DXとは？
DX
DXとは、データとAIなどのデジタル技術を駆使して「製品・サービス」、「ビジネスモデル」、「業務プロセス」や「組織文化」までも再設計し、市場変化や世界中の競合他社に打ち勝つ競争力を生み出すことです。
重要なのはITツールなどの導入ではなく、データとAIを活かした事業全体の再構築だという点です。
※ 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)
◆なぜ「DT」ではなく「DX」？
英語圏では「trans‐（横断する／越える）」を略す際に”X”を使う慣習があります。
■なぜ今、DXとデータ×AI活用が必要なのか
①顧客ニーズの多様化・短サイクル化
自社データとAI解析で需要を先読みし、即応。
②人手不足と生産性課題
RPA※や生成AIで定型業務を自動化し、人的リソースを高付加価値領域へ。
③顧客も競争相手も地球規模
世界中の企業が、AIとデータドリブン経営で成長中。
※ RPA：パソコンで人が行う繰り返し作業を自動化するソフトウェアロボット。
■DXを加速する5つのヒント
ヒント1 “こうなったら嬉しい” を描きましょう
売上・働き方・お客さまの体験など「変わったら嬉しい場面」 を文字や図にしましょう。目指すイメージがあれば、ツールや手順は後から選べます。
ヒント2 手元にあるデータから活用しましょう
会計ソフトのCSV、ECの受注履歴、Googleアナリティクスなど、すでに社内にあるデータを可視化すると効果がわかりやすく、次のアクションが決めやすくなります。
大掛かりな基盤よりも “今あるもので小さな発見” をすることが大切です。
ヒント3 勘と経験にデータを組み合わせて判断しましょう
ベテランの勘は貴重な財産です。そこにデータの裏付けを加えると「確信度」が高まります。“どちらか”ではなく “両方を使う” ことがDXの第一歩です。
ヒント4 3か月間の小さな実験を設定しましょう
いきなり全社導入を狙わず「この部署で」「このKPIだけ」など対象を限定し、3か月で結果を計測し、KPIの変化や現場の負担減を確認しましょう。
うまくいったものは横展開し、課題があれば次の実験に活かします——このサイクルがDXを前に進めます。
ヒント5 学びを共有し合う場を作りましょう
成功も失敗もスライド1枚にまとめて社内で共有し、意見を交わせばDXは自然と加速します。
■DXを支える4要素とAI・データ活用例
・顧客価値
⇒ レコメンドエンジンで最適提案、サブスク型サービスの継続率予測
・業務プロセス
⇒ 需要予測＋自動発注、画像認識で品質検査を高速化
・組織と文化
⇒ ダッシュボードでリアルタイム指標共有、生成AIで企画アイデア創出
・デジタル基盤
⇒ クラウド＋データレイクで統合管理、機械学習パイプラインを内製化
■Aspeeedがご支援できる主なサービス
1. DX戦略・ロードマップ策定
現状診断から3〜5年先を見据えたDXビジョンと投資計画を策定。
例：診断とゴール設定（1か月）→ PoC（3か月）→ 社内展開（6か月）
マイルストーンとKPIを明確にし、実行可能なロードマップを策定します。
2. データの棚卸
社内外に散在するデータを収集・整理し、品質評価とガバナンス体制を構築。
データ活用の土台を固め、迅速な意思決定につなげます。
3. ビジネス課題の洗い出し
ワークショップと現場ヒアリングで課題を構造化。
検証可能なKPIの設定、優先度と効果を可視化した解決シナリオを提示します。
4. 予測・分析などのAIモデル構築
PoC（概念実証）から本番運用まで伴走し、機械学習・生成AIモデルを設計・開発。
MLOpsによる継続的なモデル改善と成果測定までトータルサポートします。
5. 教育プログラム「TARS」による社員教育
経営層・現場別にカスタマイズしたハンズオン研修を提供。
データとAIの活用の浸透と、自走できる人材育成を後押しします。