企業の存続と成長に欠かせないテーマとして、近年「DX（デジタルトランスフォーメーション）」の推進が注目されています。そのDXを強力に後押しする技術として「AI（人工知能）」の活用も急速に進んでいる状況です。
DXとAI、どちらも昨今のビジネス環境において重要な概念であることは間違いありません。一方で「まだどんなものなのかよく理解できていない」「具体的にどうやって活用したらいいか分かっていない」という方も少なくないのではないでしょうか。
本記事では、DXとAIの基礎をそれぞれ解説したうえで、AIを活用したDX推進の全体像から導入のメリット、具体的な活用イメージまでご紹介していきます。導入のイメージを具体化し、ビジネスモデルの変革を推し進めていただくための参考としてぜひご活用ください。
DX・AIの基礎知識を解説
ビジネスの現場で「DX」と「AI」は頻繁に耳にする言葉ですが、それぞれの定義や役割を混同してしまうケースは少なくありません。AIを活用したDX推進について深く理解するためには、まずDXとAIそれぞれの意味と、両者の関係性を把握しておくことが重要です。
ここでは、DXとAIの基本的な概念について解説します。
DXの意味と目的
DX（デジタルトランスフォーメーション）は、デジタル技術を活用することで企業としての価値向上を目指す取り組み全般のことです。経済産業省から、具体的な行動指針をまとめた「デジタルガバナンス・コード」も公表される等、国からも推進が推奨されています。
その内容は、単に紙の書類を電子化したり、業務の一部をITツールで効率化したりする「デジタイゼーション」や「デジタライゼーション」に留まりません。DXの真の目的としては、以下のようなものが挙げられます。
・デジタル技術を手段として活用し、顧客に提供する価値を最大化させること
・市場における企業の競争力を強化すること
ビジネスモデルや業務プロセス、さらには組織の文化や風土まで、これまで「当たり前」としてきたことを根本から見直すものです。DXで遅れをとることは、競争力を失うことに繋がりかねないことから、多くの企業がDXを経営戦略の中心に据えて取り組んでいます。
AIの意味と仕組み
AI（人工知能）とは、人間の脳が行っている学習・推論・判断といった知的な情報処理プロセスを、コンピューターのプログラムによって模倣・再現する技術のことです。機械学習やディープラーニングといった技術により、以下のような強みを持っています。
・あらかじめ与えられたルールに従って自動で処理を行う
・膨大なデータの中から自ら規則性や特徴を見つけ出す
・未知のデータに対して現時点の情報から予測・分類を行う
DXが「どのような価値を創出するか」という目的全体を指すのに対し、AIは「DXをどのように実現するか」という手段（ツール）として位置づけられます。AIを適切に活用すれば、DXの取り組みをより高度で実用的なものへと引き上げることが可能です。
なお、DXを推進するうえでAIは欠かせない要素の一つと言えますが、「AI＝DX」ではないということは念頭に置く必要があります。
DX推進にAI活用がおすすめの理由【導入のメリット】
DXの推進において、なぜ数あるデジタル技術の中でも特にAIの活用が推奨されるのでしょうか。それには、他施策と比べたときの「ポテンシャルの高さ」や「スピード感」が関係しています。
DX推進においてAIの導入が推奨される具体的な理由と、得られるメリットについて見ていきましょう。
データを価値に変えるスピードが圧倒的に速い
DXの中心的な取り組みに、これまで蓄積してきたデータをもとに業務改善を図る「データ活用」があります。データの取り扱いは、AIの最も得意とする分野といっても過言ではありません。DX×AIによって、データの活用効率を大きく向上させることが可能です。
手作業では途方もない時間のかかる膨大なデータでも、AIなら短時間で分析し、法則やパターンを抽出したり、現在のデータをもとに未来を予測したりすることができます。
・人間の分析では見つけられなかった深い洞察が得られる
・業務の改善ポイントを短時間で発見できる
上記のように、相関関係や改善点といった重要な視点を、効率よく見つけられるようになるはずです。データを迅速に経営資源へと変えられる点は、AIを活用したDXの大きな強みといえるでしょう。
業務プロセスの自動化が進む
AIは、業務プロセスの高度な自動化を実現するという点で、DXを強力にサポートします。
