部門連携とエコシステムとしてのテクノロジー構築の重要性
異なる部門が連携せずに個別の「ベストオブブリード」ソリューションを導入すると、長期的には統一性が失われ、複雑なテクノロジー環境になってしまいます。特に、大規模なカスタマイズを施した場合、ソリューションは柔軟性を失い、保守費用がかさむ傾向があります。
しかし、近年のクラウドテクノロジーの普及により、柔軟かつコスト効率の良い環境を維持できるようになりました。クラウドベースの接続システムを活用することで、俊敏性を高めながら、継続的なイノベーションが可能です。このクラウド利用のアプローチは、DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進するための基盤であり、組織全体で相互に価値を生み出すエコシステム構築の重要な柱です。
デジタルトランスフォーメーションにおける「全体としてのつながり」
DXを成功させるためには、組織がコアソリューションを個別の施策としてではなく、エコシステム全体が相互に連携し、統合的な価値を生み出すものとして捉えることが不可欠です。エコシステム視点でのテクノロジーの活用は、顧客および従業員との関係を強化し、業務効率を向上させ、組織全体でDXの受け入れと適応を進める環境を整えます。
デジタル変革のための4つの手順
有効なDX戦略を立案・実行するためには、次の4段階のフレームワークに沿って進めることが重要です。
戦略を練る
デザインする
組み立てる
運用化する
これらの手順は独立したプロセスではなく、相互に「つながっている」ことが肝心です。特に戦略とデザインのフェーズが業務の中核システムやプロセスと連携していないと、DXの試みが断片的なものに留まり、組織全体にインパクトを与えるような変革には至りません。組織全体を見据えた統合的な視点が、スケーラブルで持続可能なDXを実現する鍵です。
戦略を練る：ビジョンからスタートする
戦略フェーズでは、解決すべき課題に焦点を当て、DXのビジョンを描くところから始めます。従来の戦略策定は、現状の問題や要件解決が出発点でしたが、将来を見据えた変革には、このアプローチに留まらず、未来志向のビジョンを持つことが求められます。
DX戦略の策定：目指すべき「エクスペリエンス」の定義
デジタルトランスフォーメーション（DX）戦略を立てる際には、最終的な目標や理想とするエクスペリエンスを明確にすることが重要です。技術要件にのみ焦点を当てるのではなく、組織として「どのような体験を提供し、どのように業務を変革したいか」といったビジョンに重点を置きましょう。例えば、ファッション小売業の場合、顧客と従業員にとってパーソナライズされた購買体験を創出することをテーマに掲げ、両者がブランドに惹きつけられる体験を目指すことが考えられます。
実現可能な戦略的ビジョンとスピーディな実行
ビジョンは単なる理想ではなく、現実的な実行可能性を持つ戦略にまで具体化する必要があります。現状の技術アーキテクチャとのギャップを把握し、目標達成に向けたロードマップを作成しましょう。この際、計画が長期化して陳腐化しないよう、迅速なサイクルで実行と見直しを行うアプローチが不可欠です。先進的なDX企業では、短期間で実行可能な戦略を立案し、スピーディに成果を出す「クイックウィン」を目指しています。
スピード感のあるアプローチ：ハッカソンの活用
迅速な戦略策定と試行に効果的なアプローチとして「ハッカソン」があります。複数のメンバーが短期間でアイデアを出し合い、具体的な施策を実行することで、DX推進のスピードを加速させることが可能です。ハッカソンは、戦略の進行スピードを上げ、組織全体の納得感を得ながら変革を進めるための有効な手段となるため、変革の牽引力として積極的に取り入れる価値があります。
DXにおける「デザインファースト」の重要性
DX推進において、「デザインファースト」思考は重要な要素です。最近の調査では、93%のビジネスリーダーが顧客のデジタルエクスペリエンス、88%が従業員のデジタルエクスペリエンスを企業の成功の鍵と考えています。これは、技術的な要件の前に、最終的なユーザーエクスペリエンスを設計における最優先事項とすることが重要であることを示しています。
