「DX成功の鍵：デジタルネイティブ・デザイン①」

デジタルトランスフォーメーションを完結させていくために、今のままでは何かが足りないと感じていましたが、それは、「デジタルネイティブの視点で仕事のやり方を書き換えるということ」でした。

ＮＶＡを極力カットするのは当然としても、それだけでは足りないと感じていたからです。
つまり、アナログネイティブで作り込まれたプロセスからＮＶＡをカットしてデジタル化しても、アナログネイティブな業務プロセスの大半をデジタル化（簡素化・自動化）したに過ぎないからです。

デジタルだからこそ実現できることには直結しないということに対する不足感がその正体でした。

もちろん、日ごろからこんなことばかり考えているので、個別の論点に対しては、デジタルだからこその視点で業務プロセスの再構成アイディアが湧くのですが、散発的なものでは所詮その場対応であり私個人の属人の域を出ませんので、一般的なデジタルネイティブ発想でのデザイン手法を見出さないと拡散できず、面の拡大スピードが出せません。

手法として結実させるために、まずはデジタルであることの特徴や意味合いについて整理してみます。

• データ間整合性チェック
  リアルタイム処理や後処理を問わず、異なるデータソース間の整合性を容易に確認でき、データの不足や間違いや不正になり得る行為の事前確認などを、データベースシステムやクラウドサービスを通じて自動化し、データの品質と信頼性を保証することができる。
  またビジネスインテリジェンスや決定支援システムの精度が向上する。

• 大量高速データ処理
  大量のデータを正確かつ高速に処理できるので、ストリーミングデータのリアルタイム処理や、ビッグデータの分析も可能。これによって、市場の変動に迅速に反応でき、時代に即したな意思決定を行うことができる。

• 多拠点間通信
  離れた場所でもリアルタイムでつなげられる。多拠点間でのリアルタイム通信は、グローバルなチーム間のコラボレーションを促進し、地理的な障壁を超えたプロジェクトの進行やクライアントとのコミュニケーションを容易になる。これにより、遠隔地の専門知識を活用し、効率的なリソース配分ができる。

• 同時アクセス
  同じ情報に多くのユーザーが同時にアクセスできることは、特にクラウドベースのアプリケーションにおいて重要。この特性は、ユーザーが同じデータセットやアプリケーションを用いて、異なる地点から作業を行う場合に、データの一貫性とアップデートの適時性を保証する。

• 機械学習とAIによる予測や分析
  機械学習やAIを組み込むことで、過去のデータから未来のトレンドや行動を予測し、より賢い意思決定を行うことができる。つまり、高度な予測分析によって、需要予測や顧客行動の予測、リスク評価など多岐にわたる領域で利用可能であり、戦略の策定やその遂行において深い洞察を提供する。

• デジタルツインとシミュレーション
  デジタルツイン技術を利用することで、物理的なプロセスや製品をデジタル上で完全に模倣し、その挙動をシミュレートすることができる。
  例えば、実際に物理的な試験を行う前に、多くのシナリオをテストし、最適な方法を予測することもできる。そして、この技術は製造業だけでなく、都市計画やヘルスケア管理など幅広い分野で応用が可能。

• ＩｏＴによるデジタル空間とアナログ空間との接合
  ＩｏＴによって、デジタル空間（論理空間）とアナログ空間（物理空間）と接合することができ、アナログ空間（物理空間）を含めた全体最適の追求ができる。

他にもあるかも知れませんが、まずがこのあたりからデジタルネイティブ・デザインについて整理を進め、テンプレートの作成を試みます。

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