いまこそ知りたいDX戦略 自社のコアを再定義し、デジタル化する

石角 友愛（著）
出版社:ディスカヴァー・トゥエンティワン (2021/4/23)
Amazon.co.jp：いまこそ知りたいDX戦略

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　2021年07月03日　山本 康正『世界標準のテクノロジー教養』幻冬舎 (2021/2/25)

本書は、データサイエンティストのネットワークを構築し、日本企業に対して最新のAI戦略提案からAI開発まで一貫したAI支援を提供している著者が、会社や組織の中でデジタルトランスフォーメーション（DX）を進めるための方法を指南した一冊です。

著者は、2010年にハーバードビジネススクールでMBAを取得したのち、グーグル本社で多数のAI関連プロジェクトをシニアストラテジストとしてリードし、現在はシリコンバレーで起業したパロアルトインサイトCEOとして活躍しています。

1,000社以上の会社にAI導入やDXに関するアドバイスをしてきた経験から、DXの本質からDX型ビジネスモデルの必要条件、DXを推進する際に直面する壁とその超え方について整理していますので、ビジネスリーダーの方々にとって、自身の会社や組織のDXを推進していくうえで大変参考になります。

本書は5章で構成されており、特にDXを推進する際に直面する3つの壁とその超え方について、第2章から第4章でそれぞれ詳細に解説しています。

• ・第1章は、DXのスタートラインは「コアの再定義」「コアのデジタル化」にあるとして、デジタイゼーションやデジタライゼーションとの違い、DXの5つのステージとの位置づけなどについて整理しています。

• ・第2章は、一つ目の壁「FOMOの壁」で、課題把握能力が低く実行できない状況において、何をやりたいのか、どんな課題を解決したいのかを明確にすることを第一歩とし、DXに関して現実的な期待値を持つことの重要性を語っています。

• ・第3章は、二つ目の壁「POCの壁」で、改題把握能力は低いが実行力はある状況において、大企業で陥りやすいPOCの壁を整理し、独自に開発した「FOME分析」の4つの観点の内容や適用方法について詳細に解説しています。

• ・第4章は、三つ目の壁「イントレプレナーの壁」で、課題把握能力は高いが実行力が足りない状況において、壁を超えるために必要なリソースとしてはお金と人であり、ここでは人材に注目して、人選のコツや必要なスキルに加え、AI導入の進め方について整理しています。

• ・第5章は、3つの壁を超えた成功するDXのあるべき姿について、リーダーシップのあるCEOに導かれたDXのあるべき姿、DX型ビジネスモデルの必要条件を紐解き、最後は「アメリカ通信品位法第230条（セクション230）」や「巨大IT企業の解体」に関する課題定義をしています。

日本企業のDXがうまくいかないのには、大きく分けて2つの理由がある。

まずひとつは、そもそも「DXとは何か」が理解できていないこと。

第1章で詳しく説明するが、DXとは単なるデジタル化やツール導入を指すわけではない。

DXによって、企業はどう変わるのか。

そのゴールイメージを持たないままプロジェクトを進めると、本質からずれた取り組みに時間と予算を費やしてしまったり、効果的なチームづくりができなかったりする。

もうひとつは、冒頭に示したような、プロジェクトの各段階で表出する3つの「壁」を超えられないこと。

そこで、本書の第2章から第4章では、この3つの「壁」について原因と解決策を提示する。

DXの本質

DXとは、ツールの導入を行うといった局所的なIT導入のことではなく、デジタル技術を採用した根本的なビジネスモデルの変換を指す。

DXのスタートラインは、「コアの再定義」と「コアのデジタル化」にあり、これらを実行することによって、新しい時代に生き残る「適者」になることができる。

ある業界が新しい企業によってルール変更を余儀なくされるケース（ベインコンサルティング）

• ・（自分たちの商品やサービスよりも）コストが安い競合商品が登場する場合

• ・顧客体験がよくなる場合

• ・新しいビジネスモデルが生まれた場合

DXに至るまでの3つの段階

『いまこそ知りたいDX戦略 自社のコアを再定義し、デジタル化する』を参考にしてATY-Japanで作成

デジタイゼーション

• ・アナログからデジタルへの移行を指す。
  ツール導入による手作業の自動化やペーパーレス化などを指す。

• ・省人化、最適化することによるコスト削減がメリットになり、今までに存在しなかったシナジー効果などを期待できる段階ではない。

• ・将来のデジタライゼーション、その先にあるDXの実現にとって必要条件のひとつとなるが、十分条件でも同義語でもない。

デジタライゼーション

• ・デジタル化されたデータを使用して、作業の進め方やビジネスモデルを変革することである。

• ・ツール導入などの表面的な話ではなく、より複合的で本質的なビジネスモデルとコアのデジタルによる変革を示す。

デジタルトランスフォーメーション（DX）

• ・主に人や組織に関する変革を指す。
  デジタライゼーションにより実現された新たなビジネスモデルとコアビジネスのデジタル変革を恒久的なものへと変える「人の変化」を指す。

