デジタルトランスフォーメーション（DX）とは？3つの成功事例から学ぶ技術戦略

近年、「デジタルトランスフォーメーション（DX）」という、言葉を耳にする機会が増えていませんか？

「DX推進室」といった部署を立ち上げた企業も多く、DXには非常に注目が集まっています。

DXは、これからのビジネスにおいて欠かすことのできない「変革」を実施するための、考え方の1つといえるでしょう。

しかし、「デジタルトランスフォーメーションをどのように自社で導入・活用できるのか？」また、「どのような仕組み・効果が得られるのか？」などの疑問を抱いている方も多いのではないでしょうか？

そこで本稿では、デジタルトランスフォーメーションの基礎知識から、支えとなっている最新技術、そして具体的な活用事例をまとめて解説します。

デジタルトランスフォーメーション（DX)とは

デジタル化の位置付け

「結局、DXとは、自社のビジネスにおいて何をすることがあてはまるのか？」

DXを具体的にイメージするためには、本章で紹介する「デジタル化の位置付け」を押さえておくことが大切です。

デジタル化の範囲は、「デジタイゼーション」、「デジタライゼーション」、「DX」の3つの階級に分類できます。

デジタイゼーション

デジタイゼーションとは、「デジタルツールを導入するなどの部分的なデジタル化」のことです。

いわゆる「IT化」がここにあたります。目的は工程の効率化です。例えば、「カスタマーサービスを充実させるため、チャットボットを導入する」ことが該当します。

デジタライゼーション

デジタライゼーションとは、「長期的な視野を持った全体的なデジタル化」のことです。

経営戦略に密接したデジタル化がここにあたります。目的はプロセス全体の効率化です。例えば、「倉庫情報の一元管理のため、WMSを導入する」ことが該当します。

DX

前章でご紹介したように、DXの目的は「ビジネスモデルの変革」です。例えば、「巣ごもり需要に応えるため、オンライン販売に力を入れる」ことが該当します。

ユニクロがRFIDタグ導入し、「セルフレジ導入による新しい顧客体験」や「一括照合による在庫管理の効率化」など、ビジネスモデルの変革を行ったことは、DXの好例と言えるでしょう。

デジタルトランスフォーメーションとは、それ自体がソリューションではなく、さまざまな先進IT技術を活用してデジタル化を進めるビジネス変革のことを言います。

デジタルトランスフォーメーションは、もともと「ITの浸透が、人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変化させる」という意味で使用され始めた言葉です。

略称は「DT」(Digital Transformationの頭文字)ではなく、「DX」です。これは英語圏では一般的に「Trans」を「X」と表記することが多いため、「DX」と表記されます。

いわゆる一般的なシステム導入によるIT化と比較し、社内外のビジネス変革を行う点が大きく異なります。

経産省が2018年12月に公表した「DX推進ガイドライン」では、DX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」と定義されています。

