DX戦略とは｜AX時代に成果を出す策定手順と成功のポイント

DX戦略とは、データとデジタル技術を使って事業や組織のあり方を変革し、競争上の優位を築くための経営の設計図です。既存業務をシステムで効率化するIT化とは異なり、ビジネスモデルや働き方そのものを作り変える点に特徴があります。

2026年は生成AIの実用化が進み、その主戦場はAIを前提に変革を進めるAX（AIトランスフォーメーション）へと移りつつあります。一方で、取り組みが広がっても成果に結びつかない企業は少なくありません。

本記事では、最新の調査データをもとに、DX戦略がいま重要な理由、成果を出すための全体像と策定手順、つまずきの回避策、日本企業の事例までを解説します。

AIを使いこなす人材と組織を育てるなら

DX戦略を成果につなげるうえで最大の課題となるのが、AIを使いこなす人材の育成と組織づくりです。アセスメントで現在地を可視化し、役割に応じた学習で全社のスキルを底上げする進め方をまとめています。

• スキルの現在地を可視化するアセスメント
• 経営層から現場まで役割別の学習設計
• DX・AX人材育成の進め方と事例

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DX戦略とはAIを前提に事業と組織を変革する経営戦略

経済産業省はDX戦略を、データとデジタル技術を活用する戦略と位置づけています。単なるツール導入ではなく、製品やサービス、業務プロセス、組織や企業文化までを変革し、競争優位を確立することがねらいです。2026年はここに生成AIの活用が加わり、AXを前提としたDX戦略へと範囲が広がっています。

混同されがちなDX・IT化・AXの違い

DX戦略を立てるとき、最初につまずきやすいのがIT化との混同です。両者は似て見えますが、目的の射程が大きく異なります。IT化が既存業務をシステムで速く・安くする取り組みであるのに対し、DXは事業や組織のあり方そのものを作り変える取り組みです。そして2026年は、その変革を生成AIを前提に進めるAXへと範囲が広がっています。3つの違いを次の表に整理します。

重要なのは、自社の施策がどの段階にあるかを見極めることです。たとえば、紙の帳票を電子化しただけならIT化の段階にとどまります。そこにAIによる需要予測や自動化を組み込み、業務や意思決定の質まで変えられて初めて、DX・AXと呼べます。戦略を描く前に、自社の現在地を正しく捉えることが出発点になります。

出典：経済産業省「デジタルガバナンス・コード3.0」

AX時代にDX戦略の重要性が一段と高まっている理由

DXに取り組む企業は約8割に達しました。しかし、成果を実感できている企業は6割弱にとどまり、8割を超える米独に水をあけられています。取り組むこと自体ではもはや差がつかず、いまDX戦略を正しく立てる重要性はむしろ高まっています。理由を3つに分けて見ていきます。

生成AIの実用化でDXの主戦場はAXへ移った

生成AIは試しに使う段階から、日常業務に組み込んで使う段階へと移りました。財務省の調査では、AIを活用する企業の割合は約5年前の11.1%から75.3%へと大きく伸びています。経済産業省・IPAも、デジタルスキル標準を2026年4月にver.2.0へ改訂し、AX（AIトランスフォーメーション）への対応を前面に打ち出しました。DX戦略は、AIをどう事業に組み込むかを抜きには描けなくなっています。

AIを活用する企業の割合（約5年前と現在の比較）

出典：財務省「地域におけるAI活用を巡る現状（特別調査）」

取り組みは進んでも成果が出る企業は6割弱

IPAの調査によると、DXで成果が出ていると回答した日本企業は6割弱で、米国・ドイツの8割超に対して大きな差が開いています。とくに、効率化を目的としたDXでは約6割が成果を上げる一方、新製品・サービスの創出やビジネスモデルの変革といった成長に直結する取り組みでは、成果が出ている企業は2割弱から3割弱にとどまります。

DXで成果が出ていると回答した企業の割合（日米独比較）

つまり、日本企業のDXはコスト削減には効いても、売上や新規事業といった攻めの成果にはつながりにくい状況です。取り組みの量ではなく、成果の質が問われる段階に入っています。