これまでも、定型的な事務作業であればRPA*等で自動化することが可能でした。ここにAIが組み合わさることで「画像認識」「自然言語処理」といった人間の判断が必要な領域まで自動化の範囲を広げることができます。
*RPA：ロボティック・プロセス・オートメーションの略。ロボット（ソフトウェア）が人間の代わりに、パソコン上の定型作業を自動化する技術。人間がルールを設定する必要がある
以下のような、これまでは人の手が必要だったプロセスも、AIによって自動化が可能です。
・手書きの帳票から文字を読み取ってデータ化する作業
・顧客からの曖昧な問い合わせ内容を分類する作業
業務プロセス全体のボトルネックを解消し、DXが目指す「無駄のない組織運営」を実現するうえで、AIは非常に強力なツールだといえます。
意思決定の質とスピードが向上する
多くの企業がDXに取り組む昨今の市場環境において、迅速かつ正確な意思決定を下すことは非常に重要です。AIなら、多岐にわたるデータをリアルタイムで分析し、的確な選択肢を提示することができます。経営陣や現場リーダーの意思決定に大きく貢献するでしょう。
例えば、過去の販売データや外部の市場要因をAIに学習させることで、来月の需要を予測して最適な在庫計画を立てることも可能です。人間の直感や経験に頼り切りになるのではなく、AIが導き出した根拠あるデータをもとに判断を下せるようになります。
AIを導入することで意思決定の質が向上し、DXのスピードもさらに加速していくでしょう。
顧客体験（CX）の向上が期待できる
DXの重要な目的の一つに「顧客に新たな価値や体験を提供すること」があります。AIを活用すれば、顧客の趣味嗜好や行動履歴を深く分析し、一人ひとりに最適化されたパーソナライズな体験を提供することが可能です。
・ECサイトでおすすめの商品を自動提案するレコメンド機能
・24時間いつでも顧客の疑問に答えるAIチャットボット
上記は、AIを活用した顧客体験（CX）向上の代表例です。顧客が「自分のことを理解してくれている」と感じるような質の高いサービスを提供することで、満足度の向上が期待できます。結果として、DXを通じた企業のブランド価値の向上にもつながっていくでしょう。
人材不足を補い、組織の生産性を底上げできる
多くの企業がDXを推進するうえで直面する課題が、労働人口の減少に伴う慢性的な人材不足です。AIを活用して定型的な業務を代替させることで、限られた人的リソースをより付加価値の高い業務や、DXの戦略策定といったコア業務に集中させることができます。
また、熟練した担当者のノウハウや経験をAIに学習させて、システム化することも可能です。経験の浅い社員でも一定水準以上の業務をこなせるようになり、業務の属人化を防ぐ効果が期待できます。
AIのサポートによって組織全体の生産性が底上げされれば、DXを継続的に推進するためのリソースを効率よく生み出すことができるはずです。
ビジネスモデル変革につながる
AIを活用したDXは、単なる既存業務の効率化にとどまりません。蓄積されたデータとAIの高度な分析能力を掛け合わせることで、新サービスの創出や新しい収益モデルの構築など、ビジネスモデルを抜本的に変革する可能性すら秘めています。
例えば製造業なら、これまでのデータをもとに故障の予兆を検知する保守サービスを構築し、サブスクリプションで提供するといったこともできます。有形の製品と違い売れ残り・在庫切れといったリスクもなく、顧客はもちろん自社にもメリットが生まれるでしょう。
データを活かした新しい価値提供を行うことで、DXのゴールの一つである「企業の競争力強化」に繋がりやすくなります。これは、AIを活用したDXの最大のメリットといえるでしょう。
AIを活用したDX化の具体例【部門別イメージ】
AIを活用したDXが各部門の業務をどのように変革するのか、具体的なイメージをご紹介していきます。部門別にまとめているので、自分の職場ならどういう取り入れ方ができそうか、ぜひ考えてみてください。
営業部門｜リードスコアリング・成約予測
営業部門のDXでは、見込み顧客（リード）のデータ分析と営業活動の効率化に、AIを活用するのが有効です。具体的には、リードの購買意欲を点数化する「リードスコアリング」を、AIによって自動化するという使い方があります。
