キーノートセッション
日本企業のDXは着実に進んでおり、企業価値向上を実現する成功例も増えつつある。しかし、中堅・中小企業を含めた産業全体で見ると、世界と比べてまだ遅れが目立つのが実情だ。この状況を脱却するために、経済産業省は2024年9月に「デジタルガバナンス・コード3.0」を公開した。
2020年11月に第一版が公開されたデジタルガバナンス・コードは、DXを推進する上で経営者に求められる対応をまとめたもの。「第三版に当たる3.0ではDX経営による企業価値向上に焦点を当て、柱立てを大きく見直すとともに、『経営ビジョンとDX戦略の連動』『As is - To beギャップの定量把握と見直し』『企業文化への定着』という3つの視点を追加しました」と経済産業省の栗原 涼介氏は説明する。
また、企業・組織の取り組みを支援する様々な施策も実施している。「DX推進指標」はその1つだ。経営・ITの両面で、DXの取り組み状況を自己診断できるようにする。「自社の現状や課題を認識することで、実際のアクションにつなげやすくします」（栗原氏）。
DX経営のビジョン・戦略・体制などが整った事業者を認定する「DX認定制度」、中堅・中小企業におけるDXのモデルケースを選定する「DXセレクション」などの評価・選定基準も見直した。デジタル技術の活用に加え、データ活用の要素も重視する狙いだ。
さらに、中堅・中小企業を伴走支援する支援機関向けの「DX支援ガイダンス」も策定。「経営資源の少ない中堅・中小企業は、独力でのDX推進が困難です。伴走役を務める支援機関向けに、DX支援の考え方や方法論、支援機関同士の連携、DX支援人材の在り方などをガイドしています」と栗原氏は話す。
さらに経済産業省では、ボリュームゾーンからトップレベルまで、幅広いデジタル人材育成政策も展開している。
ボリュームゾーンの育成支援の柱になるのが「デジタルスキル標準」と「デジタル人材育成プラットフォーム」だ。前者は、DXに必要な知識・スキル・マインドを身に付けた人材を育成・採用するための指針になるもの。後者は、教育コンテンツや講座を提供するポータルサイトや、ケーススタディ教育プログラム、地域企業協働プログラムなどを提供するものだ。これらの取り組みを通じ、2026年度までに230万人のデジタル人材育成を目指すという。
「一方のトップレベル人材の領域では、未踏事業の規模を拡大するとともに、そのメソッドを地方にも横展開することで、高い能力を持つ人材の発掘・育成を目指します」と栗原氏は話す。
世の中のトレンドとなっている生成AIのスキル向上にも力を入れる。2024年7月にデジタルスキル標準を改訂し、生成AIのスキルリストを追加したほか、生成AIの開発力強化を目指すプロジェクト「GENIAC」も立ち上げた。「基盤モデルを開発する上で必要となる計算資源を提供するほか、データ・生成AIの利活用に向けた実証支援、国内外の開発者やデータ保有者との連携支援などを行います。これにより、日本の生成AI開発力向上をサポートします」と栗原氏は述べる。
企業価値を向上させるためには、企業がDXとデジタル人材育成を両輪で推進することが欠かせない。経済産業省は、今後も様々な施策の実施や情報の提供を通じて、日本企業を力強く支援していく考えだ。
スペシャルセッション
情報処理推進機構（IPA）は2024年6月、調査リポート「DX動向2024」を発表した。これによるとDXに全社戦略で取り組んでいる企業が59.5％と過半数を占め、部署別の取り組みを合わせると73.7％に達した。また、大企業は9割弱が全社戦略で取り組んでいるのに対し、中堅企業は6 ～ 7割、中小企業は3割強にとどまった。
調査にあたったIPAの河野 浩二氏は、日米で比較したデータを示しながら「DX推進リーダーとなるCDO（最高デジタル責任者）在籍企業の割合は米国企業が6割なのに対し、日本企業はDXに成果が出ている企業でも2割程度でした。DXは企業全体の取り組みですから、経営者とIT部門、業務部門が協調して推進していくことが重要です」と指摘する。また、もう1つの課題は人材不足。取り組みを進める上では、自社に必要な人材像を定めることも重要だ。