「デザインファースト」とは、エンドユーザーの視点から、どのような価値を提供したいかを定義するアプローチです。具体的には、社内ユーザーや顧客にとって直感的で、目的に適した体験をどのように作り出せるかに焦点を当てます。特に、以下の点を考慮しましょう：
顧客にとっての価値の提供：顧客とどのようにコミュニケーションを取り、双方向のやり取りを可能にするか。
従業員のコラボレーションの促進：使いやすく、ストレスなく操作できる仕組みを整え、エンゲージメントと効率を高めるためのデザインを目指します。
エクスペリエンスを支える「組み立て」プロセス
戦略とデザインが明確である場合、DXの基盤は整い始めていますが、これだけでは不十分です。次のステップでは、エクスペリエンスを実現するために、さまざまなシステムやツールを統合し、シームレスなユーザー体験を構築します。
ここで鍵となるのは、単一のシステムが提供する機能に依存するのではなく、各要素が相互に連携し、統一されたエコシステムを形成することです。
DXにおけるデータ活用と業界課題への対応
デジタルトランスフォーメーション（DX）の中核は、データを活用して顧客理解、コスト削減、効率化などを推進することで、競争優位を築くことにあります。しかし多くの業界において、データの適切な活用はまだ十分に実現されていません。
例えば、小売業では、膨大な顧客データが蓄積されているにもかかわらず、個別の顧客ニーズの予測に十分に活用しきれていないケースが多々あります。これは、カスタマージャーニーの理解やパーソナライズドサービスの提供に直結します。
ヘルスケア業界では、データ活用によるコスト削減、患者とのコミュニケーション、プライバシーの保護が求められていますが、特にリアルタイムのフィードバックやセキュリティ対策に多くの課題が残ります。
また、製造業では、生産性向上や生産量の最適化、さらに複雑化するサプライチェーン管理において、リアルタイムデータを駆使して効率化する方法を模索しています。
データ駆動の意思決定による価値創出
各業界がこのような課題を抱える中、共通するのは、データ活用によってパフォーマンスの最適化や新規市場の開拓が競争優位に直結するという点です。特に、リアルタイムのデータ分析が顧客レコメンデーションの提供やローンの承認プロセス、新薬の研究などにおいて成果を上げており、データの即時利用が重要な役割を果たしています。
新しい時代に向けたデータ戦略の確立
今後、組織が迅速に対応し成長を続けるためには、組織全体のデータを可視化し、リアルタイムでインサイトを得て即座に行動に移す体制が求められます。このため、次の点が重要です：
データインフラの整備：データの収集、管理、分析を効率的に行えるインフラを構築し、必要な情報をタイムリーに提供できるようにする。
データガバナンスの強化：プライバシー保護やコンプライアンスを維持しながら、データの品質と信頼性を確保する。
データリテラシーの向上：社内のデータリテラシーを向上させ、意思決定プロセスにデータを活用する文化を育成する。
このような戦略的アプローチにより、企業はより迅速かつ精度の高い意思決定を行い、新たな市場機会を捉えることが可能になるでしょう。
データコンサルタント視点でのDXプラットフォーム導入のポイントと課題
現在、DXプラットフォームの導入においては、データ活用基盤として以下の要素が重要視されています：
高性能サーバ：大規模なデータ処理を支える基盤として、処理速度と信頼性が求められます。
大容量ストレージ：膨大なデータを収容し、保護・管理するための容量確保が不可欠です。
クラウドインフラ（IaaS）：スケーラビリティと柔軟性を実現し、インフラの柔軟な運用を可能にします。
AIプラットフォーム：データ分析や予測モデルを強化するためのAI実行環境が不可欠です。
複数のハードウェアやサービスの統合：様々なテクノロジーのシームレスな連携がDX成功の鍵です。
DX基盤運用時の主要課題
DXデータ基盤の運用・管理において、以下の課題が頻出します：
