DXとAIの関係は、DXが業務や事業のやり方を変えるという目的で、AIはそのための手段の一つ、という整理になります。AIを入れただけでは業務の流れが変わらず、DXにはなりません。業務を1つずつ棚卸しし、AIが効く条件のそろった業務から小さく試し、効果を測ってから本番運用へ広げる順で進めます。
この記事の答え
- DXは業務や事業を変える目的で、AIはそのための手段の一つです
- AIで成果が出るかは、業務の手順とデータがそろっているかで分かれます
- まず業務を棚卸しし、条件のそろった1業務でPoCと効果測定から始めます
DXとAIの違いは「目的」と「手段」
DXとAIは並べて語られますが、同じ種類の言葉ではありません。DXは会社が目指す変化のことで、AIはその変化を起こすための技術です。
DXとは：デジタルトランスフォーメーションの意味
DXとは、デジタルトランスフォーメーションの略で、データやデジタル技術を使って、業務の進め方や製品・サービス、組織のあり方を変え、事業の競争力を高める取り組みのことです。紙の書類を電子にするといったデジタル化はその入口にあたり、DXはその先で、仕事の進め方そのものを変えるところまでを指します。
AIとは：DXの中で使う技術の一つ
AIは、人が判断や読み取りをしていた作業の一部を機械に任せる技術です。過去のデータから数値を予測する機械学習と、文章の要約や下書き、書類の読み取りができる生成AIがよく使われます。AIはDXを進める手段の一つで、RPAやクラウドのシステムと同じ並びに置かれます。
DXとAIの比較表
| 比べる観点 | DX | AI |
|---|---|---|
| 何か | 業務や事業のやり方を変える取り組み | 判断や読み取りを機械に任せる技術 |
| 位置づけ | 会社が目指す目的 | 目的のために使う手段の一つ |
| 範囲 | 業務の流れ・組織・データの持ち方まで含む | 業務の中の特定の工程 |
| 成果の測り方 | 売上や処理日数のように、事業や業務全体の数字で見る | 1つの工程の作業時間や誤りの件数で見る |
| 主に関わる人 | 経営層と業務の責任者 | 業務の担当者と、作る・保守する人 |
表の中で違いが最もはっきり出るのは「成果の測り方」の行です。AIの効果は1つの工程で測れますが、DXの成果は業務全体の数字でしか測れません。AIで1つの工程が速くなっても、その前後で人が待っていたり、同じ確認を2回していたりすれば、業務全体の日数は変わりません。
AIを入れただけではDXにならない理由
AIはDXの手段であり、業務の流れを変えないまま入れても、工程が1つ速くなるだけで終わります。たとえば請求書の読み取りをAIに任せても、読み取った結果を人が全件見直し、紙に印刷して承認を回す流れが残っていれば、経理の仕事はほとんど減りません。
AIを入れるときは、その工程の前後で何をやめるか、誰の確認を残すかを一緒に決めます。業務の流れを引き直すところまで含めて、はじめてDXと呼べる変化になります。
公的な調査でも、DXとAIは一緒に扱われ始めている
IPA（情報処理推進機構）は、企業のDXの取り組みを毎年調べています。2026年7月に公開した「DX動向2026」では、DXの取り組みと成果の定点的な調査に加え、急速に導入が進んでいるAIについても、活用の実態や効果、課題に加え、ガバナンスや組織体制の観点から調べています。DXの進み具合を見るうえで、AIをどう使っているかが調査の柱の一つになったということです。調査結果の詳細は、IPAの公式サイトで公開されている報告書で確かめられます。
AIを使ったDXの活用領域と活用例
AIが効く業務には共通点があります。件数が多いこと、入力になる書類やデータが電子で手に入ること、AIの誤りを人が見て直せることの3つです。ここでは、DXの中でAIがよく使われる活用領域を、向いている業務の状態と一緒に整理します。
| 活用領域 | AIに任せる作業 | 向いている業務の状態 | 人が残す判断 |
|---|---|---|---|
| 問い合わせ対応 | よくある質問への回答案、内容による振り分け | 同じ種類の質問が多く、回答の元になる資料がそろっている | 例外の回答、クレームへの対応 |
| 書類処理 | 請求書や申込書の読み取り、項目の転記 | 書類の件数が多く、読み取る項目が決まっている | 金額や取引先の不一致の確認、承認 |
