多くの企業がDXに取り組み、業務プロセスの変革や新たな価値創造において成果を上げつつあります。こうしたなか、生成AIをはじめとするAI技術の発達と普及が急速に進み、「AIを活用した施策によるDX、すなわちAX（AIトランスフォーメーション）」の重要性が高まっています。この記事ではAXのメリットや推進のステップ、成功のポイントを解説します。
AX（AIトランスフォーメーション）とは
AX（AIトランスフォーメーション）とは、企業がAIの活用によって業務プロセスを変革し、新たな価値やビジネスモデルを創造し、組織そのもののあり方を変革することを指します。
近年、AXが注目される背景には、AI技術の飛躍的な進歩が挙げられます。機械学習やディープラーニングの技術進化や、とりわけ生成AIの急速かつ爆発的な進化により、これまで人間でしか対応できなかったタスクをAIが代替することが可能になりました。
AIによる高度な判断や予測により、業務の自動化による効率化や、顧客への新たな価値提供をしていくことがAXの具体的な取り組みです。
AXとDXの関係性
DXとAXの関係性を整理しておきます。DXとAXはいずれも、企業や組織が技術を用いて業務プロセスやビジネスモデルを変革する概念ですが、両者はアプローチの対象が異なります。
DXはデジタル技術全般を活用して業務のデジタル化を進めることによって、組織全体やサービスのありかたを変革するものでした。例えば、紙の書類をデータ化しクラウド上で管理することによって、閲覧性や検索性を向上させるといった取り組みです。
これに対してAXは、DXのなかでもAI技術に特化した取り組みです。大規模言語モデル（LLM）の進化によって人間の思考に近い判断や分析が可能になりました。例えば、DXによってクラウド上に蓄積されたデータをAIが分析・抽出し、判断を加えたうえで次のアクションを起こすといったことがAXです。
DXでは、一定のルールやルーティンに沿った処理を、自動化することが限界でした。これに対しAXは、これまで人間の思考や発想力、状況に応じた臨機応変な判断を要する業務までを自動化することが可能になりました。
AXの二つのパターン
AXには、「人間の細やかな判断が必要な業務の完全自動化」と「人間では対応できないことの実現」といった、二つのパターンがあります。
前者の代表例としては、「AIチャットボットによる顧客対応の完全自動化」が挙げられます。一定のルールに沿って処理されるものの、細かい判断や意思決定は人間の経験値によって補われている業務です。AIが人間の判断を代行することによって完全自動化が可能になりました。
これに対し後者は、「これまで人間では対応できない業務をAIに実行してもらう」という発想による業務変革です。例えば、営業においてアプローチ先の企業の情報をインターネット上からすべて抽出し、営業戦略を構築するといったことは人間の力だけでは不可能なことが可能になります。網羅的なデータ抽出と分析によって、それぞれの営業ターゲットに応じ、カスタマイズされたアプローチを自動化することもできるようになります。
後者のパターンのAXは、さらに画期的でインパクトのある変革を生む可能性を秘めているのです。
企業がAXに取り組むメリット
AXに取り組むことにより企業には、さまざまな面で業務変革が起こりメリットを享受できます。具体的なメリットの例を以下に挙げます。
- 人材不足の対策になる
- 生産性の向上が図られる
- コストダウンが図られる
- 顧客体験の向上が図られる
- 新規事業創出が進む
人材不足の対策になる
多くの企業が人材の獲得に頭を悩ませるなか、AXによる業務の自動化は有効な解決策となるでしょう。これまで人員を費やしていた、データ入力や書類作成、問い合わせ対応などの定型業務はAIを活用することにより自動化が可能です。
それまで従事していた人員は、より付加価値を生む業務に専念できます。また、新たな人材の採用が難しい状況でも、AXに取り組むことにより少ない従業員で業務を回していける環境を構築できます。
生産性の向上が図られる
AXによる業務の完全自動化は、生産性向上にも大きく貢献するでしょう。例えば、一定の業務を24時間365日稼働させるなど、人間の労働時間に縛られない企業活動が可能になります。
またAIによるデータ分析や統計・予測による最適化など、これまで人間がおこなってきた高度な業務を効率化できます。また人間がおこなう業務では発生しがちな、疲労や注意不足によるミスを限りなく減らすことができ、また個々の作業レベルにも影響されず業務品質の安定が見込めます。
コストダウンが図られる