• ・デジタイゼーションやデジタライゼーションが主に情報システム部や経営企画部、事業部単体での仕事であるのに対して、DXは経営者が自ら舵を切って会社の文化や体制を変えていくことで初めて実現される抜本的構造改革である。

DX型ビジネスモデルの必要条件

１．円密度が高いデータを高頻度で取得できるか、自社で円密度が高いデータを保有している。

２．予測モデルや最適化モデルなどの算出値をすぐに現場に反映して検証することができる。

３．２で検証した結果、AIドリブンな意思決定をすることで収益アップまたはコスト削減につながる。

DX推進を阻む3つの壁

『いまこそ知りたいDX戦略 自社のコアを再定義し、デジタル化する』を参考にしてATY-Japanで作成

FOMO（Fear Of Missing Out）：置いていかれることを恐れる

POC（Proof Of Concept）：概念実証

「FOMOの壁」と主な対応策

課題把握能力が低く、実行できない状態
「とりあえずDXを推進せねば」「DXをやらないと企業価値が下がる」と考えてはいるが、何から手をつければいいかわからず、具体的に実行に移せない状況を指す。

主な対応策

「何のためのDXなのか」「どんな課題解決のためのデジタル化なのか」をユースケースレベルで明確にして目的を定義する。

何をやりたいのか、どんな課題を解決したいのかを明確にする。

• ・経営者と事業部の担当者や現場の担当者にヒアリングを繰り返して、経営課題を洗い出す。（課題の粒度や詳細は気にしない）

• ・課題を調査する意義、経営者の姿勢を、社員に納得してもらう。

• ・無駄なく有効に進めるためには、外部の専門家に支援を依頼することも効果的である。

DXに関して現実的な期待値を持つ。

• ・投資利益率が出せれば、プロジェクトを推進する理由も明確になる。

• ・特に長期プロジェクトの場合は、半年後や1年後といったマイルストーンをおいて、投資対効果を実感できるようにする。

「POCの壁」と主な対応策

課題把握能力は低いが、実行力はある状態
さまざまなプロジェクトで仮説検証を繰り返すが、成果につながる導入ができない状況を指す。

主な対応策

自社の課題に優先順位をつけ、自分の会社のレバレッジポイントを見極める。

「何を選ぶのか」「いつ投資し、いつ捨てるのか」の目利き力が重要であり、そのためには「FOME分析」フレームワークを使って数値評価して判断することが有効である。

F：実現可能性（Feasibility）

• ・データは存在するのか、そのデータの質は高いかなどを検証する。

• ・質のよいデータを社内で集めることが必須となるが、データの5Vを使って課題を深堀する。
  質のよいデータ（5V）：データの量、種類、速度、正確性、価値

• ・「導入の壁」と「定着の壁」を超えるためには、現場の実情に合わせてUXを最適化することが重要な要素となる。

O：応用性（Opportunity）

• ・他の部署に展開できるか、改善して外部に販売することができるかなど、成長戦略が見込めるかを評価する。

• ・事業の収益性を検証する場合には、対象ユーザー数やユーザー獲得コストといった「スケール」、範囲の経済が存在するかの「スコープ」の観点からチェックすると効果的である。

M：検証性（Measurability）

• ・プロジェクト選定においては、プロジェクトのKPI設定がしやすいか、客観的数値で検証できるかが重要なポイントとなる。

• ・AIモデル（分類器）を開発する際は、①再現率、②適合率、③F1スコア（①と②の調和平均）の3つの指標で評価することが多い。

E：倫理性（Ethics）

• ・AIを導入する際には、システムの目的、対象となるエンドユーザ、ステークホルダーデータに加え、悪用する可能性がある人はいるかを洗い出す。

• ・説明可能なAI（XAI：Explainabole AI）概念
  AIを開発し意思決定するものは、そのデータを扱う社会的重みと責任を理解し、本来必要のないデータなのであれば最初から入手しないという明確な姿勢が求められている。

