近年、急速に進化するAI（artificial intelligence：人工知能）技術と、DX（デジタルトランスフォーメーション）の融合により、多くの企業が競争力を強化しています。AIによるDXは、業務効率化にとどまらず、ビジネスモデルそのものを変革する力を秘めています。
本記事では、DXの定義や導入メリット、具体的な活用事例、成功のポイント、そして自社に導入する際の方法までを徹底解説します。
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AIを活用したDX（デジタルトランスフォーメーション）とは？基本を理解
DXとは、顧客ニーズを基にデータとテクノロジーを活用して、ビジネスモデル・業務プロセス・組織文化を根本から変革し、競争優位性を確立する経営戦略です。
ここでは、具体的な定義やAIとの関係性をわかりやすく解説します。
DXの定義
経済産業省によれば、DXは以下のように定義されています。
| 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。 引用：経済産業省｜デジタルガバナンス・コード2.0 |
単なるAIやIoTなどのデジタル技術の導入だけではなく、企業の根本的なデジタル化を意味していることがわかります。DXの起源は、2004年にストルターマン教授が「情報通信技術による社会変革」として提唱した概念にさかのぼります。当初は社会変化を指していましたが、経済産業省による2018年のガイドラインで企業変革へと焦点を絞りました。
現在でもDXの解釈は統一されておらず、産業界・学術界・政府機関によって微妙に異なる定義が併存しています。
いったん一般的な解釈として、AIの活用を含むデジタル化の推進ととらえておくといいでしょう。
AIとは
AI（人工知能）とは、人間の学習や推論、判断、言語理解などの知的な働きをコンピュータ上で実現する技術やシステムの総称です。プログラミング技術の延長線上にあるものではなく、人間の知性の核となる学習・推論・適応能力を模倣し、さらに発展させた技術です。
AIは人間の処理能力を超える速度と規模でデータを分析し、パターンを見出すことができます。この特性により、AIが大量データの処理や反復的な分析作業を担うという相互補完的な関係が生まれ、これまで解決できなかった課題への新たなアプローチや価値を生み出せます。
【AIでできること一覧】
| 用途 | 具体例 |
| 画像認識 | 顔認証、防犯カメラの自動解析、工場の不良品検出など |
| 音声認識・合成 | 音声アシスタント、文字起こし、ナビ音声、コールセンター対応など |
| 自然言語処理 | チャットボット、自動翻訳、感情分析、文章の要約・生成など |
| 予測分析 | 売上・需要予測、離職率予測、株価や天気の予測など |
| レコメンド機能 | ECサイトの商品推薦、動画・音楽のパーソナライズ表示など |
| 自動運転・ロボット制御 | 自動車の自動運転、工場ロボット制御、ドローンの自律飛行など |
| データ分類・異常検知 | 不正アクセス検出、医療画像診断補助、センサーデータの監視など |
| 生成AI | 文章、画像、音声、動画、プログラムコードの自動生成など |
| 業務自動化（RPA連携） | 定型業務の自動処理、請求書処理、社内メール自動返信など |
| マーケティング支援 | 顧客分析、広告効果予測、SNSのトレンド分析など |
AIはDX化のためのツールといった位置づけの存在だと言えるでしょう。
AIとDXの違いや関係性
AIとDXは共通する部分もありますが、そもそもDXはクラウドやIoT、ビッグデータなどあらゆるデジタル技術を駆使して組織やビジネスモデルを抜本的に変革する取り組みという違いがあります。
反対に、AIはその中の一技術にすぎず、機械学習や深層学習によってデータを分析・予測し、自動化や高度な意思決定を可能にするものです。
つまり、AIを導入したという事実だけでは、DXが実現されたとは言えませんが、AIはDXを加速させる強力なエンジンとして機能するメリットがあります。
特にAIを軸に据えたDXでは、これまで不可能だったパターンの発見や未来予測、新サービスの創出といった価値創造が実現できる点に大きな特徴があります。
なぜ今、AIによるDXが注目されているのか？
AIによるDXが特に注目されている理由はいくつか挙げられます。最も大きな要因は、ChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、従来では専門知識が必要だったAI活用のハードルが劇的に下がり、あらゆる業種・規模の企業がAIを活用できる環境が整ったことです。
