DXとは何か？用語の定義からビジネス適用に向けたロードマップまでを解説

DXとは、デジタル技術とデータを活用した企業変革のことです。その意味を理解してDXを推進しているつもりでも、実際には「なかなか具体的な取り組みにつなげられない」という悩みを抱えている担当者の方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、あらためてDXの意味について考えていきます。また、DXを実現するために必須の要素と取り組むべき課題、ビジネスに適用するまでのロードマップについても説明します。

「DX（デジタルトランスフォーメーション）」という言葉の意味と定義

DXという用語は、スウェーデンにあるウメオ大学のエリック・ストルターマン教授が2004年に提唱した概念に由来するといわれています。同氏は論文「Information Technology and Good Life」のなかで、「ICT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」と述べました。

この概念は、やや学術的な意味合いの強いものです。DXの考え方をビジネスに用いるには、「企業にとってのDX」とは何かを明確にしておく必要があるでしょう。国内では、以下の2つの定義がよく知られています。

– 経済産業省による定義
– 情報処理推進機構（IPA）による定義

まずは、これら2つの定義が日本企業にとってどのような意味をもつのかについて簡単にふれたうえで、もう少しわかりやすい定義のしかたを紹介します。

経済産業省による定義

「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」

（出典：デジタルトランスフォーメーションを推進するためのガイドライン（DX推進ガイドライン） Ver. 1.0／経済産業省）

上記は2018年12月に経済産業省がまとめた定義です。少し長いので要約すると、DXとは「企業が顧客ニーズにもとづいて変革に取り組み、競争力を発揮すること」だといえます。そのためには、ビジネス環境の変化を前提ととらえ、データとデジタル技術を活用していく必要があると説明されています。

情報処理推進機構（IPA）による定義

「AIやIoTなどの先端的なデジタル技術の活用を通じて、デジタル化が進む高度な将来市場においても新たな付加価値を生み出せるよう従来のビジネスや組織を変革すること」

（出典：デジタル・トランスフォーメーション推進人材の機能と役割のあり方に関する調査／IPA）

こちらは2019年4月に情報処理推進機構（IPA）が公開した定義です。要約すると、DXとは「企業が新たな付加価値を創出できるよう、ビジネスを変革すること」だといえます。また、これを実現するには市場のデジタル化を見据えて、AIやIoTをはじめとする最新のデジタル技術を活用していく必要があることも読みとれます。

日本企業にとってのDXを簡単にわかりやすく定義

経済産業省とIPAによるDXの定義は、表現こそ異なるものの、ほぼ同様のことを述べています。これらをわかりやすく言い換えて、弊社ではDXを以下のように定義しました。

「デジタル技術を活用して顧客に付加価値を与えられる組織・文化を創り続けること」

ここでの「付加価値」とは、「お客様にさらに喜んでもらえる」ようにすることです。そのために、大きく分けて2つのアプローチが考えられます。

1つ目は、提供価値の向上をはかる方法です。デジタル技術を活用して独自サービスを新規開発したり、顧客のニーズや悩みにあわせて既存サービスを改善したりすることで、価値そのものを高めていきます。

2つ目は、ビジネスプロセスの最適化を進める方法です。デジタル技術によって「ムリ、ムダ、ムラ」を減らし、コスト削減や生産性向上が実現できれば、最終的には顧客満足度の向上にもつながります。

そして、このDXの定義の中でもうひとつのポイントとなるのが「組織・文化を創り続ける」の部分です。高度にデジタル化され、今後も変化していくと予想される市場に企業が適応し続けるには、全社的かつ継続的な取り組みが求められることを表現しています。

関連：DXとは？わかりやすくDX＝デジタルトランスフォーメーションを解説

DXの手段としてのデジタル技術

ここまで、DXの意味や定義について整理してきました。DXの施策を考えるときは、「企業が競争力を発揮し続けること」を最終的な目的とすべきだと理解できたでしょう。

例えば、消費者行動の変化に適応するために営業方法を変えたり、カーボンニュートラルなどの社会的責任を果たすために製造工程を変えたりする施策が挙げられます。市場が常に変化するものである以上、DXへの取り組みには終わりがありません。より簡単に表現するなら、「変革が日常になること」がDXのゴールだといえます。