簡単にまとめると、デジタル化により既存ビジネスの枠組みを脱して、既存ビジネスの仕組みを組み替えたり、新たなビジネス価値創出を行ったりすることが「DX」です。

参考資料：DX 推進ガイドライン

DXが重要な理由

ビジネス業界でDXが注目され、かつ重要性が高くなっているのは、大きく次の2つの理由があります。

• 固定観念を払拭する力をDXが持っている
• 既存ビジネスモデルの限界と2025年の崖が迫っている

固定観念を払拭する力をDXが持っている

DXが重要な理由の1つは、ビジネスでこれまで不可能と思われていた固定観念を払拭する力を持ち合わせているからです。

先進IT技術の急速な進展によって、現代は多種多様な領域で人間の生活や活動を良くする環境がそろっています。

DXは、これまで各業界・企業で部分最適化されていたこと、常識・実現困難と思われていたことをも、超える可能性を秘めているのです。

つまり、各ビジネス領域において、理想のモデルへ一歩近づけてくれる武器こそが、DXなのです。

実際に、DXによって成功し、成長している企業は多数あります。

EコマースのAmazonやZOZOTOWN、シェアリングサービスのメルカリやUber、電気自動車のテスラなど、21世紀になってから登場した企業も多いです。

既存ビジネスモデルの限界と2025年の崖が迫っている

既存ビジネスモデル、そして2025年の崖が迫っている事実も、DXが重要度を増している理由の1つです。

上記で挙げたように、DXによって若いIT企業が成功を収める裏で、DXの流れに対応できないビジネスや企業は淘汰され始めています。

アメリカの「Uber」 VS 「Yellow Cab」や、「Amazon」 VS 「トイザらス」が良い例でしょう。業界で圧倒的な地位を築いていても、IT技術を駆使した新興企業との競争に遅れを取っている様子から、既存のビジネスモデルの限界が伺えます。

日本においても同様で、これからのビジネスはDXなしでは語れません。例えば、既存基幹システムが老朽化に伴って現在の業務に対応できていないという大きな課題があります。

経産省のDXレポートの「2025年の崖」では、2025年までにシステム刷新を集中的に推進する必要性を示唆しています。

2025年は、システム開発・保守を担っていた技術者の引退によるブラックボックス化、各種サポート期限切れも重なるタイミングとなっているためです。

このまま対策を講じないでいると、その経済損失は年間12兆円にものぼると言われています。いますぐにでも、国を挙げて取り組むべき課題となっています。

日本政府が政府共通プラットフォームにAWS（Amazon Web Service）を採用することを決定し、人事・文書管理ツールのクラウド移行を進めていることも、国の本気度の表れでしょう。

参考資料：DXレポート

DXの進め方のポイント

DXを推進する上での最重要ポイントは、「自社の経営ビジョンに、DXに関連した内容が含まれていること」です。

「なぜDXを推進するのか？」
「DXを推進してどのような企業を目指すのか？」

企業の目指すべき方向性が明確でなければ、組織全体が一丸となり、DXを成し遂げることは難しいからです。

今後は、デジタル化社会に適用していくため、DXをビジョンに掲げる企業が増えることが見込まれます。これから本格的にDXに取り組みたいと考えている企業は、既にDXを推進している企業の経営ビジョンを参考にするとよいでしょう。

DX推進に向けた現状と課題

DX推進の現状は、企業間に差があります。

利害関係や既存のビジネスモデルに縛られ、なかなか変革が進まない企業が多い一方、ユニクロのようにDXを推進する企業も多数現れています。

この差の要因は、レガシーシステムとの共存、経営層の理解、マインド（従業員がDXを自分ごととして捉える）など、DX推進に待ち構える課題が多く、多くの企業が変革に踏み切れないためです。

DXの推進に成功している企業は、いずれも明確なビジョンを持ち、強力なトップダウン型のプロジェクトで改革を進めています。

DXはビジネスモデルの変革です。ボトムアップ型のプロジェクトでは経営層やステークホルダーの巻き込みに失敗するか、あるいは時間がかかるため、変革がとん挫する可能性が高まります。

新型コロナの流行以降、社会のデジタル化が加速しています。今後は、IoT・AI・5Gなどの先端テクノロジーの発展にともない、あらゆる業界でDXへの取り組みが加速すると見込まれます。

「自社にDXは関係ない」と行動を起こさなければ、デジタル化社会や働き手の減少といった雇用変化への対応が難しくなるでしょう。

DXを支える先進技術

DXで実際に活用される先進技術の例として、以下の5つを紹介していきます。

• AI
  IoT x AIが切り開く第四次産業革命！製造業に与えるインパクトと注目サービスを徹底解説
  https://blog.rflocus.com/iot-ai/
• IoT
• ブロックチェーン
• 5G
• RFID

