DXとAIの違いは何?DXとAIから見るDXの真髄
  • DXってよく聞くけど一体どういう意味?
  • DXとAIってどういう関係?
  • DX人材になるにはどうすればいいの?
疑問に思う人

DXを進めようとしたらAIというワードが出てきて、DXとAIの違いが分からなくなってしまう人も多いと思います。

そもそもDXというものも何をしたらDXなのかわからずAIを導入したからといってDXになるとも限りません

コツリン
AIを導入したからDXといっている人もいるがそれはケースバイケースだ

この記事ではDXの定義を考え、DXとAIの違いや関係性を見ていきます。

ここの違いや関係性を理解しDXを推進するうえでAIをどう活用すればいいのか、ほかに学ぶことがあるのかといったことを理解していってください!

AIの学習をするかどうかで迷っている方へのアドバイス
そもそもAIの学習をするのはなぜですか?
もしかしたらAI以外のことを学習した方がいいかもしれないし、そもそも学習する必要性がないかもしれません。
また、AIの学習方法も色々ありそれぞれにメリットデメリットがあります
当サイトでは実際にAIのスクールで学んだ筆者がAIの学習理由や学習方法などを提示していますが、重要なことはAI学習までの正しい学習ステップを踏むことです。
このステップを踏まないでいると、勉強した方がいいかで迷ってしまい時間を無駄にしてしまったり間違えた学習方法でお金を浪費してしまうことになります。

コツリン
実際に俺も学習をするまでに悩んでしまって時間を浪費したり、余計な教材を買ってお金を無駄にしてしまったんだ・・・。

このSTEP自体は完全無料でできます。
みなさんはAI学習をするかどうかで迷ったり、お金を浪費することのないように当サイトのAI学習までの正しいSTEPを参考にAI学習をするかどうか決めてみてください。

DXとは

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そもそもDXとは実は定義が定まっているようであいまいな部分があります。

また人によってDXなのかどうかという判断も変わっていますので、明確にこれがDXとは言えませんが、とりあえずデータを活用することでビジネスを発展させるというように考えればいいと言えますがここではDXという言葉についてもう少し見ていきましょう。

DXについて見てみる

DXについて経済産業省のレポートでは次のように語られています。

企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること

https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/dx/dx_guideline.pdf

また、日本のITの利活用に取り組んで来るIPAのYoutubeチャンネルでは次のように語られています。

IPAによるDXの定義
  • ユーザーに新しい価値を産むこと
  • デジタル技術で課題解決
  • トップが経営の変革をリード
  • 事業モデルの変革
  • 業界を横断して実践
DXというのはビジネス上の課題をデジタルの力を活用して解決・発展という目的として考えましょう。

しかしながら、データを活用と言っても活用の方法はいろいろあるため、どのような活用を行ったからDXなのかということが決まっているわけではありません。

また、人によってはデータの活用ではなく先端のIT技術を使えばDXというように考える人もいます。

ひとエちゃん
結局人によってDXかどうかの判断基準が違うということね

いずれにしても、本来の意味であればデータの活用が重要なポイントであるということは考えておきましょう。

これまでのIT革命との違い

これまでもデジタルによる業務革命やビジネスの発展ということは行われてきています。

例えば、社内の業務フローをデジタル化し効率化したり、企業がECサイトを作成することでインターネットによる商品の購入ができたりするなどがあります。

DXがこれまでのデジタル活用と大きく違うのはデータを活用するということになります。

これまではデータを活用しようとしても次のような問題から実現が難しかったと言えます。

  • データを集める手段がない
  • データを分析する手法がない
  • データを分析するPCのスペックがない

これらの環境上の問題からデータによるビジネス革命はなかなか起きてこなかった側面があります。

しかしながら技術の発達などにより環境が整ってきたことからデータの分析による革命を第四次産業革命として考えデータの活用によるビジネスや社会の発展が重要になっています。

これを日本ではDXと定義し推進が言われているということになります。

AIとDXの関係性

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ここからはDXと相性の良いAI(=人工知能)の関係性を見てみましょう。

DXとAIは違う

AIとDXの関係は深いですがどちらも全くの別物です。

AIといっても人や時代によって意味合いが変わるためあいまいな部分が多いですが、現代のビジネスの面で考えれば人間の代わりに予測・判断を行ってくれるという部分に注目されます。

