【活用事例】DXとAIの違いを解説｜AIで業務効率化できる4つのポイント

AIはDXの実現へ向けた"強力な手段"になる

DXは単に業務をデジタル化することを指す言葉ではありません。ビジネスモデルや組織、企業文化を含む大規模な変革を意味します。生成AIをはじめとする技術の急速な発展により、AIは短期間のうちに普及し、一気に身近な存在となりました。また、性能も向上し、十分業務に耐えうる品質に到達しています。こうした背景から、AIは今やDXを加速させるために必要不可欠なツールとなっており、特にデータの利活用、業務の効率化、新たな価値の創造などにおいて中心的な役割を果たしています。結論として、「AIはDXを支える重要な技術群」といえるでしょう。

1：業務プロセスを高度に自動化できる

AI活用により、従来のRPAなどでは自動化が難しかった非定型業務や、人間の判断を必要とする複雑な業務を自動化することができます。そうした業務から解放されれば、従業員はより戦略的・創造的な業務に注力できるようになり、組織全体の生産性の向上が期待できます。
また、DX単独では課題解決が困難な場合、AIを組み合わせることにより解決できることもあります。例えば請求書の処理は、ただ請求書を電子化しただけでは手動の作業が残り、革新的な業務変革とはなりません。ほかにも電話による問い合わせを単に電子メールに変更する、手書きの伝票を表計算へのデータ入力に変更する、などではデジタル化しても人手依存の業務が残ります。こうした場合、AIを導入して自動的に処理する仕組みを構築すれば、劇的に工数を削減することができます。
業務の属人化が進み、特定の社員にしかできない業務をデジタル化した場合も同様で、ナレッジ、ノウハウの共有が困難になるという課題があります。その場合、AIによりワークフローを学習させることで、業務の自動化、標準化が可能となります。

2：データに基づいた意思決定が可能になる

AIの得意分野の1つがデータ分析です。膨大なデータを高速で分析し、人間では見過ごしがちなパターンやトレンド、相関関係を発見することができます。これにより、客観的なデータに基づいた迅速かつ正確な意思決定が可能になり、ビジネスの競争力が高まります。
例えばDXによりこれまでの顧客データや納品データなどをデジタル化し蓄積しているものの、新規顧客の開拓などには十分活用できていないという場合には、AIにそれらのデータを分析させることで意思決定の参考としたり、将来予測に活用したりすることが可能となります。

3：顧客体験の向上が期待できる

AIを活用することで、顧客の行動履歴や嗜好を詳細に分析し、個々の顧客に最適化されたパーソナライズサービスや情報を提供できます。これにより、顧客満足度やロイヤルティの向上、LTV（Life Time Value：顧客生涯価値）の最大化が期待できます。
一方、市場や顧客ニーズの変化が激しい場合、RPAによるDX推進を行っても、業務プロセスや設定を繰り返し修正する必要が生じ、結果として効率化の効果が薄れることがあります。
この課題を解決するためには、ワークフローをAIにリアルタイムで学習させ、変化に応じて自動的に調整できる仕組みを構築することが重要です。AIは画面構成や入力パターンを認識し、従来のように人の手でシナリオを修正する負担を大幅に減らします。

4：新たなビジネスモデルの創出につながる

AIは既存の枠にとらわれない新しいサービスや製品の開発や、既存のビジネスプロセスを根本から変革を実現することに活用できる可能性を持っています。実際に、ECサイトで「おすすめ」を表示するレコメンデーションシステムや、自動運転サービスなどは、AIが新たな収益源や市場を創出した具体例といえます。
例えばDX化により業務をシステム化したにも関わらず、意思決定は人間に依存しており、結果的に承認・判断に時間がかかっている場合には、AIに最適解を提示させることにより承認・判断をスピードアップすることができます。

画像や音声、言語の「認識・識別」

AIの中には画像や動画内の特定の物体、人間の顔・文字のなどを識別する、音声をテキストに変換する、自然言語の意味を理解するなどの認識能力を持つものがあります。これらの認識能力は不審人物の侵入を監視するセキュリティ対策や製造業における品質管理・外観検査、小売業における顧客の動線分析、医療分野における画像診断支援などに活用されています。
例えば情報システム部門では、社内向けヘルプデスク・チャットボットにAIを活用すれば、音声やチャットからの問い合わせを正しく理解し、適切な解決策を提示したり、自動処理を行うことができます。これにより、対応工数の削減・属人化の解消などが期待できます。
さらに、現在では画像とテキストなど、複数の情報源を同時に処理する「マルチモーダルAI」も登場しており、今後の活用が期待されています。

