デジタルトランスフォーメーション（DX）とは？意味・定義とメリット

デジタルトランスフォーメーションとは？定義、メリット、戦略

デジタルトランスフォーメーション（DX）とは、デジタル技術によって組織の業務や価値の届け方を変えることです。プロセスやサービス、ビジネスモデル、働き方を見直し、1つのワークフローの改善から、市場へのサービス提供のあり方の転換まで取り組みます。

デジタルトランスフォーメーションの範囲を理解するには、関連する次の3つの用語が参考になります。

• デジタイゼーションは、紙の文書をスキャンするように、アナログ情報をデジタル形式に変換することです。
• デジタライゼーションは、デジタル情報や技術を使って既存のプロセスを改善することです。
• デジタルトランスフォーメーションは、デジタル技術をより広範な変革の一環として取り入れ、組織の業務の進め方や価値の創出方法を変えることです。

デジタルトランスフォーメーションは、技術を一度導入したり、単発のプロジェクトを実施したりすることではありません。明確な目標に基づき、根拠のある判断を行い、仕事の進め方に目を向けながら継続する変革プログラムです。

適切な戦略を立てるには、まず現在の業務に関する根拠を確認します。プロセスマイニングを使うと、実際の業務の流れと、想定されている流れを比較できます。理解していないプロセスについて、適切な計画を立てることはできません。プロセスマイニングについて詳しくご覧ください。

デジタルトランスフォーメーションが重要な理由

顧客の期待、規制、競争環境、技術は常に変化しています。デジタルトランスフォーメーションは、サービスの提供方法、意思決定、業務の進め方を変え、こうした変化に対応する手段となります。

技術を導入すること自体が目的ではありません。変革の取り組みでは、遅延の削減、サービスの改善、従業員の支援、情報の使いやすさの向上など、具体的な事業課題に取り組む必要があります。目標を明確にすると、何を変えるか、変化の効果をどう判断するかを決めやすくなります。

デジタルトランスフォーメーションのメリット

メリットは、何をどのように変えるか、また新しい方法が業務にどれだけ合っているかによって異なります。一般的な目標には、次のようなものがあります。

• **業務の効率化：**不要な手順、引き継ぎ、遅延、手戻りを減らします。
• **根拠に基づく意思決定：**業績や業務上の課題に関する情報を、適切なタイミングでチームに提供します。
• **顧客体験の向上：**サービスを利用しやすくし、顧客のニーズに一貫して対応できるようにします。
• **運用コストの削減：**プロセスと技術が適している箇所で、無駄や手作業を減らします。
• **変化への対応力の向上：**顧客ニーズ、規制、事業の優先事項の変化に合わせてプロセスを調整します。
• **従業員体験の向上：**仕事を支える、分かりやすいプロセスとツールを提供します。
• **事業拡大への対応：**あらゆる手順で同じ手作業に頼らず、デジタル技術を使って事業の成長を支えます。

これらは期待できる成果であり、自動的に得られるものではありません。業務と事業目標を結び付けるベースラインと指標が必要です。

何もしない場合に生じるコスト

変革を見送ることにも影響があります。手作業に時間を取られ続けたり、古いシステムによって変更が難しくなったり、一貫性のないプロセスが遅延やサービス上の問題を引き起こしたりする可能性があります。顧客の期待や規制が変化したとき、対応が遅れると組織が不利な立場に置かれることもあります。

そのコストが予算項目として明確に表れるとは限りません。エラーの修正にかかる時間、拡大できない業務、サービス目標の未達、信頼できる業務データに基づかない意思決定などに現れることがあります。ベースラインを設定すると、どの課題が重要か、変更案に取り組む価値があるかを見極めやすくなります。

デジタルトランスフォーメーションを支える技術

デジタルトランスフォーメーションには、さまざまな技術が関わります。適切な組み合わせは、解決したい課題によって異なります。主な例は次のとおりです。

技術ありきではなく、業務上の課題に応じて技術を選びます。プロセスマイニングで遅延の発生箇所を把握し、プロセスモデリングで変更案を文書化し、シミュレーションでシナリオを比較できます。これらの手法はそれぞれ異なる問いに答えるもので、組み合わせて利用できます。プロセスモデリングとプロセスマイニングの連携をご覧ください。

