ChatGPTをはじめとする生成AIを上手に使いこなすことで、業務を大幅に効率化したり、新たなコンテンツを容易に作成できるようになるなど、生成AIはDXを推進する強力な手段となります。

本記事では、DXにおける生成AIの活用方法、DXに生成AIを活用するメリット、企業の事例、注意点などをわかりやすく解説していきます。

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DXとは？

DX(デジタルトランスフォーメーション)とは、デジタル技術を活用して、業務やサービス、ビジネスモデルを変革し、企業の競争優位性を高める取り組みのことです。

単なるデジタル化・IT化ではなく、デジタル活用により、業務やサービス、ビジネスモデルを大きく変革していく取り組みであるという点が大きなポイントです。

経済産業省は、2018年に発表した「DX推進ガイドライン」において、DXを以下のように定義しています。

　ー出典：経済産業省 デジタルガバナンス・コード2.0

例えば、動画配信大手のNetflixが、宅配型のDVDレンタル事業からサブスクリプション型のオンライン動画配信サービスへとビジネスモデルを変革したのは、DXの代表的な事例といえるでしょう。

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生成AIとは？

生成AIとは、「ジェネレーティブAI(Generative AI)」とも呼ばれ、文章・画像・音声など新たなコンテンツを生成するAIのことを指します。

近年の急速な技術進歩により、簡単な利用方法で、人間が作成したものと同等、あるいはそれ以上の質のコンテンツを自動で生成できるようになったことから、既存のビジネスや業務のあり方を変えていく存在として、大きな注目を集めています。

既に人間の作業をサポートするツールとしての活用が進んでおり、例えば、テキスト生成AIで長文のレポートを要約する、画像生成AIで広告用の独自の画像を作成する等の活用が可能です。

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DXと生成AIの関係性とは？

DXと生成AIの関係をひとことで言うと、生成AIはDXを推進する手段と位置付けられます。

生成AIは、人間によるテキストや音声の指示だけで文章や画像、動画などを瞬時に生成することができます。生成AIを活用することで、自分の能力を超えた、質の高い文章や画像を制作することができるなど、ビジネスにおいて「できること」の幅が格段に広がります。

また、生成AIは、人間の言葉をあやつる自然言語処理能力に優れており、人間のように自然な応答をすることが可能です。これを活用すれば、顧客からの問い合わせへの対応などを自動で行う高精度なチャットボットをつくることができ、業務の大幅な自動化・効率化に繋がります。

このように、生成AIを導入することで、新規ビジネスの創出や大幅な業務効率化が可能となり、DXの推進を加速させます。

DXを加速させる生成AIの活用方法４選

DXを加速させる生成AIの活用方法として、以下の4パターンが挙げられます。

• ①要約/翻訳や文章の作成
• ②チャットボットによるコミュニケーションの自動化・効率化
• ③画像・動画・音楽などのコンテンツの作成
• ④プログラミングコードの自動生成

それぞれについてわかりやすく解説していきます。

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①要約/翻訳や文章の作成

生成AIの文章処理能力は、文章の要約や翻訳にうってつけです。人間が行うと時間がかかってしまう長文の要約や翻訳なども、生成AIであれば瞬時かつ正確に行うことができます。

近年では、要約や翻訳などの文章処理タスクに特化した生成AIツールも登場しています。国内の代表的なサービスとして、SAKUBUNやTranscopeなどが挙げられます。

また、既存の文章の要約・翻訳だけでなく、一から文章を生成することもできます。ブログ記事やSNS投稿などの文章から企画書・提案書などのビジネス文書まで、あらゆる文章に対応します。

生成AIの文章処理機能を活用することで、文書作成業務や翻訳・要約業務を大幅に効率化するとともに、人間では思いつかない高度でクリエイティブな文章を作成し、新たなビジネスにつなげることも可能となります。

