近頃「DX」という言葉をよく耳にするようになりました。DXと合わせて注目されるのが「AI（人工知能）」の活用ですが、「DX=AI活用」ではありません。AIの活用はDXを成しえるための手段の一つです。「DX」と「AI」の関係性を正しく理解できれば、DXをスピーディーかつ効率的に進めることができます。
本記事ではDXとAIの関係性や、DXを成し遂げるためにAIをどのように活用していくのかについて事例も交えて解説します。
企業のDX推進担当者や新規事業担当者はぜひご参考にしてみてください。
DX（デジタルトランスフォーメーション）とは
DX（デジタルトランスフォーメーション）は、英語では「Digital Transformation」と書きます。なぜ「DT」と略すのではなく「DX」になるのかというと、これは英語圏において「Trans」が「X」と略されるためです。
DXの定義
DXは、2004年にエリック・ストルターマン氏が提唱した概念だとされています。エリック・ストルターマン氏はDXについて 「ITの浸透が人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変化させること」と定義しています。デジタル技術が進むことは、日常生活に影響を与えるものだと捉えられています。
またDXは、ビジネスに限定した意味合いで使われることもあります。2010年代にスイスのIMDビジネススクールのマイケル・ウェイド教授らは著書『DX実行戦略』の中で、「（DXとは）デジタル技術とデジタル・ビジネスモデルを用いて組織を変化させ、業績を改善すること」と定義しています。
出典：『Information Technology and The Good Life』2004年
経済産業省が定義するDX
経済産業省が公開した「デジタルガバナンス・コード2.0」の中で以下のようにDXを定義づけました。
【経済産業省レポートによるＤＸの定義】
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。
この定義によるとDXとは「単純なAI化やデジタル化ではなく、AIなどのデジタル技術を活用し、企業のビジネスを根本から変革させる」と捉えられます。このレポートのなかで、「DXが実現できないことで2025年以降に最大12兆円／年（現在の約3倍）の経済損失が生じる可能性がある」と言及されていることから、日本でもDXを推進する動きが加速しました。
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
出典： 『DXデジタルトランスフォーメーションレポート～ITシステム「2025 年の崖」の克服とDXの本格的な展開～』経済産業省 平成30年9月7日
AI（人工知能）とは
「AI」とは、「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。
AIの定義
一般的に、AIは「人間のような知能を持ったコンピューター」などといわれており、明確な定義を持っていません。そのため、国内では企業や研究者それぞれが、AIの定義を定めているのが現状です。
総務省では「『知性』や『知能』自体の定義が無いことから、人工的な知能を定義することもまた困難である」と言及しながら、「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、AIを定義付けています。
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でできること
AIは、大量のデータから特徴や規則を見出し、その特徴や規則をもとに特定のタスクを実行することができます。
「機械学習（マシンラーニング）」とは、AIの一つであり、与えられた膨大なデータをコンピューターが学習し、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）を人間が定義するのが機械学習になります。機械学習は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つにわけられます。
機械学習でできることとして、
- 教師なし学習を用いたクラスタリング
- 教師あり学習を用いた電子メールのスパム判定
- 強化学習を用いた強いゲームの作成（囲碁・将棋など）
などがあります。
機械学習の手法の一つとしてディープラーニングがあります。人間の脳の神経細胞を模した学習方法から発展した技術です。ディープラーニングはコンピューターが特徴量を判断します。ディープラーニングを活用することで、従来の機械学習よりも高精度な判断が行えるようになります。ただし、機械学習に比べてディープラーニングが優れた機能というわけではなく、扱う課題によって向き不向きがあります。
機械学習について詳しくはこちらの記事をご覧ください。
