DXにはAIが重要？企業のDXを加速させるAI導入のステップとは

DXの実現を目指す企業にとって、AIは切り札となりうる技術です。自社のDXを推進させるために、AIの導入を検討中の方も多いのではないでしょうか。しかし、高い効果を期待するには、AIそのものに関する基礎的な理解が欠かせません。

そこで本記事では、DX推進におけるAIの重要性や関係性、DXを加速させたい企業のためのAI導入のステップについて説明します。

DX実現に向けた取り組みとAIの重要性

よく「DX推進にはAIが重要だ」といわれますが、それはなぜでしょうか。まずは、AIとDXの関係性やAIの特性について、以下の3つの視点から説明していきます。

– AIとDXの関係は「手段」と「目的」
– IoTや5Gなどの情報通信技術がAIのビジネス活用を後押し
– AIによる業務課題の解決からDX推進が本格化する企業も

AIとDXの関係は「手段」と「目的」

AIとDXは、ともに「データを活用して新しいことをする」という点で、似ているといえます。例えば、以下のように説明すると捉えやすいかもしれません。

– AI：「データ」を活用して、従来は難しかったことを実現する「デジタル技術」
– DX：「データ」と「デジタル技術」を活用して、企業を変革していく一連の取り組み

DXの観点では、活用できるデジタル技術のひとつの候補としてAIが含まれています。つまり、DXを「目的」とするならば、AIはそのための「手段」にあたるということです。そのため、AIはDXのために必須のものではありません。しかし、ともにデータを活用するという親和性の高さから、実際にはよく使われているのです。

DXとAIの関係性については、より詳しく説明したページがあるのであわせて参考にしてください。

IoTや5Gなどの情報通信技術がAIのビジネス活用を後押し

AIを使うと、何ができるようになるのでしょうか。

AIには、データにもとづいて「学習」した結果から、新たな「推論」を行うという特徴があります。この仕組みを利用すれば、従来は人にしかできなかったこともAIを使って実現できる可能性が広がります。例えば、AIで以下のようなことが実現可能です。

– 画像や音声の認識
– 自然言語の解釈
– 業務の自動化

ただし、十分な精度を得るには、質の高いデータを大量に用いる必要があります。一方、IoTや5Gの実用化を背景に、現代は膨大な情報が行き交う時代となりました。データの量を確保できれば、AIの精度を高められます。十分な精度をもち、ビジネスにも適用可能な水準のAIを構築できる環境が整ってきたといえるでしょう。

AIで可能になることについては、より詳しく説明したページがあるのであわせて参考にしてください。

AIによる業務課題の解決からDX推進が本格化する企業も

AIの技術を使えば、新規ビジネスの開発や既存サービスの改善ができるようになります。それに加えて、AIは業務改善にも役立つ技術です。例えば、以下のような効果が期待できます。

– 作業効率の向上により、コストを削減
– 自動化により、人的ミスを減らし品質も均質化
– 業務プロセスの合理化により、非生産的な作業を削減

AIの適用範囲は、非常に広いということがわかるでしょう。そのため、AIの導入（＝手段）による効果が刺激となって、本格的なDX（＝目的）へと発展するケースも少なくありません。

AIを利用するメリットについては、より詳しく説明したページがあるのであわせて参考にしてください。

企業のDXを加速させるAI導入のステップ

AIの導入は、どのような手順で行うのがよいのでしょうか。ここからは、DXの早期実現を目指す企業にフィットするAI導入の手順について、以下の5つのステップに分けて説明していきます。

– ステップ1：AI活用の目的を明確化する
– ステップ2：AI人材を確保・育成する
– ステップ3：学習用データを収集・整形する
– ステップ4：AIモデルを開発しITシステムに組み込む
– ステップ5：継続的に精度を高めていく

ステップ1：AI活用の目的を明確化する

最初のステップでは、AIを何のために用いるのかを明確にします。

これは、AIを活用すること自体が目的にすり替わってしまうのを避けるためにも重要なステップです。AIの導入に注力するあまり、組織として本来目指すべき姿からかけ離れていく流れは、DXにおける典型的な失敗パターンのひとつとなっています。AIはDXのための手段のひとつに過ぎないのだということを再認識して、このような失敗を避けましょう。

大切なのは、企業として何を達成するのか、どのような組織になるのかをDXの視点から明確にしておくことです。企業のミッションやビジョンに合致する使い方をしてはじめて、AI導入の効果が期待できます。

ステップ2：AI人材を確保・育成する

AIを活用する目的が明確になったら、次のステップではAIの導入を実行できる人材を確保していきます。

しかし、この段階でエンジニアの人材不足に直面する企業は少なくないでしょう。AIは、非常に専門性の高い技術のひとつだからです。例えば、知識面ではAIそのものに関する理論のほか、数学やプログラミングの基礎も押さえておく必要があります。スキル面では、専門的なツールを使いこなし、ITシステム上でAIを実際に稼働させる能力が必要です。

このような「高度IT人材」の不足は社会的な課題にもなっており、外部から新たな人材を確保するのは簡単ではありません。そのため、AIの人材は自社で育成していくのが堅実な方法です。「いかにしてAIの教育体制を整えるか」が、AI導入における真の課題だといえます。

ステップ3：学習用データを収集・整形する

AIは学習のソースとして、大量のデータを必要とします。このステップでは、AIの学習用データを収集・整形していきます。

具体的には、社内に散在するデータを集めて一元管理できるようにしたり、新たなデータを作成・調達したりする必要があるでしょう。あわせて、AIが読み取れるようにデータを整形する「前処理」も実施します。前処理は、AIが学習する際の精度を高めるために欠かせない工程です。

ただし、顧客の行動履歴など「人」に紐づくデータを扱う場合は、個人情報の取り扱いについても検討が必要です。例えば、個人を特定できないようなデータに加工するなどの方法があります。

ステップ4：AIモデルを開発しITシステムに組み込む

次のステップでは、AIモデルを開発しITシステムに組み込んでいきます。

AIは、適切な手法で学習させることによって実用的なモデルになります。AIの学習アルゴリズムは多数あるので、どれを選択すべきか慎重に判断しなければなりません。その際、データサイエンスや機械学習について専門的な知識が求められます。

AIモデルができたら、実際の業務に適用できるようにITシステムに組み込んでいきます。とはいえ、1度の学習で実務に耐えられる精度のモデルが完成するとは限りません。段階的に業務に取り入れていくなど、導入には計画性も求められるでしょう。

ステップ5：継続的に精度を高めていく

最後は、AIモデルの精度を高めていくステップです。そのためには、ステップ3以降の工程を繰り返し実施する必要があります。実験と検証を反復しながら、モデルそのものを手直ししていくということです。

このような反復のプロセスでは、いかにして不確実をコントロールし、完成に近づけていくかが課題となります。スモールスタートで小刻みに改善を積み重ねていく、アジャイル型のアプローチが適しているといえるでしょう。ウォーターフォールを基本とする従来のITシステム開発とは、異なる発想のマネジメントが求められるといえます。

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