②チャットボットによるコミュニケーションの自動化・効率化

生成AIは、本物の人間のように自然な対話・応答が可能です。代表的な生成AIであるChatGPTの最新モデルGPT 4o(オムニ)は、喜びや恥じらいなどの感情も表現することができるなど、生成AIはますます人間に近づいてきています。

生成AIの対話能力は、チャットボットに活用することで真価を発揮します。顧客からの問い合わせへの対応業務や、コールセンターでのオペレーター業務など様々なコミュニケーション業務を人間に代わって行うことで、業務の効率化や人件費の削減等を実現することができるでしょう。

また、生成AIに社内のマニュアル情報などを学習させることで、従業員が瞬時にマニュアルを検索できる社内情報検索用のチャットボットを構築することもできます。これにより、社員同士の情報共有が促進され、生産性の向上に繋がります。

③画像・動画・音楽などのコンテンツの作成

生成AIは、人間によるテキスト指示だけで、様々な画像や動画、音楽などのコンテンツを自動で生成します。

デザインスキル・動画作成スキル・作曲スキルがない素人でも、思い通りの画像・動画・音楽を瞬時に生成できるようになります。これにより、ビジネスにおいてできることの幅が各段に広がり、新規事業の創出や新規サービス/製品の開発に繋がると考えられます。

例えば、Netflixは、画像生成AIを活用した短編アニメ「犬と少年」を公開しました。このアニメは、アニメーターの工数削減のための試験的なプロジェクトとして制作され、背景画の作成作業を40～50％省力化することに成功しています。

④プログラミングコードの自動生成

プログラミングコードの生成は、生成AIの重要な活用方法の一つです。「○○のような作業が可能なPythonのコードを生成してほしい」などと指示をするだけで、生成AIが自動かつ瞬時に適切なコードを生成します。

これにより、コーディング作業にかかる時間を大幅に節約することができます。また、プログラミングスキルがない一般人でも、簡単にコードを生成できるようになり、アプリケーションやシステム開発のハードルが格段に下がります。

代表的なプログラミング生成AIツールとして、GitHub Copilotが挙げられます。コーディングだけでなく、コードレビューやバグの修正も可能であり、多くのユーザーから支持されています。

DX推進に生成AIを活用する３つのメリット

DX推進に生成AIを活用するメリットとして、主に以下の3つが挙げられます。

• ①業務の効率化を加速させる
• ②新たなサービスやコンテンツの創出につながる
• ③大量のデータの有効活用が可能となる

それぞれについてわかりやすく解説していきます。

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①業務の効率化を加速させる

生成AIを上手に活用することで、業務を大幅に効率化することができます。

生成AIの文書作成機能を活用すれば、メール文やSNS投稿のドラフトや、企画書・提案書などの資料作成の一部を自動化することができます。また、長文の翻訳や要約も一瞬で完了することが可能です。

さらに、生成AIの会話能力を活用することで、顧客からの問い合わせに自動で対応するチャットボットを構築することができます。

また、生成AIは、プログラミングのコードも自動で生成できるため、コーディング作業の大幅な効率化も可能です。システム開発やアプリ開発のスピードを格段に早めることができます。

②新たなサービスやコンテンツの創出につながる

生成AIの画像生成・動画生成・音楽生成機能を使いこなせるようになれば、新たなサービスやコンテンツを簡単に創造できるようになります。

生成AIで作曲した音楽を配信したり、生成AIが作成したイラストを使用した映画・アニメを制作したり、生成AIが描いたイラストを用いた本を出版したりなど、活用の仕方は様々です。

アメリカの有名なベンチャーキャピタルであるアンドリーセン・ホロウィッツが「生成AIは創造の限界性をゼロにした」と表現しているように、誰もがプロ並みのコンテンツを創れるようになった社会では、新規ビジネスに関する大きな可能性が広がることになるでしょう。

