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。
今年は、例年開催していました「最新ITトレンド・１日研修」に加え、「ソリューション営業の基本と実践・１日研修」を追加しました。
また、新入社員以外の方についても、参加費用を大幅に引き下げ（41,800円->20,000円・共に税込み）、参加しやすくしました。
どうぞ、ご検討ください。
ITビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー
【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