SMS DataTech

【はじめてのJava】ダッシュボードAPIを作成しよう！① ユーザー情報取得編

後藤 — Thu, 26 Mar 2026 01:52:04 +0000

はじめに

こんにちは！マーケターから未経験のエンジニアに転身した社員Tです。
開発を始めて1年が経ち、サーバーサイド開発にも触れるようになりました。

今回は、Javaを使用したダッシュボードAPIの作成についてご紹介します。
これまでクライアントサイド中心の開発を行っていた私が、サーバーサイドのAPI開発に挑戦していく様子をお届けします。

本記事の対象の方

サーバーサイド開発をこれから学びたい方
JavaでのAPI開発に興味がある方
ダッシュボードの作成を通じて、実践的な技術を学びたい方

Javaとは？

クライアントサイドしか触れてこなかった私は、サーバーサイドについては全くの初心者でした。そこで、まずは「Javaとは何か？」というところからお話ししたいと思います。

Javaは、非常に人気のあるオブジェクト指向プログラミング言語で、さまざまなアプリケーションの開発に広く使用されています。特に、サーバーサイド開発や大規模システム開発において強力なツールとなっており、以下のような特徴があります。

プラットフォームに依存しない

Javaで開発されたアプリケーションは、どのOSでも実行可能で、クロスプラットフォームで動作します。これにより、Javaで書かれたコードは、Windows、Mac、Linuxなど、異なる環境でも問題なく実行できます。

オブジェクト指向

Javaはオブジェクト指向プログラミングに基づいているため、コードが整理されていて、再利用性が高く、保守性に優れています。これにより、アプリケーションの規模が大きくなっても、管理がしやすくなります。

豊富なライブラリとフレームワーク

Javaには、開発を効率化するための豊富なライブラリやフレームワークが存在します。特に、Spring BootやHibernateなどは、サーバーサイド開発において非常に便利で、効率的に開発を進めることができます。

このように、Javaは非常に強力で多用途な言語です。これからサーバーサイド開発に取り組む際に、大きな武器となってくれること間違いなしです。

環境構築

環境構築に関しては、内容が広範囲にわたるため、別の記事で詳細に解説する予定です。

ダッシュボードAPIの作成

今回作成したいのは、こんなダッシュボード画面です。ユーザーがコースを選択することで、自分の学習状況を一目で確認できるようにすることを目指しています。

全体の作成の流れとしては、下記の通りとなります。

ユーザー情報を取得
コース情報を取得
各グラフ描画に必要なデータを取得

今回は、その中でも最初のステップとして、
「1.ユーザー情報を取得」するAPIの実装について詳しく触れていきたいと思います。

ユーザー情報取得APIの設計

まず最初に、ユーザー情報を取得するAPIの設計方針を考えます。

今回のAPIでは、指定されたメールアドレスを基に、ユーザーIDと法人IDを取得し、画面に返すことが目的です。従って、POSTメソッドを使用し、リクエストボディからメールアドレスを受け取るシンプルなAPI設計にします。

エンドポイント

/top/getUserDetailsByEmail

HTTPメソッド： POST
リクエストボディ：メールアドレス
レスポンス：ユーザーIDと法人ID（JSON形式）

リクエスト例

{
  "mailAddress": "[email protected]"
}

今回はパスパラメータではなく、リクエストボディからメールアドレスを受け取る設計にしています。これにより、柔軟なデータの受け渡しが可能となります。

レスポンス例

{
  "userId": 175,
  "corporateId": 1,
  "errorMessageList": null
}

このレスポンスでは、指定されたメールアドレスに対応するユーザーの情報（ユーザーIDと法人ID）をJSON形式で返します。もしエラーが発生した場合は、errorMessageListにエラーメッセージを追加することで、エラー対応を行います。

ユーザー情報取得APIの実装

次に、このAPIを実際に実装していきます。Spring Bootを使って実装を行い、リクエストを受け取った後にデータベースからユーザー情報を取得し、レスポンスを返す流れになります。

ユーザー情報を管理するモデルクラスの作成

まず最初に、ユーザー情報を格納するためのエンティティクラスを作成します。このクラスは、データベースのテーブルとマッピングされ、ユーザー情報を格納する役割を持ちます。ここで定義したクラスを基に、データベース操作を行います。

例として、LoginHistoryEntityエンティティクラスを作成します。

package jp.co.smsdatatech.questiongenerate.entity;

import java.io.Serializable;
import java.sql.Timestamp;
import lombok.Data;

/**
 * ログイン履歴テーブルEntity
 */
@Data
public class LoginHistoryEntity implements Serializable {

    /** シリアルバージョンUID */
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    /** ユーザーID */
    private Integer userId;

    /** 法人ID */
    private Integer corporateID;

    /** ログイン日時 */
    private Timestamp loginDate;
}

Serializable インターフェースを実装することで、オブジェクトのシリアライズが可能となり、永続化や通信に利用できるようになっています。

MyBatisのMapper設定

次に、データベースからユーザー情報を取得するためのクエリを定義するXMLファイルを作成します。このXMLファイルは、MyBatisなどのORMツールと組み合わせてデータベースとのやり取りを行います。

xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
  "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">

<mapper namespace="jp.co.smsdatatech.questiongenerate.repository.CustomerMapper">

  <select id="getByMailAddress"
          parameterType="String"
          resultType="jp.co.smsdatatech.questiongenerate.entity.CustomerEntity">
    SELECT
      user_id,
      user_name,
      mail_address,
      address_prefecture,
      address_municipality,
      birthday,
      gender,
      create_date,
      update_date
    FROM
      customer
    WHERE
      mail_address = #{mailAddress}
  select>

mapper>

#{mailAddress}：この部分が、実際に呼び出し元から渡された email パラメータの値に置き換えられます。

サービスクラスの作成

次に、サービスクラスを作成してユーザー情報の取得処理を実装します。このクラスでは、リポジトリやMapperを使ってデータベースから情報を取得し、必要に応じてレスポンスに変換します。

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import jp.co.smsdatatech.questiongenerate.util.DateUtils;

/**
 * ログイン履歴テーブルサービス
 */
@Slf4j
@Service
public class LoginHistoryService {

    private final LoginHistoryMapper loginHistoryMapper;

    // コンストラインジェクションを使用
    @Autowired
    public LoginHistoryService(LoginHistoryMapper loginHistoryMapper) {
        this.loginHistoryMapper = loginHistoryMapper;
    }

    /**
     * 指定されたメールアドレスに基づいてユーザー情報を取得する。
     *
     * @param email メールアドレス
     * @return ユーザーIDと法人IDを含むリスト。
     */
    @Transactional(readOnly = true)
    public Map<String, Object> getUserDetailsByEmail(String email) {
        log.debug("format: メールアドレス {} に基づくユーザー情報を取得します。", email);
        return loginHistoryMapper.getUserDetailsByEmail(email);
    }

getUserDetailsByEmail メソッドは、@Transactional アノテーションを使用してトランザクションを管理し、指定されたメールアドレスに基づいてユーザー情報を取得します。

コントローラークラスの作成

最後に、リクエストを処理するコントローラークラスを作成します。このクラスで、リクエストボディからメールアドレスを受け取り、サービスクラスを呼び出して情報を取得し、その情報をレスポンスとして返します。

例えば、TopRestクラスを以下のように作成します。

public class TopRest {

    /**
     * ログイン状況取得。
     *
     *login_historyテーブルからユーザーIDに基づくログイン状況を取得し、
     * LoginHistoryResponseFormに詰めて返却する。
     *
     *
処理フロー
     * 1. ログイン履歴を取得
     * 2. 取得データを返却
     *
     *レスポンス構成
     * "loginHistorysByDay" -> 曜日ごとのログイン状況 (キー：曜日, 値：true/false)
     * "error" -> エラー発生時のメッセージ
     *
     *@param form Top画面UserId用form
     *@param result バリデーション結果
     *@return ログイン履歴情報 LoginHistoryResponseform
     */
    @PostMapping("/getLoginHistoryByUserId")
    public LoginHistoryResponseForm getLoginHistoryByUserId(
            @RequestBody @Valid UserIdForm form,
            BindingResult result) {

        List<String> errorMessageList = new ArrayList<>();
        LoginHistoryResponseForm responseForm = new LoginHistoryResponseForm();
        Set<String> processedFields = new HashSet<>();

        // バリデーションエラーがある場合、詳細なエラーメッセージを追加
        if (result.hasErrors()) {
            for (FieldError fieldError : result.getFieldErrors()) {
                // フィールド名を基に重複チェック
                if (!processedFields.contains(fieldError.getField())) {
                    String errorMessage = messageSource.getMessage(fieldError, Locale.getDefault());
                    errorMessageList.add(errorMessage);
                    processedFields.add(fieldError.getField());
                }
            }
            responseForm.setErrorMessageList(errorMessageList);
            return responseForm;
        }

        // ユーザーIDを整数に変換
        Integer userId = Integer.parseInt(form.getUserId());

        // サービス層で曜日ごとのログイン履歴を取得
        Map<String, Boolean> dailyLoginHistoryMap =
            loginHistoryService.getLoginHistoryByUserIdAndDateRange(userId);

        // ログイン履歴が空かどうかをチェック
        if (dailyLoginHistoryMap.isEmpty()) {
            errorMessageList.add(messageSource.getMessage(
                ErrorMessages.NO_LOGIN_HISTORY, null, Locale.getDefault()));
            responseForm.setErrorMessageList(errorMessageList);
            return responseForm;
        }

        responseForm.setDailyLoginHistoryMap(dailyLoginHistoryMap);
        return responseForm;
    }

このメソッドは、リクエストボディで受け取ったユーザーID（form）に対してバリデーションを実行します。
もしバリデーションエラーがあれば、そのエラーメッセージをリストに追加し、LoginHistoryResponseForm にセットしてエラーレスポンスとして返却します。

バリデーションエラーがなければ、ユーザーIDを整数に変換し、loginHistoryService.getLoginHistoryByUserIdAndDateRange を使用して、指定されたユーザーの曜日ごとのログイン履歴を取得します。

もしログイン履歴が存在しない場合は、エラーメッセージをリストに追加し、早期リターンします。
ログイン履歴が取得できた場合は、その情報をレスポンスフォームに設定し、正常なレスポンスとして返却します。

実装内容の振り返り

Mapの便利さゆえに使用しがちですが、型安全性の欠如やコードの可読性を考慮すると、DTOやEnumを利用した実装に統一していく方が望ましいと感じました。

また、作成中に感じた点として、サーバーサイドに情報を送信する際にリクエストが改ざんされる可能性があるというセキュリティ上の懸念が浮き彫りになりました。特に、クライアントサイドから送信されたデータがそのままサーバーで利用されるため、不正な操作を防ぐためにセキュリティ対策を強化する必要があると痛感しました。この点については、Javaのフィルターや認証・認可の仕組みを活用し、より安全なシステムを構築するという課題が残りました。次回制作時には、このセキュリティ部分を改良していきたいと思います。

まとめ

まだ知識が浅く、試行錯誤しながら進めている部分も多いですが、実装を通じて多くのことを学びました。今後は、より洗練された設計を目指し、コードの可読性や保守性を高めるための改善に取り組んでいきたいと思います。また、セキュリティやパフォーマンスに関する課題も意識し、これらの分野についてさらに学び、システム全体をより堅牢で効率的なものにしていきたいと考えています。

筆者：K・T（20代）

所属：ハイブリット・マルチクラウド部

マーケターとしてWEB広告運用やアパレルブランドの運営に携わってきたが、エンジニアとしての新たな挑戦を決意した転職組。
好奇心が旺盛で、新しいことに挑戦する姿勢が彼女の魅力。
マーケター×エンジニアの強みを生かし、UI/UXの提案から実装まで幅広く対応し、彼女自身がブランドを育てているのだろうと思わせてくれる、そんな20代の乙女。

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データの一元管理とは？おすすめ製品10選や成功事例、メリット・デメリットを解説

西野 — Thu, 26 Feb 2026 01:00:00 +0000

データの一元管理とは、企業内に散らばっているデータを集約して管理・活用しやすくすることです。複数システムの使用や部門ごとのデータ管理など複数の要因により、社内にデータが分散している企業が多数存在します。データを一元管理しなければ、活用時に手間がかかったり正確な判断が下せなかったりする可能性があるでしょう。

本記事では、データ一元管理の概要やメリット・デメリット、おすすめ製品について詳しく解説します。データの一元管理について知りたい方、社内データを集約したい方は、ぜひ参考にしてください。

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データの一元管理とは

データの一元管理とは、各部門・部署や担当者ごとに管理していた情報・データを一ヵ所に集め、統一的な方法で管理することです。これまでは、システムや部門ごとにデータを管理するケースが一般的でしたが、テクノロジーの進歩によりデータの集約・活用が促進されています。企業内のデータを集約して活用すれば、正確な売上予測や経営判断が可能です。

ここからは、以下の事項について詳しく解説します。

一元管理しない場合に発生する課題
一括管理・集中管理との違い

一元管理しない場合に発生する課題

データを一元管理しない場合における最大のデメリットは、業務効率の低下です。データが各システムや部門に散らばっていれば、活用時に集約・加工の手間が発生します。また、同じデータの二重入力が発生している企業も少なくありません。企業内の情報を迅速に把握できず、経営判断の遅れにもつながるでしょう。