③大量のデータの有効活用が可能となる

これは生成AIだけでなく、AI全般に当てはまるメリットですが、AIは大量かつ多様なデータ群(ビッグデータ)を分析・処理することができます。これにより、データに基づいた実効性のあるビジネス戦略の策定や業務プロセスの改革が可能となり、DXの推進に大きく貢献します。

特に、モノをインターネットで繋ぎ、そのモノから大量の情報を取得するIoT技術とAIを組み合わせることで、データ活用の効果を飛躍的に高めることができます。

例えば、エアコンをIoT化することで、エアコンの使用状況等のデータを分析し、温度設定やオン・オフのタイミングを最適化することで、エネルギー消費量を節約することが可能となります。

生成AIによるDXの成功事例５選

生成AIを活用してDXに成功した企業の事例として、以下の5事例が挙げられます。

• ①【旭化成】生成AI導入により書面監査業務を年間1,820時間削減
• ②【三菱UFJ銀行】：ChatGPT利用で月22万時間の労働時間削減へ
• ③【パナソニック】電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用
• ④【旭鉄工】製造現場の組織的なカイゼンに生成AIを活用
• ⑤【東北大学病院】日本語大規模言語モデルで医療文書の作成時間を47％削減

それぞれの事例についてわかりやすく解説していきます。

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①【旭化成】生成AI導入により書面監査業務を年間1,820時間削減

旭化成は、サランラップなど化学製品を中心に製造する、日本の大手総合化学メーカーです。

DXにも積極的に取り組んでおり、経済産業省による「DX銘柄」に2021年から4年連続で選定されています。特に生成AIについては、2023年5月に従業員向け生成AI利用ガイドラインを発行し、いち早く生成AIを業務利用しています。

【課題・背景】

• 書面による顧客監査対応業務に1件当たり25時間もかかっており、従業員にとって大きな負担となっていた

【具体的な取り組み】

• 全社的に生成AIの活用を推進。生成AI基盤の構築、実証実験の推進、独自のガイドラインの制定を行う
• 当初は公開情報だけを学習した生成AIを導入、その後社内データも検索できるようにアップデート。社内文書作成や書面監査に活用

【得られた成果】

• 書面監査に生成AIを活用することで、従来と比べて年間1,820時間削減する実証実験が成功
• ある部署では、顧客と監査の書類をやりとりする時間を約25時間から約12時間に短縮

②【三菱UFJ銀行】ChatGPT利用で月22万時間の労働時間削減へ

三菱UFJ銀行は、AIを活用した様々な取り組みを実施し、DXを推進しています。近年では、対話型生成AI「ChatGPT」を自社専用にカスタマイズして導入し、稟議書などの文書作成業務の自動化・効率化を目指す取り組みが注目されています。

【課題・背景】

• 銀行業務では、稟議書や融資申込書など様々な文書の作成業務が発生し、多くの工数がかかっており、行員の負担となっていた

【具体的な取り組み】

• 4万人の行員を対象にChatGPTの利用を開放。自社独自にカスタマイズし、セキュリティ対策を施した安全な利用環境を構築
• AIを搭載したチャットボットを導入し、顧客からの問い合わせに対応

【解決した課題・成果】

• ChatGPTを稟議書作成や社内文書ドラフトに活用することで、月22万時間以上の労働時間削減効果を試算
• チャットボットにより24時間365日の顧客対応が可能となり、行員の業務負担の軽減と顧客満足度の向上を実現

③【パナソニック】電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用

パナソニックは、日本を代表する大手家電メーカーです。同社は、DXを核とするグループ横断の取り組みを「Panasonic Transformation（PX）」と称し、AIなどの最先端技術を取り入れながら、事業戦略の基礎となる業務・プロセス・カルチャーそのものの変革を2021年5月から進めています。

【課題・背景】

• 同社の電動シェーバー「LAMDASH(ラムダッシュ)」は20年以上にわたり改良を続けてきた製品であり、伸びしろが限界に来ていた
• モーターの高出力化が大きな課題となっていたが、人間の経験と知見では、これ以上の進化の余地はない状態だった