Webサイトの閲覧履歴やメールの開封状況といったリードの行動をAIに学習させることで、成約確度の高い顧客を自動で抽出することができます。過去の商談データや現在の商談進捗状況等を学習させれば、成約確率を予測して次のアクションを練ることも可能です。
担当者の経験値やレベルに依存することなく、優先度の高い営業先を誰でも選定できるようになるでしょう。営業活動の効率アップに加え、成約率の大幅な向上も見込めるはずです。
マーケティング部門｜生成AIによるコンテンツ最適化
マーケティング部門においては「生成AIの活用によってコンテンツ制作を最適化する」という観点でDX化が進んでいます。具体的な取り組みとしては以下の通りです。
・広告のキャッチコピー、メールマガジンの文面、SNSの投稿文などをターゲット層の属性に合わせて自動生成
・複数のクリエイティブの効果を予測・分析し、最も反響が高いと見込まれるものを自動で選択
AIを活用しない場合と比べ、コンテンツ制作にかかる時間とコストを削減できるだけでなく、マーケティング施策の精度を高めることもできます。顧客データを上手く活用すれば、より注目されやすいパーソナライズな施策も打ち出していけるでしょう。
製造部門｜需要予測・不良品検知
製造部門におけるDXでは、生産管理と品質管理の領域でAIが活用されています。
生産現場では「過剰在庫や欠品のリスクを抑えたい」という悩みが少なくありません。この場合、過去の販売データや気象条件、その他トレンド情報などをAIに分析してもらうことで、高精度な需要予測・無駄のない生産計画の立案が可能になります。
また、品質チェック業務においては「画像認識AI」が活躍します。検査ラインにAI搭載カメラを設置することにより、人間の目では見逃しやすい微細な傷も高精度かつ高速で検知可能になります。品質の均一化と検査工数の削減を同時に実現可能です。
バックオフィス｜RPA×AIによる自動処理
経理や人事などのバックオフィス部門は、紙の書類を用いた業務や定型的な事務作業が多いため、DXによる業務効率化の恩恵を得やすい領域といえます。特に、RPAとAIを組み合わせた高度な自動化が効果的です。
RPAは基本的にルール化された作業にしか活用できませんが、AIの文字認識技術や自然言語処理を組み合わせることで、より複雑な業務も遂行可能になります。
・フォーマットの異なる請求書の読み取り
・内容に応じた仕訳の自動判断 etc…
上記のような、従来なら手入力必須だった業務も自動化が可能です。事務処理の大幅な効率化が実現できるだけでなく、手作業による入力ミスも防止することができます。
カスタマーサポート｜AIチャットボット
カスタマーサポート部門では、顧客対応の迅速化とオペレーターの負担軽減に向けて、AIを用いたDXが進められています。
代表的な例は、顧客からの問い合わせに24時間自動で応答する、AIチャットボットの導入です。顧客の質問が曖昧だとしても、高度な自然言語処理技術により意図を的確に汲み取り、適切な回答を提示することが可能になっています。
簡単な問い合わせはAIが捌いてくれるため、オペレーターはより複雑な対応が求められる案件に注力することが可能です。データが充実してくればそれだけAIの精度も向上し、より任せられる範囲も広がっていきます。
AIの活用は「顧客の待ち時間の解消」「オペレーターの業務負荷低減」「サポート品質の向上」といった多数の良い効果をもたらしてくれるはずです。
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AI×DXに取り組んだ企業の成功事例
実際にAIを活用してDXを推進し、大きな成果を上げている企業は数多く存在します。ここでは、さまざまな業界の企業がどのようにAIを取り入れ、DXを実現しているのか、具体的な成功事例を紹介します。
株式会社すかいらーくホールディングス
ファミリーレストランなどを全国展開する「すかいらーくホールディングス」は、店舗運営の効率化や新たな価値創出等を目指して、AIを活用したDX戦略を推し進めています。同社の代表的な事例としては、猫を模した配膳ロボットがあります。
・従業員のフロア配膳時間削減
・ピーク時間の回転率向上
・話題性による客数増加
配膳ロボットは2020年以降、約2100店舗で3000台ほど展開されており、上記のような確かな効果が出ています。生産性や接客品質を向上させていることはもちろん、食事以外でも楽しさを提供する等、AIを活用して上手くDXを実現している事例です。
