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DX

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DX

DXとは

  • 単なるデジタル活用ではない
  • 日本企業がDXに失敗する最大原因は「DXとは何を指すのか経営者とDX担当者が共通言語を持っていない」

定義


  • DXとは第四次産業革命そのもの
    • 第四次産業革命とは、クラウドコンピューティング × ビッグデータ × IoT × AI -> ネットワーク効果、指数関数的な成長や変化
    • DXとはこれによる、産業や企業の変質、変化
  • DXとはツール導入による局所的なものではなく、根本的なビジネスモデルの変換をさす
  • 人間がこれまで行ってきた判断や考え方を機会がマスターしていく
産業革命 内容
一次 蒸気機関による機械化
二次 電化による軽工業から重工業化
三次 コンピュータによるデジタル化

コアとコンテクスト


  • 会社はコアとコンテクストを分けて考えなければならない
  • 例えば、マイケルジョーダンにとってのコアはバスケットボールで、コンテクストはマーケティングやプロモーションなど
  • DXとは、コアの部分をデジタル化すること
  • 何をコアと定義するか、コア <> 事業
  • 事業の実現と成功を因数分解した時に、会社の強みになっているものこそコア
  • DXのスタートラインは、コアの再定義とデジタル化

デジタイゼーション、デジタライゼーション、DX


項目 内容
デジタイゼーション(Degitization) アナログからデジタルへの移行
デジタライゼーション(Degitalization) デジタル化されたデータを利用して、作業の進め方やビジネスモデルを変革
DX デジタライぜーションにより実現されたものを人や組織の変革に恒久適用
  • DXを進めるためには、KPI(重要業績評価指標)や評価制度の見直し、抜本的な組織変更と役割変更が必要となり、伴う人の管理が必要となる。
  • DXは経営者が自ら舵を切って会社の文化や体勢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。
  • ITツールの導入というデジタイゼーションは必要条件ではあるが、十分条件ではない。

DXのステージ


  • DXとは少しずつ積み上げていく長期戦
  • AIはその中でそれぞれのステップ実現、次に進めるための必要不可欠なツール、ビルディングブロック
  • DXでは常にゴールドリブンに設計して逆算的アプローチでプロジェクト計画、実行する
ステージ 内容
基礎ステージ プロセス一部を自動化、省人化
サイロ(縦割り)ステージ 縦割り組織でトランスフォーメーション化(アジャイルオペレーション、デジタル商品開発など)
部分統合ステージ 会社横断的な組織構成でデジタルトランスフォーメーションを協力して行う
全社的統合ステージ デジタルプラットフォーム、デジタルプロダクトやプロセスなど会社全体でのデジタル化が完成
デジタル化した会社のDNA 恒久的な会社文化としてデジタル化した会社の姿、コンスタントなビジネスモデルのデジタル化

会社組織の根底に、データを成長の軸とする文化を作り上げなければならない

AIは今後われわれのあらゆる行動を形作っていく歯車のようなものである

DXとは社内の抜本的な組織編成を伴うものであり、決して一つの事業部を担当している情報システム部や、トップ直下で動く少数の人で成り立つ「DX部」単体で実現できるものではない。主体的にDXを進めるためには縦割り構造を見直す必要がある。

ワシントンポストとジェフベゾスの事例

  • 2013年前度比12%の売り上げ減少を250億ドルで買収4年で黒字化、有料サブスクリプション会員75%増加、ウェブサイトビジターがニューヨークタイムズを超えるまで成長
  • ビジョンの作成を最初に実施
    • ローカル紙からナショナル紙にする
    • ソフトウェアを一から内製化(インターネットは新聞業界を奪ったのではなく、新しいビジネスモデルをもたらした)
  • エンジニアを3倍、エンジニアにも投資
  • アマゾンの顧客中心主義を持ち込み、SNSを通してニュースを共有、記事表示時間の計測改善
  • デジタル化で培った知見を盛り込んだツールをAWSの時同様、ローカル新聞社に外販
  • デジタルカンパニーへの転換

DX推進を阻む壁

FOMOの壁 課題把握能力が低く実行できない


  • Fear Of Missing One(置いていかれることを恐れる)心理状態でプロジェクトを進めると頓挫する
  • DX室を編成しても、アジェンダ、ビジョン、目的、ロードマップが明確でないと小さな案件も開始できない
  • なんのためにDXを推進するのかに立ち戻る必要がある
  • ビジョンやユースケースがないままひたすらデータを統合するのは大きな無駄を生む
  • ユースケースを明確化し、関連システム、データの所在を明らかにするとよい

課題の抽出


  • DXを進める第一歩は何をやりたいのか、どんな課題を解決したいのかを明確にすること
  • 龍度を気にせず課題を集める

AIで解決できるか