DX実現のための技術導入。IoT、ビッグデータ、AIはどのように導入する?

最終更新日:2023年10月02日
株式会社モンスターラボ
監修者
CTO 平田 大祐
DX実現のための技術導入。IoT、ビッグデータ、AIはどのように導入する?
この記事で解決できるお悩み
  • DX実現のための技術導入が知りたい
  • IoT、ビッグデータ、AIの導入方法とは

デジタルトランスフォーメーション(DX)についてまとめました。難易度の高いDXの導入には、先端IT技術の導入が密接に関わっています。DXの基本的な考え方から、どのように実現にむけて推進していくべきか知りたい方必見です。

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デジタルトランスフォーメーション(DX)とは

DXは、まとめると現代において「企業がデジタル技術を活かして製品、サービス、ビジネスモデルを変革し、新たな価値を生み出して競争力を付けること」ということができます。

そもそもDXとは、2004年にスウェーデンの大学にて説かれた概念です。その内容は、「ITの浸透が人々の生活に、あらゆる面でより良い方向に変化させる」というものであり、現在の状況を見通したかのように未来を見据えたものでした。

さらに、2018年に経済産業省の発表したDX 推進ガイドラインにおいては、DXはより具体的に、次のように定義されました。

「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。」

ただITを利用するというのではなく、ITにより変革を起こし、新たな価値を生み出す、というところが重要なポイントです。

DXはなぜ必要となってきているのか?

DXの必要性は、2018年に経済産業省が出したレポート『DXレポート 〜ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開〜』にて詳しく記載されました。2025年の崖と呼ばれる状況を迎えるにあたり、業務的な損失を避けるべくDXを展開しなければならないというのがその趣旨です。

その2025年の崖と呼ばれる厳しい状況は下記の5つのような要素により発生しています。

  • 一般的に企業に導入されているITシステムはレガシー(過去の遺産)化してきている
  • 労働者人口の減少に伴い、労働力の低下は避けられない
  • IT人材の確保はより難しいものとなる
  • IT、デジタル化への取り組みは、経営者の理解が薄く、表面上だけになっている
  • 競争相手の企業はグローバルとなってきており、より強い競争力が求められている
  • これらの課題を解決し、国際的な競争力を企業が保持していくためにはDXが必要となる

DXに繋がる施策

実現すべきDXは、IT、デジタル技術を業務に活かし、そのうえで新たな価値を生み出すような変革を起こものです。このDXを起こしうる環境として、IT、デジタル技術の導入は必須であり、先端技術を取り込むことでDXを起こすことができる土壌を育てる必要があります。DX実現に繋がりえるIT技術とその業務への取り込み方を、以下の3つの方法で紹介します。

  • IoTの導入
  • ビッグデータの構築
  • AI等によるデータ解析の実施

IoTの導入

IoTとは、Internet of Thingsの略で、モノをインターネットに接続することで有効なデータを得たり、利便性の高い事を実現する仕組みです。例えば、スマートフォンはインターネットと接続されており、GPSやジャイロセンサー、指紋センサーなど各種のセンサーが搭載されています。

各種センサーで取得したデータをインターネットを経由して収集することが可能となっています。GPSにより位置情報を集めることで、人の密集/分散を察知することができ、渋滞予測をすることなどが可能となります。また、遠く離れたところからIoTセンサーのある現場の状況を察知することができるのも大きな利点です。

ビッグデータの構築

現行のITシステムやIoTによるデータの収集、SNS等からのデータを取得することにより、価値あるデータを大量に取得することが可能となります。この価値のある大量のデータを分析、活用するために保管、加工を行ったモノがビッグデータと呼ばれるものです。

長期的なスパンでのデータを集めた分析や、一見関連のなさそうなデータ間の関連等を見つけ出すのに大変有効な手立てとなります。データ資産をただ持っているだけでは価値は生まれず、有効利用する手段を持つためにビッグデータ化が必要なのです。

また、昨今ではコンピュータの処理能力が高まっているため、リアルタイムに近い形で大量のデータの収集、分析も可能となり、連続性などの傾向を見つける事で効果も上げています。例えば、天気の予測にも利用されています。

AI等によるデータ解析の実施

各種のデータをビッグデータ化した後は、その分析方法を考える必要があります。その際に有効な選択肢として上がってくるのが、人工知能(AI)などの機械による分析、解析です。機械によってデータの傾向、パターンを見つけ出す仕組みを作ることで、データの収集からビッグデータ化、データの分析までを効率化、自動化することができます。

また、BIツールを使ってビジネスの新たな切り口を見つけることもあります。ニーズや価値を新たに見つける手法とすることで、マーケティングを効率化し、労働力不足の課題の解決にも繋がるでしょう。

