企業の競争力を強化するためにDXは欠かせないと言われています。
しかし、日本の企業の約7割はDXを実施していないか、継続的に成果が出ていない状況が続いております。
本記事は、IT担当者やDX推進の担当者を対象に、2024年の最新の事例を通じて学ぶDX推進のポイントをご紹介します。
業務の効率化、顧客体験の向上、新たなビジネスモデルの構築など、具体的な課題ごとの成功事例を解説いたします。
この記事を読むことにより、自社のDX推進に役立つ実践的なアプローチと戦略を学ぶことが可能です。
このように株式会社QEDでは、企業のDX推進活動を行っています。
興味のある方はこちらからご確認下さい。
DX推進の重要性と現代社会におけるデジタルトランスフォーメーションの必要性
デジタルトランスフォーメーション（DX）は、企業の持続的な成長と競争力強化に不可欠な戦略です。
現代社会においてDXを推進する重要性と必要性について、以下の観点から詳述します。
- 事業環境の変化に対するDXの対応
- DXによる企業価値向上
- データ活用を通じた競争優位性の確保
DXについては以下の記事で全般的に紹介しているので、ぜひご覧ください。
事業環境の変化に対するDXの対応
ビジネス環境は急激に変化しており、新しいビジネスモデルや技術が次々と生まれています。
特に2024年には、AIやクラウドサービスの進展によって、企業のデジタル化が一層進んでいます。
DXを推進することで、企業は市場の変化に迅速に対応可能となります。
例えば、オンラインでの商品販売やサービス提供を強化することで、顧客との接点を広げることができます。
さらに、業務プロセスのデジタル化によって従業員の生産性が向上します。
紙を使った作業をデジタル化することで、意思決定のスピードが大幅に改善されます。
DXによる企業価値向上
DXは企業の価値創造に多大な影響を及ぼします。
既存のサービスを見直すだけでなく、新たなビジネスチャンスの創出にもつながります。
最先端の技術を活用することで、製品やサービスの付加価値を高めることができます。
AIやIoTを導入することで、顧客ニーズに応じたカスタマイズが実現可能です。
さらに、デジタル技術を活用したイノベーションにより、新たな事業の創出が期待されています。
従来のビジネスモデルを変革し、競争力を強化することが可能です。
データ活用を通じた競争優位性の確保
DXを通じたデータ活用は、企業の競争優位性を高めるための重要な要素です。
顧客データを分析することで、より効果的なマーケティング施策を展開できます。
また、業務データの統合・分析により、経営判断の精度を向上させることができます。
例えば、需要予測や在庫管理の最適化など、データに基づいた意思決定が可能となります。
データをリアルタイムで収集・分析することで、市場の変化に迅速に対応できます。
顧客の行動パターンを把握し、最適なタイミングでサービスを提供することができます。
デジタル化の遅れは企業の競争力を低下させる要因となります。
DXを推進することで、継続的な成長と市場での競争優位性を維持することが可能です。
特に日本企業では、2025年までにレガシーシステムの刷新が求められています。
セキュリティ対策の強化もDX推進における重要な側面です。
最新のシステムへ移行することで、サイバー攻撃などのリスクに対処することができます。
さらに、人材育成もDX推進には欠かせません。
デジタルスキルを持つ人材を育てることで、組織全体の変革を加速させることができます。
日本企業のDX推進状況とデジタル化への取り組み
日本企業のDX推進は、企業規模や業種によって大きな違いが見られます。
現在の進捗状況や具体的な取り組みについて、以下の視点から詳しく説明します。
- DX推進の現状と業界動向
- 推進における課題とその対応策
DX推進の現状と業界動向
2024年度の調査結果によれば、日本企業の約73.7%が何らかの形でDXに取り組んでいます。
しかし、「十分な成果を上げている」と答えた企業は約9.2%にとどまっています。
業種別に見ると、情報通信業が最も進んでおり、約45%の企業が既にDXを実施しています。
一方で、製造業やエネルギー・インフラ、商業・流通業では実施率が約25%程度となっています。
地域差も顕著で、東京23区にある大企業では実施率が5割を超えていますが、地方に行くにつれて実施率が下がる傾向があります。
推進における課題とその対応策
DX推進の主な課題は人材不足です。
約67.6%の企業がデジタル人材の確保に苦戦しており、特にAIやデータ解析の専門人材が不足しています。
