DXとは、デジタルトランスフォーメーション（Digital transformation）の略称で、「デジタル技術による変革」を意味します。
2004年にウメオ大学のエリック・ストルターマン教授が提唱した用語で、日本国内においては、2018年に経済産業省が発表した「DXレポート～ITシステム『2025年の崖』の克服とDXの本格的な展開～」および「デジタルトランスフォーメーションを推進するためのガイドライン （DX 推進ガイドライン）」の策定を皮切りに、広く認知されるようになりました。
DX推進ガイドラインとは、「DXの実現やその基盤となるITシステムの構築を行っていく上で経営者が押さえるべき事項を明確にすること、取締役会や株主がDXの取り組みをチェックする上で活用できるものにすること」を目的に、経済産業省によって策定されたものです。
DX推進ガイドラインにおいて、DXの定義は「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」とされています。
経済産業省が同ガイドラインを策定した背景には、デジタル技術を駆使する企業による、ビジネスモデルやサービスの在り方そのものの変革、それによって激変し続ける現代のビジネスシーンがあります。
最たる例のひとつとして、ECサイト大手のAmazonが挙げられます。Amazonは元々、書籍の販売を中心に展開し始めたことから、従来の業種に当てはめれば書店が競合となるサービスでした。
しかしあらゆる商品を取り扱うようになり、人々の生活に浸透した結果、競合は書店に留まらず、あらゆるサービスにとって無視することのできない存在となったのです。
この例からも分かる通り、DXはあらゆる業種・サービスに起こり得るものであり、また業態の垣根を変えるものでもあると言うことができるしょう。
さらにDXが注目される理由のひとつに、「2025年の崖」と呼ばれる経済的損失の存在があります。2025年の崖とは、DXの推進が進まない場合、最大で年間12兆円の経済損失が発生する可能性があるとする経済産業省による試算です。
この試算における経済的損失とは、既存のシステムが老朽化・ブラックボックス化することによって起こるシステム障害を想定しており、12兆円という金額は日本のGDPのおよそ2%に相当すると考えられます。
なおDXが実現できない場合のリスクは、経済的損失に留まりません。
DXへの移行が進まない場合、今後、爆発的に増大していくデータの増加に耐えられず、技術的に業務基盤を維持することさえ難しくなってしまいます。
DXに成功している企業の事例を6選紹介します。
Amazonは、最高の顧客体験を提供するためにあらゆるサービスを変革し続けており、世界で最もDXの実現に近いと言われています。
・倉庫業務や物流をデジタルで変革することで実現した「Amazon Prime Now」
・クラウドサービス世界1位のシェアを誇る「AWS（Amazon Web Services）」
・オンラインとオフラインを統合する書店「Amazon Books」
・決済の不要な無人コンビニ「Amazon Go」
代表的な取り組みは上記の通りです。
AmazonのDXへの取り組みを見ると、いずれも既存サービスの代替ではなく、新たな顧客体験を作り出していることが分かります。
参考：
Amazon Prime Now｜Amazon
クラウドならアマゾン ウェブ サービス｜AWS
Amazon Books｜Amazon
Amazon Go｜Amazon
オプティムは、ドローンやAIによる画像認識技術を農業に取り入れることで、低農薬農法を実現しました。
オプティムのDX事例は、農業に最新技術を取り入れた技術面だけでなく、採用しているビジネスモデルも特徴的です。
従来のビジネスモデルでは、農家は投資効果のはっきりしない技術に投資せざるを得ず、技術を提供するITベンダーもまた、機器のレンタル費などによって利益を確保する必要があります。
しかし、投資効果の不透明な機器を購入する余裕がないことなどを要因として、なかなか農業のDXは進みませんでした。
これに対し、オプティムが取り組むビジネスモデルでは、農作物の販売額から利益を上げる方法を採用しています。そうすることで、機器の貸与を無償で行うなどのアプローチが可能になったのです。
低農薬農法で栽培した農産物は、「スマート枝豆」や「スマート米」として、一般的な農産物よりも高値で取引されています。
参考：
スマート米｜オプティム
ピンポイント農薬散布テクノロジーを用いた「丹波黒 大豆・枝豆」の栽培に成功、2018年10月17日から高島屋で販売｜オプティム
トヨタ、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュアの4社は共同で、AIを活用した配車支援システムを導入。
AIによる需要予測システムの効果は上々で、試験導入では、導入前と比べて平均売上が20.4％向上したといいます。
配車AIを導入するメリットは、単純な売上の向上に留まりません。従来は、ベテランドライバーと新人ドライバーで売上に大きな差が生じており、これがタクシードライバーの増員が滞る要因にもなっていました。
若手ドライバーの業務をAIが支援することで、定着率や志望者数の増加といった効果も期待できます。
参考：
トヨタ、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュアの4社、人工知能を活用したタクシーの「配車支援システム」の試験導入を開始 －タクシー業界の変革を目指すサービスの開発を加速－｜JapanTaxi
JTBは、ナビタイムジャパン、日本マイクロソフトと共同で、訪日外国人旅行者に向けて、チャットボットを搭載したスマートフォンアプリを開発しました。
JTBの持つデータをもとに、観光スポットの情報や、観光スポットまでの移動経路を検索したり、モデルプランを参考に観光プランを組み立てたりすることができます。
アプリにはAIチャットボットが搭載されているため、観光ツアーで添乗員に質問するような感覚で問い合わせが可能。
窓口対応をAIに代替する取り組みは、観光業だけでなく行政なども行っており、その精度は年々向上しています。
なお同アプリは、「2020年の訪日外国人旅行者数4,000万人」という国が掲げる目標へ貢献するための施策でもあり、アプリで得られた移動データや嗜好データは、分析して同様の課題を持つインバウンドビジネスに活用される予定です。
参考：
小松製作所では、2015年より「スマートコンストラクション」をコンセプトに掲げてDXを推し進めています。
調査・測量、施工計画、施工管理、検査といった各施工プロセスに、ドローンによる測量や3D設計データの作成、建機の運転支援などといった適切なデジタル技術を導入することによって、安全性や生産性を向上させています。
2019年からは、従来の施工プロセスをアップデートするにとどまらず、DXに伴ってプロセスそのものが変革される状況も想定。さらなる施工コストの削減が期待されます。
参考：
安川電機は、DXの代表的な障害のひとつであるデータの一元化に取り組みました。
組織が拡大すると、会社全体で取り扱うデータ量が膨大になるとともに、部門・部署ごとに取り扱うデータの管理方法や形式に差が生まれ、重要なデータが埋もれてしまい管理が困難になります。
DXを進める上でデータ管理の一元化はひとつの柱であり、これが叶わなければ、データを活用したあらゆる施策も無駄になりかねません。
しかしデータの一元化をするためには全社一丸となって取り組まねばならず、現場の判断だけではなかなか推し進められないのが実情です。
これに対して安川電機では、データの一元化に先駆けて、社長が主導権を取って組織の再編を行いました。データが一元化したあとを見据えた理想的な組織を先に構築することで、データの一元化をせざるを得ない状況を作ったのです。
安川電機の例のように、DXを推し進めるためには経営層がイニシアチブを取って強引に方針を示すことも時に求められます。
参考：
2020年9月30日
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