結局重要なのはソフトウェア化|DX / AI / RPAの関係性

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今、さまざまなデジタル技術を導入しようとしても、さまざまな手段が混在しています。AIの注目が高いだけでなく、データ分析の重要性が騒がれ、またRPAなどのツールや、SaaSなどのサービスと、手段を選ぶことが困難な状態になっています。

この記事では、数多くあるデジタル技術を整理し、どのようにDXを推進していけばいいのかをまとめていきます。

DXの全体像を理解する

では、DXの定義から振り返ってみましょう。DXはデジタルトランスフォーメーションの略で、経産省は以下のように定義しています。

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。

定義にもある通り、DXではデータとデジタル技術の2つが重要になっています。DXとAIを直線的に結びつけてしまう人も多く見かけますが、DXではAI以外のデジタル技術の活用も必要です。むしろAI以外の部分で、ソフトウェアを活用していくことが重要です。 

近年、その重要性が注目されているAIですが、活用するには以下が揃った環境が重要です。

  • ユーザや従業員(データ源)との接点となるソフトウェア(フロントシステム)
  • データを蓄積するバックグラウンドのシステム
  • 計算資源(GPUなど)
  • 機械学習モデル
  • その他

このため、安易にAIを活用しようとしても、環境整備の複雑さから、あらゆる場面でAIを活用しようとしても、困難なのが現状です。特にユーザや従業員との接点となるソフトウェアを整備していないことによって、AIの導入範囲は大きく限られてしまいます。

結局はソフトウェアファースト

結論を言えば、AI以前に必要なのはソフトウェアファーストです。今、AIの活用を大きく妨げているのはソフトウェアの利用が進んでいないからといえます。

なぜなら、それはソフトウェア化していない部分でデータを蓄積することは困難だからです。

現在、ディープラーニングの技術開発が進むことで、画像から非定形のデータから情報を抜き出すことができるようになりました。しかし、私たちの業務全ての情報をカメラで取得するのは大変です。

そこで、従来のようなデジタル化が困難なアナログデータを生み出さず、ソフトウェアを活用し、最初からデジタルデータの状態でデータを生み出すことが重要です。

みなさんの業務はどれくらいデジタル化していますか?

気軽に業務をデジタル化していく上で重要なのはSaaSRPAというキーワードです。

SaaSはSaaS (Software as a Service)です。インストールが不要でブラウザを通して簡単にデバイスを選ばずに利用可能で、初期費用が不要なケースや、即日ではじめられるケースもあります。

RPAは、Robotic Process Automationの略で、AIのように判断基準が不明確な作業ではなく、ロボットのように規則的な業務を解決してくれるソフトウェアのロボットのことを指します。業務が定型化していれば、比較的簡単に導入することができ、即日で簡単に業務効率化が可能になるほか、業務をソフトウェアが代替するため、自動的にデータが蓄積されます。

ソフトウェア化からはじまるDX

近年、頻繁に見かけるようになったDXですが、まずは身近なところからソフトウェアを活用していくことを始めましょう。ソフトウェア化することで、RPAを活用した自動化の余地が広がるほか、共有が簡単になるなどの効果もあります。

また、データが蓄積することにより、データを分析して洞察を得たり、機械学習(AI)の活用を進めることができるようになります。

DXを取り巻くさまざまな技術。その全体像を知ることで、個別最適の技術頼りになるのではなく、全体を最適化し、自社の優位性を上げていくことができます。

 

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WRITER

 

  Asei AI/DX専門ライター「Asei」

AIやDXなどが専門のライター。累計執筆数500本以上。 「曖昧な技術を具体的に」を心がけ、トレンドに合わせてさまざまな視点から発信します。フリーのフォトグラファーも。

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