一括管理・集中管理との違い

一元管理と似ている言葉として、一括管理・集中管理が存在します。一括管理と集中管理は、一元管理同様データをまとめて管理する手法です。ただ、一元管理の場合、管理方法も統一するのに対して、一括管理や集中管理では社内に散らばるデータの集約にとどまります。

データを一元管理する2つのメリット

データを一元管理する主なメリットは以下の2つです。

業務の効率化・迅速化
情報伝達の正確性向上

順に解説します。

業務の効率化・迅速化

データを一元管理することにより、業務の効率化や迅速化が可能です。必要とする情報を探す際に、複数のシステムを確認する必要はありません。また、データの重複や不整合などに悩むこともないでしょう。
データ活用時にも、さまざまなシステムからの集約やデータの転記は不要で、迅速に業務を処理することが可能です。業務が効率化・迅速化した結果、人件費の削減も期待できます。

情報伝達の正確性向上

情報伝達の正確性向上も、データを一元管理するメリットの一つです。データが集約されていれば、別部門・拠点であっても同じ情報を共有できます。同じデータを参照しながらのコミュニケーションが可能で、認識の相違や伝達ミスの防止が可能です。

データの一元管理を検討すべき企業チェックリスト

データの一元管理は、すべての企業に今すぐ必要というわけではありません。しかし、以下の3つ以上当てはまる場合、Excel管理や部門ごとの管理では限界が近付いている状態と考えられます。

部署ごとにExcelやスプレッドシートが乱立している
同じデータを複数の担当者がそれぞれ管理している
最新データがどれか分からず、確認に時間がかかる
データの更新ルールが属人化している
会議前に集計・転記作業が毎回発生している
業務の進捗やステータスがブラックボックス化している
システム導入までは考えていないが、業務改善は進めたい

この状態を放置すると、日々の業務負荷だけでなく、判断スピードや情報活用の質にも影響が出てきます。

一元管理がうまくいかない企業に共通する落とし穴

データの一元管理が失敗する原因として、ツール選定の失敗が挙げられることが多くあります。しかし実際には、ツールそのものよりも「管理の粒度」が原因になっているケースが少なくありません。
例えば、

どのデータを、どの単位で管理するのかが曖昧
現場業務に合わない粒度で管理項目が設計されている
管理項目が多すぎて入力が形骸化している

このような状態では、高機能なシステムを導入しても入力されず、結果的に使われない一元管理になってしまいます。一元管理を成功させるためには、まず「どの業務で、誰が、どの情報を使うのか」を整理し、その業務に合った粒度でデータを設計することが重要です。

データを一元管理できる製品10選

こうした課題を踏まえると、データの一元管理にはWebデータベース型のツールが適しています。Webデータベースであれば、業務内容に合わせて管理項目や構成を柔軟に設計でき、現場主導での運用が可能です。

ここからは、データの一元管理に役立つ以下の製品を紹介します。

GENIEE CDP
PigeonCloud
Stock
楽々Webデータベース
Canbus.
ナレカン
JUST.DB
TROCCO
kintone
Pleasanter

GENIEE CDP

出典：GENIEE CDP公式Webサイト

GENIEE CDPは、顧客に関する情報の一元管理に役立つデータ基盤です。オンライン・オフライン問わず、全ての顧客接点に関するデータを一元管理可能です。また、比較的直感的に利用しやすいAIによる分析機能が実装されており、アプローチ方法や施策検討に役立ちます。

PigeonCloud

出典：PigeonCloud公式Webサイト

PigeonCloudは、企業内のさまざまなデータを一元管理できるWebデータベースです。ドラッグ＆ドロップでシステム設計が可能なため、専門知識やスキルがない人でも容易に利用できます。手厚いサポートも特徴で、導入時には専任サポートがサンプル環境を作成・提供してくれます。

Stock

出典：Stock公式Webサイト

Stockは、公式サイトによると24万社以上で導入されている情報管理ツールです。（※2026年1月時点）非常にシンプルなインターフェースが採用されており、情報の迅速な把握に役立ちます。タスク管理やメッセージ機能も実装されているため、情報に紐付くタスク管理やコミュニケーションでも活用できます。また、無料かつ無制限で社外のクライアントや取引先を招待でき、社外の人との情報共有にも有効です。

楽々Webデータベース

出典：楽々Webデータベース公式Webサイト

楽々Webデータベースは、ドラッグ＆ドロップやExcelデータの取り込みにより業務アプリを作成できるノーコードツールです。クラウド型・オンプレミス型の2種類が存在するため、自社に合う形態を選択可能です。ワークフロー機能も実装されており、保存したデータを用いた承認・決裁でも利用できます。

Canbus.

出典：Canbus.公式Webサイト

Canbus.は、メモから基幹業務までさまざまな業務のデータやタスクを集約可能なノーコードプラットフォームです。リアルタイムでデータを集計・分析するレポート機能や、20種類以上のグラフ作成機能が実装されており、データの可視化に役立ちます。また、変更履歴やアクセス権限管理機能を活用すれば、コンプライアンス強化も可能です。

ナレカン

出典：ナレカン公式Webサイト

ナレカンは、社内ナレッジの蓄積や活用に役立つナレッジマネジメントツールです。ナレッジマネジメントとは、各個人が保有する知識やスキルを企業・組織で共有して活用する経営手法のことです。既に格納されているファイルとの「重複判定機能」や、使っていないナレッジをAIが自動抽出する「断捨離機能」により、蓄積情報の正確性を担保できます。

なお、ナレッジマネジメントの詳細は以下をご覧ください。
⇒ナレッジマネジメントとは？実施するメリットや導入フロー、成功させるポイントを解説

JUST.DB

出典：JUST.DB公式Webサイト

JUST.DBは、各部門の業務を迅速にデジタル化できるノーコードツールです。多彩な標準機能が実装されており、高いカスタマイズ性を誇ります。生成AIも実装されており、最適なシステムの設計・提案を行ってくれます。また、AI-OCR機能により、紙フォーマットの取り込みも可能です。

TROCCO

出典：TROCCO公式Webサイト

TROCCOは、2,000以上の企業や団体に導入されているクラウドサービスです。業務で利用する多彩なデータの連携や運用を自動化できます。国内外約200種のサービスと安全かつ容易に連携でき、データ集約などの手間を軽減可能です。暗号化やIP制限などのセキュリティ強化機能も実装されているため、安心して利用できるでしょう。

kintone

出典：kintone公式Webサイト

kintoneは、多彩な業務で活用可能なアプリをノーコードで作成できる業務改善プラットフォームです。400種類以上のプラグインや連携サービスが存在し、活用すれば利用範囲が広がります。AIも設定でき、業務改善や効率化を促進可能です。

Pleasanter

出典：Pleasanter公式Webサイト

Pleasanterは、完全オリジナルの業務システムをノーコードで作成できるツールです。Excelを活用している人であれば、誰でも業務アプリを構築・運用できます。専門的な知識やスキルは必要なく、業務に合わせて管理項目など柔軟に設計ができるため、現場に無理なく定着しやすい点が特徴です。企業の成長に応じて機能を活用することも可能です。
また、60日間のトライアル期間が設定されているため、本格導入前に自社に合うか確認できます。

一元管理を実現した企業の具体的な3つの成功例

データの一元管理を行っている企業は多数存在します。続いて、データの一元管理を実現した具体的な以下3つの成功事例を紹介します。

カウネット
ジャパンホームシールド
浅岡メンテナンス

カウネット

カウネットでは、商品開発プロジェクトにおける情報の一元管理により、開発の進捗やプロセスの可視化に成功しました。もともと、集約管理は行っていましたが、担当者ごとに管理方法や更新ルールが異なり、進捗が順調か、遅れている場合は原因がなにかを把握できない課題を抱えていました。
情報を一元管理した結果、業務がスムーズになり蓄積した情報の活用もしやすくなっています。

ジャパンホームシールド

ジャパンホームシールドは、協力会社とのデータを一元管理することで業務の効率化に成功しています。具体的には、情報管理システムの統合や事務作業のフォーマット化、業務進捗の可視化を行いました。その結果、データの転記や集約作業が効率化され、想定していた半分以下の事務員で業務を処理可能になりました。

浅岡メンテナンス

浅岡メンテナンスは、データの一元化により業務全般の一元管理が可能になりました。具体的には、顧客情報やスケジュール、請求管理などの情報を一元管理しました。その結果、利便性の向上や業務負担の軽減につながっています。

データの一元管理を成功させる3つのポイント

最後に、データの一元管理を成功させる以下3つのポイントについて解説します。

目的の明確化と共有
ルールやマニュアルの整備
自社に合うツールの選定

目的の明確化と共有

データの一元管理を行う際には、目的を明確にしましょう。また、従業員と目的を共有することが重要です。ツールや仕組み、体制を整備しても、従業員の協力がなければ成功しません。目的や従業員のメリットを丁寧に説明して、従業員の理解を得ましょう。

ルールやマニュアルの整備

ルールやマニュアルの整備も、データの一元管理成功に欠かせません。新たなツールの導入や業務フローの変更は、従業員に負担をかけます。マニュアルなどがなければ、従業員に多くのストレスがかかり反発を招く恐れがあるでしょう。
また、ルールが未整備な場合、各個人が好き勝手にデータを保存する可能性があります。保存方法などルールが統一されていない場合、期待する成果を得られません。

自社に合うツールの選定

自社に合うツールの選定も重要です。目的を基に、どのような機能が必要かを洗い出しましょう。また、使い勝手の確認も必要です。従業員が操作しにくいツールを導入すると、生産性が低下する原因になります。設定や運用に不安がある場合には、サポート体制も確認しましょう。

まとめ

データの一元管理とは、各部門・部署や担当者ごとに管理していた情報・データを一ヵ所に集め、統一的な方法で管理することです。さまざまなデータが組織やシステムごとに分散している企業も多数存在しますが、活用を阻害する要因になります。データの一元管理を行うことにより、業務効率化や情報伝達の正確性向上が可能です。
しかし、データの一元管理は単にツールを導入すれば成功するものではありません。自社業務に合った管理の粒度を設計し、現場で使われる仕組みを作ることが重要です。
ノーコードツール「Pleasanter」であれば、専門知識やスキルがなくても段階的に一元管理を進めることができ、業務内容や運用方法に応じて、業務効率化やデータ蓄積の仕組みづくりを進めることが可能です。
まずは、自社の課題整理から始めてみてはいかがでしょうか。

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業務改善に有効なECRSとは？導入メリットや改善例、成功のポイントを解説

西野 — Wed, 25 Feb 2026 00:00:00 +0000

ECRSとは、Eliminate（排除）・Combine（結合と分離）・Rearrange（入替えと代替）・Simplify（簡素化）の頭文字を取った業務改善におけるフレームワークのことです。利用することで、業務効率化や品質の向上、属人化の防止など複数のメリットを得られます。

本記事では、ECRSの概要や導入メリットと成功事例、成功させるポイントについて詳しく解説します。ECRSについて知りたい方、業務改善を図りたい方は、ぜひ参考にしてください。

業務改善コンサルティング資料をダウンロードする

ECRSとは何か

ECRSは、業務改善における4大原則を示したフレームワークです。製造業が発祥の手法ですが、近年ではさまざまなシーンで活用されています。具体的には以下の順番で業務改善を実施します。

排除（Eliminate）
結合（Combine）
交換（Rearrange）
簡素化（Simplify）

ここからは、上記それぞれの事項について詳しく解説します。

排除（Eliminate）

不要な業務を排除する項目です。具体的には、各業務の目的を基になくしても支障がない業務を洗い出します。業務の中には、慣例的に行っているものも少なくありません。改めて各業務の実施理由を整理して、必要性を検討しましょう。無駄の排除は、業務改善において特に効果が期待されやすい重要な項目です。

結合（Combine）

別々に実施している類似業務を一本化する項目です。中には、担当者を分けた方が良い業務も存在します。改めて一本化した方が良いか、別々に行った方が良いかを検討しましょう。

交換（Rearrange）

順序や場所、担当者の入れ替えを実施する項目です。例えば、作業順序を入れ替えることで今まで2工程に分かれていた業務を一度に行うことで効率化ができます。担当業務が替わる従業員がいるケースもありますが、業務プロセスなどが変化するわけではないため、それほどハードルは高くありません。

簡素化（Simplify）

自動化やパターン化、単純化などを行う項目です。例えば、報告書を簡素化・テンプレート化することやマニュアルの作成が該当します。また、AIなど新たなシステムを導入して業務を自動化するのも良いでしょう。コストはかかりますが、業務品質の向上や属人化の防止にも効果的です。

ECRSが求められる理由

企業間競争の激化や人手不足などさまざまな問題で企業を取り巻く環境は厳しくなっており、業務改善に取り組む企業が多く存在します。業務改善手法は多数存在しますが、ECRSが注目されている主な理由は以下の3つです。

シンプルで利用しやすい
業種や業態、企業規模に関わらず利用できる
成果が見えやすくモチベーションを保ちやすい

ECRSはシンプルなフレームワークで、専門知識やスキルがなくても利用可能です。経営層から現場の担当者まで、誰でも活用できるでしょう。また、どのような企業・業務でも利用可能な点も特徴です。実践すべき内容も具体的に整理されるため、行動に移しやすく成果が出やすいでしょう。