この問題に対して、多くの企業が社内での人材育成に力を入れています。
専門的な研修プログラムを実施したり、外部のパートナー企業と連携して技術移転を進めています。
さらに、レガシーシステムの更新も大きな課題です。
多くの企業が旧システムの改修を進める中で、クラウドサービスへの移行を加速させています。
また、生成AIの業務利用も急速に広がっています。
データ活用も進んでおり、企業の約50%がデータ分析基盤を整備して顧客ニーズの把握や業務効率化に役立てています。
業務プロセスのデジタル化も順調に進展しています。
RPAの活用やペーパーレス化によって、作業効率を向上させる企業が増加しています。
組織体制の整備も進んでいます。
CDOを配置したりデジタル推進部門を新設するなど、全社的なDX推進体制を整える企業が増えています。
また、DXへの投資も増加しています。
特にAIやクラウドサービスに対する投資が目立っており、年々規模が拡大しています。
一方、中小企業ではDX推進に多くの課題が残っています。
約7割の企業がDXを未実施であり、人材や資金の不足が主な要因となっています。
DX活用で解決できる企業課題とビジネス価値の創出
DXの活用は、多様な企業の課題解決とビジネス価値の創造を可能にします。
代表的な課題と解決のアプローチについて、以下の観点から解説し、具体的な事例紹介への橋渡しとします。
- 業務の効率化とコストの最適化
- 顧客体験の向上
- 新たなビジネスモデルの創出
業務の効率化とコストの最適化
DXを通じた業務効率化は、多くの企業が初めに着手する分野です。
RPAやAIの導入によって、反復的な作業の自動化が可能になります。
データの一元化により、部門間での情報共有がスムーズになります。
また、クラウドツールの活用により、リモートワークにも対応可能な環境が整えられます。
需要予測や在庫管理の精度も高まります。
AIを活用した分析により、適正在庫を保ちながらコスト削減を両立することができます。
顧客体験の向上
デジタル技術の活用により、顧客との接点を大きく変革することが可能です。
特に、オンラインとオフラインを組み合わせた新しい購買体験を提供することができます。
さらに、顧客データを分析することで、パーソナライズされたサービスを提供することも可能です。
この結果、一人ひとりのニーズに応じた提案が行えるようになります。
また、24時間対応のAIチャットボットの導入などにより、顧客サポートの品質が向上します。
これにより、問い合わせ対応の効率化と顧客満足度の向上を実現します。
新たなビジネスモデルの創出
DXは従来のビジネスモデルを変革し、新しい収益源を生み出します。
デジタルプラットフォームを活用して、新しいサービスを展開することが可能です。
データを活用した新規事業の開発にも期待が持てます。
IoTやAIを活用することで、これまでにない価値を提供することが可能になります。
サブスクリプションモデルなど、デジタル時代に適した収益モデルを構築することができます。
これにより、継続的な収益確保と顧客との長期的な関係構築が可能となります。
次のセクションでは、これらの課題解決に成功した具体的な企業の事例を紹介します。
業務の効率化、顧客体験の改善、新たなビジネスモデルの構築など、分野ごとに実践的な取り組みを確認していきましょう。
DX導入で解決した課題①：業務効率化とコスト削減の成功事例
DXを活用した業務の効率化とコスト削減は、多くの企業にとって成果が最も明確に表れる分野とされています。
製造業、印刷業、物流業など、さまざまな分野における具体例を以下に挙げます。
- 製造業における効率向上の事例
- 社内コミュニケーションの改革事例
- データ利用を通じた業務改善の事例
製造業における効率向上の事例
フジワラテクノアートは、3年間で21種類のシステムおよびツールを導入し、製造工程の効率化を実現しました。
LINE WORKSを活用した結果、社内での情報共有が活性化しました。
生産管理システムにより、原価や進捗状況のリアルタイム共有が可能になりました。
また、約120社の協力企業との発注プロセスをオンライン化することで、1か月あたり400時間の作業時間削減を達成しました。
デジタルスキルを有する従業員が1名から21名に増加し、AI技術を活用した新しいプロジェクトにも着手可能となりました。
この取り組みは、経済産業省の「DXセレクション2023」においてグランプリを獲得しています。
社内コミュニケーションの改革事例