また、データ利活用が進んでいる企業ほどDXの成果が出ていることも分かった。生成AIについても大企業では3割強、PoCも含めれば7割が導入しており、中小企業の前向きな姿勢も合わせて、今後は生成AIの本格導入が拡大していくと見込まれる。
DXの経営上の効果創出には2つの壁があるという。1つは「組織横断／全体の業務改善・効率化の効果創出」の壁。もう1つが「ビジネスモデル改革、新規製品・サービスの成果創出」の壁である。日本企業はこの2つの壁を乗り越えていくことが必要だが、河野氏は特にビジネスモデル改革で成果を上げている企業とそうでない企業の違いについて言及した。
「ビジネスモデル改革の成果創出に強い相関を持つ項目としては、『経営層の3割以上がITの知識や知見を持っている』『業務・経営部門でアジャイルを取り入れている』『全社でデータを利活用している』『CDOを設置している』『高いスキルの処遇を反映している』といったことが挙げられます。さらに『社内の風通しがいいこと』、『リスクを取りチャレンジすることを尊重する企業文化の形成』も重要な要素の1つとなっています」
データ利活用に関しては、生成AIの積極的な導入や、新製品・サービスの創出を目的とする割合が高いことも成果を上げている企業の特徴だという。さらに、今後は企業間データ連携も視野に入れる必要もある。
それでは「2025年の壁」を迎える今、DXの取り組み方に何か変化は起こっているのだろうか。河野氏は、DXの取り組み自体は「ここ数年で確実に進展しています」と評価しながらも「DXをデジタル化の側面だけで考えるのではなく“両利きの経営”を進めるべき時期に来ています」と指摘する。
米国を代表する組織経営学者チャールズ・オライリー教授が提唱した「両利きの経営」とは、既存事業の強化と新規事業の立ち上げを両立させる経営手法を指す。既存事業を「知の深化」、新規事業を「知の探索」と表現し、右手と左手を自在に動かせる「両利き」になぞらえたものだ。
「足元の業務を改善して効率化していくこと、価値創出のためにビジネスモデルを変革していくこと、この両方に取り組んでいる企業活動そのものがDXなのだと私たちは考えています。実際にこうした取り組みをしている企業の割合が増加していることも分かっています。裏返せば日本企業のDXが本来の目的を実現する動きに変わってきているのです」（河野氏）
2025年は、DXの本質的な推進に向けた正念場となりそうだ。
特別講演
三菱重工業は技術基盤として、約700の技術分野と約50のコア技術、500以上の製品を有している。「これまでに蓄積した技術を組み合わせることで、新たな価値を提供できることが私たちの強みです」と同社の花田 聡氏は説明する。
さらに近年は、ここにデジタル技術を融合させてグループ全体の製品を自律化・知能化している。これを体現するブランドが「ΣSynX（シグマシンクス）」だ。AI活用やOTの高度化・最適化などを支援する「標準ツール」、多彩な「プロダクト」、事業領域横断型の「エコシステム」の3要素を、強固なセキュリティー基盤が下支えする。これにより三菱重工業の強みを組み合わせたデジタルソリューションを展開するという。
また、2022年7月にはDXを推進する中核組織としてデジタルイノベーション（DI）本部を新設。グループ全体のデジタル戦略の策定、データドリブンの基盤構築と横断的な運用、人材育成、ガバナンス強化など多面的な取り組みを進めている。
既に多くの事業においてデジタルイノベーションが動き出している。「サイバー、フィジカル融合の例として、ガスタービンの実機、シミュレーションおよび膨大なデータの組み合わせによる予測制御・制御最適化などの実績があり、OT領域へのAI適用も進んでいます」と花田氏は紹介する。