AI

ひとくちにAIといっても、用途や役割によっていくつか種類があるので、以下に挙げる4つの主要技術を簡単に解説していきます。

• 画像認識
• 画像生成
• 音声認識
• 自然言語処理

画像認識

「画像認識」は、画像の教師データ※1を大量に学習することで、似た対象物の特徴量を把握して、対象の画像に映るものが何かを分類するAI技術です。

スマートフォンやビデオカメラの顔認識で画像認識が利用されているので、イメージしやすいでしょう。

画像認識は、撮影場所や時間などの2次情報も含めて相関関係の学習を深めることで、より高精度化することが可能です。

※1：AIが学ぶためのサンプルデータのこと

画像生成

設定された、もしくはインプットされた情報に対して、アウトプットとして適した画像を生成するAI技術が「画像生成」です。

近年は、敵対的生成ネットワーク（GAN）の進歩によって、実在しない画像や動画データを生成するまでに至っています。

画像生成の例としては、オバマ大統領のフェイク動画が最も有名でしょう。

それ以外にも、欠損や低画質の画像自動補正や、実在しないアイドルの顔生成、写真の人間の顔からアニメ顔を生成する、などの例があります。

音声認識

人間の話している声の教師データを大量に学習することで、アナログな音声データを自動でデジタルな音声データへ変換するAI技術が、「音声認識」です。

簡単に言えば、いわゆる文字起こしを自動でやってくれるイメージです。

馴染みのあるところでは、Siriやスマートスピーカーが、発話者の発した言葉を、文字情報として受け取るときに使われます。

ただし、音声認識だけでは、文章や文脈を含めた意味の理解まではできません。次に紹介する、自然言語処理と組み合わせる必要があります。

自然言語処理

「自然言語処理」は、コンピューターが人間の言葉を理解するために、大量の文章データを学習して、文脈や文節、単語の組み合わせから文章の意味を理解するAI技術です。

Siriやスマートスピーカーが、音声認識で理解した文字情報を、どのような意味か理解するときに使われます。

また、インプットされた情報に対して、どのような応答情報を返すのが適切であるか、文章パターンを決めるときにも使われます。

自然言語処理は、他のAI技術に比べて発展途上であり、スマートスピーカーの応答精度など、より高度化が今後期待される領域です。

IoT

IoTは、あらゆるモノをインターネットに接続するIT技術です。

一般的には、これまでアナログかつインターネットに未接続だったモノに使われます。

通信モジュールやセンサーを搭載して、以下の3点を目的に利用されます。

• 可視化による状況把握、データ収集
• 自動操作
• 遠隔操作

具体的には、スマートホームやスマート工場、インフラのスマート管理などへの活用が進んでいます。

「IoT」の基礎知識や活用事例、「スマート工場」について以下2記事で詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。

IoTとは？IoTの最新動向と活用事例をわかりやすく解説

IoTで工場の何が変わる？何を変える？製造業のIoT活用事例6選を用いて徹底解説！

ブロックチェーン

ブロックチェーンとは、ハッキングなどのデータ改ざんに対して、非常に優位性のあるIT技術で、ビットコインなどの暗号資産に利用されている中核技術です。

具体的には、以下の2点からブロックチェーンは改ざん耐性が優れていると言われます。

• P2Pによる分散型の取引情報記録により、データがほぼ不可逆である
• Proof of Workの仕組みによって、取引承認者の不正が経済合理性から排除される

デジタル通貨の価値担保はもちろん、今後はプライベートチェーンを活用した顧客管理や契約管理などへの活用が期待され、各社模索中の段階です。

「ブロックチェーン」の基礎知識や、IoTとの関係性についてこちらの記事で詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。

5分でわかるIoTとブロックチェーンの関係性！国内の活用事例とあわせて徹底解説！！

5G

5Gは、大容量高速・低遅延・同時多数接続を実現する移動通信システムです。4G通信の次世代バージョン、第5世代移動通信システムという意味があります。

4Gと比較すると、通信速度は20倍、遅延は10分の1、多数台同時接続は10倍と、大幅にスペックが向上しています。

2時間の映画のダウンロードが、2~3秒で終わるほどの大容量高速通信です。

大容量高速通信はVR/ARや4K8K映像に、低遅延によるリアルタイム性は医療/建設ロボットの遠隔操作や自動運転、そして多数同時接続性は大規模IoTソリューションへの活用が期待されています。

RFID

RFID（Radio Frequency IDentification）は、情報が埋め込まれたRFIDタグ（ICタグ）と、RFIDリーダライタ間で、近距離無線通信によって情報を交換する技術です。

