「AIとDXはどういう関係性があるの？」「AIを活用するためのポイントは？」といった疑問をお持ちではありませんか？
DXとは、デジタル技術を活用して業務や顧客体験を革新していく活動を指す言葉であり、AIはDXを実現するために極めて有効な技術の一つです。AIをDX推進に活用することで、ビッグデータによるビジネスの高度化や、顧客ニーズに応える新たな価値の創造などが実現できるでしょう。
本記事では、AIとDXの関係性やAI活用のポイント、実際にAIを活用してDXを推進した成功事例などを紹介します。記事の後半では、AIを導入してDX推進する流れについても解説していますので、ぜひ最後までお読みください。
■目次
AIとDXの関係性
AIとDXの関係性は、DXが「何を変革するか」を示す概念であり、AIはその変革を実現するための有力な手段の一つです。DXでさまざまなデジタル技術を活用して業務や顧客体験を革新していくには、AIによる膨大なデータの分析や予測、自動化が必須と言えます。
ただし、AIを導入すれば必ず成果が出るわけではありません。AIを導入する際は、目的や適用範囲などを見極めて導入することが重要です。適切にAIを導入することで、人間では処理しきれないビッグデータから有益な知見を抽出でき、DX推進の効果を一層高めてくれるでしょう。
AIでできることと具体的な活用場面4つ
最近では、あらゆる場面でAIを活用した商品やサービスを見かけますが、業務上でのAIの活用となると、イメージができない方も多いのではないでしょうか。具体的には、以下のような活用方法があります。
- 画像、音声認識
- データ分析
- 数値予測
- ロボティクス
ここでは、AIができることと具体的な活用場面について紹介します。
①画像、音声認識
画像、音声認識は、人間の「見る」「聞く」機能をコンピューターで再現する技術です。
画像認識では、大量の画像や映像データを学習し、物体や人物、動作や状態などを自動的に検出して分類できます。
自動車の安全運転支援やセキュリティカメラの映像解析、ドローンや衛星写真の解析など、多様な分野で活用されている技術です。
音声認識は、人間の耳の働きを模して音声をテキストに変換し、音声入力による操作や字幕生成、音声アシスタントなどに利用されます。単純な聞き取り精度では人間を上回る場合もありますが、ニュアンスや文脈理解が課題です。
画像認識AI、音声認識AIのどちらも、必ず完璧な答えを出してくれるわけではありません。そのため、導入時には活用目的や費用対効果を明確にし、最も効果を発揮できる場面から適用しましょう。
②データ分析
データ分析は、ビッグデータから傾向やパターンを抽出し、意思決定や戦略立案に活用する技術です。
AIを活用したデータ分析では、膨大なデータを短時間で処理し、人間では気づくことが困難な規則性や相関関係を自動的に発見することができます。金融分野では株価変動予測やリスク評価、マーケティング分野では消費者行動予測や購買傾向分析など、幅広い用途で利用されているのが特徴です。
また、過去データとリアルタイムデータを組み合わせることで、将来予測の精度が高まり、業務効率化や売上向上につなげることができます。これまで経験や勘に頼っていた判断をデータに基づいて実行できるので、戦略の客観性と再現性が向上し、組織全体の意思決定力を強化することが可能です。
③数値予測
数値予測とは、過去や現在のデータに基づいて将来の数値を推定する技術です。
AIは大量のデータを瞬時に解析し、人間では見落としがちな要因も加味して高精度な予測を行います。需要予測や売上予測、生産量の最適化、エネルギー消費量の推定など、多様なビジネスシーンで活用されている技術です。
ただし、予測の精度は入力データや前提条件に大きく左右されるため、どのデータを利用するかの選定が重要な課題となります。機械学習や数理最適化などの手法を組み合わせることで精度や効率を高められるため、目的や条件を明確化し、適切なアプローチを選択することが重要です。
適正な運用ができれば、収益最大化やコスト削減にも直結するでしょう。
④ロボティクス
ロボティクスとは、機械による作業の自動化や高度化を実現する技術であり、AI活用が重要な役割を果たす領域です。
