながら、そもそも技術者が不足している現代において、スピーディーに人材を確保することが困難になっています。
先に述べたとおり、技術者は既存システムの運用・保守を実施しなければならず、DXのような新しい取り組みに人員を割くことができないという状態であり、ますます悪化の一途をたどると予測されています。

これらの技術的負債や人材不足によりDXが推進できない状態が続くと、「2025年の崖」に転落する可能性があると経済産業省のレポートで指摘されています。
2025年の崖とは、現代日本において爆発的に増加していくデータを活用できずに競争力が低下し、DXが実現できず、2025年以降に最大で毎年12兆円もの経済損失が生じる可能性があることとしています。

知っておきたいAIの基本

AIは「Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）」の略で、日本語では「人工知能」と訳されます。
本章では、AIの定義と、AIで実現できることを「機械学習」「ディープラーニング(deep learning)」の視点から紹介します。

AIの定義をおさらい

AIは「人間のような知能を持ったコンピューター」とされており、明確な定義を有していません。
一般的には、機械学習や自然言語処理、画像認識、音声認識、顔認識などの技術を使用し、人間の思考や行動を学習することで複雑なタスクを実行・自動化する技術のことを指します。
総務省では、AIを「人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム、あるいは人間が知的と感じる情報処理・技術」と定義づけています。

出典：情報通信白書「AIに関する基本的な仕組み」｜総務省（令和元年）

AIで実現できること

AIは、膨大なデータを解析・分析することでデータの特徴や規則を見出し、それをもとに特定のタスクを実行することができます。
それらをおこなうために、AIでは「機械学習」「ディープラーニング」などの技術が用いられています。
それぞれを詳しくご紹介します。

機械学習とは

「機械学習」とはAIの一種であり、与えられた大量のデータから導き出されるルールやパターンを学習し、特定のタスクを実行する技術です。
その際、学習結果に影響する特徴（特徴量）を人間が定義します。
例えば、動画サイトの登録ユーザー情報や過去閲覧動画などの情報をもとに、おすすめ動画を選定する場合などが、機械学習に当たります。

ディープラーニングとは

「ディープラーニング（Deep Learning）」とは、機械学習の手法の一つです。
ディープラーニングでは、特徴量を人間ではなくコンピューターが判断するので、機械学習よりも高精度な判断がおこなえるようになります。
自動運転技術や音声合成、設備の異常検知・異常検出などには、ディープラーニングが応用されています。

これらの技術を駆使し、最近ではテキスト作成などをはじめとする企業のあらゆる業務の効率化にAIが活用されています。

AIで業務効率化は可能？　AIの基本から活用できる業務例まで徹底解説！

DX推進を実現化するAI

AIはDX推進のための手段の一つです。
DXの推進には、AIを含めた多くのIT・デジタル技術、たとえばIoTデバイスや5G、クラウド、ドローンなど多様なテクノロジーやツールが手段として用いられます。

特に、AIはDXを実現するために重要な技術の一つです。
なぜ重要な要素となるのでしょうか？
下記のような3つの視点が考えられます。

ビッグデータの高速処理が可能
顧客への新しい価値の提供
他社参入の防止

順に説明します。

ビッグデータによる高速処理の実現

AIは人間が処理しきれないほどの膨大なデータの分析や処理を得意としています。
さまざまなデジタル技術によって集められたビッグデータをAIが分析することで、企業はビジネスを発展させていくことができます。

新しい価値の創出

AIを活用した高精度の分析結果は、顧客ニーズを満たしたり利便性を追求したりすることで、付加価値を高め、顧客満足度を向上させます。
たとえば、ショッピングサイトなどで購買履歴をもとに新たな商品を薦めるレコメンド機能を追加したり、需要予測を実施し新商品の開発をおこなったりすることは、顧客の購買体験をよりよいものにします。

他社参入の防止

AIで学習させるデータの蓄積には、時間と手間がかかります。
そのため、いち早くデータを蓄積し始めた既存業者のデータ収集量を新規参入者のそれが上回ることはないでしょう。
既存業者がAIを活用した結果をサービスの付加価値向上に利用すれば、それが参入障壁となります。
さらには、AIを扱える人材の確保という視点でも、既存業者が優位に立つことができます。

AIを活用したDX推進で重要なポイント

AIを活用してDX化を成功させるためにはどのようなポイントに気をつければいいのでしょうか。

DX実現後までのビジョンの決定、戦略・ロードマップの立案
データの取得・保有・管理
AI導入に必要なリソースの理解・準備

以上3つのポイントを説明します。

DX実現後までのビジョンの決定、戦略・ロードマップの立案

最も重要なのは、DX化の目標を明確化することです。
AIを含むデジタル技術の導入は手段の一つであり、導入するだけではDXを推進したことにはなりません。
自社のビジネスモデルに合ったDX後の方向性を決定し、経営層から現場の担当者までを含めた社内に具体的に共有。
全社一体となってDX推進の必要性・重要性を理解し、取り組む必要があります。
同時にDXの長期的な進め方（ガイドライン）も検討し、あわせて関係者に共有しておくことが望ましいでしょう。

データの取得・保有・管理

AIを効率的に活用するには、蓄積・利用するデータの質の向上が重要です。
AIがデータを学習する際、異常値を含んだデータが混ざっていると分析結果に悪い影響が出ます。
そのため、 AIに学習させる前に必要に応じてデータの加工・修正が必要です。
また、データを必要な時に必要な分だけ活用できるようにすることも大切です。
どのデータをどの部署で扱えるようにするのか、どのデータのどの部分を活用するのかなども踏まえて、データの取得・保有・管理フローを設計しましょう。

AI導入に必要なリソースの理解・創出・最適化

ビジョンが明確化できたら、それを達成するためにどんなリソースや技術が必要かを検討し、現場への提供を始めましょう。
具体的には、下記のような検討事項があります。

体制構築
ガバナンス（規範や指針）の整備
データサイエンティストなど、専門人材の割り当て（必要であれば人材採用、人材育成、社外専門家の招致）
予算の割り当て
経営層へのコミットメント

DX推進は短期間で終わるものではありません。
長期戦になることを見越して、リソース確保の計画を立てましょう。

DXにAIを活用する際に注意すべきポイント

DXでAIを活用するためには下記のような注意すべきポイントもあります。

セキュリティー対策を徹底する
PoCで断念しないよう留意する

順に説明します。

セキュリティー対策を徹底する

AIに学習させる膨大なデータ群の中には、顧客情報などの機密情報が含まれる場合もあります。
セキュリティー対策が不十分だと、サイバー攻撃などにより機密情報、顧客情報が流出してしまう危険性もあります。
AIを活用する際は、セキュリティー対策も充分に検討・実装することが重要です。

PoCで断念しないよう留意する

PoC（ピーオーシー、ポック）とは、「Proof of Concept」の略で、「概念実証」のことです。
AIの導入においては、事前に検証段階を設けることが一般的です。
AIが必ずしも最初から想定通りの精度や結果を導き出すとはかぎらないため、トライアル＆エラーを繰り返しながら検証するアジャイル型の開発が求められます。
そのため、当初はAIで実現しようとしていた作業の一部を人間がまかなうことで実現できないか検討するなど、柔軟な対応が求められます。
柔軟な思考を持ち、PoCの段階でAI実用化を断念してしまわないように気をつけましょう。

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DX推進において、タスクの管理・プロジェクトの管理は重要です。
また、タスク管理自体をDX化したい、というプロジェクトマネージャーの方も多いのではないでしょうか？

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