グランド印刷では、クラウドツールの導入を通じて業務効率を大きく改善しました。
受注情報、顧客情報、原価情報などをリアルタイムで統合管理する仕組みを構築しました。
ビジネスチャットツールの導入により、社内メールを廃止しました。
営業日報や稟議書をチャットで管理することで、コミュニケーション効率が向上しました。
さらに、自社開発の基幹システムとWebサービスの連携を強化することで、業務の効率化と省力化を推進しました。
この結果、3年連続で過去最高の売上を更新しました。
データ利用を通じた業務改善の事例
Mountain Gorillaは、Google Workspaceを活用して社内データのクラウド一元管理を実施しています。
また、KintoneやGitHubなどのツールを組み合わせ、データの視覚化や解析を実現しました。
製造能力、不良件数、納期遵守率といった実績をリアルタイムで確認できるようになりました。
そして、過去のデータ傾向を視覚化することで問題の早期発見や改善策の立案が容易になりました。
テレビ会議システムやクラウドを利用した一元管理により、「選べる働き方」を導入しました。
柔軟な労務管理システムの活用により、労働時間の自由度を向上させています。
DX活用で解決した課題②：デジタル技術による顧客体験の向上
DXを活用した顧客体験（CX）の向上は、競争優位性を築くための重要な要素です。
小売、金融、自動車といった多様な業界における革新的な取り組みを以下に紹介します。
- モバイルアプリを活用した顧客サービス改善事例
- AIを活用した個別化事例
- オンラインとオフラインの統合事例
モバイルアプリを活用した顧客サービス改善事例
スターバックスは、「モバイルオーダー＆ペイ」システムを全国的に導入し、顧客の利便性を大きく向上させました。
アプリで注文と支払いを事前に済ませる仕組みを提供しています。
飲み物のカスタマイズ、テイクアウト、店内飲食、ドライブスルーなど、さまざまな受け取り方法に対応しています。
特にコロナ禍では、非接触型サービスとして高い評価を得ました。
2024年5月よりAppleの「App Clip」を導入し、会員登録やアプリのインストールなしでサービス利用が可能になりました。
AIを活用した個別化事例
ユニクロのAIチャットボット「UNIQLO IQ」は、個々の顧客に合わせた提案を行っています。
商品の在庫確認やコーディネートの提案をAIが自動的に実施しています。
さらに、Google Cloudの会話型AIを活用し、自然な対話でのコミュニケーションを実現しています。
また、StyleHintアプリとの連携により、リアルな着こなし提案も可能になっています。
このようにして、オンラインストア利用に関するすべての質問に対応できる仕組みを整備し、顧客サポートの質を向上させています。
オンラインとオフラインの統合事例
LIXILは、AI音声認識を導入したオンラインショールームを展開しました。
ショールームコーディネーターの説明をリアルタイムで文字に変換し、多様な顧客に対応しています。
さらに、3D見積もりシステムを使用して、顧客が自宅にいながら水回り商品の360度ビューを確認できる機能を提供しています。
また、AIが条件や好みに応じて最適な商品を提案します。
その結果、対面接客と比べて93%の高い顧客満足度を実現し、地理的・時間的制約のない商品相談を可能にしています。
DXで実現した課題③：新しいビジネスモデルの構築と事業変革
デジタル技術を活用した新しいビジネスモデルの構築は、企業が持続的に成長する上で欠かせません。
製造業や建設業、小売業など、さまざまな分野における革新的な事例を取り上げます。
- ARとIoTを活用したサービスの革新事例
- サブスクリプション型モデルへの転換事例
- データの活用による新たな事業の創出事例
ARとIoTを活用したサービスの革新事例
クボタは、建設機械の故障診断をAR技術で効率化する「Kubota Diagnostics」アプリを開発しました。
エラーコードや症状を入力することで、点検箇所や修理方法が視覚的に表示されます。
スマートフォンのカメラで機械をスキャンすると、3DモデルとAR技術を活用して故障箇所が明確に示されます。
これにより、機械の稼働停止時間を最小化することが可能です。
製品情報や故障情報をリアルタイムでエンジニアと共有することで、未経験者の育成にも役立てています。
また、収集したデータは製品開発へも反映されています。
サブスクリプション型モデルへの転換事例
