DXに関する技術には何がある？デジタル技術要素「ABCD」も解説

DX推進が求められる昨今、「そもそもどんな技術要素があるの？どうやってDXを進めればいいの？」と疑問に思っている人もいるでしょう。

DXを成功させるためには、DXの関連技術を知り、適切な方法で開発していくことが大切です。そこで今回、DXのデジタル技術要素を解説します。

自社でDXをすすめる前に関連技術を知ることが大切

「我が社でもDXを推進しよう」とやみくもにIoTやAIを活用したとしても、残念ながら失敗することがあります。もちろんIoTやAIといった最先端のテクノロジーはとても重要です。しかし、従来のシステム開発とは違い、DXは技術面だけでなく、経営者と社員が一丸となって主体的に推進し、価値を創出していかなくてはなりません。

最終的な設計や実装はシステム会社や専門家に任せることもあります。しかし、最初の検討段階では社員やDX部門、経営者が実現可能かどうか判断し、取り入れようとする技術を知っておかなければなりません。もし社内のだれもDXに関する技術を知らないままAIやシステムを導入してしまうと、システムの運用からアフターフォローまで全てシステム会社や外部の人材に丸投げすることになり、DXの成果を上げる以前に莫大な費用が発生してしまいます。

このような事態を防ぐためにも、DXを推進する前に、まずは関連技術を知ることからはじめましょう。

DXの実現に欠かせないデジタル技術要素｢ABCD｣とは

DXの実現に欠かせない技術には何があるかご存知ですか？さまざまなデジタル技術要素があるため分かりづらいでしょう。そんなときは、それぞれの頭文字をとって「ABCD」と覚えると理解しやすいです。

｢A｣＝｢AI｣

ABCDの「A」は「AI（人工知能）」です。今まで人間が行っていた作業や判断をAIが自動的にできるようになれば、これまでマンパワーが必要だった業務や作業を効率化して生産性を高めることができます。

さらに、人の手だとどうしても発生してしまう人的ミスを防ぎ、正確性をアップすることが可能です。また、人材が集まりにくい分野でも、企業が抱える労働力不足や人材不足をAIによって解消することもできます。

DXの目的の1つに、業務効率化があります。AIを活用することで、膨大なデータ分析が容易になり、人間では思いつかない洞察をもとにした新たなビジネスチャンスも逃しにくくなるでしょう。

｢B｣＝｢ビッグデータ｣

ABCDの「B」は「Big data（ビッグデータ）」です。 ビッグデータとは巨大で複雑なデータの集合体のことで、最初はデータマイニングと呼ばれる統計学やパターン認識、もしくはAIなどの技術を使用して知識を探る技術領域で使われていました。2010年前後からは、今までのデータベースやストレージだと扱うことが困難な巨大なデータ群（バズワード）として定着しています。

現在では、会社内外に散在するデータから必要なデータだけを集め、抽出して保管し、自由自在に検索や共有、分析できるデータ基盤としての意味合いが強いです。また、データをビジネスにおいて価値あるものに変える体系的なアプローチを表現する概念としても使われています。

DXを推進して競合他社に勝つにはデータ活用が欠かせません。しかし、どんなにデータを集めたとしても、それを持て余して肝心なときに使えないのでは意味がありません。ビッグデータを活用することで、蓄積した膨大なデータを分析し、視覚化することができます。

｢C｣＝｢クラウド｣

ABCDの「C」には諸説あり、いくつかのデジタル技術が上げられていますが、その中の1つが「Cloud（クラウド）」です。

共通のプラットフォームであるクラウドは、DXを進めるためには欠かせない技術です。いつまでも自社のレガシーシステムにこだわり、自社のパソコン上にだけデータを保存していては、いつまでたってもDXは進みません。これからのビジネスに必要なシステムを立ち上げ、運用や保守にかかるコストを軽減するためにもクラウドは不可欠です。

クラウドを活用することで、在宅勤務やリモートワークも促進され、働き方改革にもつながります。

｢D｣＝｢データ統合｣｢デザイン思考｣

ABCDの「D」は、「Data Integration（データ統合）」です。DX実現のためには、システムに散在するさまざまな形式のデータを集約しなくてはなりません。ただ集約するだけでなく、データを扱う部署や従業員が異なっても、誰でも業務や分析にデータを使える形へ変換する必要があります。そこで、データ統合が大切になってきます。

 別の解釈としては「Design Thinking（デザイン思考）」が挙げられます。DXを推進するには、自社の従業員の意見だけでなく、顧客のニーズや抱えている課題を探し出して、それを拾い上げるようなビジネスモデルが必要になってきます。それを可能にするのがデザイン思考であり、そのデザイン思考を実務に応用できる人材を育成することが大変重要です。

DX技術と開発方法の例

では、実際にどのようなDX関連技術があるのでしょうか？ここでは具体的なDX技術について述べていきます。

DX/IoT/AIの関連技術には何があるの？

DX推進に欠かせないデジタル技術には以下のようなものがあります。

センサー

データを取得する基本的な技術で、温度や振動、流量といった、多数のデータをセンシングしています。一部、カメラなども含んでいます。

通信やネットワーク

取得したデータやファイルを転送する技術です。標準化されることが重要になってきます。

クラウドサービス

コンピューティング（IoTプラットフォーム）やIoTツール（取得したデータの蓄積・分析など）を自社の既存システムに頼るのではなく、インターネット上で実現する技術のことです。

ロボット

作業を自動で行ったり、作業者をサポートしたりする技術です。

ストレージやデータベース

データを蓄積・管理する技術のことです。DX時代では従来の文書データだけでなく、画像や音声データといった非構造のデータ管理技術が求められます。

AI（人工知能）

収集したデータを分析した上で、そこから知識を得る技術のことです。

XR

VR（仮想現実）やAR（拡張現実）など、人が理解する、体験するのを助ける技術のことです。

セキュリティ

インターネットでつながる世界においては、自社のデータや顧客情報を守るセキュリティ技術は最も重要です。

その他

スマホやタブレット、ICタグ、ビーコン、アプリケーションなどがあります。

DX技術と開発方法

DXは企業にとっては大きな変革です。仮説に基づいてIoTやAIなどを活用したシステムを開発し、検証してから次の仮説を立案するサイクルが求められます。DX技術と開発方法には以下の3点があります。

IoTとAI

IoTとAIがなくては、DXは始まりません。非常に重要な技術の一部なため、まずはこれらの導入を検討しましょう。

｢アジャイル型｣の開発プロセス

アジャイル型の開発プロセスでは、最初から最終形のシステムを目指すのではなく、優先度の高いものから小さな規模で開発を行います。軌道修正を繰り返しながら最終形に近づけていきます。

マイクロサービス

マイクロサービスは、独立して動作する小さなシステム（サービス）の集合体として、システムを構築するという考え方のことです。

サービスの役割や責務、データ形式や呼出し手順などが自然と明確になるため、見通しの良いシステムとなります。マイクロサービスを取り入れると、新技術の組み込みなどを迅速に行うことが可能です。

デジタル技術を積極的に取り入れることが成功のカギ

DXを実現するには、ABCDの技術要素が大切です。AIやクラウドなどを適宜取り入れることによって、DXはスムーズに推進されるでしょう。

しかし、いくら最先端の技術を取り入れたからといって必ずしも成功するわけではありません。小さな規模での検証を繰り返すアジャイル開発、マイクロサービスを意識しながら柔軟に取り組んでいくことがおすすめです。