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「DX（デジタルトランスフォーメーション）」が色んなところで使われるたびにモヤモヤしたり、「そもそも、DXってなんなんだろう？」と思う方、多いのではないでしょうか。話題、流行っている言葉ほど、色んな意味合いで使われることが多いですよね。
さて、では皆さんは、「DX」と聞いて何を思い浮かべるでしょうか？下記に、思いつくものをざっくりと挙げてみました。
結論、全てDXに当てはまると言えます。
どれがDXか、どれがDXではないかでもう悩む必要はありません。
このように、DXに該当する言葉は多々ありますが、企業で共通理解がなされないまま「DXをしよう」や「DXを進めよう」というと、「既存業務のデジタル化」なのか、「新しいビジネスモデルによる経営改革なのか」で現場が迷い、「何から始めるべきか」を議論して終わらない状況になってしまうことが往々にして起こり得ます。
だからこそ、DXとは何かをしっかり整理し、本質を理解することが重要です。
DXは、もともとビジネスに限定されるものではなく、人々の生活全体を情報テクノロジーが変えてしまうという文脈で用いられていました。
まず、DXと混同しがちな「デジタライゼーション」や「デジタイゼーション」との違いについては、次の通りです。
![[デジタルトランスフォーメーション(Digital Transformation)] 組織横断／全体の業務・製造プロセスのデジタル化、“顧客起点の価値創出”のための事業やビジネスモデルの変革 ／ [デジタライゼーション(Digitalization)] 個別の業務・製造プロセスのデジタル化 ／ [デジタイゼーション(Digitization)] アナログ・物理データのデジタルデータ化](./assets/images/dx_pyramid/topics02_img01.jpg)
DXが全社規模で価値創出にこだわるデジタル化であるのに対し、デジタライゼーションは特定のプロセスに限ったデジタル化、デジタイゼーションは紙やパンチカードなどの物質的な情報をデジタル形式へ変換することを指します。
次に、DXを「どう理解、整理すればいいか」という疑問を持っている方へ、「DXピラミッド」を用いて、DXをわかりやすく理解、整理してみましょう。
PC上で行う業務をロボットで自動化することなど、いわば人力・オフライン業務をデジタルに置き換えること。また、企業全体のデータをリアルタイムで集計することができない、部門ごとのデータに不整合が生じている、データの二重入力が必要となるといった、サイロ化された「企業の基幹業務を統合するシステム」を改修することを指します。
企業および個人の購買プロセスにおける意思決定の基準が変わってきています。これまで以上に、｢良い顧客体験｣が重要視されるようになり、顧客体験の向上について多く語られるようになりました。
これまでのオフライン接客をデジタルに置き換えるもの。また、ECやオンライン接客のみなならず、マーケティングオートメーション（MA）では、オフラインであればアプローチしきれないリードに対しても一人一人にあわせたシナリオを設計してコミュニケーションを自動化することで、見込顧客の興味にあわせた情報を届けることが可能になっています。
(1)と(2)は「デジタライゼーション」とも言い表すことができる領域です。
(1)と(2)のような、社内業務、顧客接点のデジタル化が進んだ次は、社内業務における意思決定をデジタル化し、収益増強に活かすことが重要です。
最近、「データドリブン経営」という言葉をよく耳にします。
データに基づいて判断を下し、経営やマーケティングをダイナミックに運営していくことを表します。
ただ、これまでオフラインに慣れた経営層からすると、「データをどう見ればいいかわからない」という課題に直面します。そんなときに最適なのが、データを可視化するツール（BI）になります。限られた時間の中でスピーディな意思決定を求められる経営・マネジメント層にとって、データを早く正確に把握するためのデータの可視化・ビジュアル化は必要といえます。
また、「在庫ロス」に悩む小売企業が、過去の購買データをもとにAIを活用して在庫の予測（例：A店舗では7月にアイスクリームが●●個売れるだろう）を行い、在庫の最適化（例：●●個売れるとAIが予測するので、A店舗にはその数を卸す）を行うことで、社内業務における意思決定をデジタル化することも、ここでは当てはまります。