ディープラーニングでできることとして
- 自動運転技術・・・物体検出や距離の検出、運転中に起こる様々な事象への対応。
- 音声合成・・・特定の人物と同じ声・話し方で音声を作成。
- 食品の取り扱い・・・柔らかい食べ物を掴んだり、料理を美味しそうに盛り付けたりする。
などがあります。
ディープラーニングについて詳しくはこちらの記事をご覧ください。
DXとAIの関係性
DXとAIには、「AI＝DX推進のための手段の一つ」という関係性が成り立ちます。
DXとAIの定義がそれぞれ下記の通りですので、AIとはDXの定義にある「デジタル技術」にあたります。
| DXとは | デジタル技術を活用し、企業のビジネスを根本から変革させること |
| AIとは | 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 |
DXとAIの関係性についてもう少し深掘りしてみましょう。
DXとAIの関係性とは
AIはDXを実現するためのデジタル技術の一つです。DXを実現するためにはIoTや5G、クラウド、ドローンなど、さまざまな最先端のデジタル技術を活用しなければいけません。AIもこのような最先端技術の一つです。他の技術と組み合わせて活用することで、DXを大きく進めることができます。
特に、AIはDXにおいて人間では対応できない膨大なデータの分析や処理を行う役割を担っています。IoTデバイスや5G回線、クラウドサーバーなどを通して集められたビッグデータをAIが分析することで、企業はビジネスを成功させるヒントを得て、新しいサービスや価値を展開させていくことができます。
AIはDXを実現する重要な要素の一つ
AIがDXを実現する重要な要素の一つとする理由には次のようにいくつかあります。
ビッグデータの高速処理が可能
AIを活用すると、人間では処理しきれない膨大なデータを分析し、行動の結果を予測することが可能です。分析対象となるデータは過去の蓄積だけでなく、現在の情報まで含みます。近年、企業のデータ活用に関連する動きが活発になるにつれて企業の保有するデータは量・種類ともに膨大になっています。そのため、人の手では処理できなくなりつつあります。しかし、AIを利用すれば膨大なデータの高精度な認識・分析が可能になるため、企業は有用な情報を得て新しいビジネスを展開することができます。
顧客への新しい価値の提供
AIを活用した精度の高い分析は、顧客ニーズや利便性を追求することで、顧客への新しい価値提供につなげることができます。例えば現在のスマートフォンに搭載されている顔認証などはセキュリティーをより強化するという新しい価値提供に繋がっています。通販サイトのレコメンド機能はAIによりユーザーに最適な商品をお勧めし、購買体験を向上させます。このように今まではできなかった高度な処理や追加機能が顧客に新たな価値を提供しているのです。
他社の参入を防ぐ
データの蓄積には時間と手間がかかるため、新規参入者がデータの収集量において既存業者に勝つことは困難です。既存業者がAIを活用してビッグデータを解析しサービスの付加価値を上げることは参入障壁になります。また、AIを高度に活用できる人材も市場では希少価値が高く参入障壁の一つと言えるでしょう。自社にAIを活用できるリソースがあるのであれば積極的にAIを活用したDXを推進することをおすすめします。
生成AIの利活用が進む企業、進まない企業の違いは？
生成AIの登場から、導入・活用を進める企業が年々増えつつあります。一方で生成AIを導入したものの、利活用が進んでいないという悩みも寄せられています。
本資料では、生成AIの導入・活用の実態を明らかにし、利活用ができる企業に共通するポイントを詳しく解説しています。活用推進にまつわるヒントを多くご紹介していますので、ぜひダウンロードしてお役立てください。
＼こんな方におすすめの資料です／
- 生成AIを導入したものの社内で利活用が進まない
- 生成AIを活用するための基礎的なノウハウが不足している
ボタン（資料をダウンロードする）
AIの技術進化とDXへの影響
AIの技術は急速に進化し、DXの可能性を大きく広げています。技術進化によって、これまで人間にしかできなかった高度な判断や創造的な作業までもがAIの適用範囲となり、企業のビジネスモデル変革や業務プロセス改革を加速させています。
同時に、AIの限界を理解し、人間との適切な協働モデルを構築することも重要な課題となっています。
機械学習からディープラーニングへ
AIの大きな進化は特徴量の自動抽出にあり、これにより複雑なパターン認識が可能になりました。従来の機械学習では人間が特徴を設計する必要がありましたが、ディープラーニングは特徴を自動的に学習するのです。
| AI技術の進化 | 特徴 | ビジネス応用例 |
|---|---|---|
| 機械学習 | 人間が特徴量を設計、比較的単純なパターン認識 | 需要予測、顧客セグメンテーション |