ECRSで業務はどう変わる？5つの導入メリット

ECRSを利用することで、業務の効率を高めることが可能です。ここからは、ECRSを導入する以下5つのメリットについて詳しく解説します。

業務効率化・生産性の向上
品質の向上
属人化の解消
ヒューマンエラーの防止
コストの削減

業務効率化・生産性の向上

ECRSを導入する最大のメリットは、業務効率化や生産性の向上です。例えば、なんとなく行っていた業務を排除することで、その分の時間を別の業務に活用できます。システムやツールの導入によりデータの集約・転記などの単純業務をなくすことで、売上向上に役立つコア業務に集中できる体制を整備可能です。

品質の向上

ECRSの導入は品質の向上にも有効です。各業務の効率化を図る際に、併せてミスや不良の発生原因と改善策を整理すれば、クレームの削減につながります。また、業務の改善により捻出した時間をカスタマーサポートの強化に活用することで、顧客満足度の向上も図れます。

属人化の解消

ECRSは属人化の解消にも役立ちます。業務の属人化とは、特定の業務や作業における処理方法などを一部の従業員しか知らない・できない状態のことです。業務が属人化した場合、以下のデメリットが発生します。

業務が滞る
ノウハウが蓄積されない
品質の安定化・管理が難しい
業務改善しづらい
特定の従業員に負荷がかかる

ECRSを用いて業務を効率化する過程でフローの可視化を行えば、誰が何をしているか整理できるでしょう。また、業務の簡素化を行うことで、実施ハードルを低下させることも可能です。

なお、業務が属人化するデメリットや解消方法の詳細は以下をご覧ください。
⇒業務の属人化を解消する方法とは？属人化の原因や解消するメリットも解説

ヒューマンエラーの防止

ヒューマンエラーの防止にもECRSは効果的です。業務が複雑になればなるほどミスは発生しやすくなります。また、工程が多ければその分間違える可能性が高まるでしょう。ECRSを活用して業務の簡素化や単純化を図ることで、ミスを防止できます。

コストの削減

ECRSはコストの削減にも役立ちます。業務が効率化されれば、残業代などの人件費を削減できます。ミスや不良が減ることで原材料費を減らせるでしょう。
残業・ミスの削減は、コストだけでなく従業員のストレスや負担の軽減にも役立ちます。従業員満足度も高まり、離職リスクを減らすことができるでしょう。

ECRS改善例

ECRSを活用して、業務改善に成功している企業は少なくありません。ここからは、実際にECRSを用いて業務を改善させた以下の企業における成功事例について詳しく解説します。

※以下は公開情報を基にした一般的な取り組み内容であり、当社が直接支援した事例ではありません。

トヨタ自動車
無印良品

トヨタ自動車

さまざまな取り組みにより生産性を高めているトヨタ自動車では、ECRSの「排除（Eliminate）」に注力しており以下の無駄を徹底的に排除しています。

加工の無駄
在庫の無駄
造りすぎの無駄
手待ちの無駄
動作の無駄
運搬の無駄
不良・手直しの無駄

トヨタ自動車の有名な取り組みであるニンベンのついた自「働」化やジャスト・イン・タイムも、ムリ・ムラ・ムダの排除を重要視しています。

無印良品

無印良品は「Simplify（簡素化）」におけるマニュアルの作成に力を入れて、業務を改善しています。業務をマニュアル化する以前の無印良品では、店長が保有するスキルや経験などの差で店舗運営が左右されていました。
2,000ページの店舗業務マニュアル「MUJIGRAM（ムジグラム）」や6,600ページの本社業務マニュアル「業務基準書」が完成した結果、属人化が解消され業務の標準化やレベルアップを実現しています。また、マニュアルの変更・更新は継続的に行われており、従業員の業務改善意識向上にも役立っています。

ECRSを成功させる7つのポイント

前述の通り、業務を改善している企業は存在しますが、必ずしも全ての企業で成功しているわけではありません。最後に、ECRSを成功させる以下7つのポイントについて詳しく解説します。

目的を明確にする
長期的な取り組みと捉える
業務・フローを明確化する
従業員からの理解を得る
協力体制を整える
スモールスタートする
外部パートナーを上手く活用する

目的を明確にする

ECRSを利用する際には明確な目的を定めましょう。目的に応じて、何にどの程度取り組むかが異なります。また、目的が不明確であれば取り組み自体がゴールとなってしまい、思うような成果が得られません。
目的は全社最適で検討することが重要です。ある部門で効率化できても他の部門に過剰な負担がかかれば、企業全体で考えた際に生産性が低下する可能性があるでしょう。

長期的な取り組みと捉える

長期的な取り組みと捉えることも、ECRSを成功させるポイントの一つです。ECRSにより改善できる業務は複数ありますが、すぐに効果が出るものばかりではありません。
例えば、Simplify（簡素化）の取り組みであるマニュアル作りには、手間がかかります。また、効果を得るにはマニュアルを実際に活用・定着させることが必要です。マニュアルができれば完成ではありません。
まずは、ECRSをベースに業務を見直して、改善可能な業務と具体的な手法を洗い出しましょう。続いて、必要なコストや手間などを鑑みて、どの順番で取り組むか優先順位を付けることが重要です。

業務・フローを明確化する

業務・フローを明確化することも、ECRSを成功させるためのポイントです。業務やフローが可視化されていなければ、どのようなことを行っていて、どこに問題があるかを把握できません。状況がわからない状態では、適切な改善策も検討できないでしょう。業務・フローを明確化する際には、実務を行っている現場担当者にヒアリングして状況を正確に把握することが重要です。

従業員からの理解を得る

従業員からの理解を得ることも、ECRSの成功には欠かせません。企業における業務の改善は一担当者のみでは困難です。企業全体で取り組むことが重要で、そのためには従業員一人ひとりの理解と協力が必要です。
また、業務やフローの変更は従業員に負担がかかります。従業員の理解を得られなければ、反発により取り組み自体がとん挫してしまう恐れがあるでしょう。

協力体制を整える

部門や部署の垣根を超えた協力体制の整備も必要です。多くの業務は複数の部門が関わっています。例えば製造業の場合、調達部門が原料を仕入れ製造部門が加工して、営業部門が販売する流れになっているでしょう。
自部門の利益だけを考えてECRSの取り組みを行えば、適切な改善を行えません。まずは、各部門・部署の責任者を集めて意識の統一を図った上で、スムーズな情報共有などができる仕組みも整えましょう。

スモールスタートする

スモールスタートすることも有効です。いきなり大規模な改革に取り組むと、失敗するリスクが高まります。まずは、小さく始めて成果が出たら範囲を拡大しましょう。スモールスタートすることで、失敗のリスクを抑えられます。また、ノウハウを蓄積でき大規模な改革もしやすくなるでしょう。

外部パートナーを上手く活用する

外部パートナーを上手く活用することも成功のポイントです。「ECRSが求められる理由」の章で解説した通り、ECRSは非常にシンプルで利用しやすい点が特徴です。ただ、ノウハウが全くない状態で取り組めば、成果が出るまでに時間がかかります。
外部パートナーを活用することで、迅速かつより多くの成果が期待できるでしょう。

まとめ

ECRSとは、Eliminate（排除）・Combine（結合と分離）・Rearrange（入替えと代替）・Simplify（簡素化）の頭文字を取った業務改善におけるフレームワークのことです。企業間競争の激化や人手不足などさまざまな問題があり、企業を取り巻く環境が厳しくなっている中でシンプルかつ業種や業態、企業規模に関わらず利用できる手法として注目されています。
ECRSを活用することで、業務効率化や品質向上、属人化の防止などが期待できます。ECRSで多くの効果を得るには、目的の明確化や協力体制の整備、スモールスタートなどが重要です。また、外部パートナーの利用も良いでしょう。外部パートナーは必要なときのみ利用でき、効果の最大化や失敗リスクの抑制に役立ちます。

弊社SMSデータテックでは、ECRSの考え方を参考にしながら、各企業の状況に応じた業務改善コンサルティングを行っています。
※具体的な成果や改善内容は、業種・業務内容等により異なります。

ご興味がある方は、お気軽にお問い合わせください。

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【学習アプリ開発記】Vue.jsとChart.jsを使ってグラフ描画してみた。

後藤 — Fri, 20 Feb 2026 06:18:58 +0000

はじめに

こんにちは！マーケターから未経験のエンジニアに転職した社員Tです。再びブログを執筆できる機会をいただき、とても嬉しく思います。
前回のブログから半年が経ちましたが、その間に学んだことや身につけた技術を引き続き皆さんと共有できたらと思っています。

今回は、Vue.jsと、Chart.jsを組み合わせて視覚的にデータを表現する方法にチャレンジしてみました！

本記事の対象の方

このブログ記事は、JavaScriptのフレームワークであるVue.jsを学びたい初学者や、実際にアプリケーションを開発したい方を対象にしています。
また、グラフやチャートを使ってデータを視覚化したい方に向けて、Chart.jsの魅力や具体的な使い方をご紹介します。

vue.jsとは？

Vue.jsは、JavaScriptのフレームワークのひとつで、HTMLとJavaScriptの間でデータの連携を行う役割を果たします。
詳しい説明については、過去のブログ記事をご参照ください。

vue.js環境構築

Vue.jsを使うための環境構築についても、過去のブログを参考にしてください。
具体的な手順を詳しく解説していますので、導入方法や初期設定の詳細を確認できます。

メリット

Chart.jsを使用することで、データを視覚的に表現することが可能になります。
そのメリットをいくつかご紹介します。

1. 簡単な導入と使いやすさ

シンプルなAPIで、初心者でもすぐに利用できるのが魅力です。

2. 豊富なチャートタイプ

折れ線グラフや円グラフなど、多彩なグラフを簡単に作成できます。

3. カスタマイズ性

デザインを統一しやすく、自由にカスタマイズが可能です。
そして、Vue.jsと組み合わせることで、さらに次のような利点があります。

4. リアクティブデータの自動反映

Vue.jsのリアクティブシステムを活用することで、データが更新されるたびにグラフも自動で再描画されます。
これにより、動的なデータ表示が簡単に実現します。

5. コンポーネントベースでの再利用性

Vue.jsでは、グラフをコンポーネントとして再利用できるため、プロジェクト全体で効率的にグラフ描画が行えます。

これらの組み合わせによって、ユーザーにとっては視覚的にわかりやすいデータ表示が可能になり、開発者にとっては効率的な実装が実現します！

Chart.js環境構築

Chart.jsを使用するには、以下の方法があります。

scriptタグを埋め込む
NPMを利用してインストール
CLIを利用してインストール(単一ファイルコンポーネントが利用可)

今回は、終了タグの直後にscriptタグを挿入しました！

    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js@4.2.1">script>

この方法なら、すぐに使い始められるので、手軽にグラフを表示したい場合に便利です。

描画領域の準備

Chart.jsは、HTMLの

    <canvas id="learningTimeChart" class="chart">canvas>

次に、canvas要素のコンテキストを取得して、描画のための準備をセットしていきます。

    let canvas = document.getElementById('learningTimeChart');

グラフ描画エリア設定

Vue.jsでChart.jsを使用して、チャートを作成します。サンプルコードは以下の通りです。

var myLineChart = new Chart(ctx, {
  type: 'doughnut', // グラフの種類
  data: data,       // データ
  options: options // オプション設定
});

それぞれの設定項目の詳細を表形式でまとめました。

設定項目	設定内容
type	描画するグラフの種類
data	ラベルとデータセット
options	オプション設定

先ほど紹介したHTMLをもとに、scriptを記述してグラフを描いていきます。

グラフ描画の実践

円グラフを表示するサンプルを示します。

createChart(labels, data) {
  let canvas = document.getElementById('learningTimeChart');
  if (canvas) {
    let ctx2 = canvas.getContext('2d');
    if (ctx2) {
      if (this.learningTimeChart) {
        this.learningTimeChart.destroy();
      }

      this.learningTimeChart = new Chart(ctx2, {
        type: 'doughnut',
        data: {
          labels: labels,
          datasets: [{
            data: data,
            backgroundColor: ['#36A2EB', '#FF6384'],
            hoverBackgroundColor: ['#36A2EB', '#FF6384']
          }]
        },
        options: {
          cutout: '0%',
          plugins: {
            legend: {
              display: false
            },
            tooltip: {
              enabled: false
            },
            datalabels: {
              display: false
            }
          }
        }
      });

      this.isLoading = false;
    }
  }
},

以下のようなグラフが描画されます。

今回は、円グラフを使って目標時間と総学習時間を表示しています。

グラフのタイプとデータ設定

上記の表でもご説明した通り、グラフのタイプは、typeプロパティで指定します。今回の円グラフを描く際は、’doughnut’を指定します。
データはdataプロパティで設定し、Vue.jsのコンポーネントとしてグラフを作成することで、データが変更されるたびに自動的にグラフも再描画されます。

既存のグラフがある場合は、destroyメソッドを呼び出して破棄し、Chartコンストラクタを使用して新しいグラフを生成します。

今回の実装では、Axiosを使用してJSONファイルからデータを取得し、モックデータとして活用しています。

"learning_time_data": {
  "labels": ["学習時間", "残りの時間"],
  "data": [200, 120]
},

この方法により、リアルなAPIレスポンスを模倣でき、データがない状態でもスムーズに開発やテストが可能です。

実際の開発時には、学習時間を表示するグラフをコンポーネント化することで、異なるページで再利用が容易になり、プロパティを通じて異なるデータを渡すことで開発効率が向上します！