システムパフォーマンスの低下：大量データ処理による負荷増加で、応答速度が低下するリスク。
バックアップとリカバリーの複雑化：大量データの保護に対し、従来手法では効率的なリカバリーが難しい。
システムリソースの柔軟性不足：データ増減に伴う迅速なリソース調達が難しい場合があり、クラウド利用の最適化が必要。
生成AI利用のリスク管理：機密情報の外部流出やモデル学習による情報漏えいへの懸念が増しています。
セキュリティ対策：ランサムウェアや外部攻撃に対する効果的な防御策が不可欠。
人材不足：データ基盤を保守・運用できる人材の確保が急務。
コスト負担：初期投資や保守運用にかかるコストが高額化する傾向。
オンプレミスとクラウドの連携の難しさ：データのポータビリティと、各アプリケーション間の連携確保が課題です。
DX進捗状況の現状
DX推進状況は、以下の段階で分類されます：
ビジネス展開フェーズ：インフラ整備を完了し、DXに基づく事業展開を実施中。
整備中フェーズ：DXに向けたインフラを構築中の段階。
計画フェーズ：DX推進に向け、情報収集や戦略立案を実施中。
未着手：DXにまだ取り組んでいない状態。
DXを推進するための手段
DXの推進には以下の手段が選ばれます：
業務の自動化：各業務の効率化と標準化を図り、業務負荷を軽減。
データ活用による効率化・製品改善：データ分析を通じて、既存業務の効率化や製品品質の向上を実現。
マーケティング活動へのデータ活用：顧客データに基づくパーソナライズドなマーケティング展開。
AIの活用：生成AIをはじめとするAI技術を活用し、新しい価値の創出に挑戦。
非構造化データの活用状況
DXの一環として、多くの企業が非構造化データ（テキスト、画像、音声など）の活用に取り組んでいます。その状況としては、以下のステージに分けられます：
すでに活用中：実際のビジネスプロセスに組み込んで活用している。
基盤整備中：活用に向けたデータ基盤を整備している段階。
情報収集中：非構造化データの利活用に向けた情報収集を行っている。
計画なし：特に非構造化データの活用計画がない状態。
非構造化データ活用におけるストレージ選定のポイント
非構造化データの運用にあたり、ストレージ選定では以下の要素が重要視されます：
AI対応機能：AI活用のための最適な機能を提供。
パフォーマンス：高いパフォーマンスでデータアクセスを支援。
拡張性：データ量の増減に応じてスムーズに拡張できるスケーラビリティ。
効率的なストレージ活用：無駄のないストレージ容量管理でコスト削減を実現。
堅牢性：高いデータ保護機能を備え、可用性を確保。
サポート体制：適切なサポートを通じて、運用上のリスクを低減。
TCO（総保有コスト）：保守・運用コストを含めたトータルコストの管理が可能。
セキュリティ機能：ランサムウェア対策など、サイバー脅威への備え。
これらの観点を考慮した上で、DXのデータ基盤を整備し、運用課題に対応することが、持続的なDX推進に向けた基盤となります。
データコンサルタント視点でのDXにおける患者エクスペリエンスの向上
デジタルトランスフォーメーション（DX）を医療分野に適用する際、例えば入院手続きを「高級ホテルへのチェックイン」に近いシームレスな体験に変えたいと考えるとします。この実現には、入院手続きや会計を管理するアプリケーションを、医療・看護といったサービスと密接に統合する必要があります。ここで重要なのは、患者にとって複数のシステムが存在するかどうかではなく、まるで1つのシステムにアクセスしているかのようにスムーズでストレスのない利用体験を提供することです。
企業のDX推進における技術基盤の活用
多くの企業は、既に顧客エクスペリエンスを向上させるために必要なテクノロジー基盤の一部を保有しています。課題は、異なるシステムやサービスを統合し、既存テクノロジーを効果的に活用しつつ、それらを一貫したデジタルエコシステムとして整備することにあります。その中核となるのが「データ」です。データは、エクスペリエンスを差別化するために不可欠な情報を提供し、DXを支える基盤となります。
