DXとは

DXとは、Digital Transformationの略語です。デジタル技術を使って、日常の生活やビジネスを変容・変革させることをDXと言います。 経済産業省がは発表した「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）」では、DXを以下のように定義しています。

「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」

引用元：「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）」（経済産業省）

DXは、経済産業省の発表にもあったように、デジタル技術を使って製品やサービスなどを変革し、競争上の優位性を持つ必要があります。

AIとは

次にAIとは何かについて説明をしていきます。 AIは、「Artificial Intelligence」の略で、日本語では人工知能と直訳をします。人間と同じような知能を持たせたソフトウエアのことを指します。

「機械学習」を行うことで、データの法則を自動で見つけ、判断のルールを見つけ、AIそのものを主体的に判断を行うことができ、工数の削減につながります。

さらにAIは、多様な機械・システムに組み込むことが可能なほか、データに基づいて判断をするため、司令塔としての機能を果たすこともできます。
しかし、AIの定義は定まっていないのが現状です。

AIができることは「認識」と「予測」

AIは、以下2つを得意としています。

• 情報を収集してどんなデータがあるかを「認識」する
• 収集した情報をもとに未来の「予測」をする

たとえば、画像を認識してカテゴリ別に分けることができます。また、文字や音声の持つ意味を認識して機械的に処理することができます。AIを活用すれば、従来のシステムで扱いづらかった画像や音声データを適切に処理できるようになるのです。

RPAとAIの違いとは

AIは、デジタル技術の一つです。 デジタル技術には、AI以外にもIOTやICT、5Gなどがあげられます。その中で、RPAとAIはよく混同されてしまいます。

ここでは、RPAとAIの違いについて説明します。 RPAは、『Robotic Process Automation』を頭略語であり、日本語に訳すと「ロボットによる業務自動化」です。

RPAとAIの違いですがRPAは、業務を自動化するためのシステムそのものを意味します。一方AIは、PRAなどのシステム内に組み込まれ、データに基づいた判断や作業の振り分けを行う機能のことを指します。

DXとAIの関係性は？AIの役割を考えると見えてくる

DXとAIの関係性は、AIの役割を理解することで見えてきます。まずは日本経済の中枢である経済産業省の定義を見ていきましょう。

『文書や手続きを単に電子化するだけではなく、ITを徹底的に活用することで、手続きを簡単・便利にし蓄積されたデータを政策立案に役立て、国民と行政、双方の生産性を抜本的に向上することを目指します。』

また、この文章でいう「ITを徹底的に活用する」と言う部分に関してAIが役立つと考えられるでしょう。

引用：経済産業省｜METI DX

AIはDXの「手段」として役立つ

DXで重要なことは、デジタル技術を使って、データの利用を行いビジネスモデルなど企業全体や日常社会を変革させることです。AIは、そのデジタル技術にあたります。AIの特性を活かせば、従来人間が手作業で行っていた確認作業や、データ分析を自動で処理することができるようになります。

さらに、人間が手作業で処理するよりはるかに多くのデータ数を処理できることも魅力の1つです。AIは、従来の技術では扱えないデータを処理し、さまざまな方面に役立てていけるパートナーとしてDX化に役立ってくれることでしょう。

AIをDXに取り入れるための3つのポイント

企業がAIをDXに取り入れるため必要なポイントを3つ紹介します。

1. 目標を明確にする

AIを用いてDX化を進める際に最も重要なのは「目的を明確にすること」です。AIを導入してDX化を進めることは会社内のシステムを総入れ替えする行為です。

DX化を進めることで「どのような未来が想定できるか」「3〜5年後の会社はどのように成長しているか」など、目的を明確にしておかなければ、社内を混乱させてしまう可能性があります。

目的を決めることでDX化の予算感を見積もることができますし、必要な人材を調達することもできます。まずは経営トップ層から実務部門に渡るまで明確なイメージを共有しましょう。

2. データの品質を上げる工夫

AI技術がどれだけ進歩していても、人間の目で確認するよりも質が高くなることはありません。特にAIを活用した初期段階では、不要データが混じっていたり、異常が発生しやすい状態になっていたりというケースがあります。

そのため、データの品質を上げるために、不要データを目視で取り除いたり、異常が起こる原因を探ったりという対策が必要になるでしょう。AIが認識する情報の品質を上げる工夫を施すことで、後のデータ分析に大きく役立つことになります。初期段階は丁寧に目視でデータを分別することが大切です。

3. AIが使える人材を教育する

AIに対応している人材が少ない場合は、後のDX化がうまく進まない可能性があります。社員のAI人材が不足している場合には目的達成のために必要な人材を雇用したり、AI人材育成用プログラムを導入したりして、社内のAI人材を十分に確保できるようにしましょう。

AIをDXに活用するうえで生まれる2つの課題

AIを活用してDX化を進められたとしても、その後いくつか課題が見つかります。ここでは2つの課題を取り上げて紹介します。

プライバシーの保護

AIを活用する場合、膨大な個人情報を扱う必要があります。データが漏洩しないようなセキュリティ対策を講じるのはもちろんのこと、プライバシー性の高いデータはユーザーの承諾を受けてから活用するなどの対策が必要になるでしょう。

AIのバイアスコントロール

AIは収集したデータをもとに予測を行い、機械学習をしています。その結果として導き出された法則やパターンを活用して分析をしています。

収集したデータに問題がなければ、適切な分析を行えますが、データに偏りがある場合、AIの分析自体にバイアス（偏見）が入ってしまうのです。正しくデータを収集できるような工夫を施さなければ、分析自体に偏見が入ってしまい、無意味なデータだけが収集されることになるため、コントロールが必要です。

DX化に欠かせないAIにも課題がある！AIの特性を理解しよう

本記事では、DXとAIの関連性について解説してきました。DX化を進めるために、AIは必要不可欠な存在です。DX化を進めるのであれば、AIの精度を上げることが求められるでしょう。また、DX化を進められるIT人材を育成し、AIの役割やDX化を行う目標を明確にすることが重要です。