リアルなDX推進を『いちばんやさしいDXの教本』著者が語る DXは、なし崩しに進めよう

コメント

注目のコメント

• 大塚 泰子

  デロイト トーマツ ファイナンシャルアドバイザリー合同会社 パートナー / 京都大学経営管理大学院客員准教授

  ・2020年12月10日

  DX推進のステップ、記載されている内容は、とても現実的で、DX支援に携わっている立場からしても納得感がありました。
  
  一点、重要な点として追加させて頂くと、「何のためにDX化するのか、という目的を最初に定めること」かと思います。
  
  最近、AIを「Assistive intelligence」という言い方をしますが、あくまでAIは「実現したいこと」や「人間の意思決定」を支援するものなので、AIやDXを目的にしないこと、あくまで手段であるということは再認識する必要があると思います。
  
  一方で、日本はこの記事になるように、「先ずは一部業務のRPAや電子化」というレベルであるのには間違いがありません。
  
  今年PwCで発表させて頂いた「2020年AI予測（日本）」で、AI活用（AIに限定していますがDXと読み替えて頂いて問題ないかと思います）の前提となるデータの整備については以下の5つが必要であるとしています：
  
  1. データの収集、保存、利用、ガバナンス、プライバシー、保護の実施状況に対するレビュー
  2. データの標準化
  3. ERPシステム、SNS、ドローン、IoTシステムといったさまざまなソースからのデータの統合
  4. データ使用における、プライバシーに関する法規制への確実な準拠
  5. データを分析システムに統合する効果的なプロセスの構築
  
  データ関連の優先課題として、日本企業は「AIシステムで利用するために、データの標準化、統合、ラベル付けを行う」を優先課題の1位、2位、3位のいずれかに選択している状況です。一方で米国企業は運用上の課題（データの利用およびガバナンス）に目を向け始めています。
  
  先ずは「これがデータで分かったらいいのにな」という、小さい業務プロセス領域からでいいので、目的を明確にした上で小さく始めてみる、その成功体験を持ってして領域を拡大し、この記事にあるように「ITで会社の強みを伸ばす」ことを目指していくのが現実的なのだと思っています。
  
  参照：
  https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/2020-ai-predictions.html
• 松田 裕之

  Nishika 代表取締役

  ・2020年12月10日

  経営を動かすには「DX」という言葉を使い、
  現場を動かすには「DX」という言葉を使わない、
  というのがポイントと思います。
  
  現場はDXをやりたいのではなく、業務効率・効果を上げたいだけなので。
• 福本 勲

  アルファコンパス 代表　/ 某日系製造業　チーフエバンジェリスト

  ・2020年12月10日

  それをDXと呼ぶかどうかは別として、人は人でなければできない仕事に注力し、それ以外はデジタルに任せていくという動きを口だけでなく、本当に進めないと厳しいと思います。