デジタル技術は、これらの目的を達成するための「手段」となるものです。もちろん、業務をデジタル化するだけでも、効率化などの面で一定の効果は得られるでしょう。しかし、DX本来の目的はその先にあると忘れないことが重要です。

関連：デジタル化のその先へ！DXの必要性やメリット・実現に向けて必要なこと

DXによく用いられるデジタル技術

具体的なDXの施策について考えるには、その手段となるデジタル技術の理解を深めておくことも必要です。DXに活用されることの多いデジタル技術について知れば、自社の施策に適したものを選びやすくなるでしょう。ここでは、なかでも代表的なデジタル技術について紹介するので参考にしてください。

– AI（Artificial Intelligence）
– ビッグデータ
– IoT（Internet of Things）
– 5G
– クラウドコンピューティング
– RPA（Robotic Process Automation）
– BI（Business Intelligence）

AI（Artificial Intelligence）

「AI（Artificial Intelligence）」とは、「人工知能」のことです。AIは「機械学習」という仕組みにより、大量のデータから新たなパターンを見出すことを得意としています。これにより、従来の技術では難しかった知的な判断や処理、予測などが行えるようになるのです。

イメージとしては、人間が経験から学習したことをもとに、似たような場面で適切な判断が下せるようになるのと似ているでしょう。AIはこれを、正確かつ高速に行うことが可能なのです。

AIは、DXでは新規サービスの開発や業務プロセスの改善などに幅広く活用されています。

関連：【AIの基礎知識】人工知能の学習方法やAI技術の身につけ方について解説

ビッグデータ

「ビッグデータ」とは、文字どおり「データの巨大な集まり」のことです。通常のデータベースでは扱えないような、大きなサイズをもちます。また、ビジネスに関するさまざまな知見を見出すための、各種分析に活用されています。

ビッグデータは、簡単にいえば膨大なデータを保管し、それらを高速に処理するためのものです。一方、AIは大量のデータから学習することで精度を高め、実用的なものになります。そのため、ビッグデータはAIと相性がよく、両者はDXにおいても関係の深いものとなっています。

関連：ビッグデータとは？企業にとっての意味や種類・活用事例を紹介

IoT（Internet of Things）

「IoT（Internet of Things）」とは、「モノのインターネット」ともいわれる、世界中のものがインターネットに接続するという概念のことです。

IoTの代表的な例としては、スマートフォンやスマートスピーカーなどが挙げられるでしょう。また、家電や自動車、工場や工事現場の設備などにも導入が広がっています。センサーを通して得た情報をインターネット経由で収集し、ビッグデータに蓄積するなどの使い方があります。

関連：DXとデジタル技術はどう関係する？IoTやAIを活用するメリットも紹介

5G

「5G」とは、「第5世代移動通信システム」のことです。

一般的には、スマートフォンに使われるモバイル通信というイメージが強いかもしれません。しかし、IoT機器がインターネットに接続するためのインフラとしても活用されています。5Gには「高速な次世代通信である」というだけでなく、「多数の端末が同時に接続できる」「遅延が少ない」などの特徴もあるためです。

5Gは、DXにおいては膨大なデータの収集を支える重要な技術だといえます。

クラウドコンピューティング

「クラウドコンピューティング」とは、インターネット上に構築されたサービスやリソースに、必要に応じて接続して利用するという概念のことです。

データを格納・蓄積しておくクラウドストレージサービスは、代表例といえるもののひとつでしょう。ほかにも、文書作成やコミュニケーションなど、さまざまな用途に利用されています。こうしたサービスを組み合わせれば、DXのニーズに合致するシステムも素早く構築できる可能性が高まります。

RPA（Robotic Process Automation）

「RPA（Robotic Process Automation）」とは、ソフトウェアのロボットによって、作業の自動化を支援する技術のことです。

これまで人の手で行っていた作業を正確にこなせるため、省力化が可能になります。その結果として人的リソースに余裕が生まれ、より生産的な仕事に力を注げるようになる点もRPAの価値だといえるでしょう。