デジタルトランスフォーメーションを進めるための、実践的な5段階のフレームワークとは

実践的なフレームワークでは、現状の把握から始め、変更の選定、設計、評価へと進みます。各段階で具体的な成果物を作成し、次の判断に役立てます。

1. 実際の業務の進め方を把握する

文書化された手順だけでなく、現在のプロセスから確認を始めましょう。インタビューやワークショップでは、担当者が想定する業務の進め方を把握できます。ただし、すべてのバリアントや遅延、手戻りを捉えられるとは限りません。

プロセスマイニングでは、ERP、CRM、ヘルプデスクなどのシステムに記録されたイベントデータを分析し、プロセス内のアクティビティの順序や所要時間を明らかにします。分析結果は、利用できるデータとその準備方法によって異なります。データが何を表しているか、プロセスに詳しい担当者に確認しましょう。

次のような点を確認します。

• 業務が滞留しているのはどこですか。
• ケースはプロセス内でどの経路をたどりますか。
• 業務が前の工程に戻る頻度はどのくらいですか。
• 実際の業務と文書化されたプロセスが異なるのはどこですか。

すべてのばらつきを問題と決めつける必要はありません。まず、何がどのくらいの頻度で、どのような状況で起きているかを確認します。必要なデータについては、プロセスマイニングのデータに関する文書をご覧ください。

この段階の成果物：現状のベースライン。関連するバリアントやパフォーマンス指標を含め、根拠に基づいてプロセスを記述します。

2. 効果の大きい改善機会を優先する

ベースラインを作成したら、どの課題から取り組むかを決めます。改善案を並べるだけでは、戦略にはなりません。ビジネスへの影響、実現可能性、リスク、目標との整合性を基準に、改善機会を比較しましょう。

次のような点を検討します。

• 最も多くのケースや顧客に影響するボトルネックはどれですか。
• 業務負荷を最も大きくしている遅延や手戻りのパターンは何ですか。
• コンプライアンスやサービス上のリスクにつながる課題はどれですか。
• 変更にはどのようなデータ、人員、システムが必要ですか。
• 変更の効果を測定できますか。

プロセスダッシュボードとKPIを使うと、期間、部門、ケースの種類など、関連する切り口でパフォーマンスを確認できます。リソースを投入する前に、体系的な方法でプロセスを分析することもできます。

この段階の成果物：優先順位を付けた改善候補。それぞれを根拠や期待する成果、進捗の測定方法と結び付けます。

3. 目指す状態に向けてプロセスを再設計する

優先事項について合意したら、目指すプロセスを設計します。業務の担当者や管理者に加え、システム、データ、統制を担うチームも参加させましょう。

プロセスモデルを作成すると、変更案を検討しやすくなります。BPMNを使えば、アクティビティ、判断、引き継ぎ、責任範囲を一貫した形式で図示し、文書化できます。モデルを使って、何を変更し、何を維持するのかを明確にしましょう。

目標とする設計では、次の点を明らかにします。

• この変更でどのような課題を解決しますか。
• どのロールやシステムに影響しますか。
• ケースが想定した経路をたどらない場合、どうなりますか。
• どの統制や承認を維持する必要がありますか。
• 新しい設計が機能しているか、どの指標で確認しますか。

モデルは設計を表すものであり、プロセスが想定どおりに機能する証明ではありません。業務の詳細を把握している人と一緒に確認してください。BPMNモデリングとプロセスマッピングについて詳しくご覧ください。

この段階の成果物：レビュー済みの目標モデル。目指すプロセスを記述し、ロール、判断、例外を明確にします。

4. 投資の前にシミュレーションする

大きな変更を実施する前に、複数のシナリオを比較しましょう。プロセスシミュレーションを使うと、変更案がサイクルタイム、処理量、リソースの使用状況などの指標に与える影響を検討できます。

シミュレーションで将来のパフォーマンスが保証されるわけではありません。有用性は、モデルの前提条件とデータに左右されます。前提条件を明示し、予測を確約とみなすのではなく、検討を深める材料として結果を使いましょう。