目的別に見たDXの成果（効率化と攻めの比較）

出典：IPA「DX動向2025（データ集）」

DXやAXを担う人材が8割超の企業で不足している

成果を分けるのは技術よりも人材です。IPAの調査では、DXを推進する人材が不足していると答えた日本企業は85.1%にのぼり、米独と比べて著しく高い水準にあります。少子高齢化で労働力が細るなか、AIを含むデジタル技術を使いこなせる人材をどう育て、確保するかが、DX戦略の成否を左右します。

出典：IPA「DX動向2025-AI時代のデジタル人材育成」

成果を出すDX戦略に欠かせない3つの視点と5つの柱

成果を上げている企業は、DXを部門単位の業務改善ではなく、経営戦略として全社で設計しています。実際、IPAの調査でも、全社戦略に基づいて全社的にDXに取り組む企業ほど成果につながりやすいことが示されています。その全体像を、経済産業省はデジタルガバナンス・コード3.0で3つの視点と5つの柱として整理しました。まず全体像を図で示します。

DX戦略を貫く3つの視点

3つの視点は、戦略を絵に描いた餅で終わらせないための姿勢を示します。それぞれ、次のような意味を持ちます。

• 経営ビジョンとの連動：目指す経営の姿から逆算して戦略を描き、思いつきの施策の寄せ集めにしないこと。
• ギャップの定量把握：現状（As is）と目指す姿（To be）の差を数値で捉え、進捗を測りながら軌道修正すること。
• 企業文化への定着：一度の取り組みで終えず、変わり続ける状態を組織に根づかせること。

共通するのは、DXを一過性のプロジェクトではなく、経営に組み込んだ継続的な営みとして扱う姿勢です。裏を返せば、単発のツール導入を繰り返すだけではこの3つを満たせず、成果が遠のきます。

DX戦略を支える5つの柱

3つの視点を実行に移す骨格が、5つの柱です。ビジョンの策定から戦略の策定・推進、成果指標、ステークホルダーとの対話までを、一連の流れとして示しています。

押さえたいのは、DX戦略がこの枠組みの中心、すなわち柱2（戦略の策定）と柱3（戦略の推進）に置かれている点です。戦略を描くだけでは半分にすぎません。組織づくりや人材育成、ITシステムを含む推進（柱3）まで設計して初めて、DX戦略は完成します。戦略はあるのに進まないという状態の多くは、この推進の設計が抜けていることに原因があります。

人材と組織が柱に加わった意味

5つの柱のなかでも、3.0改訂で最も大きく変わったのが人材の扱いです。従来、デジタル人材はITシステムを動かす一要素として語られがちでしたが、3.0では組織づくりとデジタル人材の育成・確保が独立した柱として明記されました。経済産業省はこれを、DXを推進していく上で最大の課題と位置づけています。

この変化が示すのは、DXの主戦場が技術の導入から人と組織の変革へ移ったということです。どれほど優れたAIを導入しても、使いこなす人材と、部門を越えて動ける組織がなければ成果は出ません。だからこそDX戦略では、システム投資と同じ重さで、人材育成と組織設計を計画に組み込む必要があります。本記事が人材育成を繰り返し取り上げるのは、ここに最大の課題があるためです。

出典：経済産業省「デジタルガバナンス・コード3.0 改訂のポイント」

 

DX戦略を成果に変える人材育成から始める

DX戦略の成否を分ける最大の課題は、AIを使いこなす人材と組織づくりです。本資料では、成功事例をもとに、AI活用を組織の成果に変える12か月の育成ロードマップを、アセスメントによる現在地の可視化から段階的にまとめています。

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• 人材育成をDXの成果につなげたい
• 何から着手すべきか順序を整理したい
• 組織レベルを段階的に引き上げたい

DX戦略の策定手順と進め方

DX戦略は、次の6つのステップで策定し、回していきます。いずれの段階でも「AIで何を変えるか」を起点に据えることが、AX時代の進め方です。全体の流れを図で示します。

