AX（AIトランスフォーメーション）推進の3つの土台 – Artificial Intelligence Transformation –

こんにちは、ワークスアイディの奥西です。

ここ数年で『DX（デジタルトランスフォーメーション）』は一気に一般化し、
社会や企業のデジタル化を大きく加速させました。
もはやデジタルは生活や仕事の前提ですよね。

そして今、さらに大きな波として、「AI」の民主化に伴い
『AX（AIトランスフォーメーション）』が注目されています。
デジタル化が定着した次のステージは、
AIを本格的に経営と業務に組み込み、企業そのものを変革すること。

本日は、AX推進に欠かせない“3つの土台”について、一緒に考えていきましょう。

DXとAXの違いを正しく理解する

・DX（Digital Transformation）

経済産業省はDXを「データとデジタル技術を活用し、製品・サービスやビジネスモデル、
業務・組織・文化を変革して競争優位を確立すること」と定義しています。
単なるIT導入ではなく、『事業』と『組織』まで含めて変える概念です。

デジタル化とDXの違いについては、過去のコラムでも詳しく解説していますので
基礎理解の再確認にお役立てください。

デジタル化とDXの違いとは？4つの違いで分かりやすく解説
デジタル化とDXの違い、そして次のAX（AI Transformation）とは？5つの観点で整理し、企業が目指すべき変革の進め方を解説します
 

・AX（AI Transformation）

AXについて公式な定義はまだありませんが、実務では
「AI（機械学習・生成AI）を意思決定と価値創出の軸に据え、アルゴリズムとデータで
事業・ビジネスモデルを再設計する全社変革」を指します。

要するに、AIを経営戦略の中心に置き、
価値創造・ビジネスモデル再設計・サービス創出・顧客体験の刷新まで、
企業全体をアップデートすることです。

〈適用領域の例〉

• 需要予測、在庫・生産・配送の最適化
• ダイナミックプライシング、レコメンド/パーソナライズ
• AIエージェントによる高度な自動化
  （問い合わせ対応、RPA高度化、コード自動生成）
• 異常検知、画像解析、予防保全　など

以前は高度な専門性が必要で腰が引けがちだった取り組みも、
AIの登場で一気に実現可能性が高まりました。
AIを活用した挑戦が、今こそ現実的に可能な環境になっています。

AX推進の3つの土台

（1）経営のビジョンとAI経営の方針

AXは単なる技術導入ではなく、企業の存在意義や提供価値を“AI前提で”再定義する挑戦です。
経営層が「どの領域でAIを活用し、どう収益化するか」を明確にすることがスタート地点になります。

〈実例〉大手小売業の伴走支援

前提： 需要予測精度の改善を通じて在庫削減率をKPI化
方法：予測に基づく意思決定を実装し、利益率向上を経営目標に組み込み
効果：「何をすべきかが明確になった」と現場・経営双方で合意形成が進み、AIが経営成果に直結

一方、AIの活用には情報漏洩、著作権、プライバシー、法規制などのリスクも伴います。
ガバナンス、利用ポリシー、リスク管理などを経営課題として扱うことが不可欠です。

テクノロジーファーストに陥らず、ビジネス課題解決の手段として
AIを経営戦略に統合していきましょう。

（2）データとAIの一体的な基盤整備

AIの活用には、データが最も重要な資産となります。
部門ごとにシステムが分断され、データがサイロ化していると、AIは力を発揮できません。
AXの前提として、以下を段階的に整備しましょう。

• 統合データレイクやAIデータ基盤の構築
• 正確性・鮮度・粒度を担保するDQM（Data Quality Management）
• 継続的な運用（開発・テスト・本番・監視・再学習）を可能にする
  MLOps［機械学習（ML）×運用（Operations）］や
  RAG（Retrieval Augmented Generation）

構造化データに加え、マニュアル・規程・フローチャート・ナレッジ文書などの非構造化データ、
さらには画像・動画・音声といったマルチモーダルデータも、AIの活用で価値化が可能です。
これまで取得していなかったデータを資産化する設計も、重要な資産になりますね。

まずはスモールスタートで用途を増やし、段階的に拡張していきましょう。

（3）人材と組織の変革

事業は『人』なり。
AXの最終的な成否を分けるのは、やはり人材と組織です。

人材育成によってAIが現場や組織に浸透し、制度の見直しによって全社的なAI活用が加速します。

〈育成が必要な人材〉

• データサイエンティスト、AIエンジニア、MLOpsエンジニア
• ビジネス課題をAI要件に翻訳できるトランスレーター
• 現場でAIを活用し、改善提案ができる社員

〈見直しが必要な制度〉

• データ活用率やAIアシスタント/AIエージェントの実装数などを評価指標に追加
• 部門横断チームやAI専任チームを設置するなどの推進体制の整備
• 社内の成功/失敗ナレッジを共有し、学習する文化を醸成

私が伴走しているお客様は、半年ごとに『AIアイディア発表会』を開催しています。
現場からの提案が実装され、事業に直結する成果が生まれるだけでなく、
実装率も急上昇しました。

アイディアとエンゲージメントがAXの推進力になりますね。
オペレーションからイノベーションへの転換が生まれます。

まとめ

AXを推進するには、以下の3つの土台が重要です。

• 経営ビジョンとAI経営の方針
• データとAIの一体的な基盤整備
• 人材の育成と組織の変革

繰り返しになりますが、テクノロジーファーストではなく、
未来を創る経営資源としてAIを戦略的に活用していきましょう。

ぜひ、社内でも「AXをどう進めるか」議論してみてください。

それでは、本日もGOOD JOB！！

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