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経済産業省のDXレポートを総まとめ!キーワードや推奨アクションをチェック

経済産業省のDXレポートを総まとめ!キーワードや推奨アクションをチェック

昨今話題のDXについて経済産業省では、取り組み方と対策をレポートとして提供しています。しかし、レポートの内容をあまり理解しておらず、推進時の参考にできていない方もいると思います。そこで今回は、DXレポートの内容やキーワードを解説していきましょう。

▼更にDXについて詳しく知るには?
DXとはどのようなもの?導入が求められる理由やメリット・デメリットを解説

▼社内のデータをAI化するには?
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ(活用事例あり)

経済産業省のDXレポートの歴史


今までに、3つのDXレポートが公開されています。ここでは、それぞれの内容を解説しましょう。

2018年:DXレポート

2018年に公開された「DXレポート」では、レガシーシステムの残存によって発生しうる「2025年の崖」の克服とDX化に向けた本格的な展開について解説しています。企業で古くから使われているレガシーシステムは、DX推進時に大きな足枷になるとしています。DXでは最新のデジタル技術を活用したシステムを導入していくため、業務に深く根付いたシステムを刷新するために大きな苦労がかかってしまうのです。さらに、DX推進時に重要となる組織の課題にも触れており、経営層・各部門・人材が必須であるとしています。

2020年:DXレポート2

2020年に公開された「DXレポート2」は、2018年に公開されたレポートの第2弾となっています。DXレポート2では、新型コロナウイルスの流行による影響に触れており、DXの重要性が増したと解説しているのです。また、ユーザー企業とベンダー企業の共創の推進についても、必要性が提示されました。具体的には、コロナ禍をはじめとした社会の変化により、企業では生き残るためにも新たな技術を導入していかなければなりません。そのときに、ユーザー企業ではベンダー企業が管理するITシステムを迅速に更新し続けることが重要なのです。

2021年:DXレポート2.1

2021年には、DXレポートの第3弾となる「DXレポート2.1」が公開されました。DXレポート2.1では、デジタル変革後の産業の姿やその中での企業の姿を示すとともに、既存産業の企業がデジタル産業の企業へ変革を加速させるための政策の方向性が取りまとめられました。具体的には、ユーザー企業とベンダー企業の区別を無くし各企業がデジタルケイパビリティを磨くことで、新たな価値の創出ができるとしています。

経済産業省のDXレポートのキーワードまとめ


DXレポートでは、以下のキーワードが頻繁に登場しています。

  • 2025年の崖
  • DX実現シナリオ
  • DX人材
  • レガシーシステム
  • DX推進システムガイドライン

これらはDX推進時に欠かせないキーワードとなるため、それぞれ解説していきましょう。

2025年の崖

2025年の崖とは、企業で古くから運用しているレガシーシステムが残存することで、保守費用や経済的損失が最大12兆円も発生する可能性があるとしたものです。レガシーシステムは複雑な作り込みがされており、保守していくのが難しくなっています。さらに、新しい仕組みを導入しようと思っても、ブラックボックス化されていることで影響範囲を整理できずに、安易な変更ができない状況です。したがって、企業ではレガシーシステムの撤廃が急速に求められています。

DX実現シナリオ

DX実現シナリオとは、DX実現に向けて考えられたシナリオのことで、「対策」「経営面」「人材面」「その他」の4項目でまとめられています。対策では、DXガイドラインをベースに計画策定を行い、経営層がDXの重要性を認識しながら推進していく必要があります。経営面では、最新のデジタル技術を活用したツールやシステムを積極的に導入していき、新たな商品やサービスを市場に展開するのが大切です。人材面では、DX人材の獲得や育成を進めていく必要があります。最後にその他では、今後発展していくデジタル技術に備えて国内のIT産業育成が重要だとしています。

DX人材

DXを成功させるためには、デジタル技術やデータ活用に精通したIT人材が必要不可欠です。また、DX人材は全体を統括して管理できる立場になるため、経営層と現場の意見をうまく集約できる人材でなければなりません。企業では、適切な人選をした後に教育の体制を整えましょう。もし、人材の確保が難しいときには外部から雇うのも有効です。