RPAは、DXでは業務プロセスの改善などに役立てられています。

関連：【RPAとは？】基本の定義やAI・マクロとの違い、事例までを詳しく解説！

BI（Business Intelligence）

「BI（Business Intelligence）」とは、データにもとづいたタイムリーな経営判断を行うための仕組みやツールのことです。

BIは、企業が保有するデータを迅速に分析する技術により、ビジネスに関する知見の獲得を支援します。導入によって、勘や経験ばかりに頼らない、客観的な意思決定が可能になるということです。

DXにおいては、BIは「データドリブン型経営」にシフトするためのひとつの要素といえます。

関連：企業のDXに欠かせないデータドリブン型経営の導入ステップと課題

DXを支える3つの要素

企業におけるDXの定義についてあらためて考えてみると、DXに取り組む際に欠かせない3つの要素がみえてきます。

– 要素1：基盤となるITシステム
– 要素2：戦略的なデータ活用
– 要素3：AIを使いこなせる人材

それぞれの要素について、詳しく説明していきます。

要素1：基盤となるITシステム

DXを全社的な取り組みにするには、組織全体で利用できるITシステムの存在が欠かせません。これまで部署ごとにバラバラに管理されていたデータも、一元管理して社内のどこからでも活用できるようにすれば、業務効率化やサービス改善のための基盤になるでしょう。

また、DXを継続的な取り組みにするには、ITシステムの柔軟性も重要です。ビジネス環境の変化に応じて、システムをカスタマイズしていく必要性が出てくるためです。振り返ってみれば、インターネットやスマートフォンの普及により、消費者の検索行動や購買行動は近年大きく変わりました。柔軟に改変できるシステムがあればマーケティングの手法も素早く切り替えられ、このような市場の変化に対応していけるようになります。

とはいえ、既存のシステムをすべて刷新するというのは、ある程度のリスクをともなう施策でしょう。コスト面やビジネスプロセスへの影響について、十分に考慮しなければなりません。しかし、旧式のシステムを使い続けると企業としての柔軟性を欠き、DXの実現を阻害する要因になってしまうこともあります。場合によっては、既存のシステムを仕分けして、レガシー化した部分を廃棄するなどの判断も必要でしょう。

関連：デジタルシフトとは？DXとの違いや身の回りの例などご紹介

要素2：戦略的なデータ活用

これまでも、企業はさまざまなデータをビジネスに活用してきました。DXに取り組む企業が増えるにつれて、データの活用方法はより戦略的になっています。とくに近年では、AIを駆使した先進的なデータ分析手法を用いるケースが目立つようになりました。

その背景には、デジタル技術の進歩があります。コンピューターの性能は飛躍的に向上し、IoTや5Gといった大量のデータを扱うための環境も整ってきました。これにより、従来は人が行っていたビジネス上の判断なども、ある程度AIに任せたほうがよい結果につながる場合が増えてきたのです。

また、AIそのものをひとつの価値としてサービスに組み込む動きもみられます。例えば、同時に多言語に翻訳するシステムや、チャットボットによるメンタルヘルスサービス、画像の自動生成や音声分析などです。

このように、DXではデータをどのような形でビジネスに活かすかという戦略が重要になってきます。AIをはじめとする新しいデジタル技術によって、これまでは思いもよらなかったような活用方法が拓けてきた点がポイントだといえるでしょう。

要素3：AIを使いこなせる人材

DXに取り組むうえで、人材の確保は欠かせません。なかでも、AIを使いこなせる人材は重要です。AIはDX推進に絶対に必要な要素というわけではありませんが、データを有効活用するためには積極的に取り入れたい技術です。

AIによるデータ分析や、AIプロジェクトのマネジメントに関するスキルを備えた人材は、データ活用を重視するDXプロジェクトにおいて事実上の中心人物となる可能性が高いでしょう。また、ビジネスプロセスにAIを組み込む際には、DXの基盤となるITシステムにAIを実装できる人材も求められます。DXに取り組む企業では、AIに強い人材をどのように確保するか、あるいは育成していくかについて考えておく必要があるといえます。