1. 現状分析と課題を洗い出す

最初に、業務プロセス・データ・既存システムの現状を棚卸しし、どこに非効率や機会損失があるかを洗い出します。AX時代の起点は「AIで何を変えられるか」です。定型的な事務作業や、人手で行っている判断のうち、AIで代替・支援できる領域を見極めます。現場へのヒアリングと数値データを組み合わせ、思い込みではなく事実で課題を特定することがポイントです。

2. ビジョンとKPIを設定する

次に、DXで目指す姿を描き、その達成度を測る指標を具体的な数値で定めます。「業務を効率化する」では曖昧で、後から成果を測れません。たとえば「問い合わせ対応時間を半年で30%短縮する」のように、期限と数値を伴う目標に落とします。コスト削減だけでなく、売上や新規事業といった成長の指標も設定すると、攻めのDXにつながります。

3. アクションプランに落とし込む

目標を、誰が・いつまでに・何をするかの実行計画に分解します。すべてを同時に進めようとすると頓挫しやすいため、効果が大きく着手しやすい業務から優先順位をつけます。各施策に責任者と期限を割り当て、進捗を確認できる状態にしておくことが、計画倒れを防ぐ鍵です。

4. 技術・人材・予算を確保する

計画を実行する土台として、技術・人材・予算を手当てします。技術面では、生成AIやAIエージェントを、セキュリティ要件と自社業務への適合性で選びます。同時に、ツールを使いこなす人材の育成と確保を計画に組み込みます。人材は最大の課題であり、ここを軽視すると、導入したAIが現場で使われないまま終わります。

5. スモールスタートで検証する

いきなり全社展開せず、対象業務を絞ったPoC（試験導入）で効果を数値で確かめます。短期間で成果を可視化できれば、次の投資判断の材料になります。うまくいかない場合も、原因が業務設計か、データか、使い方かを切り分けられるため、小さく試す価値があります。

6. 全社展開と継続的に改善する

検証で成果が出た取り組みを横展開し、全社へ広げます。重要なのは、ここで終わりにしないことです。KPIで効果を測り続け、環境やAIの進化に合わせて戦略を更新します。DX戦略は一度作って終わる計画書ではなく、回し続ける仕組みとして運用するものです。

DX戦略を成功させるポイント

成果が出る企業と出ない企業の差は、技術の優劣ではありません。DXに取り組むことで成果を上げる企業には、経営が主導し、部門を越えて連携し、成果指標を設定しているという共通点があります。鍵を握るのは、AIを使いこなす人材と組織です。要点を表に整理したうえで、順に解説します。

経営トップがAX投資と意思決定を主導する

DXは複数部門にまたがり、短期では成果が見えにくいため、現場任せでは進みません。経営トップが旗を振り、投資の優先順位と撤退の判断を自ら下す必要があります。日本企業はここに弱みがあり、経営者のデジタル分野への見識は米独に比べて低いと指摘されています。トップ自身が学び、AX投資を経営アジェンダの中心に据えることが出発点になります。

AIを使いこなす人材を育てる

全社員のAIリテラシーを底上げしつつ、変革を牽引する推進人材を育てます。ここで陥りやすいのが、研修を一度きりで終わらせてしまうことです。知識を配るだけでは現場で使われず、定着しません。学んだことを実際の業務で使い、判断に活かすところまでを設計し、アセスメントで現在地を測りながら継続的に伸ばすことが、定着の条件になります。

部門を越えてデータとAIを使える体制を整える

成果が出ない大きな一因は、部門ごとの部分最適にとどまることです。日本企業のDXは内向き・部分最適に陥りやすいと指摘されており、ある部門だけ効率化しても、部門間が連携していなければ全体の価値は生まれません。データを全社で使える形に整え、AIガバナンスのルールを定めたうえで、業務部門とIT部門が連携できる体制をつくることが、全体最適への転換点になります。

KPIで効果を測り戦略を更新し続ける

成果指標を定めずに進めると、効果が見えず、投資が続きません。実際、成果を把握できていない企業も少なくなく、その背景には指標の未設定や評価方法の不備があります。コスト削減だけでなく、売上や新規事業といった成長の指標も設定し、定期的に測って戦略を見直すことで、投資を継続できる状態をつくります。