【具体的な取り組み】

• LAMDASHシリーズ次期商品のモーター設計に生成AIを活用
• AIがモーターの中核部品であるムーバーの構造をゼロベースで設計し、シミュレーション結果を基に改善するプロセスを自動で繰り返すシステムを構築

【得られた成果・今後の展望】

• 生成AIが設計したモーターは、熟練技術者による最適設計と比較して出力が15%UPし、品質向上を実現
• 人間では改善に数か月も要していたが、AIであれば数日でPDCAを回し、同等の改善が可能に
• 今後は電動工具や車載用モーター、シーリングファンなど、他の製品開発にもAIによる設計を採用する方針

④【旭鉄工】製造現場の組織的なカイゼンに生成AIを活用

旭鉄工は、トヨタなどの主要自動車メーカーと取引を行う、日本の自動車部品メーカーです。「人には付加価値の高い仕事を」をスローガンに、IoTを起点としたDXを行っています。

またノウハウを他社展開するため、2016年9月にi Smart Technologies株式会社を設立し、IoTモニタリングやコンサルティングサービスも提供しています。

【課題・背景】

• IoT活用により改善活動のサイクルが早まったが、改善方法（ノウハウ）そのものは個人が紙やファイルで属人的に保存している状況であった
• そこで、それらをまとめた「横展アイテムリスト（ノウハウ集）」を作成。しかし、事例数が膨大で探し出すのが困難であり、かつ書き方に個人差があるため活用しづらいという新たな課題が生まれた

【具体的な取り組み】

• ChatGPTに「横展アイテムリスト」の内容を読み込ませ、ChatGPTに日本語で質問するだけで、最適な改善事例を回答できるように
• 例えば「マシニングのサイクルタイムの事例は？」と質問すると、「設備」「狙い」「内容」「注意点」などを箇条書きで整理して回答してくれる

【得られた成果・今後の展望】

• このシステムを本格導入することにより、社内の知見が現場の隅々にまで共有され、より生産性高くカイゼン活動を行うことが可能に
• 今後は同システムを、カイゼンGAIとして外部に提供するソリューションにも組み込んでいく方針

⑤【東北大学病院】日本語大規模言語モデルで医療文書の作成時間を47％削減

東北大学病院は、生成AIにおける日本語大規模言語モデル(Large Language Model、LLM)を活用し、電子カルテなどの情報をもとに医療文書を自動作成する実証実験を行いました。

【課題・背景】

• 生成AIを医療文書作成に活用して業務を効率化することで、医師の働き方改革を推進することを目指していた

【具体的な取り組み】

• NECが開発した医療テキスト分析用のAIモデルで、電子カルテに記録された患者の症状、検査結果、経過、処方などの情報を時系列に整理
• NECのLLMを用いて治療経過の要約文を自動生成

【解決した課題・成果】

• 医療文書の作成時間を平均47％削減
• 医師の記録・報告書作成にかかる業務負担を減らし、時間外労働を軽減
• 文章の表現や正確性において医師から高い評価を受ける

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DX推進に生成AIを活用する際の３つの注意点

DX推進に生成AIを活用する際の注意点として、以下の3つが挙げられます。

• ①情報漏洩対策を万全に整える
• ②生成AIを過信しすぎないようにする
• ③著作権や商標権を侵害しないようにする

それぞれについてわかりやすく解説していきます。

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①情報漏洩対策を万全に整える

生成AIに入力した情報は、生成AIが学習するために、基本的にはクラウド上で保管されます。

そのため、会社内部の機密情報や顧客の個人情報などを入力してしまうと、サービス提供者や他のユーザーに機密情報が流出してしまうリスクが存在します。

生成AIによる情報漏洩リスクを最小化するためにも、Microsoft Azureなど、セキュリティ対策が確かな環境で生成AIを利用することが重要です。

また、生成AIに入力したデータを学習させないようにするオプトアウト機能をオンにすることで、情報漏洩リスクを回避することができます。

②生成AIを過信しすぎないようにする

生成AIといえども、絶対に正しい万能なツールというわけではありません。質問内容によっては、生成AIが誤った回答を生成するハルシネーションという現象が起こることもあります。