DXに取り組む組織が直面する3つの課題

日本でも大企業を中心に、DXへの取り組みが着々と進められています。しかし、必ずしも順調というわけではなく、多くの企業が何らかの課題につき当たっているのが現状です。ここでは、DXに取り組む組織が直面する課題について説明します。

なぜDXには失敗事例が多いのか

企業におけるDXとは、「デジタル技術を活用して顧客に付加価値を与えられる組織・文化を創り続けること」でした。この定義は、DXはビジネスや組織そのものの改変をともなうものだということを意味します。そのための具体的な取り組み内容は、企業ごとに異なるのが通常です。

しかし、DXを推進するにあたって多くの企業が実際に直面している課題には、実はかなりの共通点があります。よくある課題は、大きく以下の3つに分類できます。

– 人を巻き込むのが難しい
– アイデアの質が低い
– PoCマネジメントができない

これは、失敗事例を詳細に分析すれば企業や組織ごとにさまざまな要因が考えられるものの、より一般的な視点でみれば「失敗パターン」にはまってしまっている可能性があるということです。このようなパターンについて知り、対策していくことができれば、課題の克服へとつながっていきます。

課題1：人を巻き込むのが難しい

DXの初期段階では、立ち上げを目的としたタスクフォースのような形をとることも多いでしょう。少人数からスタートし、プロジェクトの方向性がある程度決定してから全社的に展開するようなケースです。この場合、社内のひとりひとりに当事者意識をもってもらうことに苦労する企業が少なくありません。

現場の従業員からすれば、突然依頼されたDXの仕事よりも、通常業務の優先順位が高いと考えるのは自然なことです。デジタル技術の導入や業務プロセスの効率化が必要だといわれても、「なぜこれまでの慣れたやり方を変えなければならないのか」と抵抗を感じてもおかしくないでしょう。

このような事態を招く直接の原因は、「DXとは何か」や「なぜDXに取り組む必要があるのか」が現場で理解されにくいことにあると考えられます。デジタル技術に関しての前提知識が不足しているために、なかなか議論がかみ合わないケースもあるでしょう。結果として、従業員に積極的に参画してもらえず、DXを全社的な取り組みとして根付かせることが困難になってしまいます。

課題2：アイデアの質が低い

DXへの取り組みは、自社に適したアイデアにもとづいて行えるかどうかが成功を大きく左右します。他社の成功事例を耳にして同じように実行しても、同様の成果が得られる保証はどこにもありません。

また、「AIで何かできないか」というように、特定のデジタル技術を使うことが目的化してしまった結果DXが進まなくなるようなケースもよくみられます。DXにおいて、デジタル技術の使用はあくまで課題解決の手段に過ぎません。解決すべき自社の課題を明確にできてはじめて、デジタル技術は力を発揮するのです。

このような問題は、DXを成功させるためには、その出発点となるアイデアの質が求められるということを意味しています。質の低いアイデアを実行に移しても、コストがかかるばかりで成果を得られないまま終わってしまう恐れがあります。

DXに取り組む際には、アイデアの質が十分かどうかを見極めることが重要です。アイデアの質の高さとは、ひとことで言えば収益につながるかどうかです。少ないリソース（時間や人員）で大きなリターンが見込めるほど、実行する価値のある有望なアイデアだといえます。

課題3：PoCマネジメントができない

アイデアが実現可能かどうかを事前に確認するために、DXではよくPoC（概念検証）が実施されます。その一方で、PoCで満足のいく結果が得られずに、ビジネスへの適用になかなか踏み切れない企業も多いのが現実です。

このような失敗の多くは、PoCフェーズで開発すべきものの要件があいまいなことが原因だと考えられます。開発を外部ベンダーに任せる場合でも、要件については自社で明確に定義しなければ「期待どおりのシステムがいつまでも完成しない」というような事態に陥りかねません。

