DXとAIの関係性とは？AI活用の現状と課題、活用のポイントなどを解説

近年、DX（デジタルトランスフォーメーション）とAI（人工知能）がビジネス界で頻繁に取り上げられています。しかし、DX推進とAI活用を明確に区別できず、活用方法に悩む企業も多いのではないでしょうか。

DXはデジタル技術を活用したビジネスモデルや価値提供の変革を意味し、AIは変革を実現するためのツールの1つです。本記事では、AIとDXの関係性を理解し、AIを効果的に活用したDX推進の方法やポイントを解説します。AI活用とDXの歯車が噛み合うことで企業は競争力を高められ、ビジネスモデル変革を実現できるでしょう。

DXとAIの関係とは

DXは、デジタル技術を活用してビジネスプロセスやカスタマーエクスペリエンスを変革する役割を担っています。一方で、AIは、データを分析し予測や自動化を行い、DXの取り組みをさらに加速させる役割を果たします。

簡単に言えば、DXは「何を変革するか」を示し、AIは「どのように変革を実現するか」の方法を提供するものと言えるでしょう。

ただし、あくまでもAIはDX実現の手段の1つです。3DやARといったAI以外のデジタル技術を活用した業務プロセス・ソリューションの改善・向上などの例もあり、AIを活用せずにDX推進を成功させている企業は数多くあります。DX推進にAI活用が不可欠とまでは言い切れませんが、AI活用は、データ分析や自動化などの面で大きなメリットをもたらし、さらなるDX推進とその効果を高める重要な役割を果たすと言えるでしょう。

*DXについてより詳しくは、こちらの記事をご覧ください。

関連記事 DXとは？DXの定義や、なぜ今DXが注目されるのか分かりやすく解説

AIとは

Artificial Intelligence（AI）は「人工知能」と訳され、人間の脳が行う判断をコンピュータが模倣する技術を指します。一般的にAIとは「知的なコンピュータプログラムを作成する科学技術」として認識されています。

AIは大量のデータを高速に処理・分析する能力を備えており、多くの業務や作業の効率化・自動化といった革新をもたらす技術です。この技術を利用して、ビジネスの意思決定や戦略策定に活用される場合もあります。また、新しいビジネスモデルやサービス創出を可能とする技術としても注目されています。

DXにおけるAI活用の課題

AI活用が多くの企業で注目を浴びていますが、DX推進においてAIをうまく活用できていない企業も少なくありません。ここでは、AIを活用した競争力強化やビジネスモデル変革が行えない背景を整理しました。

DX戦略の不明確さ: DXの目的や方向性が明確でなく、具体的なアクションプランが存在しない
AI技術の理解不足: AIの機能や可能性、リスクの理解が不十分で、適切な活用が難しい
組織文化の抵抗: 伝統的な業務方法や組織構造に固執し、新しい取り組みや変革に対する抵抗感が強い。また、戦略的な取り組みができていない
データの品質問題: AIを活用するには質の高いデータが必要だが、データ整理やクレンジングが不十分である。また、組織間で十分にデータ連携がされていない
リソース不足: DXを推進するための予算や人材、時間が確保できない

続いて、これらの課題を克服して、DXにおけるAI活用に関するポイントを紹介します。

DX推進におけるAI活用に関するポイント

DXの成功のためには、計画的かつ段階的なアプローチが必要です。以下は、AIを用いたDX推進のポイントを解説します。

1．ビジョンの明確化

企業としてのDXの目的と方向性を明確にします。この段階でAIが解決すべき課題やビジネスの成果を明確に定義しておきましょう。

２．DX推進体制の整備

DXを推進するための組織体制やリーダーシップを確立します。社内の人的リソースを鑑みて、AIの専門家や外部のパートナーとの連携も考慮することを推奨します。

*DX人材についてより詳しくは、こちらの記事をご覧ください。

関連記事 DX人材とは？必要な技術や知識について解説

3．AI技術の導入

次に、AI技術の導入や統合を計画的に進めるべく、既存のITシステムの見直しや最新技術への更新を行います。AIはデータに基づいて学習・予測を行うため、質の高いデータを十分な量確保することが、AIの性能を最大限に引き出す鍵と言っても過言ではありません。既存システムの見直しと合わせて、データの収集・分析・活用のフローを確立し、AIを用いたデータ解析や予測モデルの構築も行いましょう。

4．AI技術導入に対する評価・改善

AI技術を活用した新しいサービスやプロセスの実装を行い、費用対効果を定性・定量両面で評価します。目的や課題に応じて、最適な技術やツールを選定し、都度改善できるようにしましょう。