オプションの設定

options オブジェクトを使うことで、グラフの見た目や動作をカスタマイズできます。

cutout: 円グラフの中心の空間のサイズを指定
legend: 凡例の表示
tooltip: ツールチップの表示
datalabels: データラベルの表示

そのほかにも、スタイルの設定で背景色を変更したり、アニメーションを加えたりと、色々と楽しむことができます。

まとめ

プロジェクトで使う機会があったので、Chart.jsの使い方をまとめてみました。
これ一つで色々なグラフが生成できるのは本当に便利ですね！

今後もさまざまなグラフを作成していきたいと思います。
最後までお読みいただき、ありがとうございました！

参考サイト(公式)

筆者：K・T（20代）

所属：ハイブリット・マルチクラウド部

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中小企業のDX事例20選！失敗しやすい中小企業の共通点や成果を出すポイントを解説

西野 — Wed, 18 Feb 2026 00:00:00 +0000

中小企業でDXの成功事例を知りたい方は多いでしょう。
企業競争力の向上や人材不足の解決などを目的に、DXを推進する中小企業も増えてきています。ただ、具体的になにをすれば良いか、どうすれば成功するかなどの悩みを抱える中小企業も多く見られます。

本記事では、中小企業にDXが求められる理由や事例20選、成果を出す中小企業DXのポイントについて詳しく解説します。中小企業のDX事例を参考にしたい方、成功のポイントを知りたい方は、ぜひ参考にしてください。

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中小企業にDXが求められる理由

中小企業にDXが求められるのは、企業競争力を向上させ持続的成長を実現するためです。多くの中小企業は、以下の課題に直面しています。

人材不足
原材料費の高騰
後継者問題
グローバル化などに起因した企業間競争の激化
顧客ニーズの多様化と高度化

従来通りの業務処理だけでは、将来的な競争力低下につながる可能性があります。DXを推進して、業務の自動化・効率化に取り組み、企業文化や業務プロセス、ビジネスモデルを変革して高付加価値を生み出すことが求められています。

DXが失敗しやすい中小企業の共通点

比較的安価なツールが多数開発・提供されており、中小企業もDXに取り組みやすい環境になっています。ただ、DXに取り組む企業の全てが成功しているわけではありません。ここからは、DXが失敗しやすい中小企業における以下の共通点について解説します。

経営層が重要性を理解していない
現場従業員の意見を取り入れない
レガシーシステムが残っている
大きな変革を求める
IT人材が足りない
効果検証しない

経営層が重要性を理解していない

経営層がDXの重要性を理解していない場合、失敗する可能性が高まります。DXの推進には経営層の強烈なリーダーシップが欠かせません。DXは全社を巻き込んだ取り組みで、IT部門など特定の部署に丸投げすると、一部のみの取り組みになったり、企業戦略との連動が取れなくなったりする恐れがあります。経営層が重要性を理解していなければ、予算の確保も困難でしょう。
また、経営者や役員が「ツール導入＝DX」と捉え理解が不十分な場合も、失敗するリスクが高まる原因になります。ツール導入はあくまで手段で、そのツールをどのように用いるかが重要です。

現場従業員の意見を取り入れない

現場従業員の意見を取り入れない場合も、DXに失敗する恐れがあります。従業員の意見を聞かなければ、課題や業務フローを正確に把握できません。また、利用ツールの選定時に従業員への確認を行わなければ、使いこなせないものを導入して、無駄になる恐れもあるでしょう。

レガシーシステムが残っている

レガシーシステムの存在も、DXの失敗につながる要因です。レガシーシステムとは、過去の技術で構築された古いシステムのことです。現代のビジネス環境に適応できず、最新のテクノロジーも活用できません。レガシーシステムが存在すれば、他のシステムとの連携が困難で業務効率が低下したり、データ活用が阻害されたりする原因になります。

大きな変革を求める

いきなり大きな変革を求めることも、DXが失敗しやすい中小企業の共通点です。DXは短期的に成果を求めるものではありません。まずは、特定の業務に絞り改革を行い、成功体験を積みながら組織全体に波及させることが重要です。
最初から大きな変革を求めれば、使いこなせないシステムの導入につながるリスクがあります。また、従業員に多くの負担がかかり、反発を招く恐れもあるでしょう。

IT人材が足りない

DXにはIT人材が必要です。近年は、ノーコードツールなど専門知識やスキルがなくても利用可能なツールが開発・提供されています。ただ、自社の業務プロセスやフローを理解して、どのようなツールで変革するかを戦略的に考えられる人材がいなければ、DXは進みません。
しかし、IT人材の需要が高まる一方で供給が追いついておらず、人材を確保できない中小企業は多く存在します。外部パートナーを上手く活用することも重要です。

効果検証しない

効果検証しない中小企業もDXが失敗しやすい特徴があります。DXに限らず、施策で成果を上げるにはPDCAを回して改善を繰り返すことが重要です。効果検証しなければ、期待通りの成果が得られているかや改善が必要かを判断できません。
また、苦労してDXを推進しても効果を得られている実感がなければ、取り組みに疑問や不満を持つ従業員が発生するでしょう。

中小企業のDX事例20選

続いて、以下中小企業のDX事例20選を紹介します。

※以下の事例は各社の公表情報を基に紹介しています。成果は業種・規模・取り組み内容により異なり、同様の結果を保証するものではありません。

トヨタレンタリース兵庫
髙梨製作所
木幡計器製作所
日進工業
グッデイ
大津屋
山本金属製作所
米屋
ヒサノ
もりやま園
丸秀
樋口製作所
陣屋
モリエン
後藤組
近藤商会
ヒバラコーポレーション
池田組
メコム
トーシンパートナーズホールディングス

トヨタレンタリース兵庫

トヨタレンタリース兵庫は、神戸市を中心にレンタカー・カーリース事業を営む企業です。RPAツールの導入により、以下の定型作業を効率化して顧客対応に集中できる環境を整備しました。

予約受付
日報作成
売上集計

また、新型コロナウイルスの感染症拡大時には、オンライン商談ツールを導入して柔軟な顧客対応を可能としました。さまざまな取り組みを行った結果、業務品質の向上やヒューマンエラーの軽減、働き方改革の実現など多くの成果を得ています。

参照：株式会社トヨタレンタリース兵庫が「バクラク」を導入。月900枚の書類発行がほぼミスゼロ、社内連携もスムーズに｜PR TIMES
　　　トヨタレンタリース兵庫が、DX推進による顧客満足の向上及び働き方改革を目的にクラウド型オンライン商談／会議サービス『VCRM（ブイシーアールエム）を採用』｜PR TIMES

髙梨製作所

髙梨製作所は、プラスチックの精密成形・射出成形や熱硬化性・熱可塑性射出成形などを得意とする企業です。以前は、紙で生産計画や在庫管理・出荷管理を行っており、リアルタイムで情報を更新できず正確な状況の把握が困難でした。
そこで、DXの推進施策として以下を実施しました。

生産管理システムの導入
設備のIoT化
在庫管理アプリの開発
RPAを用いて一部の生産計画の自動化
ロボット・ウェブカメラ・自動梱包機システムの導入

その結果、24時間無人で生産可能なスマートファクトリーを実現して、歩留まりおよび設備稼働率が100％に近い高効率な生産活動を行っています。

参照：「TOHOKU DX 大賞2024」の受賞者を決定しました｜経済産業省

木幡計器製作所

木幡計器製作所は、圧力計の製造や販売を手掛ける企業です。圧力計にIoTを組み合わせて遠隔で監視可能なシステムを開発して、業務効率化に成功しています。もともと、顧客のところに訪問して点検を行っていましたが、IoTにより情報を収集でき、業務効率化を実現しました。
また、以前は売り切り型のビジネスモデルでしたが、サブスクリプション型のサービスにすることで、安定的な売上・利益の確保にもつながっています。

参照：異業種の連携で既存製品をIoT化し、新たな付加価値をプラス。スタートアップ企業のモノづくり支援も｜公益社団法人関西経済連合会

日進工業

日信工業は精密樹脂の成形や加工を行う企業です。2015年から、IoTを活用して稼働率や設備における停止理由状況の見える化を推進しています。導入当初は稼働率が55％程度でしたが、収集したデータを分析・改善することで90％まで向上させました。

参照：「設備稼働１００％で現場と経営を同期させたスマート工場」｜八戸商工会議所

グッデイ

グッデイは、九州北部を中心にホームセンターを店舗展開する企業です。2015年にGoogleワークスペースを導入して、ペーパーレス化を推進しました。また、BIツールの導入によりデータドリブンな経営を実現しています。その結果、5年で売上26％アップに成功しました。

参照：【株式会社グッデイ】GooDay X 〜地方企業が挑んだ「人」のDX〜｜経革広場

大津屋

大津屋は、ローカルコンビニエンスストアや米飯と惣菜ショップなどを運営する企業です。コンビニエンスストアでは、毎月投入される新商品を含めた約70種類の総菜が主力商品でしたが、価格を覚えたり特殊なオペレーションがあったりしてレジ担当者に大きな負担となっていました。
そこで、総菜の品目と値段を自動で検出するAIを開発して負担の軽減を図り、新人教育のコスト削減にも成功しています。

参照：IoT examples IoT・AI等活用事例集～生産性向上・付加価値創出に向けて～｜公益社団法人関西経済連合会

山本金属製作所

山本金属製作所は、切削加工や分析・評価機器、評価試験サービスなどを手掛ける企業です。山本金属製作所では、データの収集や活用に力を入れています。具体的には、機械加工を行う刃先にデータを計測するセンサーを設置して、加工データをリアルタイムで計測し、そのデータを活用した加工ソリューション事業を展開しました。
また、岡山研究開発センターを作り、設備を自動制御させながら稼働データを自動フィードバックして予知・予兆保全まで行う工場「Learning Factory」の実現にも取り組んでいます。

参照：工場の「見える化」が第一歩　DXへの挑戦が生んだ新たなビジネス【山本金属製作所（大阪市平野区）】｜J-Net21

米屋

米屋は、参詣客向けの羊羹や最中などを販売する企業です。DXの推進により、どら焼きの不良品をなくす取り組みを実施しました。具体的には、レーザー装置を活用してどら焼きの皮を焼く銅板表面のデータを収集・解析し、製品を安定的に製造できる条件を導き出しました。その結果、歩留まりが大幅に改善しています。

参照：「できて当たり前」の不良品、メカニズム解明で発生ゼロに【米屋株式会社（千葉県成田市）】｜J-Net21

ヒサノ

ヒサノは、運送・機械機器設置業などを営む企業です。以前は、日別の受注内容を記録した紙の帳票を見ながら、担当者が頭の中で配車手配を行っていたため、配車ミスの発生や業務効率低下の原因になっていました。作業の効率化やスムーズな情報共有を実現する目的で独自システムを構築した結果、人と車の最適な配置・資源配分が素早くできるようになりました。

参照：DXによる一貫物流システムの提供｜くまもとDX推進コンソーシアム運営事務局

もりやま園

もりやま園は、りんご園を営む企業でりんご栽培のDXに取り組んでいます。具体的には、りんご産業では初となるICTシステムの開発や、ロボット草刈機・光センサー付き自動選別機などの導入を実施しました。その結果、労働生産性が大幅に上昇し2022年には240％に達しています。

参照：もりやま園 ICTとスマート農業で、りんご産業に産業革命を起こす｜月刊事業構想

丸秀

丸秀は、輸送用機器の部品や乗用車におけるトランスミッション部品の製造を手掛ける金属部品加工メーカーです。丸秀では、2018年4月から「DX5か年計画」を策定して以下4つの領域でデジタルシフトを進め、スマートファクトリー化を推進しています。

ITインフラの整備
電子管理化（ペーパーレス化）
稼働状態の見える化・分析
自動化

参照：デジタル活用・DX事例集 vol.35 株式会社丸秀～EVシフトによる危機感をDX・AI活用で乗り越え、スマートファクトリー化を実現～｜東京商工会議所

樋口製作所

樋口製作所は、金属プレスの専門メーカーです。データの全社共有が可能なプラットフォームを構築しました。また、技術伝承システムの開発により属人化しているノウハウの社内共有が可能な仕組みも整備しています。
さらに、過去データなどを基に生産やメンテナンスの注意点を担当者に伝える管理者AIを開発しました。さまざまな取り組みの結果、生産性の向上や客先流出不具合件数・客先クレーム対応時間の減少に成功しています。

参照：中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025（DXセレクション2025選定企業レポート）｜経済産業省

陣屋

陣屋は、老舗旅館を営む企業です。情報の共有や透明化を行う目的で、業務システムを開発しました。その結果、顧客の好みや利用履歴などを迅速に把握できるようになり、サービスの品質向上につながっています。また、報告書などの事務作業を自動化することで、コア業務である接客に多くの時間を割ける体制を構築しました。

参照：自社開発DXで経営回復！陣屋コネクトはここからはじまった。｜Jinya Group

モリエン

モリエンは、塗料や塗装用具機器などの販売を行っている企業です。2000年からデジタル化している販売データなどを活用して、従業員向けWebアプリ「モリエンナビ」と顧客向けWebアプリ「Morienペイントアシスト」を開発しました。
従業員向けのモリエンナビを利用すれば、社外での販売実績・商品情報の確認や受注処理が可能です。顧客向けのMorienペイントアシストでは、購入履歴の確認や材料の発注、塗装現場の情報管理を行えます。