レガシーシステム

レガシーシステムとは、古くから運用され続けていることで複雑化していき最新技術を適用しにくい状態のシステムです。特に、システムを構成するOSやプログラムの環境が古い状態だと詳細設計がブラックボックス化しているため作り替えが困難になっています。また、業務に根付いているケースが多く、作り替えるときには移行プランを明確に策定する必要があります。

DX推進システムガイドライン

DX推進システムガイドラインは、平成30年の12月に経済産業省が発表したもので正式名称を「デジタルトランスフォーメーションを推進するためのガイドライン」としています。DX推進システムガイドラインでは、企業がDX化に向けた取り組みを進めていくなかで、指針とすべきアプローチ方法やアクションプランが詳しく記載されています。

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経済産業省のDXレポートによる推奨アクション

DXレポートでは、以下のアクションが推奨されています。

  • 業務環境をオンライン化する
  • 業務プロセスをデジタル化する
  • 従業員管理をデジタル化する
  • 顧客接点をデジタル化する

業務環境をオンライン化する

1つ目は、リモートワークができる環境整備です。最近は新型コロナウイルスの影響で、リモートワークができる環境作りが求められています。その際には、自宅から企業のシステムへアクセスできる環境の構築が必要です。また、オンライン会議システムやチャットシステムを導入し、オンラインを活用したコミュニケーションも大切です。

業務プロセスをデジタル化する

2つ目は、デジタル技術の活用によって業務プロセスをデジタル化することです。たとえば、OCR製品を活用することにより紙書類を読み取るだけでデータの電子化ができます。他にも、定常業務をRPAによって自動化し業務効率化を図るのも重要です。

従業員管理をデジタル化する

3つ目は、従業員管理をデジタル上で実現することです。従業員管理としては、活動量計等を用いた現場作業員の安全や健康管理があげられます。さらに、パルス調査ツールを用いることで、従業員の異常を早期検知できるでしょう。

顧客接点をデジタル化する

4つ目は、ECサイトの構築などによって顧客接点をデジタル化することです。顧客との接点をデジタル化することで、今まで以上にアプローチが可能となり、業務効率化にもつながります。たとえば、問い合わせ対応でチャットボットを導入することにより、一次対応をシステムで実施できるため業務が削減されるでしょう。

DXを推進するならTRYETINGにお任せください!

DX推進をするのであれば、専用のツールを導入することで効率的に進めていけます。しかし、どのようなツールを選ぶべきか悩む方も多いでしょう。そこでおすすめするのが、TRYETINGが提供する「UMWELT」と「HRBEST」です。それぞれAIで業務改善を実施できるツールとなっています。

事業課題を解決できるノーコードAIクラウド「UMWELT」

UMWELTはプログラミング不要でAIを利用することができるツールです。社内でAIを利用するための特別な環境を準備する必要なく、費用や工数などの準備コストを最小限に抑えた上でAI活用ができます。業務効率化に役立つAIアルゴリズムが多数搭載されており、これらを自由に組み合わせることで誰でもかんたんにAIシステムを構築することが可能です。

自動でシフト作成できるAIクラウド「HRBEST」

HRBESTは、「組み合わせ最適化」の技術により複雑なシフト作成を自動化するツールです。労働基準法や業界のルールに合わせたシフト作成ができるため、属人化しがちな管理職のシフト作成作業を簡単に自動化できます。クラウドサービスであるため、急なシフト変更や法改正にも常時対応可能です。さらに、クラウドのため常にシフトの状態を最新に保てます。

まとめ

DXレポートでも解説されている通り、社内でのDX化を推進することで業務効率化や雇用環境の改善などさまざまなメリットを得られます。しかし、いざ導入しようと思ってもどのようなツールを導入すべきか悩む方も多いでしょう。TRYETINGでは、気軽にAIで業務効率化を図れるツールを提供しています。AIを活用した業務効率化を図りたいとお考えの方は、TRYETINGまでぜひお問い合わせください。

参照文献

DXレポート|経産省
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/pdf/20180907_03.pdf
https://www.meti.go.jp/press/2020/12/20201228004/20201228004-2.pdf
https://www.meti.go.jp/press/2021/08/20210831005/20210831005-2.pdf

デジタルトランスフォーメーションを推進するための ガイドライン (DX 推進ガイドライン)|経産省
https://www.meti.go.jp/press/2018/12/20181212004/20181212004-1.pdf

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AI予測ツールUMWELT紹介ページ(活用事例あり)

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