DXの目的は２つの未来に対処すること

IoTやモバイル、Webなどのデジタルとの接点を介して、アナログな現実世界のものごとやできごとは、データとしてリアルタイムに捉えられるようになりました。ビジネス・プロセスを徹底してデジタル化すれば、あらゆる社内の情報資産や仕事の進捗もデータとしてリアルタイムに捉えられるようになります。AIは、このデータを使って未来を予測し、どうすればうまくいくのかを教えてくれます。

一方で、VUCAのもたらす「不確実性」とは、このようなデータに基づく確率分布からは、未来を予測できないということでもあります。データを駆使してAIが確率的に妥当な未来を予測したとしても、そうなる保証がないということです。

この相反する現実が混在するのが、いまのビジネス環境です。では、この現実にどう向きあえばいいのでしょうか。

日々のオペレーショナルな業務は、前者を最大限に活かして徹底して自動化することで、ビジネス・スピードを加速することができます。また、知的力仕事、すなわちパターン化された知的労働から人間を解放することができます。つまり、デジタルにできることは徹底してデジタルに任せ、人間にしかできないことに、人間は、意識や時間を集中できるようにすることです。

一方で、予測できない未来に対しては、様々な可能性を試行錯誤し、高速に現場からのフィードバックを得て、改善を繰り返し、その時々の最適解を探し続けることです。

この２つの取り組みを同時に追求することが、唯一の解決策と言えるでしょう。

後者ができるのは、人間の想像力であり、好奇心であり、覚悟です。確率論で決まるものでもなければ、成功の方程式が予め用意されているわけではありません。AIがその答えを教えてくれることはありません。

機械が与えてくれるデータからのインサイト（示唆や洞察）、デジタル技術の発展、磨かれた人間の感性と暗黙知から新しい組合せを見つけ出すこと、すなわちイノベーションを生みだすことは、人間にしかできません。

そんなイノベーションは、ビジネスに新たなテーマを生みだします。それを日々のオペレーショナルな業務として、実装するというサイクルを実現します。

• 文学的表現を駆使して創作した報告書
• 時間を決めて同じ場所に集まらなければならない会議
• 必要な理由を誰も説明できない書類や手続きといった仕事など

このような知的力仕事が、どれほど人間の創造性と付加価値の創出の妨げになっているかを、コロナ禍は気付かせてくれました。改めて、人間にしかできないことの大切さを実感したはずです。

そんなイノベーションを生みだすには、自由に意見を交わせる職場環境も必要です。失敗を許容する企業の風土や文化、企業と社員との信頼に支えられた自律したチームに権限を委譲し、彼らの自発的な試行錯誤を支えなくてはなりません。

現場にいる人たちであればこそ、変化をいち早く感じ取ることができます。そんな彼らが、自分たちの感性と暗黙知を駆使し、新しい組合せを生み出し、試してみることです。そんなことができる職場環境がなくては、不確実な世の中を乗り切るためのイノベーションを生みだすことはできません。

それには、言葉だけではなく、身体的な接触や非言語的なコミュニケーションができる大部屋で、直接顔をつきあわすことが、最も効果的かも知れません。しかし、ビジネス・チャットやオンライン会議を使えば、どこにいてもコミュニケーションできます。それらを組合せる自由があることが、いちばん効果的なやり方ではないでしょうか。

日々の業務にあっては、徹底してデジタル技術を駆使してスピードを上げ、予測不可能な未来に対処するために、人間はイノベーションの創出に意識や時間を傾け、変化に俊敏に対処する。そんなことができる企業の文化や風土へと変革することが、DXの目指す「あるべき姿」と言えるでしょう。

【4月度のコンテンツを更新しました】

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・「AIとロボット」を「AIとデータ」に変更し、データについてのプレゼンテーションを充実させました。

・戦略編をDXとそれ以外の内容に分割しました。

・開発と運用に、新しいコンテンツを追加しました

・テクノロジー・トピックスのRPA/ローコード開発、量子コンピュータ、ブロックチェーンを刷新しました。

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研修パッケージ

・総集編　2021年4月版・最新の資料を反映

・DX基礎編　改訂

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ビジネス戦略編・DX

• 【新規】データとUXとサービス　p.17
• 【新規】デジタル×データ×AI　が支える存続と成長のプロセス p.68
• 【新規】DXとは圧倒的なスピードを手に入れること　p.72
• 【新規】IT企業とデジタル企業　p.155

サービス&アプリケーション・先進技術編／AIとデータ

• 【新規】データの価値　p.129
• 【新規】情報とビジネスインテリジェンス・プロセス　p.130
• 【新規】アナリティクス・プロセス　p.131
• 【新規】データ尺度の統計学的分類　p.135
• 【新規】機械学習とデータサイエンス　p.136
• 【新規】アナリティクスとビジネス・インテリジェンス　p.137
• 【新規】ビジネス・インテリジェンスの適用とツール　p.138
• 【新規】アナリティクスのプロセス　p.139
• 【新規】ETL p.140
• 【新規】データウェアハウス　DWH Data Warehouse　p.141
• 【新規】データウェアハウス（DWH）とデータマート（DM）　p.142

＊「AIとロボット」から「AIとデータ」に変更しました。

開発と運用編

• 【新規】クラウドの普及による責任区分の変化 p.25
• 【新規】開発と運用　現状 p.26
• 【新規】開発と運用　これから p.27
• 【新規】DevOpsの全体像 p.28
• 【新規】気付きからプロダクトに至る全体プロセス p.29
• 【新規】アジャイル開発のプロセス p.37
• 【新規】アジャイル開発の進め方 p.39

＊ローコード開発については、RPAの資料と合わせてひとつにまとめました。

テクノロジー･トピックス編

• 【改訂】ブロックチェーン、量子コンピュータの資料を刷新しました。
• 【改訂】RPAとローコード開発を組合せた新たな資料を作りました。

下記につきましては、変更はありません。

• ITインフラとプラットフォーム編
• クラウド・コンピューティング編
• ITの歴史と最新のトレンド編
• サービス&アプリケーション・基本編
• サービス&アプリケーション・先進技術編／IoT