| ディープラーニング | 特徴量の自動抽出、複雑なパターン認識 | 画像認識による製品検査、自然言語処理 |
この進化により、画像認識では人間を上回る精度での異常検知や、自然言語処理では顧客の問い合わせに自動応答するチャットボットの精度が飛躍的に向上しました。製造業では不良品の自動検出率が大幅に向上し、小売業では顧客行動の精緻な分析が可能になっています。
生成AIが変えるDXの可能性
生成AIは単なる分析から創造へとAIの役割を拡張し、DXに新たな可能性をもたらしています。テキスト、画像、音声などの生成により、これまで人間の創造性が必要だった領域まで自動化が進んでいます。
| 生成AI技術 | 変革される業務 | DXへの影響 |
|---|---|---|
| テキスト生成 | コンテンツ制作、プログラミング | マーケティング効率化、開発スピード向上 |
| 画像生成 | デザイン、プロトタイピング | 製品開発サイクル短縮、ビジュアル表現の多様化 |
| 音声生成 | カスタマーサポート、ナレーション | 24時間対応の実現、コンテンツの拡充 |
特にChatGPTなどの大規模言語モデルは、社内ナレッジの活用や顧客対応を革新しています。金融機関では複雑な商品説明の自動生成、製造業では技術文書の迅速な作成と翻訳など、業務効率化と顧客体験向上の同時実現がAI活用の大きなメリットです。
AIの限界と人間との協働
AIには判断根拠を説明できない「ブラックボックス問題」や学習データに依存する偏りなど、いくつかの限界が存在します。これらを理解し、人間との効果的な協働モデルを構築することがDX成功の鍵です。
| AIの限界 | リスク | 人間との協働による解決策 |
|---|---|---|
| 説明可能性の欠如 | 意思決定の透明性低下 | 人間による検証プロセスの導入 |
| バイアス | 公平性の欠如、誤った判断 | 多様なデータセット確保と結果の監視 |
| 常識の欠如 | 文脈理解の誤り | 人間によるフィードバックと修正 |
「AI×人間」のハイブリッドアプローチでは、AIが大量データ処理や初期判断を行い、人間がその判断を検証・補完します。これによりAIを適切に業務に使用することができるでしょう。
AI活用によるDX推進の実践3ステップ
AI活用によるDX推進は、明確なステップを踏むことで成功確率が高まります。ここではAIを活用したDXを推進するためのステップを解説します。
1.現状分析と課題抽出
DX推進の第一歩は現状分析と明確な課題定義です。まず一般的なAIで解決可能な課題を特定し、必要なデータの質と量を評価することが重要になります。
| 分析ステップ | 実施内容 | 評価ポイント |
|---|---|---|
| 課題定義 | ビジネス課題の明確化 | 解決による事業インパクト |
| データ棚卸し | 既存データの把握 | データの質、量、アクセス性 |
| 解決策検討 | AIの適用可能性評価 | 技術的実現性、ROI |
本格的なAI導入前に整備を始める前に、AIを使用してデータの棚卸しや課題抽出をすることが重要です。これにより準備がスムーズにいくだけでなく、本格的なAI導入の前段とすることができます。
2.AIソリューションの選定
ビジネス課題が明確になったら、最適なAIソリューションを選定しましょう。自社開発とパッケージ導入、クラウドと自社サーバーなど、複数の観点から比較検討することが重要です。
| 選定項目 | 評価基準 | 検討ポイント |
|---|---|---|
| 開発方式 | 自社開発 vs パッケージ | カスタマイズ性、スピード、コスト |
| 提供形態 | クラウド vs オンプレミス | セキュリティ、拡張性、初期投資 |
| 技術選択 | 最新性、実績、サポート体制 | 社内リソース、将来性、運用負荷 |
選定時にはPoC（概念実証）を実施し、実データでの性能を確認することが望ましいです。また、ベンダー選定では技術力だけでなく、自社のビジネスへの理解度や協業姿勢も重要な判断基準となります。
3.段階的導入と効果測定
AIの導入は段階的に進め、小さな成功を積み重ねることがDX成功の近道です。明確なKPIを設定し、継続的に効果を測定・評価することで改善サイクルを回します。
| 導入フェーズ | 実施内容 | 成功のポイント |
|---|---|---|
| PoC | 限定範囲での実証実験 | 明確な検証項目、達成基準 |
| パイロット | 一部部門・プロセスへの導入 | 現場との協業、フィードバック収集 |
| 本格展開 | 全社展開、他業務への横展開 | 成功事例の共有、標準化 |
効果測定では定量的KPI（生産性向上率、コスト削減率など）と定性的KPI（従業員満足度、顧客体験など）の両面から評価しましょう。また、AIモデルの性能劣化に備え、定期的な再学習や改善の仕組みを構築することも忘れてはなりません。