参照：中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025（DXセレクション2025選定企業レポート）｜経済産業省

後藤組

後藤組は、土木や建築、リフォームなどを手掛ける総合建設会社です。デジタル化による業務効率化と標準化を推進するDXに取り組んでおり、経営層から現場従業員までが参加する「全員DX」を進めています。ノーコードツールの導入やデータ活用などの取り組みを行った結果、労働時間の短縮に成功しました。

参照：中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025（DXセレクション2025選定企業レポート）｜経済産業省

近藤商会

近藤商会は、事務用品や事務機器を法人向けに販売する企業です。従来は、御用聞き営業や人海戦術販売を中心としたビジネスモデルでしたが、DX推進によりインサイドセールス主体のビジネスモデルに転換しました。その結果、2024年7月から11月における新規顧客獲得件数は8,786件で20%増加して、稼働顧客数も1,729件で15%増加しました。

参照：中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025（DXセレクション2025選定企業レポート）｜経済産業省

ヒバラコーポレーション

ヒバラコーポレーションは、溶剤塗装や粉体塗装、カチオン電着などの工業塗装サービスを展開する企業です。生産管理や設備監視システムなどを独自開発して、工場の生産性向上・品質の安定化に取り組んでいます。また、開発したシステムを他社へ販売することで、新たな事業展開に成功しました。

参照：中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025（DXセレクション2025選定企業レポート）｜経済産業省

池田組

池田組は、北陸地域を中心に日本全国の土木工事を請け負っている企業です。DXの推進により、職人の技術に依存しない施工体制を確立するとともに、大幅な業務効率化に成功しました。具体的には、測量工程にドローン、現場施工にICT建機を導入することで、ドローンが測量したデータを建機に流し込み施工を行っています。
また、ペーパーレス化を推進してバックオフィス業務の改善にも成功しました。

参照：中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025（DXセレクション2025選定企業レポート）｜経済産業省

メコム

メコムは、ITソリューションの提供やITインフラ整備を手掛ける企業です。営業DXに力を入れており、CRMやSFAを活用して顧客データを一元管理しています。その結果、データの分析・活用が可能となり、各顧客に合わせた効率的かつ最適な営業活動を実現しました。
また、地域企業に向けたDXに関するセミナーやワークショップも開催して、他社のDX推進もサポートしています。

参照：中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025（DXセレクション2025選定企業レポート）｜経済産業省

トーシンパートナーズホールディングス

トーシンパートナーズホールディングスは、不動産の企画や開発、販売・管理などを行う企業です。DX推進の一環で、関連子会社において過去の賃貸契約データを学習させたAIモデルを開発しました。その結果、最適な募集条件を提案できるようになり、効率的な賃貸付けを実現しています。

参照：中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025（DXセレクション2025選定企業レポート）｜経済産業省

成果を出す中小企業DXの3つのポイント

最後に、成果を出す中小企業DXにおける以下3つのポイントを紹介します。

目的やビジョンを明確化・共有している
身近な業務からスモールスタートする
外部パートナーを上手く活用する

目的やビジョンを明確化・共有している

DXに取り組む際は、まず目的やビジョンを明確にしましょう。目的などが明確でない場合、ツールの導入で満足してしまい、手段が目的になる恐れがあります。
目的やビジョンは「生産性の30％向上」「利益の15％アップ」など、定量的なものも定めましょう。定量的な目標であれば効果検証しやすく、成功しているか改善が必要かを容易に把握できます。
目的やビジョンを明確にしたら、従業員に共有しましょう。DXの推進には、全社員の協力が欠かせません。目的や従業員にとってのメリットを伝え、全社で取り組む雰囲気を醸成することが重要です。

身近な業務からスモールスタートする

身近な業務からスモールスタートしてDXを推進しましょう。成功事例の多くが、いきなり大規模な改革に取り組むのではなく、特定の部署や業務から問題解決を図っています。具体的には、ペーパーレス化やデータ収集の自動化といった特定の業務に絞って取り組むと良いでしょう。
成功事例を積み重ねることで、従業員の協力も得やすくなります。また、スモールスタートすればリスクも軽減可能です。ノウハウも蓄積でき成功確率が高まるでしょう。

なお、ペーパーレス化の詳細も知りたい方は以下をご覧ください。
⇒ペーパーレス化とは？推進するメリット・デメリットやポイントを解説

外部パートナーを上手く活用する

外部パートナーの知見やノウハウを上手く活用することも重要です。ゼロからDXを推進すると、成果が出るまでに多くの時間がかかります。失敗が続けば、従業員のモチベーションが低下して、計画が頓挫する恐れもあるでしょう。
専門性の高い外部パートナーの知見を活用すれば、迅速に成果を出せる可能性が高まります。客観的なアドバイスにより、自社では気付かない問題を発見できるケースもあるでしょう。

まとめ

本記事で紹介した中小企業のDX事例から分かるように、成果を上げている企業の多くは
「ツール導入」ではなく「DXをどう経営・業務に組み込むか」に注力しています。

一方で実際の現場では、

部分最適にとどまり全社最適につながらない
業務改善止まりでDXになっていない
推進できる人材が育たない

といった壁に直面するケースも少なくありません。

こうした課題を踏まえ、
中小製造業が投資負担を抑えつつ、成果につなげやすいDX推進の考え方や進め方を、
実際の支援・推進経験をもとに解説するセミナーを開催しました。

事例を「自社で再現できるDX」に落とし込みたい方は、ぜひセミナーページをご覧ください。

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製造業DXの事例15選!IT化との違いや失敗する落とし穴、成功のための進め方を解説

西野 — Tue, 17 Feb 2026 00:00:00 +0000

製造業でDXを推進している事例を知りたい方は多いでしょう。企業競争力の強化などを目的に、 DXに取り組みたいと考える製造業も増えていますが、なにから始めれば良いかわからない方も多いでしょう。

本記事では、製造業DXの概要とIT化の違いや、実際にDXを推進しており業種や取り組み内容が異なる事例15選、失敗する落とし穴と成功のための進め方について詳しく解説します。他社のDX事例を参考にしたい方、成功する進め方を知りたい方は、ぜひ参考にしてください。

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製造業DXとは？工場のIT化との違い

製造業におけるDXとは、デジタル技術の活用により製造プロセスやビジネスモデル、組織風土・文化を変革する取り組みのことです。例えば、AIやロボット、IoTの活用で自動生産を行う取り組みがDXに該当します。

ここからは、製造業DXに関する以下の事項について解説します。

製造業DXが重要な理由
工場のIT化との違い

製造業DXが重要な理由

製造業DXが重要な理由は、労働人口が減少しているためです。多くの業界で人手不足が叫ばれており、製造業も例外ではありません。特に、高度な技術を保有する人材が不足しているため、これまでと同様の方法で製造を行っていては、現在の生産量・品質を維持できないでしょう。
また、グローバル化などにともなう競争の激化も、製造業でDXが重要な理由の一つです。コストや品質が多数の企業と比較されるため、低コスト化・高品質化に取り組めない場合、将来的に競争力が低下する可能性があります。
DXの推進により、生産性や品質を向上させることが重要です。

工場のIT化との違い

製造業DXと工場のIT化は影響範囲が異なります。IT化とは、既存の業務プロセスなどをデジタル技術の活用により効率化することです。一方、DXでは効率化にとどまらず、製造プロセスやビジネスモデルの変革を実施します。
影響範囲は異なりますが、IT化はDXの第一歩です

製造業DXを推進する4つのメリット

続いて、製造業DXを推進する以下4つのメリットについて解説します。

生産性の向上
コスト削減
品質の標準化や向上
柔軟性の高い生産体制の構築

生産性の向上

製造業DXの推進は、生産性の向上につながります。例えば、ロボットや自動化システムの活用により、無人稼働の時間を増やすなど、生産体制の高度化が期待できます。また、デジタル技術の活用により生産プロセス全体を正確に見える化することで、ボトルネックの発見や解消を実現できます。
作業時間の短縮や自動化により、生産量を増加させ生産性を向上できるでしょう。

コスト削減

コスト削減も、製造業DXにより得られるメリットの一つです。自動化や効率化は、人件費の削減を可能にします。人手不足にも対応できるでしょう。
また、需要予測AIなどを活用すれば精度の高い原料仕入れや生産の無駄をなくすことも可能です。さらに、IoTによる情報収集やAIによる予測メンテナンスで機械の適切な修繕が可能となり、機械の寿命を延ばすこともできます。

品質の標準化や向上

品質の標準化や向上にも製造業DXは役立ちます。多くの製造業では、技術の承継が大きな問題になっています。熟練した従業員の作業を、センサーやカメラを用いて収集して、AIなどで解析し技術承継に役立てている製造業は少なくありません。
また、不良品がないかのチェックに画像認識AIを活用している企業も多数存在します。人の目では見落としやすい不良の検知に役立つ場合があり、不良流出の抑制が期待できます。

柔軟性の高い生産体制の構築

製造業DXは、柔軟性の高い生産体制の構築にも有効です。昨今は、顧客ニーズの多様化や変化スピードのアップにより、多品種少量生産が求められています。デジタル技術を活用すれば、リアルタイムでの生産状況把握や短期間での生産ライン変更が可能です。
また、ニーズをいち早く掴み生産に向けた準備をすることもできるでしょう。

製造業のDX事例15選

製造業でDXを推進している企業は多数存在します。続いて、以下製造業のDX事例15選を紹介します。

※以下の事例は各社の公表情報を基に紹介しています。成果や効果は企業の規模・業種・製造内容・体制等により異なり、同様の結果を保証するものではありません。

日東電機製作所
秋田酒類製造
丸秀
永井製作所
樋口製作所
西機電装
セイブ
フジワラテクノアート
池田食品
田代製作所
宮川工業
山口産業
鶴見製紙
NISSYO
Ｊマテ.カッパープロダクツ

日東電機製作所

日東電機製作所は、配電盤の設計・開発から生産までを担っている企業です。DXという言葉が誕生する以前の1990年代から、独自で経営管理システムを開発して原価や生産工程、在庫の見える化を図っています。また、データと加工機を連携させることにより、板金加工の半自動化を実現しました。

参照：「DXセレクション2022」選定企業レポート｜経済産業省

秋田酒類製造

秋田酒類製造は、秋田流の酒造り技法を守る清酒の醸造メーカーです。酒造りは担い手不足で、休日出勤や深夜・早朝業務も発生して、杜氏・蔵人に多くの負担がかかります。秋田酒類製造では課題解決に向けたDX推進の一環で、生産ラインを遠隔監視可能なシステムを構築しています。2018年に研究用タンク1基で運用をスタートして、2019年にセンサーを追加し、2020年にネットワークの整備で情報共有できる体制を構築しました。

参照：「DXセレクション2022」選定企業レポート｜経済産業省

丸秀

丸秀は、トラックの車体部品や乗用車のミッション部品など輸送用板金部品を生産する企業です。IoT技術を用いることでQCDを向上させ新規受注の獲得や異業種への参入を可能にする目的で、2018年に「丸秀IoT5ヵ年計画」を策定して、以下の取り組みを行っています。

計測器をネットワーク接続してデータを集約することで、工数削減や誤記入の防止、統計処理の自動化などを実現する
作業指示や報告書類などを電子化して、容易に情報へアクセスできる環境を整備するとともに、管理工数を削減する
全製造設備にマイコンを組み込み、稼働データの集約・見える化により生産性を向上させる
大量生産ラインにロボットを導入してスマートファクトリー化し、品質の安定化や生産性向上を図る

参照：「DXセレクション2022」選定企業レポート｜経済産業省

永井製作所

永井製作所は、金型を作成しているプレス金型メーカーです。地域DXコミュニティメンバーと連携して、属人化を是正するためにDXを推進しました。具体的には、3D CAD・CAMの導入により従来の2D設計から3D設計に変更しました。その結果、未経験者が戦力になるまでの期間を80％短縮して、金型製作の請負能力が1.5倍に向上しています。

参照：補助金で現場改革、その先のDXに挑んだ永井製作所の成長の軌跡｜独立行政法人　中小企業基盤整備機構

樋口製作所

樋口製作所は、金属深絞りプレス加工のグローバルトップメーカーです。2019年からDXに取り組んでおり、全部門のデータ共有を可能とするために社内プラットフォームを開発して、各種管理データ・ノウハウ連携で品質と生産性の向上を実現しました。また、過去の品質情報の分析によりトラブルの事象と原因、対策を学習するAI技術伝承システムの開発・活用で、技術の承継を強化しています。

参照：「DXセレクション2022」選定企業レポート｜経済産業省

西機電装

西機電装は、造船所や製鉄所のクレーンで使われるユニット型制御盤などを製作している企業です。適切な情報共有ができず、製造工程のやり直しや品質の低下などの課題があったため、ノーコードツールである「kintone」の導入・活用を行いました。その結果、情報共有がスムーズになり工程管理の効率化に成功しています。

参照：「DXセレクション2022」選定企業レポート｜経済産業省

セイブ

セイブは、電線とその支持物との間を絶縁する器具「碍子」を製造・販売している企業です。経営者が社内のDX推進者と連携して、変量生産に対応するためのAIロボットを用いた検品工程の自動化や、勘・経験などに依存する品質管理脱却に向けIoTとクラウドを活用したデータによる品質管理の実現などに取り組んでいます。

