DXとAIの関係性とは?活用事例や取り入れる際のポイントをレクチャー

 2022.10.19  デジタルトランスフォーメーションチャンネル

ICTの活用が進む今日、「DX」や「AI」といった言葉を耳にする機会が非常に増えてきました。DXとAIは、しばしばセットで語られる用語ですが、両者は一体どのような関係にあるのでしょうか。本記事では、DXとAIそれぞれの概要を解説した後、両者の関係性や導入事例などを紹介していきます。

DXとAIの関係性とは?活用事例や取り入れる際のポイントをレクチャー

DXとは

DXとは「Digital Transformation」の略語で、最新のデジタル技術を駆使して企業活動をより良い方向に変化させることを意味します。「DT」ではなく「DX」なのは、プログラミング用語とかぶらないようにするためです。DXにおいては、ビジネスプロセスやビジネスモデルを抜本的に変革し、現在の変動が激しい市場状況へ柔軟に対応できる体制を構築したり、顧客に新たな体験価値を提供したりすることが目指されます。

DXが必要とされる背景

DXが必要とされる主な理由としては、「2025年の崖への対応」「ビジネス環境の変化」「働き方改革の推進」などが挙げられます。

2025年の崖への対応

「2025年の崖」とは、経済産業省が2018年の「DXレポート」において、ICT活用の遅れがもたらす経済損失を懸念した際に用いた言葉です。多くの日本企業においては、システムが部門ごとに寸断されてサイロ化していたり、古いシステムが長年にわたって繰り返されたカスタマイズによって複雑化(ブラックボックス化)してしまっていたりします。

このような技術的負債は、年々企業の技術的・経済的負担を重くし、2025年以降には最大で年間12兆円もの経済損失を日本経済にもたらすことが予想されています。DXはこの2025年の崖を回避し、日本が他のIT先進国に負けないデジタル競争力を確保するために不可欠な取り組みです。

ビジネス環境の変化

インターネットやスマ―トフォンの普及によって、ビジネス環境が従来から大きく変化していることもDXの必要性を高めている一因です。誰もが情報の受発信を簡単に行えるようになった今、消費者の価値観やニーズはかつてないほど多様化しています。また、昨今は新型コロナウイルスの影響を受け、デジタルを中核としたビジネスモデルへの転換が企業の命運を左右するまでになっています。

このような市場状況において企業が競争力を伸ばしていくには、データ分析を徹底的に行い、顧客ニーズに寄り添った製品・サービスの提供を心がけることが必要です。DXは、企業がこのようにデータ駆動型の柔軟なビジネス体制を実現するのに寄与します。

働き方改革の推進

現在、日本において働き方改革が推進されているのもDXが求められている理由のひとつです。働き方改革とは、少子高齢化によって年々深刻化している労働者不足への対策として、多種多様な背景を持った労働者がそれぞれのライフスタイルやニーズに合った仕方で働ける労働環境をつくるための改革です。

働き方改革において第一に重要となるのが、労働者のワークライフバランスを向上させるために長時間労働を是正することです。しかし、既存のビジネスプロセスを維持したまま、労働時間を削るだけでは、企業の生産力は減少してしまいます。そこで必要となるのが、ICTを活用して業務の効率化・自動化を進め、従来のビジネスプロセスそのものを大きく変革するDXです。

AIとは

続いては、AIの概要を解説します。AIは「Artificial Intelligence」の略で、日本語では一般に「人工知能」と訳されます。AIとは簡単に言うと、知覚、判断、推論といった人間の知的行為を疑似的に再現できるコンピュータープログラムです。昨今のAIは、ディープラーニングという新しい機械学習技術が開発されたことを受け、その能力を飛躍的に向上させており、一部の分野では既に人間の能力を凌駕するまでになっています。

AIが必要とされる背景

AI技術は、既に多くの領域で実用化され、私たちの生活や経済活動を助けています。AIの活用がこのように進んでいる背景には、ストレージ技術やクラウド技術、あるいはIoT(モノのインターネット)の発展などを受けて、デジタルデータの取得・蓄積が容易になったことが挙げられます。

「ビッグデータ」という言葉が浸透してきたように、現代の企業が保有するデータ量は多種多様かつ膨大です。しかも、そのデータは刻々と更新・追加されており、人の能力ではもはや分析も活用も十分にしきれなくなってしまいました。