出典：IPA「DX動向2025」

研修で終わらせず現場で使われる人材育成へ

AIリテラシーは、研修で知識を配るだけでは身につきません。現場で使われ、判断に活きて初めて成立します。アセスメントでスキルの現在地を可視化し、役割に応じた学習で全社に定着させる進め方をまとめています。

• スキルの現在地を測るアセスメント
• 経営層・推進者・現場の役割別の学習設計
• 定着までを支える運用と事例

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DX戦略でつまずく原因と対策

成功のポイントの裏側には、典型的なつまずきがあります。多くは技術ではなく、運用と人に関わる問題です。代表的な4つの原因と対策を整理します。

とくにセキュリティ面では、データを国内で処理し、標準で入力内容を学習に使わない法人向けの生成AIサービスを選ぶことで、リスクを抑えやすくなります。いずれの対策も、ツールの導入そのものより、運用ルールと人材育成をどう設計するかが要点です。

出典：総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」

策定した戦略が実行に移らない

DX戦略を策定しても、実行計画に落とし込めていなければ成果にはつながりません。よくあるのは、全社方針としてDXを掲げたものの、誰が・いつまでに・何を進めるのかが曖昧なまま止まってしまうケースです。対策としては、最初から大規模な変革を狙うのではなく、対象業務を絞って小さく始めることが有効です。短期間で成果を可視化し、その結果をもとに経営判断や予算化につなげることで、戦略を実行に移しやすくなります。

ツールを入れても現場でAIが使われない

生成AIやデジタルツールを導入しても、現場の業務に結びつかなければ定着しません。導入直後は一部の社員だけが試し、やがて使われなくなるケースも少なくありません。重要なのは、ツールの使い方を教えるだけでなく、実際の業務でどう使うかまで設計することです。部門ごとに推進役を置き、問い合わせ対応、資料作成、データ分析など身近な業務に紐づけて活用例を増やすことで、AIを日常的に使う状態へ近づけられます。

セキュリティとAIガバナンスのリスクに対応できない

AI活用では、機密情報や個人情報の扱い、出力内容の正確性、著作権などのリスクを避けて通れません。ルールが曖昧なまま現場任せにすると、利用を過度に制限して活用が進まないか、逆に管理されていないシャドーAI利用が広がるおそれがあります。対策としては、入力してよい情報、確認が必要な出力、利用できるツールの範囲を明確にすることが必要です。あわせて、入力内容が学習に使われない法人向けサービスを選び、セキュリティと利便性を両立させることが重要です。

効果が見えず投資が続かない

DXは短期で成果が見えにくいため、効果を測る指標がないと投資判断が難しくなります。とくに、業務効率化の成果は見えても、売上や新規事業への貢献が示せない場合、取り組みが一過性の施策で終わりやすくなります。対策としては、導入前にKPIを設定し、削減時間、利用率、業務品質、顧客体験、売上貢献などを定期的に測ることです。数値で成果を確認しながら改善を重ねることで、DX戦略を継続的に更新できる状態をつくれます。

日本企業に学ぶDX戦略の成功事例

AXへ舵を切り、人材と組織から変革を進める企業が成果を上げ始めています。代表例として日立製作所を取り上げ、何が成果につながっているかを見ていきます。

日立製作所：AIでLumadaを進化させ全社で使いこなす

日立製作所は2025年4月の経営計画で、主力のデジタル事業Lumadaを生成AIで進化させる「Lumada 3.0」を打ち出しました。製造・鉄道・エネルギーで培ったドメインナレッジとAIを掛け合わせ、現場の業務変革と新たな価値創出を進める戦略です。経営トップが全社方針として明確に掲げている点が、まず特徴です。

注目すべきは、人材と組織から固めている点です。社員専用のAIアシスタント「Effibot」は2025年3月末までに約6万人が利用し、累計チャット回数は約427万回に達しました。あわせて大規模な従業員教育を進め、全社でAIを使いこなす体制づくりを戦略の柱に据えています。技術を導入するだけでなく、現場が日常的に使う状態をつくっているのです。

ツールの導入にとどめず、経営の旗振り・人材育成・全社展開をセットで進めている点が、ここまで述べてきた成功のポイントと重なります。成果を出すDX戦略の要点を、具体的に示す事例といえます。