参照：「DXセレクション2022」選定企業レポート｜経済産業省

フジワラテクノアート

フジワラテクノアートは、醸造食品を製造する機械・プラントなどを造るメーカーです。部門横断の委員会を組成して、自社主導で基幹システムの刷新などDXに取り組みました。その結果、業務プロセス・進捗の可視化による効率的な製造やミスの削減、メンテナンス用部品の納期短縮など多くの成果を実現しています。

参照：「DXセレクション2023」選定企業レポート｜経済産業省

池田食品

池田食品は、豆菓子やナッツ、かりんとうなどを製造・販売する菓子メーカーです。OJTなどにより、デジタル人材の社内育成に取り組んでいます。また、外部ベンダーと協力して受発注や生産、在庫などを一気通貫で管理可能なシステムを構築しました。その結果、従来手作業で行っていた在庫確認が、端数確認で完了する体制の構築に成功して大幅な効率化を実現しています。また、正確な原料在庫の把握も可能となり、少量多品種生産が容易になりました。

参照：「DXセレクション2023」選定企業レポート｜経済産業省

田代製作所

田代製作所は、室内用木製ドアやドア枠、クローゼットドアの製造を行う企業です。納期の短縮や品質向上による競争優位性の確保を目的に、独自の生産管理システム構築に取り組みました。その結果、リアルタイムな進捗管理が可能になり、受注から出荷までの納期短縮に成功しています。

参照：「DXセレクション2023」選定企業レポート｜経済産業省

宮川工業

宮川工業は、ターボ向けアクチュエーターや金属プレス部品、金型を製造している企業です。全社員の自発的なデータ駆動型業務へのシフトに向け、以下を実施しました。

基幹システムのクラウド移行
データ取得と管理を容易にするインフラシステムの整備

その結果、稟議・決済が3日から15分に短縮して日々の事務作業が簡略化されました。

参照：「DXセレクション2023」選定企業レポート｜経済産業省

山口産業

山口産業は、膜構造建築物や合成繊維などの製造・販売を行う企業です。自社開発で完成品原価分析システムなどを構築して、生産工程の効率化を図っています。また、DX人材の育成に向け資格取得支援制度や、DX関連資格習得に応じた人事評価制度も整備しました。

参照：「DXセレクション2024」選定企業レポート｜経済産業省

鶴見製紙

鶴見製紙は、トイレットペーパーの製造・販売を行う企業です。DXに関する課題の管理や推進を目的に、各部門で1名以上のDX委員会を任命して部門横断型の取り組みを行うとともに、売上の1％を目途に予算を配分し、さまざまな施策を実施しています。具体的には、点検データを電子化したことで迅速に確認できる体制を整備して、品質向上を実現しました。

参照：「DXセレクション2024」選定企業レポート｜経済産業省

NISSYO

NISSYOは、産業用トランスやリアクトル、制御盤の設計・製造を行う企業です。データドリブン経営の実践に向けたポータルサイトへのデータ集約や、iPadの全従業員配布・積極的利用の促進など、さまざまな取り組みを行っています。その結果、サプライチェーン全体でのEDI利用率が87％になり、設計図面の電子化で年間60万枚のペーパーレス化を達成しました。

参照：「DXセレクション2024」選定企業レポート｜経済産業省

Ｊマテ.カッパープロダクツ

Ｊマテ.カッパープロダクツは、非鉄金属製品の製造を行う企業です。生産性向上と自動化を目的に、RPAの推進を行った結果、年間累計3,000時間の業務削減を達成しました。また、ダッシュボード導入で生産性が37％向上して、1時間当たりの出来高が6.4個から8.8個に増加しています。

参照：「DXセレクション2024」選定企業レポート｜経済産業省

製造業DXが失敗する3つの落とし穴

多くのメリットを得られるDXですが、成功している企業ばかりではありません。ここからは、製造業DXが失敗する以下3つの落とし穴について解説します。

目的が明確でない
短期的な視点で取り組んでいる
現場従業員の理解・協力を得ていない

目的が明確でない

目的が明確でない場合、DXに失敗しやすくなります。ゴールが定まっていなければ、なにをどの程度行えば良いかが明確になりません。順調に進んでいるか、改善が必要かの判断もできないでしょう。
また、デジタルツールの導入で満足してしまい、効果的な活用をせずに推進を辞めてしまう恐れもあります。

短期的な視点で取り組んでいる

DXは一朝一夕で成果を得られる取り組みではありません。短期的な視点で取り組むと、失敗するリスクが高まります。例えば、使いこなせない高機能なシステムを導入して活用されず形骸化する恐れがあるでしょう。
また、急激な変化は従業員に大きな負担をかけます。従業員が不満を抱き、反発が生まれる可能性があります。

現場従業員の理解・協力を得ていない

現場従業員の理解・協力を得ないことも、DXが失敗する原因になります。DXの推進に経営層の強烈なリーダーシップは不可欠ですが、従業員の理解・協力なくして成功するものではありません。
例えば、現場従業員からヒアリングしなければ、正確な業務プロセスや課題は把握できないでしょう。また、従業員が使いこなせないツールを導入してしまう恐れもあります。

製造業DX成功のための進め方

最後に、製造業DXを成功させるための以下進め方について解説します。

目的・ビジョンの明確化と共有
経営層主導による推進体制の構築
業務プロセスの可視化と問題点の棚卸し
DXビジョン・戦略・計画の策定
スモールスタートによる実証実験
全社展開に向けた運用体制の構築
PDCAとDX人材の育成

1.目的・ビジョンの明確化と共有

まずは、目的とビジョンを明確にしましょう。ゴールが明確になることで、なにが必要かを整理できます。また、実施施策の検討や優先順位付けもしやすくなるでしょう。
目的・ビジョンが設定できたら、全従業員と共有します。目的やメリットを伝えることにより、従業員の理解・協力を得やすくなります。

2.経営層主導による推進体制の構築

続いて、経営層主導による推進体制を構築します。DXの推進は、現場従業員に丸投げするのではなく経営層の強烈なリーダーシップで主導することが重要です。システム部門や経営企画部門を中心に、各部門のキーマンを選出して推進チームを組成しましょう。

3.業務プロセスの可視化と問題点の棚卸し

推進体制が構築できたら、業務プロセスの可視化と問題点の棚卸しを行います。正確に状況や課題を把握すれば、最適な施策の検討・実施が可能です。また、実態に合わないシステムの導入なども避けられるでしょう。

4.DXビジョン・戦略・計画の策定

続いて、DXビジョン・戦略・計画を策定します。DXを長期的な施策と捉え、優先順位を付け戦略や計画を検討することが重要です。優先順位を付ける際には、想定される効果と実施難易度の2軸で各施策を整理するのがおすすめです。
また、計画は「誰が」「いつまでに」「なにを行うか」を明確に決めましょう。

5.スモールスタートによる実証実験

戦略や計画が決まったら、スモールスタートによる実証実験を行います。特定の業務や部署に絞り、課題がないかや期待する成果が出るかを検証します。
いきなり大規模でツール・システムを導入すれば、失敗した際の損失が増加するでしょう。スモールスタートすることにより、失敗するリスクを軽減可能です。

6.全社展開に向けた運用体制の構築

スモールスタートで問題がなければ、全社展開に向けた運用体制を構築しましょう。特定の業務や部署での実施とは異なり、全社展開はさまざまな範囲に負担がかかります。マニュアルの整備や説明会の実施で、従業員が受け入れやすい体制を構築しましょう。
また、フォロー体制の検討も重要です。

7.PDCAとDX人材の育成

定期的に効果検証して、問題があれば対策を検討・実施します。成果の向上には、PDCAを回すことが欠かせません。
また、合わせてDX人材の育成にも取り組むと良いでしょう。近年は、IT人材が不足しているため採用が容易ではありません。採用だけでなく、自社にいる既存人材の育成にも取り組むことが重要です。

まとめ

製造業DXに取り組んでいる企業は多くあります。成功すれば、生産性の向上やコスト削減、柔軟性の高い生産体制の構築など、多くのメリットを得られるでしょう。ただ、全ての企業がDXに成功しているわけではありません。目的が不明確な場合や短期的な視点で取り組んでいたり、現場従業員の意見を聞かなかったりすれば、失敗するリスクが高まります。
まずは、目的やビジョンを明確にした上で、既存の業務プロセス・課題の棚卸しを行い、スモールスタートで検証して全社展開を行うと良いでしょう。

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【2026年最新】パワポ生成AIおすすめ23選！活用メリットや利用ツールを選ぶ際の着眼点、注意点を解説

西野 — Thu, 05 Feb 2026 00:00:00 +0000

パワポ生成AIとは、ユーザーが入力したプロンプトに従い、プレゼン資料などを自動作成してくれるツールのことです。利用すれば、業務効率化や資料の品質向上など、さまざまな効果を得られます。ただ、生成された情報に間違いが含まれる可能性があり、活用には注意が必要です。

本記事では、パワポ生成AIの概要やおすすめツール23選、利用ツールを選ぶ際の着眼点について詳しく解説します。パワポ生成AIについて知りたい方、利用を検討してる方は、ぜひ参考にしてください。

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パワポ生成AI活用の4つのメリット

パワポ生成AIの活用には多くのメリットがあります。ここからは、パワポ生成AIを活用する主なメリットについて以下の通り解説します。

業務効率化
コア業務への集中
品質の標準化・向上
コスト削減

業務効率化

パワポ生成AIの活用は、業務効率化につながります。本来は人手で行っていた資料やコンテンツの作成をAIがサポートしてくれるため、全てを人間が行う必要がありません。活用するツールにより実装されている機能が異なりますが、中にはグラフ・表の作成や文章の生成・要約まで行ってくれるAIも存在します。多言語対応のツールを活用すれば、翻訳もしてくれます。

コア業務への集中

資料作成の時間が減少するため、従業員は本来行うべきコア業務に集中できます。ルーティンワーク・単純作業の時間を減らし、利益の向上やコスト削減を目的とした活動に時間を使えるでしょう。コア業務への集中は、企業競争力の強化につながります。

品質の標準化・向上

資料やコンテンツにおける品質の標準化・向上が期待できる点も、パワポ生成AIを活用するメリットです。デザインに関する知識やスキルがなくても、見やすくわかりやすい資料を誰でも作成できます。

コスト削減

パワポ生成AIの活用によりコスト削減も可能です。業務を効率化できるため、残業代などを抑え人件費を削減できるでしょう。また、デザインや資料作成を外注している企業は、そのコストを削ることが可能です。

利用ツールを選ぶ際の着眼点

パワポ生成AIは複数あり、多くの効果を得るには自社に合うツールの導入が重要です。利用するツールを選ぶ際には、以下を確認しましょう。

日本語・日本人が見やすいデザインに対応しているか
実装されている機能は十分か
操作性に問題ないか
コストパフォーマンスは高いか

AIツールは世界中で開発されており、中には日本語対応していなかったり、日本人の価値観に合わないデザインだったりするケースがあります。また、ツールごとに機能が異なるため、自社に合うか確認しましょう。多機能のツールは費用が高い傾向があり、オーバースペックのツールを導入するとコストパフォーマンスが悪くなる恐れがあります。気になるツールがあれば、無料お試し期間などで操作性に問題がないか確認すると良いでしょう。

パワポ生成AIの3つの注意点

便利なパワポ生成AIですが、活用する上での注意点も存在します。最後に、パワポ生成AIの注意点について以下の通り解説します。

情報が正しいとは限らない
オリジナリティや説得力が欠ける可能性がある
人手による確認と手直しが必要

情報が正しいとは限らない

パワポ生成AIによりアウトプットされた情報は、必ずしも正しいとは限りません。パワポ生成AIに限らず、生成AIは基本的にインプットしたデータを基に情報をアウトプットしています。情報が古かったり、そもそも間違えた情報を学習していたりすれば、アウトプットデータにも誤情報が含まれてしまいます。

オリジナリティや説得力が欠ける可能性がある

パワポ生成AIで作成した資料は、オリジナリティや説得力が欠ける可能性があります。現状のAI技術では、人の心を動かす文章・デザインの作成が困難です。また、営業のプレゼンや提案資料の場合、ありきたりなものとなり、インパクトにかける可能性があります。

人手による確認と手直しが必要

パワポ生成AIを活用したとしても、人手による確認と手直しが欠かせません。とくに、数値データや固有名詞、引用情報などに不備がないかは、必ずチェックしましょう。また、グラフや表、図が適切に活用されているか、見やすいかも確認し、必要に応じたブラッシュアップが求められます。
あくまでパワポ生成AIはサポートツールであり、全てが完結するわけではありません。

まとめ

パワポ生成AIは、業務のスピードアップと資料品質の向上を同時に実現できる心強いツールです。しかし、生成AIを最大限に活用するには、適切なツール選定や使いこなしのコツを理解しておくことが欠かせません。

実際、
「AIで作ったが、イメージ通りに仕上がらない」
「機能は豊富なのに、どう使えばいいかわからない」
「社内で統一感のある資料を作りたい」
といった声は少なくありません。

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【最新】IT用語まとめ50選！

SMSデータテック — Thu, 15 Jan 2026 01:00:00 +0000

IT分野の技術の成長とトレンドの移り変わりは速く、現在もその状況にかわりはありません。
その中でも、数年前から長期的に話題になり近年、重要度が増しているキーワードについて再確認も含めて日本語・ローマ字順にご紹介します。