そのほかにも、席から好きなタイミングで注文できるセルフオーダー端末や、デリバリー需要に対応するための従業員専用アプリ等、顧客・自社の双方に価値を感じられるDX施策を多数導入しています。
株式会社ニチレイフーズ
出典：株式会社ニチレイ
冷凍食品大手のニチレイフーズは、製造および物流プロセスのDXにおいてAIを積極的に活用しています。2023年に稼働開始した新工場では、冷凍米飯（チャーハン）の製造ラインにおいて、製品の検品作業用に画像認識AIを導入しました。
従来は従業員が目視で行っていた「焦げ」の除去が、AIによる画像判定とロボットの連携により、自動で行えるようになっています。良品と不良品の判別がより高速かつ正確になり、検査の精度向上と省人化を実現しました。
2024年2月には、文書作成等の業務支援を担う社内用生成AI「Nichirei AI Chat」も導入しています。従業員向けの問い合わせ窓口としての機能も併せ持ち、バックオフィス業務の負荷低減にも寄与している事例です。
参考：株式会社ニチレイ
キリンビバレッジ株式会社
出典：キリンビバレッジ株式会社
キリンビバレッジ株式会社は、全国に設置されている自動販売機のオペレーション業務において、AIを活用したDXに取り組んでいます。
自動販売機の運営には「商品ラインアップ」「補充数」「巡回ルート計画」等の策定業務が欠かせません。しかし、これまでは担当者の経験・勘といった属人的な判断に頼る部分が大きく、品切れや廃棄ロス、巡回効率のばらつき等が問題視されていました。
同社はこれらの課題を解決するため、オペレーション最適化AI「Vendy」を導入しました。過去の販売データやコスト情報を学習させることで、最適な商品ラインアップの提案から効率的な巡回ルートの策定まで、自動生成される仕組みを構築しています。
このDXの取り組みにより、1割の業務時間削減と約5％の売上増加を見込んでいるとのことです。自動販売機業界が抱える人手不足・廃棄ロスといった社会課題を解決しつつ、利用者のニーズを満たすことにもつながる、効果的なDXの事例と言えるでしょう。
参考：キリンビバレッジ株式会社
六甲バター株式会社
出典：六甲バター株式会社
チーズなどの乳製品を製造する六甲バター株式会社は、ベビーチーズの製造工程において「AI活用の最終製品検査システム」を工場へ実装し、製造現場のDXを推進しています。
同社のこれまでの課題は、高速で流れる製品の表面を従業員が目視で全数検品するという「作業者の負担の大きさ」でした。この課題を解決するため、数千枚の画像データをAIに学習させ、カメラ画像から不良品を特定・自動排出するシステムを構築しました。
このAIシステムの導入で、年間約20名分の検査工程人員の省力化を見込んでおり、作業環境の改善と大幅な業務効率化が期待されています。今後は他の製品ラインへの水平展開も予定しているとのことです。
製造業における、AIを活用した品質管理・DX推進の好例といえます。
参考：六甲バター株式会社
パナソニック ホールディングス株式会社
パナソニック ホールディングス株式会社は、グループ全体で「PX（Panasonic Transformation）」と名付けた全社的なDXを推進しています。「お客様サービスのDX」と「事業オペレーションのDX」の2つの観点で、AIなどのデジタル技術を活用しています。
実際に行われている事例は以下の通りです。
・AIエンジンでお客様の課題を予測し、サプライチェーンの混乱を自律的に解決する仕組みを構築
・冷蔵庫に搭載したAIカメラで庫内の野菜を認識し、消費期限の近いものからリスト化、フードロス削減に貢献
顧客の「くらし」と「しごと」に直結する本質的な価値提供にAIを活用し、DXによる価値創造を目指しています。
三井住友カード株式会社
出典：三井住友カード株式会社
三井住友カード株式会社は、月間50万件を超える問い合わせが寄せられるコンタクトセンターの応対体制を強化するため、自律思考型のAIオペレーターを導入し、顧客サポート業務のDXを図っています。
同社は、人間らしい自然な対話が可能な音声生成AIソリューション「X-Ghost」を活用し、顧客からの問い合わせに24時間365日安定して応対できる仕組みを構築しました。従来のガイダンスに沿ったメニュー選択ではなく、顧客の発話を起点とするのが大きな特徴です。