ユニ・チャームは、保育施設向けの紙おむつ定額制サービス「手ぶら登園」を展開しています。
このサービスは5,200を超える保育施設に導入されており、累計利用者数は10万人以上に達しています。
紙おむつやおしりふきを保育施設へ直接配送することで、保護者の負担を軽減しました。
また、保育士にとっても個別管理の手間が削減され、業務効率が向上しています。
さらに、環境に優しい専用紙おむつの提供や関連商品の拡充など、サービスの改善も進められています。
この取り組みは育児負担の軽減に寄与するものとして高く評価されています。
データ活用による新たな事業の創出事例
トヨタ自動車は、AIとデータ解析を組み合わせた「マテリアルズ・インフォマティクス」を活用しています。
また、クラウドサービス「WAVEBASE」を開発し、材料開発の効率化を実現しました。
統計解析や機械学習を用いることで、少量のデータから有用な情報を抽出しています。
住友ゴム工業では、材料データの解析時間を100分の1未満に短縮することに成功しました。
また、3500万ドルを投じて外部研究機関と連携し、新材料開発のスピードを加速させています。
この取り組みは日本の素材開発技術の進展にも寄与しています。
DXとデータ活用で解決した課題④：意思決定の高度化とAIの活用
データやAIの利用は、企業の意思決定を高度化し、競争力を強化することにつながります。
教育、出版、製造など、さまざまな業界での先進的な取り組みを紹介します。
- 教育データ分析を活用した学習効率化事例
- AIを用いた商品レコメンデーションの事例
- 需給予測精度向上の事例
教育データ分析を活用した学習効率化事例
ベネッセホールディングスは、約200万人分の学習履歴データを活用し、個々に最適化された学習環境を実現しています。
専門の「分析センター」を設立し、学習記録を分析しています。
AI機能を備えたタブレット学習サービスでは、正解・不正解のデータをもとに次の問題を自動提案します。
「AI StLike」アプリを通じて、一人ひとりの理解レベルに応じた学習を提供しています。
「チャレンジAI学習コーチ」では、小学4年生から中学3年生を対象に、いつでも質問できるオンラインプラットフォームを提供しています。
AIを用いた商品レコメンデーションの事例
KADOKAWAは、メタバース内に「ダ・ヴィンチストア」を展開し、約5,000点の書籍を探索可能な環境を構築しました。
VRゴーグルやスマートフォンから利用できます。
生成AI技術を利用した「AI書店員ダ・ヴィンチさん」は、顧客の質問に応じて最適な書籍を推奨します。
さらに、従来の購買履歴だけでなく、感情や興味に基づいた提案を行います。
また、角川武蔵野ミュージアムの「本棚劇場」をVRで再現するなど、新たな読書体験の提供にも取り組んでいます。
需給予測精度向上の事例
味の素グループは、サプライチェーンマネジメントをデジタル化しています。
「ADAMS」というデータ基盤を整備し、需要予測の精確さを向上させました。
AIを導入した需要予測システムにより、在庫の管理を効率化しています。
特にタイ味の素社では、在庫を10日分削減することに成功しました。
CDOやCXOなど新たな役職を設置し、デジタル技術を活用した業務改革を推進しています。
顧客ニーズに素早く対応できる体制を整備しました。
DX推進による課題⑤：人材不足の解消とデジタル人材育成への取り組み
日本企業が抱える大きな課題であるデジタル人材不足を、スキル向上プログラムや社内教育を通じて解決した事例をご紹介します。
製造業や食品業界、飲料業界など、さまざまな分野での取り組みを見ていきます。
- 企業全体で取り組むデジタル人材育成プログラムの事例
- 段階ごとのスキル開発アプローチの事例
- AIリテラシー向上のための取り組み事例
企業全体で取り組むデジタル人材育成プログラムの事例
ダイキン工業は「ダイキン情報技術大学（DICT）」を設立し、AIやデータ分析スキルの育成を進めています。
大阪大学の教授による9ヶ月間のプログラムを実施しています。
20代から40代にわたる幅広い部門の社員が参加し、AI技術の開発やシステム構築の人材育成を行っています。
また、2026年までに2,000名のデジタル人材の育成を目指しています。
第一期生は外部ベンチャー企業で実務経験を積み、エアコンの故障予測や生産ラインのスマート化などに取り組みました。
段階ごとのスキル開発アプローチの事例
キリンホールディングスは「キリンDX道場」を立ち上げ、3段階のプログラムを展開しています。