近年では、産業用ロボットや医療、介護分野の支援ロボット、無人車両やドローンなど、特定の目的に特化したロボットが幅広く実用化されました。製造業では組立や検査工程の自動化、運送業界では荷物の自動仕分け、医療分野では手術支援やリハビリ補助などの分野で成果を上げています。
一方で、人間のように多様な作業を柔軟にこなす汎用型ロボットはまだ研究段階です。現時点では用途特化型のロボットが主流ですが、AIのさらなる進化により、複雑で自律的な作業を実行できるロボットの実現が期待されています。
AIをDX推進に活用する効果、メリット
AIをDX推進に活用することで、以下のような効果やメリットが期待できます。
- ビッグデータによるビジネスの高度化
- 顧客ニーズに応える新たな価値の創造
- 競合他社に対する優位性の確保
AIは膨大なデータを短時間で処理し、人間では発想しにくい分析結果を導き出すことが可能です。
その結果を活用すれば、自社のビジネスをより高度化し、意思決定や戦略立案の精度を高められます。
また、近年ではAIを組み込んだ商品やサービスが一般化しており、AI活用は顧客ニーズに即した新たな価値創造に直結すると言っても過言ではありません。さらに、AI導入には一定の時間やコストが必要となりますが、他社に先行して活用を始めることは市場での優位性確保につながるでしょう。
AIを活用してDXを推進する際の課題、注意点
AIを活用したDX推進に取り組む企業は増えている一方で、必ずしもすべてが順調に進んでいるわけではありません。その背景には、以下のような課題や注意点があります。
- DX推進に対する社内意識の醸成不足
- AIが処理するデータ量と質の不足
- AI活用に向けたリソース不足
DXを進めるには、まず経営層が十分に理解し、明確なDX戦略を打ち出すことが重要です。そのうえで、変化に抵抗する組織文化を改め、全社的にDX推進へ取り組む意識を根付かせる必要があります。
また、社内データの量や質が不十分な場合、AIの性能を十分に発揮できません。さらに、AI人材の確保やシステム導入に必要な予算がなければ、計画が途中で頓挫するリスクもあります。
AIを活用したDX推進を成功させるには、上記の注意点に留意しましょう。
AIをDX推進に活用した成功事例3選
DX推進におけるAI活用はさまざまな業界で進められており、それまで抱えていた経営課題の改善に大きく寄与しています。ここでは、以下の3つの業界における成功事例を紹介します。
- 飲食業界
- 飲食サービス業界
- 小売流通業界
成功した要因や手法などを参考に、自社におけるDX推進やAI活用の参考としてください。
①飲食業界
200店舗以上を展開する大手スーパーでは、高精度な需要予測AIモデルを店舗単位で構築することで発注業務の約9割を自動化し、作業時間を従来の半分に短縮することに成功しています。
これまで、約400品目の発注を経験や勘に頼る属人的な方法で行っており、キーパーソンの休暇や退職時には業務が滞っていました。加えて、店舗間で同水準の需要予測を行うことも難しい状況であったことから、脱属人化を図る必要があったのです。
そこで、各店舗の特性を考慮した変数を設定するとともに、POSデータや店舗情報を整理したうえでPoCを実施しました。その結果、現場スタッフはバックオフィス作業から解放され、顧客対応により多くの時間を割けるようになるといった、様々なメリットが生まれています。
AI導入により、サービス品質と従業員満足度の双方が向上した事例です。
②飲食サービス業界
ある食品、飲食サービス企業は、需要予測AIを開発することで、業務負担の軽減に加え、欠品防止や廃棄削減、顧客満足度の向上に成功しています。
同社は、これまで在庫状況をもとに需要予測を行っていたものの、天候や季節、休日、トレンドなど多様な要因が影響し、人間による予測では精度に限界がありました。加えて、データサイエンティストは食品分野の知識が乏しく、現場との意思疎通が難航し、アルゴリズム開発も停滞していたのです。
そこで、食品需要予測と在庫最適化に精通するプロ人材と協働し、PoCを経て高精度な需要予測モデルを開発しました。予測精度は90％を超え、従来の経験則中心の発注からデータに基づく判断への移行にも成功しています。
③小売流通業界