また、少子高齢化による深刻な人材不足が多くの産業で顕在化し、労働力の確保が経営課題となる中、AIによる業務自動化への期待が高まったことも考えられます。
さらに、コロナ禍を経てリモートワークなどの働き方改革が進み、デジタル技術による業務効率化・自動化のニーズが急速に拡大したことも、AIを中核としたDXへの関心を加速させる背景となっているのでしょう。
AIの活用によりDXがもたらす4つのメリット
DX推進にあたって、企業活動のさまざまな側面においてメリットがあります。以下では4つの代表的なメリットをまとめました。
- 業務効率の大幅な向上
- 意思決定の精度向上
- 顧客体験（CX）の改善
- イノベーションの創出
メリット①業務効率の大幅な向上
AIは定型業務を自動化し、これまで人の手で行っていた作業の多くを担えるようになります。
例えば、データ入力や集計作業をリアルタイムで実行し、人的ミスを減らすことができます。また、AIによっては紙のデータを読み取ってデジタルデータにするなど、アナログな部分を減らすことも可能です。その他にも、広告のバナーを生成する、採用の書類選考をするなど、多岐にわたる方法でAIは活用でき、あらゆる業務で効率化を助けてくれます。
その結果、従業員は付加価値の高い業務に集中できるようになり、生産性の向上が期待できるでしょう。労働時間の短縮につながることから、従業員の負担軽減や人件費削減といった点でも効果が期待できます。
メリット②意思決定の精度向上
AIは膨大な履歴データを分析・解析し、そこからトレンドや潜在的なインサイトを抽出します。これにより、需要予測やリスクのシミュレーションが可能となり、合理的で先を見据えた意思決定が行えるようになります。
例えば、AIに過去の商品の売り上げデータを読み込ませれば、商品を購入している顧客の属性や季節ごとの購買傾向などを算出してくれます。勘や経験に頼った経営ではなく、よりデータにもとづいて戦略立案をしやすくなるはずです。
また、複数のシナリオを比較しながら、費用対効果の高い判断を数値で裏付けできるでしょう。
メリット③顧客体験（CX）の改善
顧客体験（CX：カスタマーエクスペリエンス）の向上にもAIは役立ちます。顧客体験とは、企業と顧客の接点を通じて生まれる体験の総体を指す言葉です。
製品やサービスの認知段階から購入検討、実際の利用、そしてアフターサポートに至るまでのカスタマージャーニーにおいて顧客が感じる印象や感情、満足度などが含まれます。製品の機能や価格だけでなく、顧客の心理的・感情的な経験を重視する点が特徴です。
AIを使えば、より顧客をしっかりフォローできるようになります。例えば、チャットボットを導入すれば、24時間自動で問い合わせ対応ができ、顧客の待ち時間を短縮できます。また、レコメンドエンジンにより、顧客の嗜好に合わせた商品の提案が可能となり、パーソナライズされた対応が実現します。
顧客満足度やロイヤルティの向上が期待できるでしょう。
メリット④イノベーションの創出
AIを用いることで、データに基づいた新商品のアイデア創出や、企画・開発のスピードアップができるようになります。
AIにデータ分析をさせれば、人間が気付かなかった傾向までとらえられる可能性があります。また、あらゆる面で効率化が実現するため、商品やサービスの開発速度も上がります。
そのため、革新的なプロダクトをより生み出しやすくなるのです。
【業界別】DX推進の活用事例4選
ここからは、実際にDX推進の成功事例を分野ごとに4つ紹介します。
- 製造業：異常検知や予知保全で品質向上
- 小売業：在庫最適化や顧客分析
- 飲食業：AIによる来客予想を実施
- 医療・ヘルスケア：診断支援やデータ分析
事例①製造業：異常検知や予知保全で品質向上
ダイキン工業の堺製作所臨海工場新1号工場では、AIによるDX化を進めています。
まず、AIを活用する下準備として、製品1台ごとの情報を専用のクラウドに登録し、同時に、工場内の機械制御装置の稼働データや生産ログを収集しました。そして、それらのデータをAIに分析させ、設備に異常が発生する予兆や不良品のパターンを解析しました。
結果、商品生産の進捗監視や不良品の検知などをある程度自動化できる体制が整いました。人間が手作業や目視で行っていた生産体制から、AIを用いてデジタル化をした事例だと言えます。
また、AIはオフィスだけではなく、工場など製造業でも活かされる、DX化が進むことを示す事例とも言えます。
事例②小売業：在庫最適化や顧客分析
ファミリーマートが生成AIの活用による業務効率化の実証実験を実施し、顕著な成果を挙げています。
同社は、AIが組み込まれたシステムを用いて、各業務のプロセスを文関氏、無駄がないか調査。結果にもとづいて業務改善を行ったところ、アンケート集計、社内文書作成、教育資料作成、およびSVから本部への問い合わせ対応など、の作業時間を約50%削減することにつながったのです。この取り組みにより創出された時間はメディア事業など、付加価値の高い業務へ再配分するとしています。