出典：日立製作所「生成AIの活用：日立グループにおける社内ITの取り組み」

パナソニック コネクト：ConnectAIを全社員に展開し業務AIへ進化させる

パナソニック コネクトは、社内向けAIアシスタント「ConnectAI」を国内全社員約11,600人に展開し、生成AIを日常業務に組み込む取り組みを進めています。2024年には、AI活用による業務時間削減効果が年間44.8万時間に達し、利用回数は240万回、月間ユニークユーザー率は49.1%となりました。単にAIに質問するだけでなく、コード生成、作業手順書の作成、資料レビュー、アンケートコメント分析など、業務を「頼む」使い方へ広がっている点が特徴です。

さらに2025年度は、特化AIと業務AI（エージェント）の活用を進めています。品質管理、ITサポート、人事研修などの領域で特化AIを活用し、経理、法務、マーケティングではAIエージェントの試験活用を始めています。DX戦略の成功例として注目すべきなのは、業務生産性の向上、社員のAIスキル向上、シャドーAI利用リスクの軽減という目的を明確にしたうえで、全社展開と現場活用を同時に進めている点です。ツール導入ではなく、人材育成と業務プロセスの変革まで含めて設計していることが、成果につながっています。

出典：パナソニック コネクト「パナソニックコネクト、『聞く』から『頼む』へシフトしたAI活用で年間44.8万時間の削減を達成」

花王：DX人財育成とAI活用でデータドリブン経営を進める

花王は、中期経営計画「K27」の達成に向けてDXを全社的に推進し、データドリブン経営を加速させています。経済産業省と東京証券取引所が選定する「DX銘柄2026」にも選ばれており、AI需要予測、皮脂RNAモニタリング技術、双方向デジタルプラットフォーム「My Kao」など、事業成長に直結する領域でデジタル活用を進めています。たとえばAI需要予測では、商品特性や販売実績、SNS動向などのデータを活用し、欠品や過剰在庫、廃棄の最小化に取り組んでいます。

注目すべきは、事業側の取り組みと並行して、人材と組織の基盤づくりを進めている点です。花王は全社員を対象とした「DXアドベンチャープログラム」を導入し、最初にスキルを客観視するアセスメントを実施したうえで、社員のレベルや部門特性に合わせた学習を行っています。また、セキュアな環境で全社員が利用できる生成AI「Kao AI Chat」を独自開発し、グローバルで約16,000人の社員が活用しています。2025年には情報システム部門、DX戦略部門、SCM部門の一部機能を統合して「デジタル戦略部門」を新設しており、人材育成、データ活用、組織設計を一体で進めていることが特徴です。

出典：花王「花王、『DX銘柄2026』に選定」「デジタル・トランスフォーメーション」

 

研修をしても現場で使われないのはなぜか

AIリテラシーは、研修で知識を配るだけでは定着しません。導入直後は一部の社員が試すだけで、やがて使われなくなるケースも少なくありません。本資料では、研修を「やりっぱなし」で終わらせない仕組みと、現場で使われる状態をつくった企業の成功事例を紹介しています。

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• 研修を実施したのに活用が広がらない
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• 定着に成功した企業の事例を知りたい

まとめ

DXに取り組む企業は8割に達しましたが、成果を出せているのは6割弱にとどまります。差を生むのは技術ではなく、AIを使いこなす人材と組織です。生成AIの実用化でDXの主戦場がAXへ移ったいま、その重要性はさらに高まっています。

DX戦略とは、立派な計画書を作ることではありません。3つの視点と5つの柱で全社の全体像を描き、6つのステップを回しながら、人と組織がAIを前提に変わり続けられる状態をつくることです。そして、その成否を分ける出発点が、人材育成にあります。

DX戦略を成果に変える人材育成から始める

AIを使いこなす人材と組織づくりは、DX戦略の成否を分ける最大の課題です。アセスメントでスキルの現在地を可視化し、役割別の学習で全社に定着させるところまでを支援します。まずは進め方と事例をご覧ください。

• スキルの現在地を測るアセスメント
• 役割別・段階別の学習設計
• DX・AX人材育成の進め方と導入事例

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