AIトランスフォーメーション（AX）とは？DXとの違いや重要性、成功に不可欠なデータ基盤の要件まで解説

AIトランスフォーメーション（AX）とは？

AIトランスフォーメーションとは、「Artificial Intelligence Transformation」の略称で、直訳すると「AI（人工知能）による変化・変革」を意味します。「AX」と略して呼ばれることもあります。

企業活動やビジネスにおけるAXとは、AI技術を活用することで、ビジネスモデルや業務プロセス、組織文化を根本的に変革する取り組みを指します。

例えば、ビジネスモデルにAIを組み込み、データ活用を自動化して回す仕組みを取り入れることで、新たに顧客へ価値を創造する取り組みです。

業務プロセスにおいては、AIによって従来の定型業務の自動化をより一層、進めることで省力化すると同時に、人は意思決定や経営戦略の立案やガバナンスなどの人にしかできないコア業務への集中を促すといった取り組みが考えられます。

組織文化においては、従来の単なるデジタルによる自動化からさらに進み、AIをアシスタントとして使いこなす人材が求められます。また人手が不要になる分野も出てくるため、「人はどのように働くか？」「人とAIはどのように協働するか？」といった働き方の変革も意図されています。

AIの活用が進むと同時に、すでに多くの企業がAIトランスフォーメーションを見据えて変革に取り組んでいます。

AIトランスフォーメーション（AX）とDXの違い

AXを考える際に、DXとの違いを知っておく必要があるでしょう。

DXとは、「Digital Transformation（デジタルトランスフォーメーション）」の略称で、デジタル技術を活用してビジネスモデルや業務プロセス、組織文化を変革させる取り組みです。従来の単なるアナログ業務のデジタル化や紙書類の電子データ化、業務プロセスのデジタル化などの先にある、経営戦略に基づくビジネスモデルの抜本的な変革を目指すものです。デジタル技術の一つに、AIやIoTが含まれています。

つまり、AXはDXという大きな取り組みの一つであると同時に、進化したものであるといえます。

AXとDXの主な違いは次の通りです。

DXでは、AIは補助的なツールとして位置づけられてきましたが、生成AIをはじめとした飛躍的な進化により、AIは単なる業務サポートにとどまらなくなってきました。経営戦略へ知能として介入し、意思決定・判断を提案し、サポートする役割を担い始めています。

その結果、DXをさらに進化させ、蓄積されたデータを高度なAIによってフル活用し、意思決定や生産性を爆発的に進化させる取り組みがAXで意図されています。

AIトランスフォーメーション（AX）が求められる社会的背景

AXが必要とされる背景には、企業を取り巻く次のような社会の変化があります。

◆生成AIの進化と爆発的な普及

近年のChatGPTをはじめとした生成AIの登場により、AIは新たな地平を迎えました。個人・法人問わず爆発的に普及し、すでに業務アシスタントとして定着しています。こうした中、ただ便利に活用するだけでなく、経営レベルに踏み込んだ、新たな活用が模索され始めています。

◆「2025年の崖」とDX促進の必要性

近年、DXを促進する必要のある背景として「2025年の崖」問題が取り上げられています。

2025年の崖とは、経済産業省が2018年に発表した「DXレポート」で提起された問題です。日本の企業はレガシーシステム（老朽化したシステム）を抱えたままでは、複雑化する業務や保守・運用、属人化などデメリットが重なり、人手不足や高齢化、競争力の低下がより一層、深刻化すると警鐘を鳴らしています。2025年以降の経済損失は年間最大12兆円となると指摘され、危機に直面していることが示されました。

◆AI先進国との競争力強化

欧米はもとより、インドなどのAI先進国と肩を並べるために、日本企業はより一層、高度なAI活用を進めていく必要があります。日本政府は日本の勝ち筋の根本はAXであり、主戦場はフィジカルAI（AIロボティクス等）にあると示しています。グローバル市場を獲得し、経済成長を促進させるとともに、有志国と連携した経済安全保障の強化を進めるために、AXは重要な命題となっています。

◆AIの「2026年問題」

AXは、近年問題視されているAIの「2026年問題」への対応策としても期待されています。AIの「2026年問題」とは、AIの学習に欠かせない高品質なデータがいずれ枯渇することでAI開発が停滞するリスクです。高品質なデータは物理的な限界があり、2026年前後には枯渇する恐れがあります。現在もAI開発は進んでいますが、それがストップする恐れがあります。

AXにおいて、AIが人工的に生成する合成データの活用を促進したり、データに頼らず、AIとの協働やAI同士が連携してタスクを進めるAIエージェント化を推進することが解決策として注目されています。

AIトランスフォーメーション（AX）のメリット・デメリット

AIトランスフォーメーション（AX）には、次のメリットとデメリットがあります。

◆メリット

・人手不足への対応
AIによる変革を目指すことは、より一層、業務プロセスの無駄をなくし、自動化を促進させます。その結果、不足する労働力や高齢化への対応となります。

・コスト削減
AIは人的コスト削減の一手となります。業務効率アップによる時間的コストの削減や、顧客満足度向上にともなう機会損失の防止など、間接的な効果も期待できます。