ゴミ焼却プラントではオペレーションの最適化にデジタル技術を生かしている。センサーで収集した焼却設備の稼働データをAIが分析し、その結果を基に運転を最適化するものだ。これにより手動操作回数は9割削減できたという。ほかにもMR（複合現実）グラスを活用した工場での組立プロセスの効率化や、無線センサーを活用した点検作業の省人化などにおいて大幅な負担低減を実現、多彩な取り組みを進めている。
さらに三菱重工業では、事業のデジタル化にとどまらず、デジタルによる従業員体験（EX）や顧客体験（CX）の向上にも取り組んでいる。
例えばEX向上に向けては、従業員の働き方を新たな形へ変革するために、新しい体験をデザインし、その要件をデジタル環境と融合させ、アプリケーション化することに取り組んでいる。一般的な業務アプリケーションのように、それほど開発が難しくないシステムについては、現場の社員が自らノーコードで開発できるツールも導入し、必要なときにすぐ改良できるようにしているという。その結果、事業価値向上の高速サイクルが実現できている。
「開発スタイルも変更しました。従来のウオーターフォール型の開発からアジャイル型に移行することで、システム開発のアジリティーを高めています」（花田氏）。要件のヒアリングを終えたら、すぐにプロトタイプを作成する。これをユーザー部門と共に検証しながら、改善して機能を練り上げていく。その結果、よりよいEXを短期間で実現できるようになったという。
開発スタイルがアジャイルに変わったことで、リリースするアプリケーションの数も急増した。スタイル変更前の2020年に38だったものが、変更後の2021年には108、2024年には約1000へ増えたという。開発したアプリケーションは、業務カテゴリーごとにモジュール化して標準化・整理することで、効率よく再利用している。
今後、同社が目指すのは「社会システムの知能化」だ。あらゆる領域にデジタル技術を適用することで、機械、システム、人、組織が互いに協調しながら新たな価値を生み出す。この壮大なミッションに向けて、三菱重工業の挑戦は続いていく。
特別講演
「未来の当たり前をつくる」をDXのビジョンに掲げるワコール。同社では、顧客の “自分らしさ”に貢献できる商品やサービスを継続的に提供するため、サプライチェーンの再構築や管理基盤の強化を推進している。その柱となるのが3D計測サービス「SCANBE（スキャンビー）」に代表される顧客起点のDXだ。
「開発のきっかけは顧客体験におけるストレスの考察です。女性がインナーウェアを購入する際には販売員による採寸・フィッティングを受けるものですが、これをストレスに感じられるお客様もいたのです。そこで考えたのが、セルフでできる3Dボディスキャン。お客様が個室の中で、自分で操作して自分のからだについて知ることができ、販売員からアドバイスを受ける際にも、データを見ながら話ができる仕組みをつくろうと考えました」とワコールホールディングスの篠塚 厚子氏は語る。
SCANBEでは自分のからだの3D映像や、インナーウェアサイズ、採寸データ、体型特徴などを知ることが可能だ。SCANBEを「自分を知り、自分を思いやり、お客様それぞれがありたい自分でいることに寄り添うブランド」だと定義しており、その開発やアップデートにあたっては、「どのような情報が顧客にとって役立つのか」という観点から、丁寧に議論を繰り返していった。
2019年のサービス開始以降アップデートを繰り返し、2023年5月には自社公式アプリとのデータ連携も実現し、いつでもどこでもスマホで自分のデータを閲覧できるようにした。既に体験者数は5年間で約27万人を超えたという。10 ～ 20歳代が半数以上を占めていることも大きな特徴だ。
さらに同社では、SCANBEで収集されたデータの活用も進めている。まず、女性のからだを「美」「快適」「健康」の視点で研究しているワコール人間科学研究開発センターでは、従来の人体データ分析ノウハウにSCANBEのデータを加えることで、時代とともに女性のからだが大きく変化していることを突き止めた。