データ活用の詳細については、別冊「デジタルトランスフォーメーションにデータサイエンスを活用する方法」を参考にしてください。ここでは、データサイエンスを活用してグローバルなサプライチェーンの可視化を行い、顧客体験を向上させる具体的な手法を考察しています。
ギャップ分析と統合戦略の重要性
DX戦略を実現する第一歩は、現行システムと目標とのギャップを分析し、必要な構成要素を特定することです。既存のテクノロジーを基盤とし、どの分野に新たな機能や拡張が必要かを見極め、全てのシステムを一体化するための統合戦略を構築しましょう。
デジタルトランスフォーメーションの運用化：実装から持続可能な成功へ
デジタルトランスフォーメーション（DX）を成功させる最終ステップは、これまでの準備をクラウドまたはオンプレミス環境に移行し、安定稼働させることです。クラウドは確かに継続的なイノベーションを可能にする優れた基盤ですが、オンプレミス環境でもDXの目標を達成することは可能です。重要なのは、どの実装環境であっても計画を継続的に管理・サポートできる体制を整えることです。
このため、DXを維持・推進するための「デジタルトランスフォーメーションオフィス」の設立が効果的です。このオフィスは、ロードマップやアーキテクチャのアップデート、進捗管理、ガバナンスの導入を支援し、DXの方向性を一貫して維持します。また、DX推進を加速するためには、チェンジマネジメント、プロセス最適化、アジャイル管理などの機能を備えた「共有サービスセンター」を設けることも一案です。このセンターは、他の業務領域と同様に組織全体を支える中核として、DXに必要なスキルとリソースを集約します。
もし、これらの専門的スキルやリソースが社内に不足している場合は、外部の信頼できるパートナー企業の支援を受けることも選択肢の一つです。継続的な進化を実現するために適切なパートナーと連携することで、DX体制を強固にし、変化に柔軟に対応することが可能になります。
デジタルトランスフォーメーション戦略を確立するための包括的アプローチ
デジタルトランスフォーメーション（DX）を成功させるためには、戦略策定から実装、そして運用化までの4つのフェーズを連携させることが不可欠です。しかし、多くの企業では「戦略とデザイン」や「組み立てと運用化」のいずれかのみを、それぞれ異なるパートナー企業に依頼するケースが一般的です。そのため、各フェーズ間のつながりが弱く、DX全体を一貫して推進することが難しいのが現状です。
このような課題を解決するために、インフォアの「Hook & Loop™ Digital」は、戦略と運用のギャップを埋め、DXの全フェーズをつなげる役割を果たします。このソリューションは、トップダウンでの経営戦略とボトムアップでの現場のエクスペリエンスを一体化し、顧客や従業員にとって実用的な価値を提供します。たとえ既存のテクノロジーが一貫性に欠けていても、Hook & Loop™ Digitalを活用することで、組織全体でデジタルエコシステムを構築・管理し、DXの目標達成を目指すことが可能です。これにより、企業は長期的な競争力を築き、顧客満足とブランドロイヤリティを高めることができます。
昨今のDXの加速は、最新テクノロジーの成熟と、COVID-19によるリモートワークの普及が拍車をかけています。今回の調査で取り上げられた6つの主要テクノロジーの進展がDXの実現を後押ししており、サービスのデジタル化がかつてないスピードで進行中です。このような社会変化やテクノロジーの進化が結びつき、私たちは「Data Age（データの時代）」と呼ばれる新たなフェーズに突入しています。
ただし、多くの企業はこのData Ageに対する準備がまだ整っていません。データを基盤としたDXを成功させるためには、各段階での戦略と実行の一貫性を保ちながら、変化に柔軟に対応できる体制を築く必要があります。
デジタルトランスフォーメーションの遅れがもたらすリスク