また、多くの生成AIサービスは、コンテンツポリシーとして、性的な表現や差別的な表現など、不適切な表現を含む回答がなされないように規制しています。しかし、質問の仕方や内容によっては、不適切な表現が回答に含まれてしまうリスクも否定できません。

そのため、生成AIの回答を鵜呑みにせずその正否を自分でも調べて確かめたり、生成AIサービスのポリシーをよく確認して適切な質問をするなどの対応が必要になります。

③著作権や商標権を侵害しないようにする

生成AIが生成した回答・成果物が他社のコンテンツやロゴ等と類似する場合には、著作権や商標権などの侵害に当たる可能性があります。

特に、他社のコンテンツを生成AIに学習させると、その生成AIが作り出す成果物も、他社のコンテンツと類似したものになってしまい、著作権等の侵害のリスクが高まってしまいます。

これを防ぐためには、生成AIに学習させるデータはフリー素材や著作権のない効果情報などに限る、生成したコンテンツを配信する前に類似したコンテンツの有無をチェックするなどの対策をとる必要があります。

DXの進め方｜具体的な６つのステップ

DXの進め方は大きく6つのステップに分けられます。

それぞれのステップについてわかりやすく解説していきます。

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ステップ１：DXの目的・ビジョンを明確化する

DX推進の最初のステップとして、DXの目的・ビジョンを明確化しましょう。

「DX推進後の理想の自社の姿」を明確に設定することで、その後の取り組み内容や優先度、進め方などを決定する軸とすることができ、ブレることなくプロジェクトを推進できます。

本ステップの検討には経済産業省の「DXレポート2.1」のフレームワークが役に立ちます。

自社の業務、製品/サービス、ビジネスモデルのそれぞれが、どの程度までデジタル化された状態を理想とするかを、市場環境や自社の特性を踏まえ、検討しましょう。

例えば、業務のデジタル化すら進んでいない企業であれば、3年後までにまずは業務のデジタライゼーションを目指す。一方で、業務のデジタル化が進んでいる企業であれば、3年後までに製品/サービスやビジネスモデルのデジタルトランスフォーメーションを目指す。といったビジョンの設定が考えられます。

ステップ２：自社の現状と課題を把握する

続いて、自社が現状どの程度DXを推進できているのか、ビジョンの実現に向け何が課題なのかを把握しましょう。

本ステップの検討には、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）の「DX推進指標」を活用することで、企業文化、推進体制、人材育成など、多角的な観点から評価を行うことができます。

それぞれの観点における自社の成熟度のレベルを把握することで、特にDX推進が遅れているポイントを明確にすることができ、その後の戦略や計画の策定に活かすことが可能です。

ステップ３：DXに関する戦略と計画を策定する

前ステップで策定したビジョンと自社の現状・課題に基づき、DXに関する戦略・計画を策定しましょう。

検討すべき項目は上記画像のように多岐に渡りますが、特に重要なのは、「戦略＝デジタル化の優先度付け」です。

デジタル化の対象や取り組み内容の候補は極めて幅広いため、バラバラと取り組みを進めてしまうことでリソースが分散し、思うような成果が上がらないというケースは少なくありません。

そのため、取り組みの候補を幅出し・整理した上で、DXを推進しやすくインパクトも期待できる取り組みから着手し、その後難易度が高くよりインパクトの期待できる取り組みにシフトしていくといった進め方が有効となります。