今後は、不審な通知に関する問い合わせ対応からスモールスタートを切り、将来的にはコンタクトセンターへの問い合わせの過半数をAIで対応することを目指すとしています。
顧客の利便性向上と業務効率化を両立させる、金融DXの先進的な事例です。
参考：三井住友カード株式会社
AI活用によるDX化で失敗しないためのポイント
AIはDXを推進するための強力な武器ですが、最新のAIツールを導入したからといってすぐにDXが成功するわけではありません。AIを活用したDXプロジェクトを失敗に終わらせないために、押さえておきたい重要なポイントを確認しておきましょう。
導入の目的を明確にする
AIを活用したDXで最も陥りやすい失敗が「AIを導入すること」自体が目的になってしまうケースです。
・自社のどのような経営課題を解決したいのか
・どの業務プロセスのどこを改善して、どのような状態を目指すのか
上記のような「AIを導入する目的」を最初に明確にしておくことが非常に大切です。目的が曖昧なままAIツールを導入しても、現場のニーズと合致せずに使われなくなったり、投資に見合う効果が得られなかったりするリスクが高まります。
DX推進の目的とAIの役割について、経営層から現場の担当者まで共通の認識を持ったうえで、プロジェクトをスタートさせましょう。
小さく始めて効果を検証する
最初から全社的な業務プロセスに、大規模かつ複雑なAIシステムを導入するのはハイリスクです。AIの精度や現場との適合性は、実際に動かしてみないと分からない部分も多く、想定外のトラブルによってDXの計画が頓挫する可能性があります。
AIを活用したDX化を進める際は、まずは特定の部門や一つの業務プロセスなど、影響範囲が限定的な領域からスモールスタートを切るのが鉄則です。これをビジネスの現場では「PoC（概念実証）」と呼びます。
小規模でAIを導入して効果や課題を検証し、運用ノウハウを蓄積していくのが第一段階です。そこから徐々に他の業務や部門へとDXの適用範囲を広げていくアプローチが、失敗しにくい堅実なやり方といえるでしょう。
現場に合った運用ルールを作る
AIを導入してDXを定着させるためには、実際にそのシステムを使う現場の従業員が抵抗なく業務に組み込めるよう、環境を整える必要があります。新しいツールの導入は従来の仕事のやり方を一変することになるため、反発や混乱を招くケースも珍しくありません。
・AIへ入力していいデータの範囲
・AIが提示した結果に対する最終的な判断基準
上記のような情報をまとめ、現場の実態に即した明確な運用ルールやマニュアルを作成しましょう。従業員への研修も手厚くし、AIの仕組みやツールの操作方法についてしっかりと周知を図ることが大切です。
AI活用のメリットを現場が実感できるようサポートを継続することが、DXを成功に導く重要なポイントとなります。
DX推進の壁を突破！課題解決・導入に役立つ資料4点を厳選して紹介【無料DL】
AIを活用したDXの必要性やメリットは理解できても、実際に自社でどう進めればよいのか分からず、具体的な一歩を踏み出せずにいる方も多いことでしょう。「導入はしたものの効果が出ない」というケースも少なくありません。
AI×DXを効果的に推進するためには、どのような壁・課題があるのかをしっかり認識したうえで、それに対応する戦略を立てなければいけません。そこで今回は、当メディアが厳選した「DX推進の具体的な打ち手をまとめた無料ホワイトペーパー4選」をご紹介します。
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まとめ
本記事はAI活用によるDX推進について、基礎知識から導入のメリットをはじめ、部門別のイメージや実際の企業の成功事例まで、詳しく解説しました。
DXは企業の競争力を高めるための重要な取り組みであり、AIはそのDXを加速させるための強力な推進力です。データを価値ある情報へと素早く変換し、業務プロセスの自動化や意思決定の向上をもたらすAIの力は、あらゆる部門のDXをサポートします。
AI×DXを成功させるためには、導入の目的を明確にしつつ、まずは限られた範囲で小さく検証していく慎重な姿勢が重要です。ぜひ本記事で紹介したポイントを参考に、自社の課題に寄り添った形でAI導入を検討し、さらなるDXの推進へと繋げてみてください。
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