AXにより多くの業務を自動化できれば、定型業務に従事する人員を付加価値を生む業務に転換でき、また新たに採用する必要もなくなるため、大幅なコストダウンが図れるでしょう。また、AIによる需要予測を活用すれば、状況に応じた適正在庫を維持でき、過剰在庫による廃棄ロスや、在庫不足による機会ロスが防げます。
AIによって設備異常の発見が可能になり、早期に対処することで修理費用の抑制が図れます。電力使用量の管理をAIでおこなうことにより、エネルギーコストの最適化が図られ、水光熱費の抑制にもつながります。
顧客体験の向上が図られる
AIが膨大な顧客データを分析することにより、個々の顧客ニーズに応じたカスタマイズされたサービスの提供が可能になります。属性や嗜好に合わせた商品を、タイムリーに提案するといったことができるようになるでしょう。
また、顧客からの問い合わせに対し、24時間稼働のAIチャットボットで対応すれば、待たせることなく迅速に問題を解消できます。こうした個別最適化によって、顧客体験が向上しサービスへの満足度が高まるでしょう。
新規事業創出が進む
AIによる顧客や市場動向の分析は、新たな事業創出の可能性を高めます。これまでに認知できなかったニーズを発見することにより、新たな商品やサービスの開発につなげていけるでしょう。
既存事業についてもAIによる高度化が進めば、新たな事業へと発展する可能性もあります。画像認識や音声・言語処理など、新たな技術を取り入れることにより、これまで気が付かなかったビジネスチャンスを発見するかもしれません。
AX推進のステップ
AXの推進は、計画的に進めることが必要です。具体的なステップを以下の5段階に分けて解説します。
- 現状分析と課題の抽出
- AXの戦略策定
- 推進体制の整備・構築
- AI技術の実装
- 効果の測定と検証
1,現状分析と課題の抽出
まずは社内の現状分析をおこない、課題を抽出していきます。経営層や管理職、現場の実務担当者まで、あらゆる階層でヒアリングを実施し課題を洗い出していきます。ヒアリング結果を分析し、優先度・重要度の高い課題をピックアップし、それがAXによって解決できるものなのか検証を加えます。
あわせて、社内のデータの状態も確認が必要です。データが不完全であったり不足していれば、収集や整備の計画を立てなければなりません。AXにより解決を図る課題が特定できたら、成果を測るための指標も設定しましょう。
2.AXの戦略策定
AXにより解決を図る課題と成果指標が定まったら、次は具体的なAX推進の戦略策定のプロセスに移ります。まず、AXの目標達成に向けたロードマップを作成しましょう。いつまでに何を、誰が、どのように実現するのか、具体的な計画を策定し、関係者間で共有を図ります。複数の課題がある場合は、優先順位を設けそれも計画に落とし込んでいきます。
加えて必要なコスト面も見積もります。システム開発・導入費用や運用コスト、人件費や教育コストまで詳細に見積もり、予備費も準備しておきます。必要によっては、補助金や助成金の活用、融資など外部資金の調達も検討しましょう。
3.推進体制の整備・構築
次は、AX推進の社内体制を構築するステップです。まず、AXを強力に推進していく責任者（リーダー）を選任します。AIに精通していることはもちろん、強いリーダーシップやコミュニケーションスキル、プロジェクト管理スキルをあわせ持つ人材が望まれます。
さらに、リーダーを中心にプロジェクトチームを編成します。データサイエンティストやビジネスアナリストなど、専門スキルを持つ人材を結集しましょう。こうした人材が社内にいない場合、外部からの登用やコンサルの活用も検討しなくてはなりません。こうした社内体制を整備し、経営層や現場の理解を得ながらAXを進めていきましょう。
4.AI技術の実装
次に、具体的なAI技術の実装プロセスです。まずは、自社の課題解決に最適なAI技術を提供できるベンダーを選定します。その際は、複数のベンダーから提案をうけ比較検討をおこない、ベンダーの技術力、サポート体制やコスト面など、さまざまな側面から検討し、最終的な判断をしましょう。
本格導入の前には必ず小規模な試験導入をおこない、結果を踏まえ微調整のうえ本格導入に移ります。導入後は既存システムや社内データとの連携をおこない、実務で利用できる状態にしていきます。
5.効果の測定と検証
実際に運用が始まったら、一定期間を経過した後に効果の測定と検証をおこないます。 当初設定した成果指標に対する、達成度の進捗確認を実施しましょう。進捗が予定より遅れている場合は、原因を特定し対処する必要があります。
加えて、現場の活用状況についてもモニタリングが必要です。予定通りに活用がなされていて成果は出ているか、使用感は問題ないかといったヒアリングをおこない、不具合があれば適切に改善を加えます。現場で使いにくいシステムとなり、活用が進まない状況を避けるためにも必要なプロセスです。