例えば、受発注のやりとりに関する膨大な作業の効率化を重点課題とした企業であれば、まずは資料のペーパーレス化や判子の電子印化を進めた上で、その後一連の受発注プロセスをデジタル活用により自動化するといった進め方が考えられます。

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ステップ４：DX推進チームを構築する

DXを推進するには、ビジョンや戦略を社員に周知し、現場からの課題を吸い上げながら、各部門と連携・調整し、実行支援も行う、DX推進専門のチームが必要になります。

そのため、DX推進チームのメンバーには特に、デジタルへの知見、コミュニケーション能力、業務の知見などのスキルが求められます。

また、DX人材の具体的な職種の例は以下の通りです。

• プロジェクトマネージャー：DXやデジタルビジネス構築を主導するリーダー
• テックリード：システム設計や要件定義を担当し、開発を主導
• UI/UXデザイナー：DXやデジタルビジネスのユーザー向けのデザインを担当
• エンジニア：デジタルシステムの実装・インフラ構築を担当
• データサイエンティスト：事業・業務に精通しデータの収集・分析を担当

これらのDX人材の確保には、外部ベンダー等の人材を活用する方法と、社員に対するDX人材育成を実施する方法があります。

DX推進のスケジュールや、社員のDXスキルの有無、既存業務を含めたリソースの有無などを考慮し、自社に最適な方法を選択しましょう。

ステップ５：デジタル化により業務効率を向上させる

これまでに策定したビジョン・戦略・計画に基づき、実際に業務効率化に向けたデジタル化を推進していきましょう。

ここで、いきなり全社単位や部門横断の大規模なDXに着手してしまうと、デジタル化の難易度が高く、成果が出るまで長期間を要し、コストも膨大になってしまいます。

そこで、デジタイゼーション（書類で管理していたデータをクラウド上で一元管理する等）やデジタライゼーション（RPAの導入によりデスクワークの一部を自動化する等）など着実に成果の上がる取り組みを、特定の事業部や部門単位から進めるのがおすすめです。

前のステップまでは比較的トップダウン的な取り組みですが、本ステップからはいかに現場の各社員と深く対話し、小さな成功を積み重ねるというボトムアップ的な取り組みが重要です。

これにより、多くの人材から共感と信頼を勝ち取り、DX推進に巻き込んでいくことで、より大規模なDXの推進が可能になります。

ステップ６：PDCAを回し、ビジネスモデル変革まで繋げる

業務のデジタル化を進めることで、企業は今まで見えていなかった業務や顧客に関する様々なデータを収集・蓄積・可視化できるようになります。

これらのデータを分析し、新たな業務の課題やビジネスチャンスを発見し、取り組みを改善するというPDCAサイクルを、数ヶ月単位で何度も回すことで、大きな成果を上げることが可能です。

さらに、PDCAサイクルを回し続けることで、自社独自の詳細な顧客データやより効率的なオペレーション、先端技術活用のノウハウなどの強みが蓄積されていきます。この強み蓄積こそが、他社には真似できない、ユニークな新サービスやビジネスモデルの創出の源泉となります。

DX推進を成功させる５つのポイント

DXを成功させるためのポイントとして、以下の5つが挙げられます。

• ①リーダーのコミットメントにより社内を巻き込む
• ②自社ならではのDX戦略を策定する
• ③十分なDX人材を確保する
• ④スモールスタートクイックウィンを実現する
• ⑤ゴールへの最短かつ低コストなアプローチを設計する

それぞれのポイントについて分かりやすく紹介していきます。

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①リーダーのコミットメントにより社内を巻き込む

DXは、個別業務のデジタル化だけでなく、全社規模の業務やビジネスモデル、組織文化の変革など、会社のコアとなる部分を大きく変えていく取り組みです。

そのため、経営陣や事業部のリーダーが起点となり、DXのビジョン・方針を明確に示し、社内全体を強力に動かしていく必要があります。　

具体的には、「どのような中長期的なDXのビジョンを描くのか」、「業務や顧客体験、ビジネスモデルをどのように変えていくのか」、そのために「どの程度人材や予算を割り当てていくのか」などに対して、大きな権限を持って意思決定をしていくことが求められます。