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衛星インターネット

衛星インターネットとは、衛星アンテナを設置することで、人工衛星を経由してインターネットを利用できるようにする技術です。インターネット回線を引く必要がないため、インフラが整っていない国や地域でもインターネットが利用できるようになります。衛星インターネットが普及することで、これまで顕著だった情報格差の解消に繋がります。

エコシステム

エコシステムはもともとは「生態系」を意味する言葉です。ビジネス上の文脈では、IT業の業界や製品がお互いに連携を行うことで利益を生み出す循環を意味しています。
企業やその製品を組み合わせて新たなサービスを生み出す循環が、イノベーションの基盤となるとされています。シリコンバレーのエコシステムが例としてよくあげられるものです。
日本国内でもその構築の必要性が説かれています。

エッジAI

エッジAIとは、ユーザー（利用者）に最も近いデバイスにAIを導入し、自動で学習や推論を行います。AIが末端のデバイスに搭載されていることからエッジAIと呼ばれます。エッジAIはスマートフォンやカメラ、自動車などの身近なデバイスに搭載されていることもあり、意図しなくても日頃から関わっているのです。
一般的なAIはクラウドAIと呼ばれ、GAFA（Google、Amazon、Facebook、Apple）が展開しているサービスが有名です。
どちらも同じAIですが、下記のように明確な違いがあります。

エッジAIとは、ユーザー（利用者）に最も近いデバイスにAIを導入し、自動で学習や推論を行います。AIが末端のデバイスに搭載されていることからエッジAIと呼ばれます。エッジAIはスマートフォンやカメラ、自動車などの身近なデバイスに搭載されていることもあり、意図しなくても日頃から関わっているのです。一般的なAIはクラウドAIと呼ばれ、GAFA（Google、Amazon、Facebook、Apple）が展開しているサービスが有名です。
どちらも同じAIですが、下記のように明確な違いがあります。

各エッジ（デバイス）で学習や推論を実施
必要なデータのみをサーバに送信
サーバと繋がっているデバイスがデータを収集
収集したデータをサーバ側で学習や推論を実施

エッジAIは膨大なデータをクラウドに送信する必要がないため、通信コストの削減やセキュリティ強化、リアルタイムと差異のない情報処理に期待できます。

エッジAIについて詳しく見る！

サイバーセキュリティメッシュ

サイバーセキュリティメッシュとは、ゼロトラストの概念を拡張させたもので、柔軟性と信頼性を担保した強固なセキュリティのための分散型アーキテクチャです。
サイバーセキュリティメッシュを活用することで、ITリソースの場所を問わず、誰でも場所を問わず安全にアクセスできるようになります。サイバーセキュリティメッシュは、2025年までにデータの50%以上をサポートすると言われています。

スクレイピング

スクレイピングとは、膨大な量があるインターネット上の情報から、あらゆる情報（データ）を収集、整理する技術、手法のことです。
競合他社の情報や消費者の動向を分析するためには、元となるデータや情報の収集が必要です。

収集するデータの例としては、スマートフォンの操作履歴、位置情報、観測地点ごとの天候情報、ビジネスにおける伝票データなどあらゆるデータが対象となります。これまで想像もされなかったデータ間の関連を見出すことで、ビジネスなどに有意性をもたらします。収集したデータは、データの分析やAIによるデータの活用がセットとなります。

スクレイピングの注意点や活用事例を解説！

スピアフィッシング

特定の人物や組織に対して偽メールを送信し、アカウント情報などの機密情報を収集する標的型フィッシング攻撃のことです。
通常のフィッシングが不特定多数をターゲットにしているのに対し、スピアフィッシングは特定のターゲットに対して攻撃を仕掛けるという違いがあります。
手口として、準備段階でターゲットに関する情報収集を行い、上司や取引先などに偽り、メールを送信してきます。

生成AI

GenerativeAI（ジェネレーシティブAI）とも呼ばれています。
従来のAIが決められた作業を自動化するのに対し、生成AIは学習したデータを基にオリジナルデータを生成するAIのことです。その汎用性の高さから、企業のみならず日常生活でも活用されています。

「生成AI」知りたきゃこれを読め！

ゼロトラスト

ゼロトラストを日本語訳すると「何も信頼しない」という意味になります。
昨今はゼロトラストに基づいたセキュリティ対策が注目を浴びており、全ての通信を信頼しないことを前提としてセキュリティ対策を講じます。
ゼロトラストのセキュリティ対策は、認証されたユーザーやデバイスでのみシステムやアプリケーション、データにアクセスできるようにします。

ゼロトラストが注目された背景として、クラウドサービスの普及やテレワークの導入が挙げられます。
時間や場所を問わずにインターネットに接続するだけで重要なデータにアクセスできるため、高水準なセキュリティ対策が求められるようになりました。
内部による不正も簡単に行えてしまうため、内部・外部の信頼性を問わずにセキュリティを担保する必要が出てきたのです。

ゼロトラストについてご紹介！

送信ドメイン認証

送信元メールサーバのIPアドレス認証や電子署名の仕組みを利用して、送信元のメールサーバが正当なものか判断します。
なりすましメール対策として最も有効とされており、3種類（SPF・DKIM・DMARC）の認証方法があります。

ダークウェブ

闇サイトとも呼ばれています。
検索エンジンの検索ではアクセスできない、匿名性の高いサーバーに構築されています。WEBブラウザからのアクセスは出来ないことが多く、情報の授与には専用のツールが必要になります。
このような匿名性の高さから犯罪行為に悪用されるケースが多く、サイバー犯罪者の温床となっているともいわれます。

ダークウェブの仕組みや被害事例を解説！

デジタルツイン

デジタルツインは、現実世界の空間にある情報をIoTやAIなどで収集し、収集したデータを元に仮想空間上で再現する技術です。現実世界の空間をまるで双子のように再現することから「デジタルの双子」の意味を持ちます。デジタルツインを活用することで、現実世界の空間で起こる将来的な変化をコンピュータ上で観測できるため、現実世界での変化に備えることが可能となります。
デジタルツインは航空機エンジンのメンテナンスや製造業のマシン設計から保守まで活用されており、今後益々デジタルツインによるサポートが増加する見込みです。

ディープフェイク

ディープフェイクは、ディープラーニング技術を用いて、人物の顔や音声を合成してリアルな映像や音声を作り出す技術です。これにより、実際にその人物が発言していない内容を、あたかも本人が言ったかのように見せることができます。

ディープフェイクはエンターテインメントや映画制作などで役立つ一方、悪用されると個人や社会に深刻な影響を及ぼす可能性もあります。そのため、技術的な進展とともに、倫理や規制の問題も浮上しています。

ディープフェイクによる悪用例や悪用対策を解説！

ディープラーニング

ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークを用いた機械学習技術の一つで、データから自動的に特徴を学び、非常に高精度な予測や分類を行います。この技術は、音声認識、画像認識、自然言語処理など、さまざまな分野で活用されています。

ディープラーニングは、大量のデータを扱い、階層的に特徴を抽出するため、複雑なパターンを学習する能力に優れています。これにより、従来の機械学習アルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを発揮することが可能になります。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、脳の神経細胞（ニューロン）とその繋がりを模倣する数理モデルを指します。人間の脳には100億から1000億個程度のニューロンがあると言われており、これらのニューロンが相互に連携し、出力した情報をシナプス（情報伝達のパイプ）で操作することにより、脳内で複雑な処理ができます。数理モデルも人間の脳と近い構造で成り立ち、入力層・出力層・隠れ層の3層構造が基本です。各層の間にはシナプス（単位：W）を配置し、シナプスの結合の強さで情報伝達の速度を再現しています。
実は、AIやディープラーニングはニューラルネットワークの技術が基になっており、機械学習や深層学習の発端となった技術なのです。ニューラルネットワークの技術を応用した研究も進んでおり、マッチングサービス「Pairs」では、絞り込み検索で漏れた人をマッチングさせる機能を開発しています。条件指定で年齢や地域、学歴などのフィルターをかけるほど、条件から漏れる可能性が高くなってしまいます。そこで、趣味や好みが似ている人をAIが分析し表示してくれる、という機能です。

ニューラルネットワークについてご紹介！

ハイパーオートメーション

ハイパーオートメーションとは、AIやML（機械学習）などの複数の技術を組み合わせることで、一連の業務を自動化する技術です。日本でも業務の自動化は確立されつつありますが、RPAツールを用いて断片的な自動化に留まるケースばかりです。そのため、手作業と自動作業が混在しやすくなり、手作業でのミスに気づきにくくなったり、新たに自動化を進める際の調査が難航する可能性もあります。
ハイパーオートメーションを導入することで、断片的な自動化から脱却するだけでなく、企業全体の業務を横断的に自動化できるため、注目度の高い技術です。

ハイパーオートメーションで業績向上？徹底解説！

ブロックチェーン

ブロックチェーンは、時間の経過とともに連続した情報を記録する技術です。自律分散システムにより成り立ちます。
金融分野では取引の連続を一繋ぎのデータとするために利用されています。暗号資産などにより注目を集めました。
金融分野に限らず幅広い用途が想定されており、今後の利用拡大が予想される技術です。

ブロックチェーンでどんなことができる？

プロンプトエンジニアリング

AIから質の高い出力を得るために、最適な形式や語句などを試行錯誤し、プロンプトを開発し最適化するスキルのことです。
近年、chatgptなどの生成AIが注目を集めたことに伴い、注目されるようになりました。

マルチモーダルAI

異なる種類の情報をまとめて扱うAIです。
１種類のデータのみで対象を識別する「シングルモーダルAI」と異なる点は、画像や音声、テキストなど2種類以上のデータを基に総合的に対象を識別します。そのため、対象を識別する精度が向上し、複雑な課題にも対処することが可能です

マルチモーダルAIの活用事例を紹介！

メタバース

メタバースは、仮想空間を基盤にしたデジタルな世界で、ユーザーがアバターを使って交流や活動を行うことができる環境を指します。この空間では、ゲーム、ソーシャルメディア、ビジネス活動、教育など、さまざまな活動が行われます。さらに、VRやAR技術を活用することで、よりリアルで没入感のある体験が可能になります。現在、多くの企業や個人がメタバースの発展に関心を持ち、さまざまなサービスやプロジェクトが進行中です。

メールスプーフィング

なりすましメールとも言います。メールの差出人情報を偽装することで他人の振りをしてメールを送り、受信者の情報を盗みます。

スプーフィングの種類や対策方法を解説！

リスキング

自社社員に新たなスキルを積極的に取得させる取り組みです。
世の中でDX化が推進されたことにより広まった人材戦略であり、リスキングを行うことで社員のスキルが向上し、企業の陳腐化や時代の流れに取り残されることを防ぐだけでなく、社員の離職を防ぐメリットもあるとして注目が高まっています。

量子コンピュータ

量子の持つ重ね合わせ、量子もつれと呼ばれる性質を用いて高速度な計算を行うコンピュータを量子コンピュータといいます。従来のコンピュータは一つのビットで0か1のいずれかの状態を示すことで成り立っていますが、量子の場合は重ね合わせにより多くの状態を持つことができ、これが高速度な計算に繋がります。現状では、一部の特定の計算に適用可能な状況となっています。汎用的なものは実用レベルに至っておらず、未知数な部分があります。
※「量子とは、粒子と波の性質をあわせ持ったとても小さな物質やエネルギーの単位」文部科学省「量子ってなあに？」より引用

ローコード・ノーコード

ローコード・ノーコードは専門の技術を持たない人でも、アプリケーションを作成し、業務のIT化を進めるためのツールおよび開発技法です。ツールによりドラッグアンドドロップで部品をつなげることで、プログラムを直接書かずともアプリケーションが作成できる製品が多く提供されています。
非IT専門職でもアプリが作れIT化、デジタル化を推進できるとして期待されている技術です。ただし、構造上適用分野には限りがあるとされています。
業務効率化、自動化への適用が期待される技術です。

ローコード開発おすすめプラットフォーム9選ご紹介！

AGI

Artificial General Intelligenceの略です。日本語訳だと「人工汎用知能」であり、人間のような汎用的な知能を持つ人工知能（AI）です。
従来のAIは特定のタスクを自動化することに特化しているため、初めての業務に対して対応することはできません。しかし、AGIは様々なタスクに関する知識を持ち、自己学習や問題解決能力も持っているため、初めての業務でもそつなくこなすことができます。

AGIでできることや啓発の現状と未来を解説！

AI拡張型開発

AI拡張型開発は、AI技術を利用してソフトウェア開発の効率を向上させるアプローチです。AIは、コード生成、デバッグ、テストの自動化、ユーザーの要求に基づいた最適化などを行うことができます。これにより、開発者は複雑な作業から解放され、より高品質で迅速なソフトウェア開発が可能になります。特に、AIを活用したプログラムの自動補完やエラー検出は、開発のスピードを大きく加速させます。