なお、近年では特に生成AIの活用が広く検討されていますが、生成AIの活用が進まない原因と対策を知りたい方は、以下をぜひご確認ください。
生成AIの活用が進まない原因と対策をさらに詳しく知りたい方へ
利用実態やつまずきやすい要因、導入促進のための打ち手をまとめたホワイトペーパーを無料でご提供しています。
AIを活用したDX推進で重要なポイント
AIを活用したDXの推進を成功させるためには、どのようなことを重視していくべきなのでしょうか。ここからは重要になるポイントを説明していきます。
戦略・ロードマップを引く
DXを推進していく上で最も重要なのは、「目標を明確化すること」です。AIを導入しただけで満足していては、DXを進めたことにはなりません。ビジネスモデルに合わせてDX後の姿を具体的に決めた上で、AI導入の目的や導入によってやりたいことを経営層から担当者までが共有しておくことが大切です。
データを取得・保有・管理する
AI活用に欠かせないのが「データ」です。データが蓄積されていない状態ならば、まずデータを取得することから計画しましょう。
AIが実行するタスクによって必要なデータは異なりますが、認識や予測の精度を向上させるには、「データの質を上げる」ことが重要になります。AIに活用するデータはAIが分析しやすい形にデータが整備されている必要があります。必要に応じて保有しているデータの加工や修正なども必要になってくるでしょう。
例えば、工場など生産現場のIoTセンサーから得られたデータからは、異常値が取り除かれていないので精度が低い場合が多いです。しかし、AIは人間と違い、異常値もそのまま学習してしまいます。異常値の原因を探し、不要なデータを取り除くことで、学習データの品質を高めなければいけません。
また、データは、必要な時に必要な分だけ活用できるようにすることが重要です。どのデータのどの部分をどういう形で使えるようにするか、どのデータのアクセス権をどの部署に付与するか、なども考えて設計しましょう。
データ活用について詳しく知りたい方はこちらの記事もご覧ください。
人材の採用・育成
AIを活用してDXを進める上では、AIを適切に扱うことができるだけでなく、ビジネスにどう活かすかを考えることができる人材が重要です。外部から中途採用したり、新卒で採用したり、社内の人材を育成したり、社外のパートナーと仕事をするなどいくつか方法があります。重要なのは”AIが使える人材”だけでなく、”AIをビジネスに活かす人材”や、”新しい取り組みを推進できる人材”も重要である点です。組織に合った最適な組織・人材設計をしましょう。
DX人材育成について詳しく知りたい方はこちらの記事もご覧ください。
DXにAIを活用する際に注意すべきポイント
DXにAIを活用していくには、セキュリティー対策などいくつか注意すべきポイントがあります。
セキュリティー対策
AIにより正確な分析をしてもらうためには、ビッグデータと呼ばれる膨大なデータ群が必要です。もちろんそこには、顧客情報などの機密情報が大量に集まることもあります。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って大量の機密データが一気に盗まれる恐れもあるでしょう。
AIを活用する際はセキュリティー対策も十分に検討・実装して推進していきましょう。
PoC倒れにならない
DX推進のためのAI活用のプロジェクトの難関といわれるのが、「PoC（ピーオーシー／ポック）」です。PoCとは、「Proof of Concept」の略で、「概念実証」という意味を持ちます。AI開発では必ず意図した通りの結果が得られるかはわからないため、事前に検証の段階を設けることが一般的で、PoCはこれにあたります。しかし、「PoC疲れ」「PoC死」のような言葉が生まれるほど、PoCの段階でAI実用化を断念してしまうことも少なくありません。というのも、PoCでは従来のシステム開発とは異なる進め方が求められるためです。
PoCでは事前のゴール設定はもちろんのこと、データの収集方法などプロジェクトの前提となる部分をきちんと関係者間で合意しておくことが必要です。同時に、AIが必ずしも想定通りに結果を出すとは限らないことから、トライ＆エラーを繰り返しながら検証を進めるアジャイル型の開発が適しています。
時にはAIが求める精度に達しないこともありますが、そのような場合には人との協働の中でカバーすることはできないか検討するなど、様々な点において柔軟な思考が求められます。仕様を決めたら後は粛々と開発が進むウォーターフォール型のプロジェクトとは大きく違うと理解することが重要です。
AIを活用したDXの事例
ここからは、AIを活用したDXの成功事例を2つご紹介していきます。
画像認識の事例