たとえば、承認工程の変更を検討している場合は、業務量、キャパシティ、振り分けに関する前提を変えたシナリオを比較します。結果から何がわかるか、何が不確かなままか、パイロットで何を検証する必要があるかを話し合いましょう。

プロセスシミュレーションとWhat-if分析の文書をご覧ください。

この段階の成果物：シナリオ比較。検討した選択肢や前提条件、重要な指標への期待される影響を記録します。

5. 実施してモニタリングする

設計やシミュレーションだけでは、日々の業務は変わりません。実施にあたっては、責任者、コミュニケーション、システム、トレーニング、展開方法を決める必要があります。変更の適用前に、責任者を定め、結果の確認方法について合意しましょう。

実施後は、実際のパフォーマンスをベースラインや計画時の想定と比較します。結果が異なる場合は、その理由を調べましょう。プロセスが変化した、前提が誤っていた、あるいはデータが測定したい成果を捉えていない可能性があります。

改善のサイクルを継続します。

1. 合意した変更を実施します。
2. 関連する指標を使ってプロセスをモニタリングします。
3. 実際の結果をベースラインや期待する成果と比較します。
4. 差異の原因を調べ、プロセスを調整するか判断します。
5. 根拠がそろったら、次の改善機会を見つけます。

プロセス改善の実施とプロセスのモニタリングについては、関連ガイドをご覧ください。

この段階の成果物：モニタリング計画。責任者、ベースライン、重要業績評価指標（KPI）、レビューの頻度、結果が変化した場合の対応手順を定めます。

デジタルトランスフォーメーションが失敗するのはなぜですか。

変革プログラムが期待どおりの成果を上げられない原因は、テクノロジーそのものとは限りません。適切な取り組みの選定、進捗の提示、変更の定着を難しくする、よくある課題が3つあります。

プロセスの認識と実態が一致していない

チームは、文書化されたプロセスや記憶に基づいて判断することがよくあります。しかし実際の業務では、複数の経路をたどったり、引き継ぎが増えたり、前の工程に戻ったりすることがあります。実態と異なるプロセスを再設計しても、本当の課題を解決できない可能性があります。

**有効な対策：**文書や関係者の意見を、業務上のデータと照らし合わせます。プロセスマイニングでイベントデータのパターンを確認し、プロセス責任者や現場のチームに、なぜそのパターンが生じるのかを尋ねましょう。

ベースラインがない

変革の計画は説得力があっても、評価が難しいことがあります。開始時点の基準がなければ、取り組みの後にサイクルタイム、手戻り、サービスレベル、コストが変化したかどうかを判断できません。

**有効な対策：**実施前にベースラインを定めます。ビジネス目標に結び付く指標を選び、データで測定できることを確認したうえで、結果を確認する時期について合意しましょう。

開始後の成果を担う人がいない

プロジェクトチームが新しいプロセスやシステムを納品した後、次の仕事に移ることがあります。責任者やレビュー計画がなければ、プロセスが実態とずれていき、変更が機能しているか組織が把握できなくなる可能性があります。

**有効な対策：**責任を担うプロセスオーナーを任命し、確認する指標を定め、定期的なレビューを設定します。プロセスの調整が必要になったとき、誰が判断できるのかも明確にしましょう。

ほかにも、優先順位が不明確、データ品質が低い、変化への抵抗がある、基盤となるプロセスを変えずに技術を導入するといった課題があります。明確な業務課題に焦点を当て、影響を受けるチームに早い段階から参加してもらい、データ品質も業務の一部として扱います。よくある障害については、変革プログラムが停滞する理由をご覧ください。