| 営業・CRM入力 | 商談メモや名刺から顧客管理システムへの入力 | 入力漏れが多く、入力元のメモやメールが電子で残っている | 商談の見込みや金額の確定 |
| 会議・ナレッジ | 議事録の作成、社内文書の検索と要約 | 会議や文書が多く、探す時間がかかっている | 決定事項と担当の確定 |
| 需要予測 | 過去の実績からの販売数や必要量の予測 | 数年分の実績データが同じ形式で残っている | 発注量や人員配置の最終判断 |
書類や文章を扱う業務は、生成AIとAI-OCRから始めやすい
問い合わせ対応、書類処理、CRM入力、会議の記録は、どれも言葉や書類を扱う業務です。生成AIやAI-OCRは、学習用のデータを大量に用意しなくても試せるため、最初の活用例としてDXの成果を早く確かめやすい領域です。
書類処理なら、定型の帳票はAI-OCR、書式が取引先ごとに違う帳票は生成AIで読み取る、という分け方がよく取られます。どちらも読み取りの誤りはゼロにならないため、金額や取引先のように誤ると困る項目は、人が確認する工程を残して設計します。
需要予測は、データ活用の土台ができてから
需要予測は機械学習の代表的な活用シーンですが、過去の実績が同じ形式で数年分たまっていないと、予測の精度が出ません。商品コードが途中で変わっている、店舗ごとに集計の仕方が違う、といった状態だと、AIを作る前のデータの整理に時間の大半を取られます。
データ活用の土台が無い会社では、先に書類処理やCRM入力のような業務でデータを電子でためる仕組みを作り、その後に予測へ進む順が無理がありません。
毎回同じ手順で済む作業は、AIでなくRPAで足りる
画面の決まった場所から値を写す、決まった時刻にファイルを送る、といった判断の要らない作業は、RPAや通常のプログラムで自動化できます。AIは結果が毎回少しずつ揺れるため、判断が要らない作業にAIを使うと、確認の手間がかえって増えます。AIは、書式の揺れや文章の解釈のように、決まった手順では処理しきれない部分に当てます。
AIを使ったDXの進め方：業務単位で進める4つのステップ
AIを使ったDXは、全社の計画を先に作り込むより、業務を1つずつ選んで回すほうが進みます。進め方の手順は次の4つのステップです。
| 順番 | ステップ | やること | 終わったと言える状態 |
|---|---|---|---|
| 1 | 業務の棚卸し | 業務を書き出し、件数と時間、止まっている工程を調べる | 業務ごとに月の件数と作業時間が並んだ一覧がある |
| 2 | 対象業務の選定 | 選定基準で候補を絞り、業務の責任者と作る人を決める | 最初に試す業務が1つに決まり、担当者の名前が入っている |
| 3 | PoCと効果測定 | KPIを決め、導入前の数字を測ってから小さく試す | 本番へ進むか、やめるかを数字で判断できる |
| 4 | 本番運用と社内展開 | 保守の担当と止める条件を決めて運用し、次の業務へ広げる | 担当者が替わっても運用が続く手順書がある |
棚卸しでは、業務の名前だけでなく、月の件数と1件の時間、転記や確認待ちで止まっている工程を書き出します。AIを当てる場所を決める材料は、作業時間よりも業務が止まっている工程です。
対象業務の選定基準：最初の1業務をどう選ぶか
最初の1業務は、成果が大きそうな業務より、成果を確かめやすい業務から選びます。
判断フローで候補の業務を絞る
次の判断フローで、候補の業務ごとに上から順に答えていきます。
そろっていない業務は、先にデジタル化と手順の整理から始めます。
手順が担当者の頭の中にしか無い業務は、AIに何をさせるかを決められません。
候補が複数残ったときの順位の付け方
候補が複数残ったときは、減らせる時間が大きく、誤りを社内で止められ、1つの部署の中で完結する業務を先にします。部署をまたぐ業務や顧客へ直接届く業務は、2業務目以降に回します。
PoCと効果測定から本番運用へ移す
PoCとは、本番で使う前に、対象を絞って効果と問題点を確かめる試行のことです。始める前に、KPIと本番へ進む条件、本番で保守する人を決めておきます。KPIは「1件あたりの処理時間」「人が直した件数」のように導入前にも測れる数字にし、効果測定はAIの工程だけでなく業務全体で見ます。AIのDX活用で多いのは、この3つが抜けたまま始め、PoCで良い結果が出ても本番に進まないまま終わる形です。