各データの「分析・予測」

AIは、ビッグデータの中から傾向やパターンを発見し、未来の状況を高い精度で予測する能力を持っています。この能力を活用すれば、マーケティングの分野では需要変動予測に、生産管理の分野では機器の故障予測に、経済分野では株価変動などの予測に活用できます。
例えば情報システム部門では、社内ネットワークのトラフィックパターン、認証ログ、ファイルアクセス履歴などをAIにリアルタイムで分析させ、通常の振る舞いと異なる異常を予測・検知する仕組みを構築すれば、不正アクセスやマルウェア感染などのリスクを低減し、セキュリティレベルを向上させることができます。

テキストや画像、音声の「生成・創造」

AIのうち、生成AIは入力されたプロンプト（指示命令）に基づいて文章、イラスト、写真、音楽、コードなどをゼロから創り出す能力を持っています。これらの能力は、コンテンツ制作、デザイン、研究開発などに活用することができます。
例えば情報システム部門では、社内システムの利用マニュアル、ITセキュリティ教育資料、プロモーション用の画像などを既存のデータやテンプレートをもとにAIに生成・創造させることができます。これにより、社員向けの情報発信のスピード向上や、コンテンツ制作コストの削減を実現できます。

業務プロセスやプロモーションなどの「最適化」

AIのうちAIエージェントと呼ばれるものは、限られたリソースや複雑な条件下で、最も効率的・効果的な解決策を見つけ出す能力を持っています。この能力を活用すれば、物流ルートの最適化、生産スケジュールの最適化、広告配信の最適化（パーソナライズ化）などを実現できます。
例えば情報システム部門では、AIエージェントを活用してクラウド利用状況やサーバーのトラフィック等を分析することにより、クラウドの利用コストを最適化することができます。

目標達成へ向けた「自律的な行動」

AIエージェントは、与えられた目標に対して自ら計画を立て、環境から情報を取得し、複数のタスクを連続的に実行する能力を持っています。この能力は自動運転や複雑なバックオフィス業務の自動化に活用されています。
例えば情報システム部門では、障害が発生した際にAIエージェントがエラーログを認識・分析し、過去の対応ナレッジを参照して再起動や設定変更などの復旧作業を自律的に実行することができます。また、PCなどのエンドポイント（端末）上で不正なファイルや通信を識別した際、通信の遮断や隔離、ファイルの削除などを人間による承認を待たずに行うこともできます。

1：明確なDX戦略とAI導入目的を設定する

AIを単なるツール導入で終わらせないため、まずは自社の経営戦略や経営方針と合致した、明確なDXビジョンを確立しましょう。そしてそのDXビジョンに基づき、AI導入により現在のどのような課題を解決したいのか、具体的な導入目的を設定することが重要です。

2：品質の高いデータ基盤を整備する

AIの性能はデータの品質に大きく依存します。そのため、AIが学習し的確な推論を実施するため、正確で網羅的かつ適切なデータを収集し、蓄積する管理基盤を構築することが重要です。

3：AI人材の育成と組織文化の変革を進める

AIを導入したものの、使いこなせなくては意味がありません。AIを正しく利用するためにはAIリテラシーの向上が、AIに正しく指示を与えるためにはプロンプトエンジニアリングの習得が、そして学習データの整備にはデータ分析スキルの向上が必要となります。企業はこうしたAI関連の教育を実施し、AIを使いこなせる人材を育成する必要があります。同時に、AIとの協働を前提とした柔軟な組織文化の醸成も必要不可欠です。
経済産業省では、DX推進に必要な人財・スキルの獲得に向けて企業が取り組むべき対応を取りまとめた「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024」を公開しています。社内の教育プログラムを作成する際には参考にすると良いでしょう。

参考：経済産業省「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024」

4：一部の業務・部門からのスモールスタートを検討する

最初から大規模なAI導入を目指してしまうと、ワークフローや企業風土が大きく変化するため社内の反発を招くことに加え、導入後に現場が混乱し、却って業務効率が落ちてしまうという危険性もあります。まずは大規模な導入を目指すのではなく、効果が出やすい小規模なプロジェクトから始め、成功体験を積み重ねながら徐々に適用範囲を広げていくようなアプローチを取ることを推奨します。また、導入効果を客観的に把握するため、導入前後の効果を測定・評価するプロセスを構築し、PDCAサイクルにより改善を継続していくことも重要です。

5：自社に合うベンダーを選定する

AI導入を成功させるためには、自社の課題や目的に合った技術、サポート体制を持つベンダーを選定することも重要です。ベンダーを選択する際には、自社の業態に近い企業への導入実績、導入するAIソリューションに対する専門性、サポート対応の柔軟性などを評価基準とすると良いでしょう。