ある小売流通企業では、AIモデル構築と同時にナレッジの蓄積や社内教育を実施することで、予測業務の大幅短縮と在庫管理の精度向上を実現しています。
同社は、長年にわたり経験と勘で在庫管理を行っていたため、受発注業務に多大な時間と人員を要していました。非効率的な業務フローを脱却するために、AIによる需要予測プロジェクトを開始したものの、社内に知見を持つ人材がおらず、プロジェクトの推進やマネジメントに課題を抱えた状況が続いていたのです。
そこで、プロ人材を活用して、需要予測AIの開発と社員自らがAI活用を議論できる体制を整備しました。その結果、廃棄コスト削減や欠品防止などの副次的効果も生まれ、経営面での課題改善も促進しています。
AI導入が、社内全体の意識改革を加速させた好例といえるでしょう。
AIを活用してDXを推進する3つのポイント
AIを活用してDXを推進していくためには、以下の3つのポイントをしっかり押さえることが重要です。
- データを収集する
- 目標設定と定期的な改善を行う
- AI人材を育成、確保する
それぞれのポイントについて詳しく解説しますので、これからAIを活用してDXを推進していくうえで、ぜひ参考としてください。
①データを収集する
AIを活用したDX推進には、まず十分な量と質を備えたデータを確保することが前提です。
AIの活用範囲は、利用可能なデータの有無と内容によって制限されます。そのため、日常業務や社内システムから効率的にデータを収集できる仕組みを整えることが重要です。特に、正常データだけでなく異常データも蓄積することで、異常検知や予測の精度向上につながります。
また、収集したデータはAIが処理しやすい形式に整備し、異常値や欠損値を適切に補正しましょう。加えて、必要なときに確実にアクセスできるよう、統合的なデータベースを構築しておくことも有効です。
こうした基盤づくりが整えば、将来的なAI活用の幅が広がり、DXは着実に推進できるでしょう。
②目標設定と定期的な改善を行う
AI活用で着実にDXを推進するためには、まず自社のビジョンを明確にし、AI導入で何を実現したいのか、その成果が事業にどのような価値をもたらすのかを整理します。AIは一般的に100％の精度を出すことは難しいため、AIの成果物に対する具体的な目標値を設定することが重要です。特に、既存業務をAI化する場合は、現行の業務精度を基準に指標を決めることで、実務に即したシミュレーションができます。
なお、導入後はアルゴリズムのチューニングやデータ更新などを通じて、目標達成に向けた精度向上を継続しましょう。
加えて、成果が思うように出ない場合に備え、あらかじめ撤退条件を設定しておくことも必要です。
③AI人材を育成、確保する
AI技術を理解し、ビジネスに応用できるAI人材の確保はDX推進に欠かせません。
AIの内製化を進める場合はもちろん、外部委託する場合でも発注先と専門的な議論ができる人材が求められます。そのため、有望な社内人材に対しては研修やプロジェクトを通じ、AIの基礎からビジネス活用まで習得できる環境を整えることが重要です。
さらに、単にAIを扱えるスキルだけでなく、新しい取り組みを着実に推進し、DX全体の価値向上に貢献できる視点を持つ人材も必要になってきます。一方で、優秀な人材の確保は年々難しくなっているため、確保が困難な場合には外部パートナーと連携し、プロフェッショナル人材を活用する選択肢も検討するとよいでしょう。
【4ステップ】AIを導入してDX推進に取り組む際の流れ
AIは、導入さえすればDXが推進できるわけではなく、しっかりと手順を踏んでいかなければ成果は生まれません。具体的には、以下のステップで進めていきましょう。
- ビジョンを明確にする
- DX推進のための社内体制を整える
- 既存ITシステムの見直し、最新技術の導入
- 導入したAIの評価と改善
ここでは、ステップごとに詳細を解説します。
①ビジョンを明確にする
DX推進を成功させるには、明確なビジョンを起点に、達成すべきゴールから逆算してKPIやロードマップを策定し、全社で統一方針を共有して進めることが重要です。DXで何を変革し、どのような価値を誰に提供し、どのような競争優位を築くのかを明文化し、AIに求める役割や期待する成果を明らかにしましょう。