(2)との違いは、自社にとっての目的が「業務効率化」ではなく、「収益増強」にあることです。
また、(3)でも触れた、AI活用は顧客接点においても有効な手段になります。
例えば、コロナ禍で店舗での売上が減少し、ECに注力するアパレル企業では、顧客の属性や行動、購買履歴といったさまざまなデータをAI活用することで、AIが導き出した、一人一人にあった最適なレコメンドやコミュニケーションをデジタル上で行っています。
そうすることで顧客は「丁寧なおもてなし」を受けていると感じ、そのブランド、アパレル企業への満足度、購買意欲が高まり、企業の収益アップに繋がるのです。
また、業界を変えてみると、これまで店舗における接客が一般的だった銀行業では「アプリ」が一般化しています。
その先駆けといえる、とある銀行では、「店舗接客がメインだった今までは、1割のお客様にしか会えていなかった」ため、「アプリを通してこれからは、9割のお客様にも会いに行く」と捉え、アプリを強化。
口座残高や入出金明細の確認はもちろん、振込をはじめとするさまざまな取引がスマホで完結できることに加え、アプリのログイン回数、入出金履歴、資産状況をふまえて、AIを活用して最適なレコメンド、コミュニケーションを行っています。
このDXピラミッドは、必ずしも(1)から順に積み上げていくものではありませんが、(1)から(3)ができていないと、(4)はできない可能性が高いと見ていいかもしれません。
新たな市場創出を目的とした、新規デジタルビジネス立ち上げや、それに伴う組織立ち上げ、またDXを推進できる人材を育てたり、リスキリングすることは社内外に及ぼすビジネスインパクトが大きくなるため、「最高難度のDX」といっていいかもしれません。
ある食品会社は、これまで多くの食品開発で培ったノウハウ・技術を活かし、食品のデータベースを基に個人の嗜好性を明らかにする解析エンジンを開発。
食の商品開発プロセスにおいて、商品づくりの各要素にデータを活用することで、食品企業の商品開発担当者が高速でアイデアを検証できる環境を提供し、ターゲットが“欲しがる”商品づくりをサポートするもので、すでにサービス化されています。
まさに、新領域へのビジネス開発｜立ち上げといえます。
ライバルである同業他社に外販する背景としては、その食品会社が、業界がよくなることで消費者もよくなることを真剣に考えているからです。
また、(5)では特に、DXを推進できる人材を育成、重用しようとする組織風土の有無が、DXが成功するか、失敗するかに大きく影響します。
先進的な企業では、すでに様々な分野での取り組みが進み、日々成果を出していますが、そうした例は一部にとどまっています。
残念なことに、現在「データの活用率は3％」と言われていて、まだまだデータ活用が進んでいないことも事実です。
しかし、見方を変えて見ればどうでしょう。残り97%に活用の余地があるとも言えます。
企業に「データ活用」という力を加え、データを隅々にまで巡らせることが、DXを成功に導く、つまり日本のビジネスを成功に導くチャンスになると考えます。
データ活用は、このような「川上から川下」にかけて一連のバリューチェーンに整理できます。
データ活用のアプローチはさまざまですが、このバリューチェーンを全て網羅するケイパビリティをもつ会社があります。
上記のバリューチェーンを全て網羅する
ケイパビリティをもつ会社とは…
2004年からDXに着手し、最先端の知見を駆使し大手企業を中心に
DX推進パートナーとして活躍するのが「ブレインパッド」です。
2004年、「データなんて、ビジネスにならない」と言われていた頃、データ活用こそが経営において重要な鍵となると信じ誕生したのが、ブレインパッドです。
それから約20年、ビジネスにおけるデータ活用を、あらゆる業界のあらゆる場に応用してきました。すべての仕事において「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」という理念を持って、先端的で実践的なデータ活用のあり方を模索してきました。
この領域での豊富な経験を有するブレインパッドは、今後もクライアント企業様のよき変革のパートナーとして、ともに日本のみならず世界に誇れる先進事例を生み出し、世界を持続可能なものにして、次代に繋いでいきます。
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