・意思決定の高度化
AIによるデータ分析結果は客観的かつ膨大なデータをもとにした意思決定が可能になります。経営層に新たな視点をもたらしてくれます。

・新たな価値創造・イノベーションの促進
AIはサービスの品質向上だけでなく、新たな価値の創出を実現しています。顧客へのレコメンドやニーズの充足、課題解決など、人に代わってデータ活用を強みとする高度なサービス提供が可能です。新たなビジネスモデルや価値創出はイノベーションとビジネス競争力強化に寄与するでしょう。

◆デメリット

・AI人材確保・研修の実施
AI技術が高度化すればそれに対応する人間の能力も求められます。高度なAI専門人材の確保と共に、AI研修を通じて全従業員に知識と活用スキルを行き届かせることが求められます。

・データ基盤の構築
データの品質や整合性確保なしではAI活用は進んでいきません。データ量の確保や整形、基盤の構築、「使いやすい」システム設計などを通じた環境整備の取り組みが功を奏します。

・セキュリティ・AIガバナンスの見直しの必要性
AIが使うデータの漏洩や第三者からの攻撃への予防策、権限設定など、AIを取り巻く情報セキュリティ設計の抜本的見直しとリスク回避が必要です。

AIトランスフォーメーション（AX）の導入方法～5ステップ

AIトランスフォーメーション（AX）を導入する際には、次の5ステップを踏むことで効率的に進められます。

1.ビジョン策定：ただAIを導入するだけではAXに至りません。「なぜAXを行う必要があるのか」を経営レベルで「ビジョン」として策定しましょう。

2.現状課題とデータ資産の棚卸：ビジョン達成のために現状課題を洗い出し、AI活用におけるデータ資産を洗い出します。

3.データ基盤の整備とシステム構築：AI活用には高品質なデータを整備した状態としてデータ基盤が必要です。そして分析・活用の仕組みをシステム的に構築しておくことで、人とAIとが密に協働していけます。

4.スモールスタート：AXを意図したAI導入の取り組みは、まず小さく始めることが重要です。特定の部門・部署、セクションにのみテスト導入して効果検証を行います。

5.全社展開：最適化されたAXの仕組みと成果を全社に共有し、横展開した後に全社展開すること。これこそがAX組織を作る正攻法です。

AXの注意点～「意思決定プロセス」の変化に対応する

AXを進めるにあたって、押さえておくべき注意点があります。それは、経営や事業の意思決定プロセスの変化に対応することです。

◆AI導入によって生じる意思決定プロセスの変化

AI導入によって、意思決定プロセスが次のように変化します。

◆AIのガバナンス体制構築が重要

こうした意思決定のプロセスが変化することで、AIがどこまで介入するのか、人間との棲み分け、境界線を「意思決定」の部分で検討しなければなりません。

ここで注意すべきはAIはあくまでサポートに徹する仕組みにすることです。
ハルシネーション（誤回答）のリスクはもとより、組織の命運をAIに依存することは組織メンバーの不信と反発を招きかねません。

意思決定の責任は人間にあることを組織的に共通認識として持ち合わせ、AIによる意思決定の規律・体制を構築することは最も重要なポイントといえるでしょう。

AXを進めるための環境作り

AIの活用を促進するためには、環境整備が必要です。

従来のツールではAPI（※1）を通じたデータ連携が広く行われてきましたが、API連携は、アプリケーション間で特定のデータを「点と点」でやり取りするには有効です。しかし、AIが文脈を理解して高度な予測や判断を行うには、社内に散在するあらゆるローデータを縦横無尽に参照する必要があります。つまり「面」での対応です。

API経由の限定的な点と点のデータ連携だけでは、AIが必要な情報にアクセスできず、結果として「AIを導入したのに期待した回答が得られない」というサイロ化（※2）の壁にぶつかるケースが少なくありません。

そのため、システムの基幹部から複数のデータを抽出・格納する仕組み・環境作りが必要です。

※1 Application Programming Interface。アプリケーションなどのツールの機能の一部を外部ツールから利用するためのインターフェースのこと。

※2 部門・部署間、システム間等でデータが分断し、連携が取れていない状態のこと

こうした「面」でのデータ活用環境を実現するソリューションとして、例えば次のラキールの製品がAX促進のためのデータ活用基盤として機能します。

◆「LaKeel Data Insight」がAI活用の「土台」として機能

統合型データプラットフォーム「LaKeel Data Insight」は、AIが社内データを縦横無尽に活用するための「土台」となります。

「LaKeel Data Insight」は生データを蓄積するデータレイクから、情報の保管に特化したDWH（データウェアハウス）、実際の利用部門に向けたデータマートのデータ分析のための全体構造を、高度なETL / ELT技術を用いて一元的に統合・管理するプラットフォームです。

AIが格納データを参照・抽出する設計になっていることから、導入すれば、社内すべてのデータをAIが活用できる環境になります。

◆「LaKeel BI」が活用につながる「出口」に

「LaKeel Data Insight」で統合・分析された高度なデータを、経営層や現場の社員が直感的にダッシュボードで確認・意思決定に活かすための「出口」としてセルフサービスBIの「LaKeel BI」があります。

「LaKeel BI」ではただ可視化するだけでなく、AIを活用することで、データの扱いに不慣れな方でも確度の高い分析が容易に行えます。経営層はもちろんのこと、従業員自ら、好きなデータをいつでも取り出し、分析できます。

AXを促進するための基盤作りの一例として、ぜひご検討ください。