AX推進における注意点
企業がAXを進めていくにあたっては、さまざまな課題に直面するでしょう。以下の点を想定し注意して進めることが大切です。
- コスト負担が避けられない
- データ整備・統合に時間がかかる
- AIの不確実性を理解する必要がある
- 従業員のAIリテラシーの向上が不可欠
- セキュリティリスクに対する備えが不可欠
コスト負担が避けられない
AXを進めていくには、相応のコスト負担が生じることは避けられません。自社でシステムを構築する場合は、かなりの費用が発生します。パッケージのシステムを導入する場合も導入コストがかかります。その他、データ基盤の整備や運用の担当者となる人材の教育など、さまざまな初期費用がかさむでしょう。
運用が始まった後も、システムの月額利用料や保守費用などの、ランニングコストがかかります。事前にコスト面を精査し、十分な費用対効果が見込めるか慎重な判断が求められるのです。
データ整備・統合に時間がかかる
AIを効果的に活用するには、データの品質に注意する必要があります。しかし、業務に関するデータが部署ごとに点在して管理されていたり、不完全であったり、フォーマットが違うなど整備が進んでいない企業が多いようです。
そのため、データの整備・統合に多くの時間を費やすことになってしまうでしょう。こうした状況でAXを進めても、十分な効果が得られないため、事前に社内にデータを共通の形式で一元管理できる状況を構築する必要があるのです。
AIの不確実性を理解する必要がある
AIを業務で活用するにあたっては、AIの判断を鵜呑みにしないことが重要です。学習データが不完全であったり、バイアスがかかった偏ったものであった場合、事実に基づかない内容を生成してしまう（ハルシネーションリスク）こともあります。
AIは決して万能なものではありません。最終的な判断は人間がおこなうなど、AIの不確実性を認識した運用が求められます。
従業員のAIリテラシーの向上が不可欠
AXの推進には、AIを効果的に活用できる人材の確保・育成が欠かせません。多くの企業ではAIやデータサイエンスの専門知識を有する人材がおらず、外部からの新規採用や社内人材の育成により確保・育成していくこととなるでしょう。
こうした推進役となる人材の育成と並行して、従業員のAIリテラシーの向上を図る施策も欠かせません。AIの利便性だけでなく、リスクについても社内の共通認識とし、社員の意識改革も含めた教育の仕組みづくりが必要です。
セキュリティリスクに対する備えが不可欠
AXの推進により多くの従業員がAIを活用し始めると、思わぬ形で機密情報の漏洩などの問題が発生する可能性が高まります。過去にはプロンプトに社内の機密情報や個人情報を入力し、それが学習データとして利用される形で起きた、情報漏洩のトラブルもありました。
その他、著作権侵害や誤情報の拡散、サイバー攻撃など、AIを業務利用するうえでは、さまざまなセキュリティリスクが存在します。あらゆるリスクを想定し、万全のセキュリティ体制を構築することが求められるのです。
AXを成功させるポイント
ここからは、AXを成功させるポイントについて解説します。以下に挙げるポイントをしっかり押さえ、AXを推進しましょう。
- スモールスタートで導入する
- ベンダーに任せきりにしない
- 段階的に進め改善を繰り返す
- 全社的な教育体制を整備する
スモールスタートで導入する
AXはいきなり全社レベルで推進するのではなく、特定の部署あるいは特定の業務など、限定された小規模の範囲から始めることが鉄則です。全社レベルでスタートさせた場合に、なんらかの不具合が生じると、会社の全体の活動が停止してしまうリスクがあるためです。
スモールスタートで検証を重ね不具合があれば改善し、徐々に活用範囲を広げていくことが理想です。時間がかかるように思うかもしれませんが、不具合によるストレスから従業員に抵抗感が生まれることが防げるため、結果としてスムーズな導入につながります。
ベンダーに任せきりにしない
AXのプロセスをすべてベンダーに任せてしまうと、結果として上手くいかなくなることが多いようです。システムの導入はベンダーに依頼するとしても、細かな仕様や操作性については、現場の意見を踏まえ自社で主導することが必要です。
開発や導入の段階で実務を理解しているメンバーを必ず加え、「現場にとっての使いやすさ」をシステムに反映することが欠かせません。自社で主導権を持ち、かつベンダーの知見を取り入れるといったスタンスで進めていきましょう。
段階的に進め改善を繰り返す