また、製品づくりにおいても、体型の分析を基に「より一人ひとりにフィットする商品」開発を実践。3Dボディデータの分析で分かってきた事実を商品設計に生かしている。さらに顧客サービスにおいても、よりパーソナライズされた商品提案や、顧客の「タイムパフォーマンス」を意識し、「販売員が10分で行うカウンセリングサービス」を、SCANBEのデータ活用によって実現している。
これに加え、オープンイノベーションへの積極的な取り組みも行っている。2020年7月には三越伊勢丹ホールディングスと協業し、3D計測サービスを活用したファッションスタイリングサービス「Match Palette」を開発。がん研有明病院とは、乳がん罹患に伴う乳房再建手術の共同研究を開始している。さらに、女性の洋服選びの際に人気のある「骨格診断」のコンテンツも、TOPPAN／アイシービーとの連携で実現。2025年の大阪・関西万博に向け、食事管理アプリ「あすけん」との連携も進めている。
「DXでは『変化』を読み解き企業の対応力を高めることが重要だと考えています」と篠塚氏。ワコールは今後も顧客起点の発想で、DX戦略を推進していく考えだ。
パネルディスカッション
「2025年の崖」がついに到来する。DX推進の取り組みが待ったなしの段階に入る中、特に奮起が求められるのは中堅・中小企業だ。人手不足など、取り組みを阻む要因は多々あるが、成功事例は存在する。家族経営の飲食店から複数事業を展開するデジタル企業へ劇的な変化を遂げた、三重県伊勢市のゑびやはその代表例といえるだろう。同社の事例を軸として、これからの時代のDX推進の在り方を考える。 モデレータ：日経BP 総合研究所 イノベーションICTラボ 所長 大和田 尚孝
―― まずは日本企業におけるDXの“現在地”を教えてください。
河野 情報処理推進機構（IPA）では2021年度からDX動向調査を行っており、その調査結果からは、取り組みが着実に進んでいることが見て取れます。2024年度版では、全社戦略に基づきDXに取り組む企業は59.5%。部署別のDXの取り組みを合わせた割合は73.7%に達しています。
ただ、企業規模別で見ると、大企業に比べて中堅・中小企業の割合はぐっと少ないです。日本全体のDX促進は、中堅・中小企業の一層の奮起にかかっているといえるでしょう。
河﨑 経済産業省も同じ認識です。背景には「DXに取り組みたいけれど、どうやって進めればよいのか分からない」「相談相手がいない」という悩みを抱える経営者が少なくないことがあると思います。
日本の労働者の約70%、事業所の99.7%を占める中堅・中小企業がDXを加速できれば、生産性向上などの大きな成果を得られます。そこで経済産業省は、2024年3月に「DX支援ガイダンス」を策定し、中堅・中小企業に伴走するITベンダーなどに向けた支援策を打ち出しています。
―― 中堅・中小企業の立場で、実際にDXを推進してきたのがゑびやです。先のお二人の見解をどのように受け止めましたか。
堤 今でこそゑびやはDXの成功企業と呼ばれるようになり、様々な企業から相談を寄せられることが増えました。ただ、取り組みをスタートした2012年より前は、当社もデジタルとは程遠い組織でした。その経験を基に言うと、そもそも「何のためにDXに取り組むのか」を明確化できていないことが、中堅・中小企業のDXが進まない要因ではないかと思います。デジタル技術を使うことが目的なのではなく、どんな価値を経営にもたらしたいのかを考えることが大切です。
―― ゑびやが挑み、成し遂げてきたチャレンジの内容を教えてください。
堤 私たちは三重県の伊勢神宮のお膝元で、食堂や小売店、テイクアウト店舗などを営む企業です。Eコマースや卸売りにも取り組んでいるほか、グループ会社のEBILABではシステム開発やデータ活用、コンサルティングなど、デジタル技術を駆使したビジネスも展開しています。