「イントレプレナーの壁」と主な対応策

課題把握能力は高いが、実行力が足りない状態
どの分野でDXを推進すればよいかのフォーカスは合っているのだが、社内外のリソースが集められない状況を指す。

主な対応策

壁を超えるために必要なリソースはお金と人が挙げられるが、一番の問題は人材である。

• ・まずは経営者がDXの必要性を理解していないと、プロジェクトは進まない。

• ・次に重要となるのは、課題を抱えている「現場の人」である。
  問題の根本的な原因を突き止め、それを解決するための提案をする対象者となる。

• ・そして、課題を抱える「部署の責任者」である。
  プロジェクトの重要性を理解し、現場の人たちがプロジェクトに時間を割くことを支援する。

プロジェクトの人選は、経営者が自ら人を動かしてリーダーシップをとり、積極的に参加したいという熱意がある人をチームに招き入れる。

社長直下にセンターオブエクセレンス（COE）というチームを設置して、社内を横断して活動できる組織を設けることも効果的である。

プロジェクト推進チームの人材スキルには主に3点があり、その人材の所属部署とその後のキャリア展開についても考えておく。

• ・プロジェクトマネジメントスキル
  資料作成やデータ収集及びコミュニケーションスキルに加え、外部ベンダーとのコミュニケーションスキルも重要となる。

• ・社内政治力
  社内へのアピールに加え、予算や人員の確保ができるスキルも必要である。

• ・AI許容度
  事業周辺の事例、自社ビジネスへの適用可能性など、興味を持って取り組める人である。

それはある意味、この本を通して紹介してきたDX――人と組織の変革なくして実現できないDNAレベルでの変革――を実現したいと思っている経営者にとってはチャンスなのではないか。

クリーンスレート（先入観や過去の経験則などをなくしてやり直す機会）になり、DXを行う意味や意義を自らに問うてほしい。

今までのやり方や軋轢などに左右されずDXのビジョンを策定し、実行プランに落とし込むチャンスが訪れたととらえてほしい。

まとめ（私見）

本書は、DXを行う意味や意義を明らかにして、どの企業でもDXを推進する際に直面する壁とその超え方について、著者自身の経験に加え多くの事例を紹介しながら解説した一冊です。

特に、DXを推進する際に直面する3つの壁とその超え方については、経営者や担当者が具体的に何をすればよいかを解説していますので、自身の会社や組織と対比していけば大変参考になります。

なお本書の内容は、著者の専門分野のAI導入の視点を中心に語っていますが、AI導入を考えていない方々でも、内容をデジタル化やDX推進に読み替えていけば多くの気づきがあります。

DX成功のカギのひとつは、「自分たちはIT業界だ/IT業界ではない」といった線引きをせずに、あらゆる業種において自社をデジタルカンパニーとして経営することである。

そのためには、将来のトレンドを検知する姿勢（検知したら躊躇なく投資する姿勢）、透明性の高い文化、他社との競争優位になる破壊的な技術への投資など、自分たちが投資すべき部分はどこかを迅速に判断し、そのレバレッジポイントを見極めることが重要になってきます。

本書でも、経営者（CEO）が強力なリーダーシップを発揮して、DX推進を社内に根付かせる土壌を育て続けることの重要性を強調しています。

このリーダーシップに必要なのは、全社的な利益を考え、DXを進められる力と、それに伴う組織編成を行う実行力となります。

情報システム部門や経営企画部門のような部署に丸投げするのではなく、経営層がコミットできている企業は、DX時代に勝ち残れる企業と言えます。

DXは、デジタルネイティブ会社だけのものではなく、ちょっとした発想の転換で会社の将来性は大きく変わることを、本書でも教えてくれています。

なお本書では、主に以下の書籍のポイントについて、本書のテーマに即して著者視点から整理していますので、内容の振り返りにも役立ちます。

• ・トニー・サルダナ『なぜ、DXは失敗するのか? 「破壊的な変革」を成功に導く5段階モデル』東洋経済新報社、2021年

• ・マイケル・ウェイド『DX実行戦略 デジタルで稼ぐ組織をつくる』日本経済新聞出版社、2019年

• ・デビッド・ロジャース『DX戦略立案書 CC-DIVフレームワークでつかむデジタル経営変革の考え方』白桃書房、2021年

本書には、DXを推進するために超えるべき3つの壁とその対応策について、著者自らの経験と主要企業の事例を紹介しながら詳細に解説しています。

この3つの壁はどの企業にも少なからず当てはまるものであり、自身の企業や組織の現状と対比しながら読んでいくと、解決のヒントを得ることができる一冊です。

目次

はじめに

第1章　そもそもDXとは何か?
・単なるITツール導入のことではない
・DXとは第四次産業革命そのものを指す
・会社のコアをデジタル化することがDXである
・あなたの会社にとって、「ジョーダンのバスケ」は何だろうか
・自社のコアを見極め、DXを行う――モデルナの事例
・自社のビジネスモデルの脆弱性を理解し、防衛策としてDXを行う
・デジタイゼーション、デジタライゼーション、デジタルトランスフォメーション（DX）の違い
・AIはDXのためのツールである
・サイロ化（縦割り構造）はなぜ問題か――マイクロソフトの事例
・AWSはどのように生まれたか
・カタツムリステップと馬跳びステップ
・DXでオールドメディアを事業再生する――ワシントンポストの事例