多くの企業がデジタルへの移行に乗り遅れている現状には、重大なリスクが伴います。従来の業務モデルに固執する企業は、デジタルを前提とした新興企業に市場を奪われ、競争力を失う可能性が高いのです。その代表例がNetflixです。Netflixは、ビデオレンタル市場に革新をもたらし、旧来の大手Blockbusterを淘汰しました。さらに、ケーブルテレビや衛星テレビにも競争を挑み、今やハリウッドと肩を並べるコンテンツ制作力を誇るまでに成長しています。こうした動きは、過去の産業革命に通じる変革の波を感じさせます。
技術革新の進化は、数十年の間に基盤テクノロジー、業務プロセス、生活様式を大きく変化させてきました。コンピューティングはメインフレームからインターネットへと進化し、当初は軍事利用だったインターネットも今や商業の中枢を支えています。こうした発展がデジタル変革の土壌を育み、私たちは双方向のつながりとデータ中心のビジネスモデルを基盤とした「データの時代」に突入しています。
1990年代のビジネス構造がデジタルエンタープライズへと移行する過程で、テクノロジーはビジネスの根幹を揺るがし、企業活動がデジタルデータ主導で展開される「デジタルデータの時代」に到達しました。
データ量と価値の急増
今、データの生成速度とその価値は共に急増しています。日々生まれる新たなデータの量は、科学論文から日常のメールに至るまで多岐にわたり増加し続けています。それでもなお、ITおよびビジネス部門のマネージャーの約3分の2しか、2025年までに組織内外からのデータが増加すると予測していません。その予測においても、現在の4.8倍に増加するとの見解が支配的です。業界別では、公共部門が3.5倍と比較的低い増加率であるのに対し、金融サービス業は5.7倍と見積もりが高く、国別ではオランダが7.1倍、アジア太平洋地域の中国や日本では4倍以下と、地域差も顕著です。
データの増加速度は驚異的で、短期間での膨大な増加は、各組織にとって効率的かつ戦略的なデータ管理の重要性を高めています。データ管理の重要性が増す中、企業はこの爆発的なデータ増加を踏まえたDX戦略を立て、柔軟に適応できる体制を築くことが求められています。
データの時代が到来 – DXの進化と新たな課題
デジタルトランスフォーメーションが注目され始めてから約四半世紀が経ち、「Data Age（データの時代）」が本格的に到来しました。かつてはダイヤルアップモデムや初期のeコマースサイトの登場がデジタルの黎明期を告げ、そこからクラウドサービスの拡大やビッグデータ分析によるインサイト抽出の可能性が広がるなど、データは常に中心的な役割を果たしてきました。
デジタルトランスフォーメーションの初期において、企業はまず新しいチャネルへの適応に注力し、その後データ主導の意思決定にシフトしてきました。また、クラウドテクノロジーの普及により、データはオンプレミス以外の選択肢で管理することが可能であることが認識され、ビッグデータと様々な分析テクノロジーが成長を遂げました。ブロードバンド、Wi-Fi、4Gといった高速通信技術の進化もデータ処理とアクセスの高速化と規模の拡大を後押ししました。
しかし、ビッグデータの普及から約10年が経過した今、当初期待されたほどの成果を上げられていない企業も多く、データ活用の取り組みには多くの課題が残っています。特に「デジタル化」を掲げる組織の多くは、膨大なデータ量に対応するための管理体制の確立に取り組んできたものの、現在のシステムやプロセスではその潜在価値を十分に引き出せていません。さらに、5GやIoT、AI・機械学習、AR・VR、ブロックチェーン、エッジコンピューティングといった新技術の登場がデータ生成の増加を加速させており、データインフラや分析基盤の更新が求められています。
多くの組織ではレガシーシステムからの段階的な移行を進めてはいますが、この「Data Age」で求められるほどのデータ活用の成熟度に到達するにはまだ道半ばです。デジタルネイティブの企業でさえ、膨大なデータの中からビジネスの課題解決に直結するインサイトを抽出し、効果的に行動に移すことの難しさに直面しています。今後のデジタルトランスフォーメーション成功の鍵は、迅速かつ柔軟なデータ基盤の確立と、これを支えるガバナンス、組織のスキルセットの強化にあると言えるでしょう。