ただ、先にご紹介した通り、これらの事業が最初から軌道に乗ったわけではありません。現・代表の小田島 春樹が入社した2012年当時のゑびや大食堂は、日に焼けた食品サンプルが並び、手切りの食券とそろばんで勘定している昔ながらの飲食店でした。経営は思わしくなく、事業の縮小やテナント化を検討していましたが、そんな状態を脱却するために、「売り上げを伸ばす」という商売の原点に立ち戻った。これがゑびやのDXの出発点です。
―― どのような取り組みから着手したのでしょうか。
堤 小田島がまず取り組んだのは、家族経営に重くのしかかっていた膨大な業務を減らすことです。「経営を楽にする」とともに「利益を上げる」。この2つは、DXの基本思想として今も継承されています。
表計算ソフトやPOSレジを導入して、食券とそろばんによる勘定をシステム化。次に、そこで得たデータの分析やIoT活用も開始しました。機械学習による来客予測、画像解析AIによるデータ収集や、RPAによる処理の自動化、クラウドサービス活用へと、徐々に取り組みを高度化してきました。
また、バックオフィス業務についても、PCの導入を皮切りに扶養控除計算アプリを自社で開発し、クラウド型勤怠管理システムを導入。現在は各種SaaSの活用、業務のアウトソースなどに取り組んでいます。根底にあるのは「アナログ業務を極限まで減らす」という強い意志です。
―― 一連の取り組みから、どんな成果を得ましたか。
堤 オペレーションが効率化されて売り上げが増えたのと同時に、従業員が新しい業務に充てる時間を確保できるようになりました。そこで、デジタルを用いた新規サービスの開発にも着手しています。
EBILABが提供するサービス業向けBIツール「Touch Point BI」はその1つです。テンプレートを使って、POS分析や人流分析などを簡単に実行できます。ゑびや自身もこれを使って、データの可視化に取り組んでいます。
様々なDXの取り組みの結果、ゑびやグループの売上高は2012年当時の約1億1000万円から大幅に伸び、2024年度は約12億円を達成する見込みです。
河野 素晴らしいですね。堤さんがおっしゃった通り「何のためにDXが必要なのか」を考え抜くことは、DX推進の最重要ポイントだと思います。ゑびやでも、最初に目的を明確化したことが、大きな成功要因になったのだと感じます。
河﨑 また、経営者である小田島さん自らが主導して取り組み、スピード感を持ってデジタルを取り入れたことも成功の理由だと思います。
―― 今後のビジネスにおいて無視できないのが生成AIです。その活用方法についてご意見をお願いします。
河﨑 生成AIが優れたツールであることは、もはや疑いの余地はありません。例えば昨今、多くの企業が深刻な人手不足に悩んでいますが、生成AIを活用して間接業務の作業負荷を削減することでこの課題を解決し、本業や新規ビジネスにもっと専念できるようになる可能性があります。
―― 生成AIは社会課題の解決にも寄与する可能性がありますね。ただ、ハルシネーションなどのリスクを気にする経営者も多いのではないでしょうか。
河﨑 もちろんリスクへの対処は不可欠ですが、不安だからと様子を見守っているだけでは市場に取り残されてしまう恐れがあります。今後のビジネスでは、生成AIをうまく使いこなせるかどうかが、企業の立ち位置を左右するでしょう。その意味で、中堅・中小企業がもっと気軽に、安心して生成AIを活用できるプラットフォームのようなものがこれから求められてくるのかもしれません。
―― ゑびやでも生成AIを活用しているのですか。
堤 代表自らが率先して生成AIサービスを活用しています。資料作成や動画生成はもとより、決算書分析、コーディング、新たなWebアプリケーションのモック作成、システムエラー調査、Excelマクロ生成、労務関連など、適用業務は多岐にわたります。
河野 多くの企業が生成AIに興味を持ちながら、どんな業務で、どのように使えばよいのか分からず立ち止まっています。そんな中、業務に近いところで成果につなげているのはさすがですね。ゑびやのユースケースは、多くの中堅・中小企業にとっても参考になるものだと思います。