白帯（初級）、黒帯（中級）、師範（上級）の各コースを用意しました。
白帯コースではデジタル技術の基礎を学び、黒帯コースではAI活用やノーコードアプリ開発を習得します。
師範コースでは専門分野に特化した高度なスキルを磨きます。
2024年までに1,500人のDX人材育成を目標としており、初回募集では計画の5倍以上にあたる750人以上の応募がありました。
AIリテラシー向上のための取り組み事例
日清食品ホールディングスは「NISSIN DIGITAL ACADEMY」を設立し、38種類の専門講座を提供しています。
生成AIやデザイン思考など、7つの強化分野を設定しました。
ローコード・ノーコード開発ツールを導入し、社員自身が業務プロセスを改善できる環境を整備しました。
その結果、年間3万時間を超える業務時間削減を実現しました。
2026年までにBIツールの利用者を300人に増やし、データ活用を基盤とした経営を目指しています。
考察｜企業がDX推進で成功するためのポイントと戦略的アプローチ
これまでの具体的な事例から得た知識をもとに、企業がDX推進を成功させるための要点と戦略的手法について説明します。
- 業務効率化に関する成功の要因
- 顧客体験向上において注目すべき点
- 新たなビジネスモデル構築の手法
- データ利用とAIの導入を進める方法
- デジタル人材育成を効率的に進める方法
業務効率化に関する成功の要因
まず、複数のデジタルツールを一体的に利用することが重要です。
次に、現場の声を重視したシステムの選定により、スムーズな導入が可能となります。
そして、段階的な導入手法も有効です。
加えて、小規模な成功体験を積み上げることで、全社的な変革に結びつけることができます。
また、データの可視化と活用も欠かせません。
リアルタイムでの情報共有を通じ、迅速な意思決定と業務改善が実現されます。
顧客体験向上において注目すべき点
顧客視点によるサービス設計が必須です。
使いやすさや利便性を重視し、顧客の不満を解消することが大切です。
デジタル技術の特徴を活用した新たな価値の提供も求められます。
AIやARといった先端技術によって、従来にない体験を生み出すことができます。
データ収集と解析を通じた継続的な改善も不可欠です。
顧客行動データに基づき、サービスの最適化を推進できます。
新たなビジネスモデル構築の手法
まず、既存の強みとデジタル技術を統合することが重要です。
次に、顧客課題を根本的に解決することで、新たな価値を創出します。
さらに、データ収集とその活用の重視も必要です。
加えて、継続的な改善とサービスの拡張の土台となります。
また、外部との協力やエコシステムの構築も有効です。
オープンイノベーションを通じて、革新的なサービスを創り出すことが可能です。
データ利用とAIの導入を進める方法
まず、大規模なデータの収集と分析基盤の整備が鍵となります。
データの質と量を確保することで、精度の高い予測が可能になります。
また、AIの活用目的を明確にすることも必要です。
人間の意思決定を支える仕組みとして、有効に活用できます。
さらに、組織体制の整備も欠かせません。
デジタル人材の育成や専門部門の設置を通じて、継続的な改善が可能です。
デジタル人材育成を効率的に進める方法
まず、経営層の関与が必須です。
長期的な視野での投資と支援を通じ、人材育成を促進することが可能です。
次に、段階的なプログラムの設計も効果的です。
スキルレベルに応じた学習の場を提供し、着実に能力向上を図ります。
さらに、部門を超えた取り組みも重要です。
全社的なデジタルリテラシーの向上を目指し、多様な層に教育の機会を提供します。
まとめ：DX推進による課題解決の成功要因と今後の展望
まず、経営層による強い関与と全社的な推進体制の整備が必要不可欠です。
また、段階的な導入を通じて小規模な成功を積み上げ、内部の理解と支援を得ることが重要です。
加えて、顧客の視点を重視したサービス設計や、データを活用した継続的な改善も成功のカギとなります。
デジタル人材を育成するにあたっては、全社的なリテラシーの向上と専門的な人材の確保を両立させることが求められます。
今後は、生成AIなどの新しい技術活用がさらに進展し、業務効率の向上や顧客体験の改善にさらなる革新がもたらされると予測されます。
企業は、これらの技術を活用しつつ、持続的な成長と競争力の強化を図ることが求められます。
このように株式会社QEDでは、企業のDX推進活動を行っています。
興味のある方はこちらからご確認下さい。