AIを使ってデータドリブンな分析を行い、業務効率化を達成した事例です。従来のように人の手だけで分析するのではなく、AIをフルに活用した点でDX化の例であると言えるでしょう。
事例③飲食業：AIによる来客予想を実施
スシローはAIを活用して従業員のオペレーションを改善しました。
過去に収集した顧客データをAIで分析し、時間帯別の来店状況や寿司の消費傾向を可視化。状況に応じて準備する食材や人数を調整するなど、より効率よく店舗を運営できる体制を整えました。
また、スシローでは、各寿司皿にICタグを取り付け、レーンに流した時間や取られた時間をリアルタイムで把握しています。このデータをもとにAIが需要を予測し、適切な量の寿司をレーンに流すことで、メニューの廃棄率を75％削減することに成功しました。
商品や顧客データをうまく分析し、DX化を進めた事例だと言えます。
出典：あきんどスシローのビッグデータ活用と全日空のレガシー移行の“共通点”とは？ | IT Leaders
事例④医療・ヘルスケア：診断支援やデータ分析
厚生労働省は「医療DX令和ビジョン2030」の実現に向けて、厚生労働大臣を筆頭とする専門推進チームを設置し、医療分野のデジタル化を戦略的に進めています。
この取り組みの好事例として、愛媛県のHITO病院のDX事例が注目されています。同院では、医師全員にiPadと音声認識AIソフトを配布し、会話を自動で書き起こすなどして診療記録作成の効率化を進めました。おかげで、患者との直接対話により時間を割けるようになったのです。さらに、スタッフ全員がiPhoneを使うことで、従来の対面・電話中心のコミュニケーションから、場所や時間に制約されないチャットベースの情報共有体制へと移行しました。
AIをうまく活用し、より質の高い医療を提供できるようになった事例です。
AIはその他にもいろいろな企業で導入が進んでおり、DX化に活用されています。事例からも分かる通り、使い方ひとつでどんな業種・業界でも活かせる可能性があります。
関連記事：【厳選12社】生成AIのDX活用事例と3つの導入ポイントを徹底解説
自社のDXを加速させる！AIを導入する5つの流れ
AIを活用してDXを推進するには、やみくもに技術を導入するのではなく、具体的な目的と計画に基づいたステップを踏むことが重要です。ここでは、AI導入の基本的な流れを順を追って解説します。
- 課題の特定と目標設定
- データ基盤の整備
- DX推進のための体制構築
- 適切なAI技術・ツールの選定
- 継続的な改善と今後の発展
ステップ①課題の特定と目標設定
まず必要なのは、自社が直面している具体的な課題を洗い出し、それに対してどのような変革を目指すのかという目標を明確にすることです。
現状の業務フローや経営課題を徹底的に分析し、AIを実装することで何を解決したいのか、どのようなビジネス価値を生み出したいのかを明文化します。課題については経営層でしっかり認識を共有し、方向性がブレないようにしておきましょう。また、必要に応じて、従業員に聞き込みやアンケートを行うなど、現場の声を拾って課題を確認することも大事です。
この段階が曖昧では、導入後の評価や改善も困難になるため、最も重要なステップと言えるでしょう。
ステップ②データ基盤の整備
AIの性能は、入力するデータの質と量によって大きく左右されます。まずは目的に応じて必要なデータを特定し、収集・整備しなくてはなりません。イラストや動画生成など、何かを生成する作業の場合はそこまで重要視しなくても大丈夫ですが、需要予測や顧客分析などのデータをする場合はしっかり実施したい工程です。
社内にどれだけ欲しいデータがあるか確認して置き、それらをAIがきっちり学習できるようにしましょう。データ形式の統一などもこのダイン会で行うといいでしょう。
データが不十分であれば、AIの予測や判断も信頼性に欠けるものとなるため、入念に行いたいところです。なお、データをどれだけ集めるべきか、そもそも十分な量あるのかなど、判断に困る場合は専門家に相談することも視野に入ります。自社だけで進めてしまい、AIが正確性に欠ければDX化が進まなくなってしまいます。。
ステップ③DX推進のための体制構築
AIの導入は、技術だけでなく「人と組織」が成功の秘訣です。体制やガバナンスの整備、人材の配置などを計画的に行わなくてはなりません。
社員にAIを導入することやその意義を明確に伝え、活用が進みやすい組織体制を作りましょう。AI推進部署を設置するか、各チーム内にリーダーを配置するといった体制が効果的です。
また、AIをうまく活用するには、ビジネス課題にAIを適用する「AI戦略人材」や、導入効果を評価・運用する「実装人材」など、AIに知識のある人材が必要になります。。