一方で、経営陣やリーダー陣がDXに対する危機意識が低い場合などは、DX推進部門や経営企画部門などが主導し、リーダー陣を含め、DXに関する社内向けの勉強会/ワークショップを実施することも有効です。

②自社ならではのDX戦略を策定する

あらゆる人・モノ・コトがインターネットと繋がる現代で、人々の生活や業務、ビジネスの主戦場は、リアルの世界からデジタルの世界に加速度的にシフトし続けています。

その変化を踏まえ、いかにデジタルを活用し競争優位性を築いていくかは、全ての企業の経営戦略を考える上で必須のテーマとなっており、DX戦略を考えること＝経営戦略を考えること、と言っても過言ではありません。

そのため、DX戦略を策定する際は、特定の事業部/部門×個別の業務×デジタル化という範囲で考えたり、同業他社が進めている取り組みをベースにして考えるといった、個別具体的なアプローチではなく、より中長期や全体のアプローチから、全社のビジョンや経営戦略、テクノロジートレンドや業界への影響などと連動させて考える必要があります。

③十分なDX人材を確保する

DXの成功に向けては、テクノロジーと経営戦略に対して深い知見を持つプロジェクトマネージャーや、専門的なスキルを有するエンジニア、デザイナーなどのDX人材を十分に確保することが必須となります。

本来であれば、既にDX人材が社内にいればよいのですが、ほとんどの日本企業で人材が不足しているという現状があります。

また、市場全体として人手不足で、DX人材の争奪戦となっており、採用も思うようには進められないというケースも多く見られます。

そのため、足元のDX推進にむけては、経営課題とデジタルの両方に精通した外部のエキスパートを活用しながら、中長期目線では実践や研修を通じた人材育成をしていくといったアプローチが有効です。

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④スモールスタートクイックウィンを実現する

DXがなかなか進まない理由として、業務や組織を大胆に変えていくことが必要な一方で、全社規模の大きな成果が上がるまでには5年程度を有するという点があります。

そのため、取り組みの方向性が正しくても、短期間では成果が見えにくいことから、部門間の軋轢や現場からの反発が生まれ、変革のスピードが落ちてしまうケースが少なくありません。

そこで、全社単位でのインパクトは小さくとも、比較的短期で成果が出る取り組みを進め、その成果を社内外に発信し巻き込んでいくことは非常に有効です。

取り組みの例としては、アナログデータのデジタル化や各種データの一元管理化、業務自動化ツールの導入などが挙げられます。

これらの取り組みにより小さな成功を積み重ね、他部門のリーダー陣や現場の社員のマインドが徐々に変わっていくことで、連鎖的に大規模なDXを推進しやすい状況を実現できます。

⑤ゴールへの最短かつ低コストなアプローチを設計する

業務の現状や課題を踏まえて設定したゴールに向けて、最適かつ低コストなアプローチ設計をすることは、DXの投資対効果を飛躍的に高めます。　

そもそものDXの目的は、業務を効率化することや顧客により良い製品/サービスを届けることです。

一方で、「DXプロジェクトをやるぞ！」となると、本来目的であるはずのデジタル化自体が目的になってしまい、競合が取り組んでいるからといった理由で、自社にマッチしない大掛かりなデジタル化をすすめてしまうケースが少なくありません。

もし大規模なシステム開発をせずに効率化を実現できるのならそれがベストであり、そもそも業務は必要か、効率化のインパクトは大きいか、SaaSの導入で解決できないか、アジャイルな進め方で小規模なPoCで仮説を検証する余地はないか、などより幅広い視点で検討をするようにしましょう。

DXの実行フェーズになっても、デジタルへの知見はもちろんですが、全社単位での経営の視点や戦略思考が必要になります。