ユニフォームのレンタルや生産、販売を行っているユニメイトでは、AIを活用して画像から3Dモデルを作成し、サイズを予測するシステム「AI×R Tailor（エアテイラー）」を開発。身長や体重といった基本情報と背面、側面の写真があれば、適正な採寸が可能になりました。採寸ミスによる返品・交換がなくなることで生産性が向上し、さらに廃棄物が減ったことで環境への配慮にもつながっています。
最適化の事例
ベネッセホールディングスは、AIを搭載した「進研ゼミ」専用の学習タブレット端末を提供しています。
ベネッセではこれまで、約200万会員の学習履歴データの蓄積と、小中高生指導ノウハウを50年以上培ってきました。その膨大なデータを活用したAIを学習タブレット端末に搭載することで、個別に最適化された学習を提供。学習時間や目標レベルなどをダブレットに設定しておくことで、AIが生徒の実力に合わせたトレーニング問題を自動で調整し、出題してくれるという仕組みです。これまでに、300万台以上の学習タブレットが全国の小中学生に提供されています。
出典：『デジタルトランスフォーメーション銘柄（DX銘柄）2021』経済産業省・株式会社東京証券取引所 2021年6月7日
競争優位を確立した企業にDX成功の秘訣を学ぼう！
DXを実施するにあたっては、単に既存業務の効率化をおこなうだけでなく、どのように競合優位性を確立するかという経営観点にもとづいた推進が必要です。
先行してDX推進を成功させた企業は何を取り組んだのか？
年間300件以上のDX推進プロジェクトを支援した実績から、事例やノウハウをまとめた資料をご用意しました。
推進成功企業を7つの経営資源（7S)で大解剖していますので、ぜひ無料のお役立ち資料からご確認ください。
＼こんな方におすすめの資料です／
- 単なるAI導入やツール導入ではなく、ビジネスモデルを変革したい
- 経営の観点でDXを推進したい
AIを活用したDXの今後
DX推進は、今後もAI技術が進むとともに、加速・発展していくことが予想されます。ここからは、今後展開が予想される技術をご紹介します。
メタバース
メタバースは、「３DCGの技術で仮想空間を構築した上でアバターを用いて、人々がコミュニケーションをとりながら一緒に作業をしたり、プレゼンテーションを行ったり様々な交流や経済活動をする空間」です。現在よく見られるのは、eスポーツや音楽ライブ、展示会などに活用されているケースです。現実世界と同じようなスピードでデータが処理されるため裏では様々なAIが使われています。また、メタバースのように世界そのものがデジタルでできた空間では今まで以上に取得できるデータの量が増え、それにより様々な用途でAIが活用されサービスの進化がされていくでしょう。
日本では、KADOKAWAのイベント「ダ・ヴィンチストア Next Stage “未来の書店”」がよい例でしょう。ところざわサクラタウンにある「ダ・ヴィンチストア」をメタバースで再現し、仮想空間をアバターで歩きながら約5000点の在庫から本を探すことができます。また、AIを使った「全冊検索」や書籍の内容をAIが解析し、利用者との対話と表情分析によって、最適な本を提案してくれます。もちろん、仮想空間で選んだ本は実際に購入することが可能です。
参考：『VR・メタバース・AIでDX化された”未来の書店”を無料で体験できる「ダ・ヴィンチストア Next Stage “未来の書店”」角川武蔵野ミュージアム
スマートシティ
スマートシティとは、先進的技術の活用により都市の機能やサービスを効率化・高度化することで、便利で快適な街づくりを行う取組みです。
国土交通省では、スマートシティを以下のように定義しています。
都市の抱える諸課題に対して、ICTなどの新技術を活用しつつ、マネジメント（計画、整備、管理・運営など）が行われ、全体最適化が図られる持続可能な都市または地区
スマートシティの取り組みの一つに、NTTドコモの「AI運行バス®」があります。AI運行バスはいつでも行きたい場所まで乗ることができる、オンデマンド型公共交通システムです。「乗降リクエスト」が入ると、AIがリアルタイムで複数の車両から効果的な配車・ルートを算出、最適な乗り合わせを判断し、効率的な移動を実現します。また、移動需要のある場所、時間、乗車人数をAIが予測し、それに応じた走行ルートや配車数の決定が可能です。AI運行バスが広く普及すれば、効率的な移動だけでなく、自動車交通量増加問題の解決にもつながっていくでしょう。
まとめ
DXとAIの関係性や、AIを活用したDXの重要性、事例についてご紹介しました。
今後DX推進にはAIの導入が欠かせないものとなるでしょう。しかし、導入することだけがゴールではありません。ビジネスモデルに合わせた目的に沿ってAIを活用することで、DXを実現することができるのです。AIを活用したDXの事例はますます増えているため、自社で検討する前に先行事例をよく調査し、自社のDX推進もスムーズに進められるようにしましょう。