5．AI技術の性能評価・アップデート

AIの学習結果をフィードバックとして取り入れ、サービスやプロセスの改善と最適化を継続的に行います。AI活用は一度導入したら終わり、ではなく、継続的に性能を評価し、必要に応じて改善やアップデートを行うことが不可欠です。

6．社内文化の醸成

DXやAIの重要性を社内全体で共有し、変革を推進する文化を醸成します。このような文化が土台にあると、変化の激しいビジネス世界でもすぐに対応できるようになり、企業の競争力強化につながるでしょう。

AI活用の具体例（インテックのAI技術）

インテックは、様々な分野でのAI技術の活用を進めています。

たとえば、テキストデータから新しい価値を発見する自然言語処理技術の研究開発や、画像・音声・動画など多様な種類の情報を一度に取り扱うマルチモーダルAIによる業務デジタル化の推進といった取り組みが挙げられます。

AI画像解析

AI技術と長年培った画像解析技術を組み合わせて、それらの利点を生かした課題解決に挑んでいます。各種顕微鏡やセンサー、ドローン写真や航空写真からの認識、地図との連携といった技術応用を行っていますので、合わせてご覧ください。

*こちらの記事ではAI技術が重要な役割を果たすAI画像解析について詳しく紹介しています。

関連記事 AI画像解析とは？画像解析の基礎から活用事例までをわかりやすく解説

統計的機械学習

複雑なデータから重要なパターンを抽出し、異常や問題点を特定するための技術開発を行っています。

例えば製造業では、機械の動作データを分析して不具合を早期発見し、品質管理や生産効率を高められます。また、橋梁などのインフラ点検では、細かい損傷を見逃さず安全性の確保にも役立てられています。日々の業務データを活用して、より安全で効率的な運用を実現するための重要な技術です。

*統計的機械学習技術について、「インテックの統計的機械学習技術」にて詳しく紹介しています。

インテックの統計的機械学習技術

指定用語識別技術

フリーテキストから特定用語を識別する仕組みの確立を目指した研究を行っています。テキストデータから氏名など個人情報を識別・マスキングしてデータを活用したり、電子カルテなどの医療文書から病名や検査名などの情報を抽出したりして、医療支援に役立てられます。

アスペクト感情分析技術

文書中の人・物・事に対する感情（肯定的か中立的か否定的か）を判定でき、1つの文に複数の感情が含まれる場合も適切に判定可能、何に対する感情かまでもわかる優れた特徴を備えています。

大規模言語モデル活用

ChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）を活用したビジネスの実現を目指した研究開発も進めています。各種業務データと連携した社内FAQシステムの構築・検証や、社内商品データや顧客データを用いた営業支援活用などを検討しています。

*「指定用語識別技術」「アスペクト感情分析技術」「大規模言語モデル活用」については、こちらで詳しく紹介しています。

インテックの自然言語処理技術

マルチモーダルAI

生成系AIが急速な発展を遂げる中、多様な種類の情報（言語・画像・音声・動画）を一度に取り扱うマルチモーダルAIが近年注目を集めており、企業の業務デジタル推進に活用できないか研究を行っています。

業務負荷が高くデータ活用の遅れている書類業務について、項目認識AIでユーザーが知りたい情報を書類から抽出したり、マルチモーダル検索でユーザーの直感的な検索を実現したりと、具体的な活用シーンを想定した検討を進めています。

*マルチモーダルAIについて、こちらで詳しく紹介しています。

インテックのマルチモーダルAI

AI活用によるDX推進で未来のビジネスを支える基盤をつくる

DXは、現代のビジネスにおいて企業の競争力を高めるために不可欠な取り組みです。AIはそのDXの成功に大きく寄与する技術です。必要に応じて社外専門家・パートナーのサポートを受けながら、目的に適うAIの活用法を吟味することが大切です。

ただAI活用はDX推進の1つの手段に過ぎないため、AI活用が目的化しないように注意が必要です。自社にとってのDX推進を明確に定義づけ、最適な方法を模索しましょう。

また、AI活用やDX推進を成功させるためには、強力な自社インフラが必要です。データの処理速度やセキュリティ、スケーラビリティなど、多くの要件を満たすための高品質なインフラは、AIのポテンシャルを最大限に引き出すための鍵となります。

飛躍的な業務の効率化やビジネス成長を実現させるために、自社にとって最適な形でAI活用によるDXを推進していきましょう。

*『DXに関連する商品・サービス』は、こちらのページをご覧ください

インテックが考えるDX

*インテックの研究開発分野については、こちらでご紹介しています

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公開日 2023年12月21日

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