AX推進は、アジャイル開発の手法を取り入れることで、上手くいきやすくなります。アジャイル開発とは、今主流になっているソフトウェア開発の手法で、小規模な開発と検証、実装を繰り返し、段階的に開発を進めていく方法です。
完璧なデータ整備やシステムの構築を最初から目指すのではなく、短期間で試用版を作成し、現場での運用を重ねるなかで改善を繰り返し、完成形を目指す方が効率的です。そのプロセスで業務のあり方も見直していけば、AXの本来の目的である業務設計の変革に近づいていけるでしょう。
全社的な教育体制を整備する
AXを効果的に進めていくには、推進の担い手となる専門人材の育成と、利用者となる多くの従業員のAIリテラシー向上の取り組みを同時並行でおこなうことが求められます。専門人材を外部から獲得することは困難であり、自社の既存人材からAX推進の素養がある人材を選抜することが現実的な方法です。
また、多くの従業員に対して、プロンプトに関する知識やAIに関するリテラシー向上のための教育を施す必要があります。しかし、多忙な日常業務の合間を縫っての教育では十分な効果が期待できません。社内全体にAIに対する理解を浸透させるには、効果的な学習手法を提供することが求められるのです。
AX推進には階層別の教育アプローチが必要
前述の通り、AXを効果的に進めていくには、全社的な教育体制の構築が必要です。しかも、一律的なアプローチではなく、組織内の立場や役割に応じた階層別のカリキュラムが求められます。
例えば経営層は、具体的なAI技術に関する知識や、AIツールの使用方法を習得する必要はありません。それよりも、AIが普及することによる市場の変化を踏まえ、AIを用いた経営戦略やビジネスモデルを発想する視点を養う必要があります。
反対に、現場で実務にあたっている管理者や一般社員に対しては、具体的なAIツールの使用方法はもちろん、AIを活用し既存の業務フローを改善・最適化するスキルを身につけることが必要です。
このように、組織における役割に応じて、求められるAIに対する知識やスキルは異なります。
それぞれの立場に応じたAIリテラシーを身につけることにより、AIに対する社内の共通認識が生まれ、AXが機能的に推進する環境が構築できるのです。
エクサウィザーズのAX人材育成ソリューション
エクサウィザーズが提供するAX人材育成ソリューションでは、組織内の人材を「経営層」「中核リーダー」「全社員」の3階層に分け、それぞれに最適なカリキュラムを構築しており、以下のような成果が期待できます。
- 全社員のAIリテラシー底上げ
- AX推進リーダーの育成
- プロトタイプの開発を通じた業務改善のアイデア創出
- AIエージェントを活用した業務改革の実現
- デジタル人的資本経営への対応とDX企画・推進力の向上
【各階層向け研修の特徴】
| 経営層 | 中核リーダー | 全社員 |
|---|---|---|
| AI時代の経営革新に必要なポイントを理解し、意思決定スピードを向上させる | 自らAIエージェントを設計･開発し、業務改革を牽引するスキルを習得する | オンラインと集合研修を組み合せ、短期間で効率的な学習を実現する柔軟な受講形式 |
| AI時代の経営・組織・業務のあり方をディスカッションを通じて理解する | AIエージェントの実践開発や業務フローの可視化スキルを養う | AI時代に必要な基本的心構えから、最新トレンド、AI倫理・ガバナンスまで体系的に学べる |
| AI時代での経営改革の方向性を具体化できる | 実業務に直結する具体的なプロトタイプの開発を支援する | 実務でAIを効果的に活用するための基礎素養を習得 |
このように、各階層に応じた教育をおこなうことにより、全社的にAIに対する知見が向上し、AX推進の気運が高まります。こうした組織風土が浸透することにより、中核リーダーを中心としたAIによる業務改革が効率的に進み、企業としての競争力向上につながっていくでしょう。
なお、研修事例については以下もあわせてご確認ください。
▼事例
- 各社員のDXスキルを把握し、学習をパーソナライズ
- アイデア創出プログラムでは5つが実現に向けて進行中
- 全業態90社1000人に「exaBase 生成AI」を3カ月で導入
- DX育成組織が活用と定着を支援、高利用率をさらに向上
まとめ
多くの企業がDXに取り組み、成果を上げつつあります。それは推進人材の育成と、全社的なリテラシー向上が進んだことの現れです。AIの進化が目覚ましい昨今、DXと同様にAXへの取り組みは、企業にとっての競争力維持・向上に欠かせない要素となるでしょう。これまでのDXの取り組みと同様、AIに精通した人材を専任・育成し、全社的なリテラシー向上の施策を講じることが求められます。自社に適した育成・教育の手法を検討してください。