AI人材がいない会社の、外注と内製の分担
AIを扱える人材がいない会社でも、DXにAIを使うことはできます。最初の1業務の設計と開発は外部に任せ、業務の流れを決めることと日々の保守は社内に残します。最初の1業務を外部と一緒に作る中で、社内の担当者が作り方と直し方を覚え、2業務目から社内で作る形にすると知見が社内にたまります。AI人材の育成も、研修だけでなく、このPoCに業務の担当者を入れて進めるのが近道です。
AIを使ったDXの注意点：コストとセキュリティ
コストは、作る費用より運用の費用で見誤りやすい
AIの費用は、最初の開発費だけでなく、毎月の利用料と、誤りの確認や保守にかかる社内の時間で決まります。利用料は処理の件数に応じて増えるものが多く、対象業務を広げるほど月額が上がります。PoCの段階で、本番の件数を当てはめた月額を試算しておくと、広げた後で予算が足りなくなる事態を避けられます。
セキュリティは、入力してよい情報を先に決める
社外のAIサービスに業務の書類や顧客の情報を入力する場合、その情報がどこに保存され、AIの学習に使われるかを確かめる必要があります。入力してよい情報とだめな情報を、試す前に決めて社内に伝えます。決めないまま現場が個人で使い始めると、どの情報が社外に出たかを後から追えなくなります。
まとめ：DXとAIは目的と手段。業務を1つ選んで試す
- DXは業務や事業のやり方を変える目的で、AIはそのための手段の一つです
- AIを入れても業務の流れを変えなければ、工程が1つ速くなるだけでDXにはなりません
- DXとAIを結びつけるには、件数が多く、データが電子で手に入り、誤りを人が直せる業務から始めます
- 進め方は、業務の棚卸し、対象業務の選定、PoCと効果測定、本番運用と社内展開の4ステップです
- PoCの前に、KPIと本番へ進む条件、保守する人を決めておきます
Augueでは、業務の棚卸しから最初の1業務のAIの仕組みづくりまでを社内の担当者と一緒に進め、2業務目からは社内で作れるようにするAI内製化の伴走をしています。ご興味がある方は是非ご相談ください。
業務のやり方を、AI前提に見直しませんか？
ツールを入れるだけでは、工数は減りません。業務の棚卸しから、AIに任せる範囲と人が担う範囲の切り分けまでご支援します。進め方と事例はサービス資料でご覧いただけます。
資料をダウンロードする無料相談に申し込むよくある質問
中小企業でも、AIを使ったDXに取り組めますか？
取り組めます。全社の計画から入る必要は無く、件数の多い業務を1つ選び、既製のツールで試すところから始められます。人数が少ない会社ほど、1つの業務の手間が減ったときに社内全体へ効く割合が大きくなります。気をつけたいのは、担当者が1人で抱えて、その人が異動すると止まる状態です。試す段階から、業務の責任者と作る人の2人を決めておくと続きやすくなります。
AIを使ったDXには、どれくらいの費用と期間がかかりますか？
一律の金額や期間は出せません。既製のツールの月額で済むのか、社内のシステムとつなぐ開発が要るのかで、桁が変わるためです。見積を比べる前に、対象業務の月の件数と1件あたりの作業時間、導入前の誤りの件数を測っておくと、いくらまでなら払えるかを自社で決められます。期間も、PoCの対象を1業務に絞り、終える条件を先に決めておくと見通しを立てやすくなります。
生成AIと、これまでの機械学習のAIは、DXでの使い道が違いますか？
違います。機械学習のAIは、過去の数値から需要や異常を予測するといった、決まった問いに答える使い方が中心で、学習に使える量のデータが要ります。生成AIは、文章の要約や下書き、書式がばらばらな書類からの読み取りのように、言葉を扱う業務に向き、少ない準備で試せます。自社の業務が数値の予測なのか、文章や書類を扱う作業なのかで選びます。
DXの取り組みにAIを入れるとき、社内のルールは先に作るべきですか？
試す前に、最低限の線は引いておきます。少なくとも、社外のAIサービスへ入力してよい情報とだめな情報、使ってよいサービス、出力をそのまま社外へ出さないことの3点です。細かい規程を全部そろえてから始めると、試す時期が遅れます。最初は1枚の決まりで始め、PoCで出た疑問を足しながら規程へ育てる順が現実的です。
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