デジタルトランスフォーメーションは業界によってどう異なりますか。

デジタルトランスフォーメーションの目標や制約は、業界やプロセスによって異なります。同じフレームワークを適用できても、指標、システム、リスクはそれぞれ異なります。

• **製造・サプライチェーン：**生産の流れ、保守、調達、受注処理などが主な対象になります。プロセスデータを使うと、連携する業務の中で遅延やばらつきが生じる箇所を把握できます。
• **金融サービス：**顧客の受け入れ、保険金請求、コンプライアンスの各プロセスでは、多くの確認や引き継ぎが発生する場合があります。変更を検討する際は、顧客サービス、統制要件、規制上の義務を考慮する必要があります。
• **医療：**患者の診療経路や事務ワークフローでは、効率と医療の質、安全性の両立が求められます。プロセス分析は遅延やばらつきの確認に役立ちますが、臨床現場の事情を踏まえることが欠かせません。
• **小売・Eコマース：**受注処理、返品、顧客サービスには、複数のチャネルや業務の連携が必要です。顧客の実際の購買体験を把握すると、サービスが滞る箇所を見つけやすくなります。
• **プロフェッショナルサービス：**プロジェクトの納品、リソースの配分、顧客との関係構築では、プロセスを明確に把握することが役立ちます。シナリオを使って、確約する前にキャパシティの選択肢を検討できます。

どの業界でも、まず改善したいプロセスと成果を明確にしましょう。そのうえで、業務を支え、関連する業務、データ、規制上の制約に合うテクノロジーを選びます。

AIはデジタルトランスフォーメーションをどう支援しますか。

AIは、情報の分析やパターンの特定、手作業が必要な一部のタスクを支援し、デジタルトランスフォーメーションに役立つ可能性があります。その価値は、データ品質、用途との適合性、利用時の統制によって異なります。

たとえば、次のような使い方があります。

• **業務データの分析：**AIを使うと、詳しく調べるべきパターンや異常を見つけやすくなります。
• **予測：**モデルを使って、過去のデータと明示した前提に基づく結果を推定できます。
• **自動化の支援：**適切なレビューと統制のもとで、単純なルールベースの自動化では対応しにくい、ばらつきの大きなタスクをAIで支援できる場合があります。
• **情報の検索を簡単にする：**自然言語のインターフェースを使うと、レポートを1つずつ確認しなくても、データについて質問できます。

AIは、明確なプロセス定義、信頼できるデータ、責任ある判断に取って代わるものではありません。利用する前に、答えたい問い、システムが参照できる情報、出力の確認方法を決めましょう。プロセスの可視化はAIの取り組みに役立つコンテキストを提供しますが、成果の向上を保証するものではありません。

90日で始めるには

最初の90日間で対象を絞って取り組むと、組織全体を一度に変えずに進め方を試せます。進行のペースは、データやプロセス、参加できる人員によって異なります。特定の成果を約束するものではなく、計画の手順として捉えてください。

1. **プロセスを1つ選ぶ。**ビジネス上の優先事項に結び付き、責任者が明確で、アクセスできるデータがあるプロセスを選びます。
2. **目標について合意する。**解決したい課題と、改善を確認するための指標を定めます。
3. **ベースラインを作成する。**利用できるプロセスデータを確認し、業務に詳しい担当者にデータの意味を確かめます。
4. **改善機会の優先順位を決める。**期待される影響、実現可能性、リスク、利用できる根拠を基準に、変更案を比較します。
5. **選択肢を設計して比較する。**変更案をモデル化し、必要に応じてシミュレーションでシナリオや前提を検討します。
6. **実施とモニタリングを計画する。**責任者や展開方法を決め、結果を確認する時期と方法について合意します。
7. **結果から学び、次の取り組みを決める。**実際の結果をベースラインと比較し、必要に応じて調整します。得られた知見をもとに、取り組みを拡大するか判断します。

この順序で進めると、一度に多くを変えようとすることと、プロセスを理解する前に技術を選ぶことという、よくある2つの失敗を避けやすくなります。見込まれる価値を試算するには、ROI計算ツールをご利用ください。

評価の基準となるベースラインをビジネスケースに設定する

現状のプロセスに関する根拠を示すと、変革計画を評価しやすくなります。ProcessMindでは、プロセスマイニング、プロセスモデリング、プロセスシミュレーションを組み合わせ、業務の実態を確認し、目標とする設計を文書化して、シナリオを比較できます。分析と計画を支援するものであり、変更の判断と実施は組織の責任です。

プロセスマイニングのビジネスケースを作成する方法をご覧ください。

評価の基準となるベースラインをビジネスケースに設定する