DXの事例

さて、難易度の高いDXの実現ですが、実際に成功した例もあります。それがDXとは思っていない、あるいは後から考えたらDXだったというモノもありますが、具体例を下記の4つからそれぞれ見てみましょう。

  • amazon
  • メルカリ
  • ベネッセ
  • ユニクロ

amazon

amazonはEC販売から在庫、物流までを一貫した管理を行い、流通小売業の業態を変え、新たなビジネスモデルを構築しました。インターネット上で注文したものが、翌日に届くなど早急に配達される仕組みは新たな業態を生み出したとも言えます。

メルカリ

EC事業でもメインはB2CやB2Bが主流の時代が長く続きました。その状況に新たな商流C2Cを生み出したのがメルカリです。オンラインフリマアプリというジャンルを開拓し、 顧客間でのビジネスの成立に寄与しています。

ベネッセ

子供向け教育コンテンツの進研ゼミやチャレンジ、こどもちゃれんじなどを持つベネッセが取り入れたのが、タブレット上での学習コンテンツの展開です。学習分野に、あらたなデジタルプラットフォームの形態を生み出したといえます。

ユニクロ

アパレルにおける製造小売りのビジネスモデルSPAを導入し成功したのがユニクロです。この製造小売りの各段階に、デジタル技術とIoT(RFID)を用いて製造現場、在庫管理から店舗レジ無人化の実現まで一貫してスピーディーな意志反映が可能なビジネスモデルを構築しています。

DXに向けての取り組みへの注意点

先にも書きましたが、DXの成功は中々難しいものです。その難しいDXに挑む際に注意しておきたい点をあげます。

失敗を恐れず、柔軟に

世界の企業に比べ、DXへの挑戦、およびその成功例が少ないのが日本のDXの現状です。これは、失敗すると取り返しが付かないという日本の慣習が悪く影響しているとも考えられます。コストのかかるものですので、気楽にとはなりませんが、小さな単位から柔軟に対応していき、DXへの取り組みを絶やさないよう引き続き挑んでいく必要のあるものです。

協業体制やオープンイノベーションも

企業が単独でDXを目指して活動を続けていく場合に、時にやり方や技術的な問題で行き詰ることもあります。自社のみで新たな何かを生み出すのは難しい場合もあります。そんな場合には、同業の企業、異分野の企業、大学、自治体など様々なところと手を組み、協業やオープンイノベーションと言われる体制をとることも考えてみてください。

複数の考え方、自社の持たない知見などを得ることができ、DX、イノベーションへの取り掛かりとなるかもしれません。

専門の事業者によるDXへのアドバイスから始めよう

DXの実現は難易度が高く、ITやデジタル技術への知見も必要となってきます。これらを補うためには、DX、IT、デジタル技術に知見を持った事業者の力を利用することも、効率的な課題解決の一つの手です。

DXへの知見を持った事業者を探すのならば、比較サイトの利用をオススメします。比較ビズならば、無料で一括見積の依頼を行うことができます。複数の事業者から提案を受けることができ、御社にぴったりの事業者を探すことができます。合う事業者が見つからない場合は、契約が必須ではないので安心です。

まとめ

DXは必要とされる背景が実際に迫ってきており、いつかやろう、では間に合わなくなってしまう時期が早晩訪れるでしょう。しかし、無策にITを業務に使えばよいということでもないのが難しいところです。

今すぐにDX実現に向けて動けないとしても、その素地となるIoTやビッグデータ、AIといった技術は、将来的な基盤として利用することも加味して、早急に導入を検討してみたほうが良いでしょう。そのうえで、DX実現までの継続的な活動プランが考えられていれば、この時代の変化にも対応していけるでしょう。

監修者の一言

2020年初頭から続く新型コロナウィルス(Covid-19)の世界的な流行により、企業を取り巻く環境は急激に不安定な状態になりました。多くの企業が環境の変化への迅速な対応を求められていますが、単にシステムの部分を改善するだけではDX推進は成し遂げられません。同時に、企業の文化そのものを変革していくことこそが、DX推進の本質的な課題になっています。

また、本記事で紹介されている「IoT」「ビッグデータ」「AI」は、それぞれを単一で捉えるものではなく、「IoTデバイスが収集したデータ群がビッグデータとなり、それらをAIが解析した結果がIoTデバイスの改善に反映される」といった、1つのサイクルになっていることも念頭に入れて施策を考えることが肝心です。

株式会社モンスターラボ
CTO 平田 大祐
監修者

2004年IBMグループに入社し、IBM ITスペシャリストとしてシステム開発に従事。2009年からベンチャー企業にて受託開発、コンテナ型無人データセンターの管理システム、ドローン開発などソフトウェアからハードウェア開発まで幅広く関わる。チーフテクノロジストとして2015年にモンスターラボへ入社し、2018年4月より最高技術責任者であるCTOに就任。

比較ビズ編集部
執筆者
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