Suicaをイメージしてもらうとわかりやすいでしょう。

基本的には、対象物にRFIDタグを取り付け、それをRFIDリーダで読み取ることで利用します。

急速に普及を始めているUHF帯のRFIDであれば、読み取り距離が5m~10mと長く、タグ表面が見えていなくても読め、さらに一括読み取りも可能というメリットがあります。

RFIDの最新動向や導入のポイントについてこちらの記事で詳しく解説していますので、気になる方はぜひチェックしてみてください。

RFIDとは？最新動向と活用事例を解説！

DXの活用事例

DXが実際にどのように活用されているのか、次の3つの領域で従来のビジネスと比較しながら違いを解説していきます。

• 小売のDX事例：無人店舗
  無人店舗は小売業の業務効率化に不可欠！?国内外の事例や将来の展望について徹底解説
  https://blog.rflocus.com/unmanned-stores/
• 製造のDX事例：スマート工場
  スマートファクトリーとは？実現に必要な2つの要素と成功事例をご紹介！！
  https://blog.rflocus.com/smart-factory/
• 物流のDX事例：スマート物流

小売のDX事例：無人店舗

小売におけるDX事例としては、アメリカの「Amazon GO」や中国の「Bingo Box」といった海外で始まった無人店舗が挙げられます。

無人店舗の仕組みとしては、次のとおりです。

• 店舗の入店時に顔認証で人物（アカウント）特定
• 商品の料金計算は、RFIDタグで商品検知もしくは画像認識による特定
• 決済は、アカウントに紐付いたクレカ・キャッシュレスで退店時に自動決済

無人店舗化することで労働力不足を補えたり、アカウントを特定することで店舗利用者の嗜好データを収集したりすることができます。

人手不足が顕在化し始めている日本でも、国内大手コンビニチェーンを中心に実用化に向けて、IT・通信企業と協業で実証実験を行っています。

また、無人店舗ではないものの、国内でもキャッシュレス決済やセルフレジ、マクドナルドやスターバックスのモバイルオーダーなど、要素技術の導入は進んでいます。

新型コロナウイルスをきっかけとして、デリバリー需要の増加や対人接触の回避といった視点から、よりデジタル化が加速する可能性が高いでしょう。

製造のDX事例：スマートファクトリー

製造のDX事例として挙げられるのは、スマートファクトリーです。

もともと製造現場は、ファクトリーオートメーションを主導とする自動化が進んでおり、その延長としてスマートファクトリーというDXの波が入り込んできています。

一般的なスマートファクトリー化の具体的な手法と効果をまとめると、以下のとおりです。

2025年の崖でシステムが陥っている状況と同様に、製造現場も生産設備の老朽化や職人の引退による技術喪失といった課題解決に、DXが有効な手段として活用が進んでいます。

物流のDX事例：スマート物流

物流のDX事例としては、販売から出荷までのサプライチェーン全体のスマート化が挙げられます。

特に、Eコマースの拡大に伴って、製品を正確・大量・迅速に発送する必要があり、物流業界はDXの取り組みが進んでいる領域の1つです。

イメージとしては、Amazonの物流内をロボットが走り回っている様子がわかりやすいでしょう。

スマート物流にもさまざまなタイプがありますが、一般的には次のようなスマート化が図られている事例が多いです。

• RFIDシステムで製品・パレット配置や在庫数を把握・管理をシステム上で管理
• 発注データとロボットにより製品を在庫保管場所から梱包場所まで自動ピッキング
• 出荷状況と在庫状況をリアルタイムでシステム管理
• 上記データを分析し、物流内の配置やピック・梱包の状況からオペレーション最適化

今後は、トラックの自動運転など配送に関するDXとも連携して、さらなる省人化・自動化が進むことが期待されます。

まとめ

デジタルトランスフォーメーションは、それ自体がソリューションではなく、さまざまな先進技術をソリューションとして活用したビジネス変革です。

2025年の壁のような課題に加えて、これからのビジネス競争に勝っていくためにも、DXに取り組むのは不可欠となります。