第2章　DXを推進するために超えるべき壁①「何から手をつければいいかわからない」
・DX推進を阻む３つの壁
・「課題は見えないが、とにかくDXを推進したい」の危険
・デジタル庁の取り組みの課題点は何か
・企業の課題を抽出する
・「その課題はAIで解決できるか?」
・データがないとAI導入できない?
・パッケージ型か、カスタムメイド型か
・世界のAI潮流マトリックス
・事例：帝王切開の出血量を検出するAI（強化型×パッケージ型）
・事例：雑草だけに除草剤を噴霧するスプレイヤー（強化型×パッケージ型）
・事例：顧客とのエンゲージを高めるチャットボット（自動型×パッケージ型）
・事例：タレントの好感度判断（強化型×カスタム型）
・事例：離脱タイミングの予測（強化型×カスタム型）
・事例：少量・多様化にも適応するAI導入（自動型×カスタム型）
・DXで重要なのは、現実的な期待値を持つこと
・ファックスでの受注を自動化するプロジェクト――ベストパーツの事例
・ガートナーが提示するAIハイプサイクルが示すもの

第3章　DXを推進するために超えるべき壁②「なかなか実現フェーズに進まない」
・POCの壁とは?
・大企業で陥りやすいPOCの壁
・AI導入に適した課題を探す――FOME分析
・F：実現可能性（Feasibility）――データはあるか、質は高いか
・データフィケーションとは何か――フジクラの事例
・オープンソースの技術を活用しながら独自のモデルを設計する
・「質のよいデータ」とはどんなデータか
・現場の実情に合わせてUXを最適化する
・クッキーカッター型モデルのリスク
・O：応用性（Opportunity）――横展開できるか、外販できるか
・クラスターモデルとグローバルモデル――ウーバーイーツとネットフリックスの事例
・M：検証性（Measurability）――客観的数値で効果の検証ができるか
・AIモデルのパフォーマンスを評価する4つの指標
・E：倫理性（Ethics）――倫理的に正しいかどうか
・XAI（説明可能なAI）とモデルカード
・まずどの部門でAIを進めるか――不二家事例
・円密度の高いデータにAIを導入する
・物流会社のAIモデル導入――ダイセーロジスティクスの事例
・ネットフリックスのレバレッジポイント
・マッピングチャートで自社のレバレッジポイントを探す
・DX事業化には４つの道のりがある
・AI導入の引き際

第4章　DXを推進するために超えるべき壁③「リソースが足りない」
・イントレプレナーの壁とは？
・DX導入に必要な人材
・AIプロジェクト人選のコツ
・DXチームに必要な人材
・GEのCEO直下DXプロジェクトはなぜ失敗したか
・フランスのエネルギカンパニー――エンジー社の事例
・COEメンバーのキャリア展開
・社内にデータサイエンティストがいない場合
・資産となるAI導入の進め方

第5章　成功するDXのあるべき姿
・ネットフリックスはいかにしてDVD郵送ビジネスから動画ストリーミングに移行したのか
・経営者や担当者が知っておくべきことと、知らなくてもいいこと
・コロナの影響で進むデジタライゼーション
・なぜビッグテックはパンデミックに強いのか
・ビジネスモデルがDXの命運を握っている
・ハードとソフトを融合させコネクティッドフィットネスを実現――ペロトンの事例
・ファイヤーホース式か、フライウィール式か――ネットフリックスとディズニープラスの事例
・ビッグテックと「セクション230」
・ビッグテックに対する規制は今後も増えるのか

おわりに――ダイバージェンスの時代を迎えるにあたって

参考

いまこそ知りたいDX戦略　自社のコアを再定義し、デジタル化する | ディスカヴァー・トゥエンティワン - Discover 21

パロアルトインサイト／PALO ALTO INSIGHT, LLC.

ブログ | パロアルトインサイト／PALO ALTO INSIGHT, LLC.

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