ビジョンがないまま闇雲にDXを推進しても、実際の変革に繋がりません。現場の混乱を招いてしまい、業務効率化どころか余計な作業が増える恐れもあります。AIを導入してDXを進める第一歩は、企業としてのビジョンを明確に定めることです。これにより、目的に適したシステムや手法を選ぶための判断基準が確立し、失敗リスクを抑えながら効率的にAIを導入できます。
②DX推進のための社内体制を整える
ビジョンが定まったら、DX推進の実現に向けた社内体制の構築が次のステップです。
まず、必要なリソースや技術を洗い出し、現場が十分に活用できる環境を整備します。具体的には、DX推進を担う専任組織やプロジェクトチームの設置、AI導入を前提としたガバナンス体制の構築、人材や予算の最適配分などを行いましょう。経営層は、各責任者に体制づくりを丸投げせず、リーダーシップを発揮しながら積極的に関与することが重要です。
社内にDX推進の知見を持つ人材がいれば理想的ですが、そうでない場合には外部の専門家やパートナーと連携することで、知識と経験を補完できます。
こうした体制整備と適切なリソース配分によって、ビジョンの実現に直結するDX推進が実現できるのです。
③既存ITシステムの見直し、最新技術の導入
DX推進の社内体制が整ったら、既存ITシステムの見直しと最新技術の導入に着手します。
AIの力を最大限に引き出すには、高品質で十分な量のデータを安定的に確保できるインフラが必要です。現行システムが要件を満たしているかを点検し、必要に応じてクラウドサービスやAI解析ツールなどの最新技術を導入しましょう。
また、システム刷新と同時にデータ活用のフローを整備し、予測モデルや分析環境を整備することで、AIの性能を最大限に引き出すことが可能です。また、技術選定の際には将来の拡張性や他システムとの連携も考慮する必要があります。
短期的な効果と長期的な成長の両立を図る、計画的な導入がポイントです。
④導入したAIの評価と改善
実際にAIを導入したら、その効果を評価し改善を続けていくことが重要です。
導入したAIが設定した目的や課題解決にどの程度寄与しているかを、費用対効果の視点から定性、定量の両面で測定します。プロジェクト進行中にも定期的な評価を実施し、早期に課題を発見して修正することで、失敗によるコストを抑えることが可能です。
具体的には、マイルストーンごとの成果物レビューや、ユーザーからのフィードバック収集などが挙げられます。
そのうえで、評価結果を踏まえて必要に応じて技術やツールを見直し、常に最適な状態を保ちましょう。評価と改善のサイクルを継続することで、DX推進は柔軟かつ着実に前進し、組織の競争力強化にも直結します。
AIを活用したDXを実現するなら「フリーコンサルタント.jp」へお問い合わせください
AIを活用したDXを実現したいなら、フリーコンサルタント.jpがおすすめです。
フリーコンサルタント.jpでは、AI導入やDX推進に必要なプロフェッショナル人材をスピーディーにマッチングし、最短1週間で紹介してもらえます。登録している人材は国内最大級の規模を誇り、豊富な経験と専門スキルを備えているのが特徴です。
また、大手から中小まで幅広い企業との取引実績があり、戦略立案やPMO、業務改善など多様な領域をカバーできます。さらに、スポット案件から長期プロジェクトまで柔軟に対応できるので、状況に応じた最適な支援が強みです。
AIを活用したDX推進を本格的に進めたい方は、一度問い合わせしてみてはいかがでしょうか。
まとめ
この記事では、AIとDXの関係性やAI活用のポイントに加えて、実際にAIを活用してDXを推進した成功事例やDXを推進する流れなどについて解説しました。
DX推進にAIを活用することで、ビジネスの高度化や新たな価値の創造が実現でき、競合他社との優位性確保が可能です。実際に、さまざまな業界の企業がDX推進でAIを活用したことで、それまで抱えていた経営課題を解決しています。
一方で、AIを活用してDXを推進するためには、データ収集やPDCAサイクルの構築などとあわせて、AI人材の存在が不可欠です。もし優秀なAI人材の確保に困っているのであれば、フリーコンサルタント.jpに相談してみてはいかがでしょうか。