つまりAIは人間の代わりに予測や判断を行い人間の労働コストを下げてくれるITの一つの道具ということができます。

コツリン
AIの定義次第だがビジネスでは人間の代わりに判断することで労働コストを下げてくれる道具と考えるのが妥当だな

一方でDXはデータを活用してビジネスを変革させるという目標ということになります。

つまりDXは目標であってAIはDXを実現するための手段の一つというようにとらえることができます。

DXとAIの関係

DX
ビジネス上の課題をデータの力で解決するという目的

AI
過去のデータを用いて人間の代わりに判断を行うことで業務をサポートする

AIの利用がDXになるわけ

AIといっても考え方はいろいろありますが、ここでは最近の考え方で作られることが多いAI搭載のソフトウェアの構造を見ていきます。

AI搭載のソフトウェアの構造は多くの場合で次のような状態になっています。

現代におけるAI搭載のソフトウェアの主流の考え方

(事前準備)機械学習により過去のデータを分析

  1. 新しいデータを入力
  2. 入力結果を過去のデータ分析と照らし合わせて判断
  3. 判断内容をもとにプログラミングによって人間の代わりに作業を行う

この一連の作業内容を搭載したソフトウェアがAI搭載のソフトウェアと考えられる

ここで注目してもらいたいのは機械学習と呼ばれる事前の作業の部分で過去のデータを分析し過去のデータから特徴を探し出しているということです。

つまり、AI搭載のソフトウェアでは過去のデータを活用しているということができますのでDXの考えにマッチしているということになりAIの導入はDXにつながるというように考えることができると言えるでしょう。

もちろん、AIと考えられるのは機械学習の部分だけというように考えることもできますが、いずれにしても機械学習の部分で過去のデータを分析するためデータの活用となりDXを達成する一つの手段ということになります。

DX達成のほかの手段

何をもってDXとなるかは人によって違う部分もありますので一概にいうことはできませんが、DXを達成する手段としてほかにデータサイエンスとIoTというものがあります。

データサイエンス

データサイエンスとはデータを分析することでビジネス上の新しい価値を見出す学問ということができます。
▶︎関連記事:データサイエンスって結局なに?AI学習の観点から考えるデータサイエンス

データサイエンスには二つの目標があります。

  • データを分析してビジネスを発展させる方法を見つける(人主体)
  • データを分析して未知のデータの予測・判断を行う(機械主体)

二つ目の予測判断は機械学習によって達成されるためAIと密接な関係がありますが、ビジネスにデータサイエンスを導入するという意味では基本的に1の人が主体となってビジネスの発展を考える手法という意味合いになります。

このデータサイエンスを行う人をデータサイエンティストといいますが、データの分析によってビジネスが発展する方法を考えるという意味でもこのデータサイエンスはDXを達成する手段の一つということができます。

IoT

IoTとはInternet of Thingsの略であらゆるものをインターネットにつなごうという発想です。

最近ではスマートライトなどインターネットによる連携が可能な家電などが多くあります。

これらは私たちの生活を豊かにしてくれる半面データを収集することができます。

そのため企業によってはDXを実現するためのデータを集めることができることができます。

ひとエちゃん
どちらかというとDXのための材料を集める方法という感じね

DX人材になるには

では具体的にDX人材になるには何が必要なのかを考えてみましょう。

デジタルの意味だけ知っていてもDX人材にはなれない

DXを進めるにはデジタルの力を活用する必要がありますが、DXはデジタルの活用方法だけを知っていても意味がありません

DXとはデータの力を使ってビジネス課題を解決するということです。

つまり、DXの目的はビジネス課題を解決するであって、データをどのように活用するのかが理解できることによって本当の意味でのDXは推進されていくということができます。

どのようなDX人材になるかが重要

DXと言っても達成方法はいろいろとあります。

人が主体となってデータを分析する人材がいいのか、分析した結果をもとに機械に作業させるAIの構築や導入ができる人材のほうがいいのかは今いる企業のニーズなどによって変わります。

DXを達成するために大切なことはデータ分析を行う技術を身に着けることですが、分析を行ってもそれをどうビジネスに活用するかです。

コツリン
データの活用と言っても手法は様々ということだ

AIやデータサイエンスのスクールでは様々なコンセプトの講座が開かれていますので自分のやりたいことを明確にして事前に相談し、自分のやりたいことと講座の趣旨が合っているかを確認して学習を開始しDX人材になっていくということが大事です。

DXが学べるAIスクール

ここからはDXが学べるAIスクールについて紹介していきます。

ここで紹介するスクールは無料相談会が開かれています。

まだAIというものがどういうものか理解していなくても無料相談会で

ビジネス上の課題をAIでどのように解決できるのか

AIとはそもそもなんなのか

などを聞いてみましょう。

キカガク

AIスクールのキカガクではAIのさまざまなジャンルについて網羅的に学ぶことができます。

キカガクで学ぶことでAIの基本構造がわかるほか、実際にAIを使ってDXを体感するコースの受講もできます。

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アイデミー

アイデミーではデータ分析やAIのアプリ構築の講座など様々な講座があります。

特に大きな特徴として、3ヶ月で習得できるということがあります。

\3ヶ月でDX人材/

データミックス

データミックスは人主体のデータ分析を行うための知識が得られるスクールになります。

AIにも繋がる技術ですが、人主体のデータ分析を行う方法を学ぶことができます。

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