自社に不足している人材は、外部パートナーの採用や育成によって補完することも検討しましょう。
関連記事：失敗しないAI人材育成とは？基礎知識から具体的なステップ、成功のポイントまでを詳しく解説
ステップ④適切なAI技術・ツールの選定
DX化を進める体制が作れたら次はツールを選定します。
AIには画像認識や自然言語処理、異常検知など、さまざまな技術がありますが、すべての課題に万能ではありません。課題にマッチしたAI技術やツールを選ぶことが大切です。
初めから大規模なシステムを導入するのではなく、小規模なプロジェクトからスタートして、段階的に範囲を広げていくのが効果的です。まずはAIの特性を理解し、自社の業務にどう適用できるかを見極めながら進めましょう。
ステップ⑤継続的な改善と今後の発展
DXの本質は、単に業務を効率化することではなく、企業や社会にとって新しい価値を創造することにあります。そのためには、一度AIを導入したら終わりではなく、継続的なモニタリングと改善を重ねることが欠かせません。
定めた目標に対して進捗を測りながら、必要に応じて技術や体制をアップデートしていくことで、DXは持続的な成長と変革へとつながっていきます。
事前にDX化のための指標（業務時間の減少度合いなど）を設定し、達成されているか確認しましょう。また、従業員にAI導入後にアンケートを取るなどして、効果をどれくらい実感しているか聞くことも大事です。
AIを活用したDX推進の課題と対策
AIを活用してDXを進めることで、業務の効率化や新たな価値の創出が期待されますが、実際の現場ではいくつかの課題が立ちはだかることも少なくありません。ここでは、注意すべきポイントと対策を解説します。ぜひ参考にしてください。
- DX人材やIT人材の不足
- データのサイロ化
- 情報漏洩
課題①：DX人材やIT人材の不足
AIによるDXを推進するには、ツールや技術を導入するだけでなく、それを扱う「人」の存在が不可欠です。
しかし現実には、社内にデジタルスキルやAIリテラシーを持った人材が不足しているケースが多く、中小企業ではIT部門が存在しない、あるいは兼任で運用しているところもあります。AIを導入したもののうまく活用が進まず、DXを推進できないことも少なくありません。
この課題に対する対策として、社内でのリテラシー向上がおすすめです。例えば、AIやDXに関する社内勉強会を定期的に開催したり、外部のセミナーやワークショップに社員を参加させたりすることで、徐々に知識を浸透させられます。外部パートナーとの連携やコンサルティングの活用も有効な手段です。
課題②：データのサイロ化
DXの進め方として欠かせないのが、データの有効活用です。しかし、実際には部門ごとに異なるシステムを使っており、データが連携されずに個別に蓄積されている「サイロ化」状態になっている企業が多いのが現状です。
このような分断されたデータ環境では、AIが十分に学習・分析ができず、DXの効果も限定的になってしまいます。
この問題を解消するためには、まずシステムの統合やデータ基盤の整備が必要です。具体的には、クラウド環境を活用して全社的なデータの一元管理を行ったり、ETLツール（データ抽出・変換・ロード）を導入して複数システム間のデータ連携を促進したりするなどの施策が挙げられます。
課題③情報漏洩
AIの導入により扱うデータ量が増えるほど、情報セキュリティの重要性も高まります。特に、個人情報や企業の機密情報をAIが学習・分析に利用する場合、外部からの不正アクセスや内部による漏洩といったリスクがつきまとうものです。
また、誤って従業員が機密情報を外部に流出してしまうといったリスクも存在します。
このような情報漏洩リスクに対しては、まず基本となるアクセス権限の管理を徹底することが重要です。必要なデータのみ読み込ませ、顧客の生年月日や住所など個人情報や不要なものは学習させないことを意識しましょう。
加えて、情報セキュリティ専門の部署を設置したり、外部ベンダーの支援を受けてガバナンス体制を強化したりするなど、全社的なセキュリティポリシーの見直しと運用の徹底が求められます。
まとめ：AIによるDXの活用で未来のビジネスをつくるために
AIを活用したDXは、業務の効率化にとどまらず、組織の競争力を高め、新たなビジネスの可能性を切り拓く一歩となります。しかし、その一方で、AI技術の選定やデータ環境の整備、人材不足といったさまざまな課題にも直面するでしょう。
これからの時代を見据え、持続可能で価値のあるDXを実現するためには、自社の状況に応じた戦略的な導入と、段階的な改善の積み重ねが欠かせません。
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