しかし、高度な情報処理能力と機械学習能力を持ったAIならば、こうしたビッグデータを可視化・分析し、ビジネスにおいて有用な情報を抽出することができます。たとえば、ECサイトにおける顧客の購入履歴や活動履歴をAIに分析させることで、どの顧客にどのような広告を表示すれば売り上げを効果的に伸ばせるかも把握可能です。

このように現代の超情報化社会において、AIの果たす役割は非常に重要になっています。多くの企業がAIの活用やAI人材の確保に精力的に取り組んでいるのは、まさにこうした理由があるためです。

DXとAIの関係性

それでは、DXとAIはどのように関係しているのでしょうか。一言で言えば、AIはDXを実現する技術的手段のひとつです。DXにおいては、クラウド・IoT・5Gなど、最先端のテクノロジーを活用することが求められます。AIはこうした最先端技術の一部であり、他の技術と組み合わせることで、DXの実現に大きく貢献します。

AIがDXにおいて果たす役割は、とりわけデータ分析やデータ活用の部分です。IoT機器・5G回線・クラウドサーバーなどを利用してリアルタイムに収集・蓄積されたビッグデータをAIに分析させることで、企業はビジネスを成功させるためのヒントを得て、データドリブンな意思決定に支えられたビジネスを展開できます。

DX × AIの活用事例

続いては、DX推進におけるAIの活用方法・活用事例を簡単に紹介します。AIはアプリケーションそのものというより、基幹技術に相当するものなので、様々なソリューションにおいて活用されています。

たとえば、AIを搭載したチャットボットは、従来よりも遥かに柔軟かつ自然な受け答えが可能です。既に一部のコールセンターではAIチャットボットによって問い合わせ対応を自動化し、オペレーターの業務負担軽減や顧客サービスの向上などに役立てています。

自動化技術という点では、車の自動運転技術も見逃せません。自動運転車において人間に代わって車を運転するのは、ほかならぬAIです。自動運転技術が確立し、普及すれば、車を自力で運転するのが難しい高齢者なども安心して車を利用することが可能になるでしょう。また、バスやタクシーなどを自動運転で制御できるようになれば、大幅に人件費を削減できます。

セキュリティ面でもAI技術は重要です。DXはデジタルへの依存度を高めることになるので、それを安全に運用するためには万全のセキュリティ体制が欠かせません。AIはたとえば顔認証技術に使われたり、システムに異常がないか自動監視したりするために活用されています。

さらに、ヘルスケアの領域でもAIは役立てられています。たとえば、AIの画像診断技術は、人間の医師が目視できないような病変まで特定可能です。また、ユーザーが入力した各種の健康データをAIに分析・診断させることで、日頃の健康管理に役立てられるアプリケーションも開発されています。昨今では、従業員の健康状態を組織的に管理・向上させる「健康経営」という取り組みが注目を集めていますが、こうしたAIアプリを活用することで、従業員の健康管理を効率化できるでしょう。

DX推進にAIを取り入れる際のポイント

最後に、DXのためにAIを取り入れる際のポイントを解説します。

第一に重要なのは、AIの導入目的を明確にすることです。既に触れたように、AIはDXを成功させるための手段であり、目的ではありません。したがって、AIを導入する際には、自社のビジネスプロセスのどの部分に課題があり、そこにAIを導入することでどのような効果が生まれるのか、十分に検討した上で導入を決めることが大切です。

また、AI人材の確保や教育に取り組むことも重要なポイントです。企業によっては、ITツールの導入・運用を外部企業に丸投げしているところもありますが、長期的に見た場合、それはあまり好ましい選択ではありません。自社のビジネスを一番よく知っているのは当然ながら自社の人材です。ビジネスプロセスとAIを高度に融合させるなら、AI人材の確保・教育に力を入れ、ベンダー企業と対等な立場で意見交換できるようになることが大切です。AI教育に当たっては、外部の教育サービスを利用するのもいいでしょう。

AIを実際に運用する際には、データ品質を整えることも大切です。AIのデータ分析はビジネスにおいて大きな効果を発揮しますが、そのためには分析元のデータ量と品質が十分に整備されていなければなりません。したがって、AIを導入する際には、分析基盤であるデータプラットフォームを万全に構築した上で、データが質・量共に十分に揃っている必要があります。

まとめ

DXとは、ICT技術を駆使してビジネスモデルを抜本的に変革することを指しており、AIはそれを実現するための技術的手段です。Microsoft Azureでは、AIプラットフォームをはじめ、DXを促進する様々なソリューションを提供しています。DXに取り組む際には、ぜひご活用ください。

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