【非エンジニア向け】DX推進のTips

2022年11月25日 20:23

はじめに

インターン生の早舩です。
今回はDX(デジタルトランスフォーメーション)について、DXという言葉は知っているが、中身はよく分からないという方向け※に執筆しました。
本記事をきっかけにDXについて整理するきっかけになれば幸いです。

※非エンジニア向けに執筆しています。理由としては、DXに直接関係ない方がDXへの理解を深めることで、DXの実現がより加速すると私は考えているからです。個人的にはDXはエンジニアではない方々のための言葉であるとも考えています。

主に石角友愛さんの著書「いまこそ知りたいDX戦略　自社のコアを再定義し、デジタル化する」を参照させていただきました。

本記事のまとめ❗️
-------------------------------------------------
DXプロジェクトに必要なスキルは
①プロジェクトマネジメントスキル　②社内政治力　③AI許容度
-------------------------------------------------
AI導入は実装とテストを繰り返すアジャイル開発が前提になる
------------------------------------------------
AI導入を考えるならば社内でAI人材を育成するといった
会社の資産になるAI開発をした方が良い

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DXとは？

最初に、DXについて簡単に説明していきたいと思います。
著書においてDXという言葉は以下のように定義されていました。

DXとは、ツールの導入を行うといった局所的なIT導入のことではなく、デジタル技術を採用した根本的なビジネスモデルの変換を指す

石角友愛(2021). いまこそ知りたいDX戦略　自社のコアを再定義し、デジタル化する
ディスカヴァー・トゥエンティワンより引用

また、DXは以下のように大きく３つのステージに分かれています。

①デジタイゼーション
②デジタライゼーション
③デジタルトランスフォーメーション(DX)

①デジタイゼーション

単なるアナログからデジタルへの移行を表しており、今までに存在しなかったシナジー効果などを期待できる段階にまだ至っていません。

②デジタライゼーション

デジタル化されたデータを使用して、作業の進め方やビジネスモデルを変革することです。ツール導入などの表面的な話ではなく、より複合的で本質的な変革を示しています。

③デジタルトランスフォーメーション(DX)

ＤＸとは、主に人や組織に関する変革を指しています。
デジタライゼーションにより実現された新たなビジネスモデルとコアビジネスのデジタル変革が、人や組織の文化として根付いた時に達成されます。

DXプロジェクトに必要なスキル

次は主にエンジニアではない方々がDXプロジェクトを推進する際に大切なスキルについて紹介していきます。

①プロジェクトマネジメントスキル
②社内政治力
③AI許容度

①プロジェクトマネジメントスキル

DXプロジェクトには以下のような作業が必要になります。

・データ収集・提供
・ラベルづけ
・ワークフローチャートの作成
・既存システムの使い方や、作業フローのデモンストレーション
・ＵＸデザイナーとのヒアリングセッション
・プロダクトやモデルに関するフィードバック
・定例会議への参加

石角友愛(2021). いまこそ知りたいDX戦略　自社のコアを再定義し、デジタル化する
ディスカヴァー・トゥエンティワンより引用

これらを取りまとめられるような資料作成術・データ収集力・コミュニケーションスキルなどが必要とされます。また、外部ベンダー・コンサルとのコミュニケーションも重要になってきます。

②社内政治力

DXプロジェクトの推進には、まず社内においてＤＸプロジェクトのアピールができ、予算や人員の確保ができる必要があります。また、内部の社員からの抵抗や疑問に対処する必要もあるため、これらをしっかり実行できる社内政治力が重要となります。

例えば、外部の人をチームのトップに置くよりも、内部事情を熟知しており、人脈も豊富・信頼も厚い事業部上がりのマネジャーなどをトップにおくほうがスムーズにプロジェクトが進む事例も存在します。

③AI許容度

エンジニアでない方でも、自分のいる会社や業界のＡＩ導入事例などに興味を示し、前向きに取り組める必要があります。例えば、AIのビジネスとしての可能性や汎用性を理解する事は非常に大切です。

２つの視点から見るDX

DXプロジェクトを推進する際、組織の規模や立場によって少し視点が変わるので、今回は会社全体・経営者と事業部単位２つの視点からDXプロジェクトを推進する際のコツについて紹介していきます。

会社全体・経営者からの視点

アメリカでDXが上手くいっている会社の多くは、情報システム部の一部門としてスタートするのではなく、社長直下のチームを組み、社長自ら人を動かしてリーダーシップをとっています。このようなチームはセンターオブエクセレンス（COE）と呼ばれ、部署を横断するチームを組んでいます。COEの多くは、外部の専門家を連れてきて、社内のソフトウェアエンジニアやデータサイエンスやプロマネ、分析チームを動かしています。

事業部単位での視点

大きくDX実現をしようとするのではなく、目の前のデジタライゼーション・デジタイゼーションのステップを踏む事が大切です。自分のいる事業部が抱える課題をまず明確にし、そこをデジタル化します。ただ、将来的に会社全体のDXに生かすという意味でも、物事を鳥瞰で見て動かせ、同時に具体的な現場の課題を知り、データの場所を知り、そのデータをどのように集められるかを知っている事も大切です。

AIについて

AIはDXにおいて非常に重要なファクターとなっています。
著書でも以下のように述べられていました。

AIはこのDXジャーニーにおいて、それぞれのステップを実現させ、次のステップに進むために必要不可欠なツール、すなわち「DXのビルディングブロック」であると私は考えている

石角友愛(2021). いまこそ知りたいDX戦略　自社のコアを再定義し、デジタル化する
ディスカヴァー・トゥエンティワンより引用

しかしAIこそエンジニアではない方々が忌避したい存在ではないでしょうか？そこでこの段落では、AI導入のTipsについて簡単に記載していきます。

AI導入の進め方

AI導入のプロセスとしては大きく以下の４つに分けられています

①サンプルデータをチェックする
②データが存在するか、使える状態か確認する
③解決したい課題は何かを確認する
④課題解決のために最適なAI技術は何かを提案する

石角友愛. いまこそ知りたいDX戦略　自社のコアを再定義し、デジタル化する
より引用

AI導入の８割がデータの収集やデータのクレンジングであると言われるほど、データの重要度が高いということや、そもそも何のためにAIを導入するのかという視点を持つことも非常に大切です。

また、AIはシステム会社に発注して、仕様書通りに納品してもらうのではなく、実装とテストを繰り返すアジャイル開発が前提になるという事も認識しておく事が重要です。

社内にデータサイエンティストがいない場合

社内にデータサイエンティストがいない企業も多いと思います。
そのような場合、ケースバイケースですが、早い段階からAI企業に協力を得ると良いと著書では主張しています。カタログ販売的にAIを購入し、会社に無理やり当てはめた結果、失敗に終わってしまった例も多く存在します。

また、新しくAI導入を考えるならばデータを蓄積し、AIの出力値を示唆にするノウハウを学び、社内でAI人材を育成するといった、会社の資産になるAI開発をしないと、その事業が「投資」ではなく「コスト」になってしまうという点にも注意が必要です。

おわりに

はじめに「個人的にはDXはエンジニアではない方々のための言葉であるとも考えています」という記述をしましたが、これは「ＤＸは新たなデジタル変革が人や組織の文化として根付いた時に達成される」ということに由来しており、まさにエンジニアではない方々がデジタル技術を身近に捉えることにより達成されるのではないかと考えました。本記事がその一助となれば、非常に嬉しいです！

また、今回参照した著書には更に具体的なDXの進め方や多くのケーススタディが記載されてるので、是非読んでみて下さい！

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