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ビジネスを加速し成長につなげるDX for AX

DX
AX

DX と AX のポイント​​

  1. 現在、AIによる産業革命が進行中です。速さ・品質・コスト構造・勝ち筋が書き換わってきています。

  2. AIは一部の大企業だけでなく、中小関係なくすべてのビジネスの前提となりつつあります。​

  3. AIは人の雇用を奪うものではなく、仕事の中身（作業・役割）を変えるためのものです

  4. DXはAXへとつながり、目的は同じです。ビジネスを加速し、利益につなげることです。

  5. 他社事例は参考に留め、自社にフィットしたDXを推進し、AXを設計・構築しなければなりません。

DX（Digital Transformation）は、データとデジタル技術を活用し、製品・サービス、業務、組織文化まで含めて再設計し、競争力につなげる取り組みです。​​

なぜ、「DT」ではなく「DX」なのか？ それは英語圏では「trans‐（横断する／越える）」を略す際に”X”を使う慣習があるため「DX」となり「AX」も同様です。

AX（Artificial Intelligence Transformation）は、AIを前提に意思決定と実行まで業務プロセスを再構築し、成果を達成することであるとAspeeed は考えます。

 ※ 経済産業省によるDXの定義​ (PDFファイル：2ページ目の注釈に記載あり)

DX・AXは容易には進捗しません。時間もかかり、試行錯誤もあります。
それでも、進め方を間違えなければ、自社の強みを伸ばし、弱みを補うことができます。
社内だけで抱え込む必要はありません。必要に応じて社外の協力も得ながら、現実的な手段・手順で前に進められます。

​

■自社にフィットしたDX・AXの進め方の例

Step 1：目的を1つに絞る
売上、粗利、納期、品質、人手不足対策など、まず「何を解決して成長につなげるか」を決めます。
※「導入すること」や「試すこと」自体を目的にしないのが重要です。

​Step 2：業務を“分解”する
AIに任せる「作業」と、人が行うべき「判断」を分けます。
（例：AIが案を作る / 人が評価する）

​Step 3：運用する
例外処理、承認、改善サイクルまで設計し、ビジネスの現場で運用します。

 

​成果につながりやすいAIの着手点として、以下の例などがあります。

  • 需要予測 ➡ 発注案の作成 ➡ 例外の確認

  • 見積・提案書の下書き

  • 問い合わせ一次対応 ＋ 次アクション提案

■Aspeeed が DX for AX で果たす役割​

  • 現状整理（データ・業務・課題の見える化）

  • 優先順位づけ（効果 × 実現可能性）

  • 設計・実装・運用（例外・承認・権限・ログ・改善）

  • 独自の教育プログラムによるデータとAIの活用人材育成

など、DX・AXによるビジネス成長の実現に向けて伴走します。​​

◆ お問合せ、無料相談のお申し込みをお待ちしております

■​DXとAXに関するFAQ

Q1. DXとAX、どちらを先に進めるべきですか？
A. 多くの場合、DXで土台（データ・業務の整理）を整え、AXで運用として成果を積み上げます。

​Q2. AIは人の雇用を奪うと聞きましたが？
A. 現場で成果につながりやすいのは「人を置き換える」より、仕事の中身（作業・役割）を変え、人が判断に集中することだと考えます。

​Q3. 他社事例を真似すれば成功しますか？
A. 事例はあくまでもヒントでしかありません。重要なのは「自社の強み・弱み・制約」に合わせた設計と構築、そして運用です。

​Q4. 試しただけで終わりがちな理由は何ですか？
A. 例外処理、承認、権限、ログ、改善サイクルなどが適切に設計されず、運用で無理が出るためです。

​Q5. AIエージェント（Agentic AI）とは何ですか？
A. 目標に向けて、タスクを分解し、手順を選び、実行まで進めるAIです。

Q6. フィジカルAI（Physical AI）とは何ですか？
A. 物理世界で知覚・推論・行動するAIです（設備、カメラ、ロボット等）。

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