また、PoCを終えて本開発フェーズへ移行するかどうかの判定基準が不明瞭なことも、ビジネスへの適用に踏み切れない要因のひとつとなります。あいまいな状態のまま開発と評価を繰り返すうちに、最悪の場合、PoC自体が目的にすり替わってしまうことも考えられます。

DXを軌道に乗せるための3つのステップ

ここまでは、DXで直面することの多い3つの課題について説明してきました。これらの課題を乗り越えるには、何が必要なのでしょうか。ここからは、DXプロジェクトを軌道に乗せてビジネスに適用させるまでのロードマップについて説明していきます。

課題を克服するソリューションとしてのロードマップ

DXのロードマップを、以下の3つのステップに分けて考えていきましょう。

– 職員の意識醸成とリテラシー教育
– DXプロジェクト企画の質を高める
– 正しくPoCの要件定義をして運用に乗せる

上記の3つのステップは、それぞれが先に紹介した3つの課題と対応しています。どの課題も、DXプロジェクトをビジネスに適用するまでの段階に集中していることがわかるでしょうか。ロードマップに沿ってこれらの課題をひとつずつ克服しながら前進していくことで、DXの成功確率は格段に高まります。

ステップ1：職員の意識醸成とリテラシー教育

成功するDXは、DXそのものを「リテラシー」とするところからはじまります。DXとはどのような取り組みで、なぜ必要なのかという基礎知識を、全社的な共通理解にするのです。これにより、組織をあげてDXを実行していくのだという意識が高まり、継続的な変革を受け入れる「組織・文化」が根付いていきます。

また、DXの実現にはデジタル技術の活用が欠かせないため、AIをはじめとする各種テクノロジーで「何ができるのか」と「何ができないのか」について知ることも大切です。これらについてもリテラシーの一部ととらえ、知識水準の底上げをはかりましょう。デジタル技術の知識をひとりひとりが身につけることで、DXを成功させるためのリアリティのある議論が可能になります。

ステップ2： DXプロジェクト企画の質を高める

DXのアイデアは、必ずしもビジネス視点やトップダウンの経営判断から生まれるものではありません。収益につながる有望なアイデアは、意外に現場に眠っていることも多いのです。

DXをリテラシー化させることに成功すれば、社内からより多くのアイデアを得られるようになります。現場が抱える課題や、それらを解決するためのアイデアを積極的に収集しましょう。多くのアイデアを集めるほど、その中から質の高いものを選び取りやすくなります。

アイデアの質を比較する際には、定量的な評価を行うことが大切です。付加価値や収益の向上にどの程度のインパクトがあるかを明確にしたうえで、実行に移すべきアイデアを見極めるようにします。

ステップ3：正しくPoCの要件定義をして運用に乗せる

収益性の高いアイデアを選ぶことができたら、次はどのようなプロセスで運用までもっていくかについて考えます。それには、開発するシステムの要件と評価基準を明確化することが重要です。

このとき、最終的にほしい機能を決めただけでは、DXのための要件定義としては不十分だといえます。「何を実現できたか」だけでなく、「どの技術でどこまで実現できたか」を評価できなければ、PoCが成功したのかどうかわからないためです。PoCフェーズで足踏みせずにビジネス適用まで漕ぎ着けるには、システムのどの部分にどのデジタル技術を用いるかというレベルまで、要件を細分化しておく必要があります。

DX推進の最初のステップは社内のリテラシー教育から

企業にとってのDXとは、デジタル技術とデータを活用しながら、激しく変化する市場のなかでも付加価値を生み出せる組織・文化を創り続けていく活動です。そのために必要な要素や失敗パターンについて知り、適切なステップを踏んで取り組めば、DXプロジェクトは成功に向けて動き出します。最初のステップとして、DXの基礎知識をリテラシー化するところからはじめてみてはいかがでしょうか。

弊社では、デジタル技術やDXプロジェクトの進め方など、DX推進に必要な基礎知識についてオンラインで学べる「DXリテラシー講座」をご用意しています。詳細については、下記リンクより資料をダウンロードいただけますので、ぜひご活用ください。