AiTM攻撃

Adversary in the Middle攻撃の略です。中間者攻撃ともいわれます。
攻撃者はターゲットとサイトの間にプロキシサーバを配置し、ターゲットの通信情報を窃盗します。方法としては、偽装サイトへ誘導するフィッシングメールをユーザーへ送信し、偽装サイト上でユーザーに多要素認証を解除してもらい、ユーザーのセッションCookieを取得します。
従来のフィッシング攻撃は、偽装サイトにユーザーが入力したIDやパスワードなどの認証情報のみ窃取するので、多要素認証が設定されているサイトであれば、認証を突破される心配がありませんでした。しかし、AiTM攻撃は、多要素認証に成功した後のログイン状態を保つセッションCookieを取得します。そのため、多要素認証が設定されているサイトだとしても突破される可能性が高い手口です。

AI TRiSM

AI TRiSM（AI Trust, Risk, and Security Management）は、AIシステムにおける信頼性、リスク、セキュリティを管理する枠組みです。AIが社会や企業で広く使われるようになる中で、その安全性と倫理的側面を確保するために導入が進んでいます。具体的には、AIシステムの透明性を高め、悪用やバイアスの問題を最小化するための手法です。これにより、AI技術の信頼性と社会的受容を高めることが期待されています。

BX

部門ごとではなく会社全体の業務見直しをシステム改革などを通して行います。また、業務改善のみならず従業員の意識改革も含まれています。

CCoE

Cloud Center of Excellenceの略です。
企業などでクラウド推進するために設置された全社横断型の組織のことをいいます。クラウド活用を推進するにあたって、組織横断型の戦略を遂行する際に、優れた人材やノウハウ、リソースなどを一か所に集約し組織化します。

DevOps

Development（開発）とOpereatirons（運用）を組み合わせた言葉であり、システム運用の場において運用担当者と開発担当者が直接的に連携し（あるいは同じ担当者で）、サービスを運用しながらブラッシュアップする形態です。
従来から行われてはいたものの、近年ツールや環境の変化にさらなる注目を集めるようになりました。それぞれ相互に影響を与えることにより改善のサイクルを早める効果があります。

DevOpsのメリットやアジャイル開発との違いを解説！

DKIM

DomainKeys Identified Mailの略です。秘密鍵と公開鍵を使用して送信するメールに電子署名を付与します。受信側はこの電子署名を検証することで、メールアドレスや内容の改ざんがされていないか検証できます。しかし、SPFと比べて導入や管理が難しいというデメリットがあります。

DMARC

Domain-based Message Authentication Reporting and Conformanceの略です。SPFとDKIMの認証結果を基に、メールに表示される送信元アドレスに対して検証します。これにより、SPFやDKIMのデメリットであった、自社ドメインになりすまし悪用されるということを防ぐことができます。

DoT（Deep Learning of Things）

DoT（Deep Learning of Things）とは、モノのディープラーニング化を指し、DoTはIoTの次世代技術として注目を浴びています。IoT（Internet of Things）がモノをインターネットに接続することで、より効率的にデータ収集や商品・サービスの改善に役立つことで注目されました。IoTが普及することで、幅広い業種で大きな変化がありましたが、IoTの課題でもあった「複数の情報を蓄積して、次の行動を予見すること」は解決できません。この課題を解決できるのがDoTなのです。
自動車の自動運転を例に挙げると、信号や標識、歩行者を自動で検知し、より安全な運用ができるようになります。自動運転技術はディープラーニングの発達によって大きく進歩した領域です。IoTだけでは実現できなかった、あらゆるモノが自身で学習し適切な状況判断を下してくれるため、DoTの需要はさらに高まると予想できます。

DX

デジタルトランスフォーメーション（Digital Transformation）の略。デジタルやIT技術を用いてビジネスの変革を行い、新たな価値を生み出す取り組みを指します。
通信や流通の速度が早まり、競争相手がグローバルになるのに伴い、企業は新たなプロダクトや価値を手に入れる必要性が高まっています。そのための課題解決方法として、DXの必要性が広く説かれているのです。
総務省や経済産業省により法整備などの形での支援も行われています。

身の回りのDX事例10選ご紹介！

EDR

Endpoint Detection and Responseの略で、PC、サーバー、スマートフォン、タブレットなどのネットワークに接続されているエンドポイントの操作や動作の監視を行い、サイバー攻撃を受けたことを発見し次第対処するソフトウェアの総称です。
EDRは、サイバー攻撃の阻止ではなく、不正な内部侵入を受けた後の迅速な対処を目的としています。巧妙化するサイバー攻撃を完全に防ぐことは難しいため、サイバー攻撃に遭った後の被害を最小限に抑えるべく設計されました。

EDRとEPPとの違いとは？徹底解説はこちら

おすすめのEDR製品14選をご紹介！

Emotet

Emotet（エモテット）は、メールアカウントやメールデータなどの情報窃取に加え、ランサムウェアなどの二次感染に悪用されるマルウェアです。
このウイルスは、2019年～2020年にかけて広がりを見せていましたが、2022年以降に再び広がっています。
Emotetは、他のマルウェアと比べウイルス対策ソフトなどでは検知されづらく、感染しやすい特徴があります。
手口としては、取引先の名前や行政等に偽り攻撃メールを送信し、添付されている不正ファイルやリンクをターゲットが開くとウイルスが拡大し、情報を窃盗します。

Emotetによる被害事例や対処法を解説！

GAN（敵対的生成ネットワーク、Generative Adversarial Network）

GANは、2つのニューラルネットワークが競い合いながら学習することで、リアルな画像や音声などを生成する技術です。一方のネットワーク（生成器）は本物に似たデータを作り出し、もう一方（識別器）はそれが本物か偽物かを判別します。この競争によって、生成器は徐々にリアルなデータを生成する能力を高めます。

GANは画像生成やコンテンツ作成において革新的な役割を果たしており、アートやファッション、ゲームなどさまざまな分野で利用されています。

HAPS

High Altitude Platform Stationの略で、成層圏に飛行させた航空券などの無線機体を通信基地局の用に運用し、広域エリアに通信サービスを提供するシステムの総称。
HAPSを活用することで、山岳部や離島・発展途上国など通信ネットワークが整っていない場所へ安定したインターネット環境を構築することができます。
また、高度の高い場所でも携帯電話のカバーエリア内にすることができ、ドローンなど空中で電波を使う機会にも適応します。

IoB

IoBは、Internet of BehaviorsとInternet of Bodiesの2つの意味を持ちます。
Internet of Behaviorsとは「行動のインターネット」や「振る舞いのインターネット」とも呼ばれ、位置情報や顔認証、購入履歴などの人の動作に関連する情報を収集・活用する技術です。カメラを利用した体温計測や自動車運転のドライバーが注意力散漫になるのを防ぐことに使われます。人々の行動を最適化できる反面、個人の行動を制限することにもなるため、柔軟な活用方法が求められます。
一方、Internet of Bodiesとは、人体とインターネットを繋げる技術で「身体のインターネット」とも呼ばれます。
Internet of Bodiesは3つのフェーズに分かれていて、それぞれ下記の意味があります。

第1フェーズ：定量化
定量化は、身体の外部からデバイスを装着することで身体の状態を確認できるものを指します。具体的には手首に装着することで、運動量や脈拍を測定できるApple WatchやFitbitが該当します。
第2フェーズ：体内化
体内に一定のデバイスを埋め込むことを指します。身近な例ではペースメーカーが挙げられますが、現時点でこのフェーズに該当するものは少ないです。
第3フェーズ：ウェットウェア
ウェットウェアは脳に直接デバイスを接続することを指します。現在、このフェーズに該当するデバイスは存在しません。脳が関係する以上、体の調子やソフトウェアとの相性次第では物理的な危険が潜んでいる可能性があるため、第1・第2フェーズと比較して高いリスクが伴います。

IoBによるデータ活用例についてご紹介！

IoT

Internet of Thingsの略で、モノのインターネットという意味です。コンピュータ以外のあらゆるものにインターネットでの接続を与え、各種の情報を収集したり遠隔操作を行うことで利便性を得る技術を示しています。
総務省の「令和3年版情報通信白書」によると、IoTの普及が進んでおり、2020年時点で世界で253億台の機器がインターネットに接続されています。今後もさらに増加する予測が行われており、他分野と組み合わせることでより広がりを持つ技術です。IoBにおいては、その基礎を支える技術となっています。

IoTの活用で製造業の課題を解決！

LLM（大規模言語モデル、Large Language Model）

LLMは、大量のテキストデータを基にトレーニングされた自然言語処理のモデルで、文章生成や翻訳、質問応答などが可能です。これらのモデルは、膨大なデータを学習することで、文脈に沿った回答を生成したり、文章の意味を理解したりする能力を持っています。

LLMは、GPT-3やBERTなど、数十億のパラメータを持つ大規模なモデルが代表例です。これにより、AIはより自然で高度な会話やタスクをこなせるようになり、さまざまな業界で活用が進んでいます。

LLMの仕組みや活用事例を解説！

IOWN構想

あらゆる電子機器を光デバイスに置き換え、それらを光ネットワークで繋げるなど、全てを光で繋げる次世代情報通信基盤構想です。今まで実現が難しかった低消費電力、高速大容量通信、低遅延を実現します。

LPWA

Low Power Wide Area-networkの略で、その名のとおり省電力かつ長距離でのデータ通信が可能な無線通信技術。
LPWAは主にIoTやM2Mでの活用を想定されてつくられています。

MR

MR（Mixed Reality）はVRやARが発展した技術で、現実世界と仮想空間を同時に体験できる複合現実とも言われています。MRでは、現実世界を模した仮想空間上にARで体験できる3Dキャラクターが現れ、プレイヤーは現実世界と同じ空間を自在に動くことができます。キャラクターの後ろに回り込んだり、キャラクターに近づいたり遠ざかったりとプレイヤーの意図した通りの行動ができるのです。MRなら、キャラクターや人物が目の前に実在するかのような体験ができるため、ゲームやエンターテインメントだけでなく、ビジネスシーンでも活躍が期待されています。

PoC

Proof of Conceptの略で、概念実証と訳されます。新しい技術やアイデアが実現可能であるか、十分な効果を得られるかなどを確認するために行われる一連の検証工程のことを指します。
IT業界では、サービスや製品の開発を検討する際に簡易版を作成し、実際の運用環境でテストを行い、効果の最大化や導入後のトラブルを防止する意味もあります。

PoCのメリットや成功するためのポイント解説はこちら

RPA

RPAはRobotics Process Automationの略称です。ロボットによるプロセスの自動化を意味しています。必ずしも物理的なロボットではなく、PC上の各種操作を自動化するのに利用可能な技術です。業務の自動化への活用が進んでおり、システム運用などでも利用が見込まれています。

RPAの活用事例をご紹介！

SASE

Secure Access Service Edgeの略で、これまで個々に存在していたセキュリティサービスとネットワークサービスを一体にし、接続の安全性を確保できるネットワークセキュリティの概念です。
テレワーク環境に最適化した利便性・安全性を実現させる手段として提唱されています。

SASE製品おすすめ3選ご紹介！

SPF

Sender Policy Framework の略です。DNSを利用して送信元メールアドレスを検証します。メール受信者はDNSサーバに問い合わせを行い、あらかじめDNSサーバに登録されたIPアドレスと受信したメールのIPアドレスが一致しているか検証します。

WAAP

Web Application and API Protectionの略です。
サイバー犯罪からWEBアプリケーションとAPIを保護するクラウド型のセキュリティサービスです。
従来のWAFでは、巧妙化したサイバー犯罪に対応できないリスクがあるため、そのリスクを防ぐためにAPI保護機能も追加されています。

X-Tech

テクノロジー（技術）をクロス（X）させるということを示す造語です。既存のビジネスにITやデジタルの技術を加えて作り出されたビジネスモデル、業種、サービスを指します。
DXのアウトプットが実を結んだものともいえます。
代表的な例として、FinTech（金融）、EdTech（教育）、HRTech（人材）、AgriTech（農業）、MedTech（医療）、AdTech（広告）などが知られており、今後も広がりを見せることが想定されています。

X-Techの代表的な活用方法はこちら

まとめ

今回は2025年最新版のIT用語をまとめました。みなさんの気になるものはありましたか？
それぞれに関して詳しい説明がついているものもあるのでぜひ参考にしてみてください。
IT用語のトレンドになるような話題を自社の経営に応用させるとよりよい未来が待っているかもしれません。ITサービスの導入に不安をお持ちの方でもぜひお気軽にご相談ください。

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業種別DXの推進事例24選！成功している企業の共通点とポイントも解説

紺矢 — Fri, 26 Dec 2025 02:04:43 +0000

「DX推進」が進む中、実際にどのような企業が成果を上げているか事例が気になる方は多いでしょう。DX推進で成功している企業・失敗している企業はそれぞれ共通点があります。成功企業に共通するポイントを理解すれば、自社の取り組み方がみえてくるでしょう。

本記事では、DX推進の概要や業種別DXの推進事例24選、成功している企業の共通点とポイントについて詳しく解説します。DX推進事例を知りたい方は、ぜひ参考にしてください。

DX推進とは

DX推進とは、デジタル・トランスフォーメーション（Digital Transformation）を実現するために、積極的な取り組みを行うことです。そもそも、DXとはデジタル技術を用いてビジネスモデルを変革し、業務プロセスや企業文化・風土を革新して競争優位性を確立することを指します。単なるデジタル化やIT化ではありません。DX推進は、企業の成長や発展に不可欠な要素です。

DX推進の必要性とメリット

DX推進が必要な理由や取り組む主なメリットは以下の通りです。

業務効率や生産性の向上
人手不足問題の解決
さまざまな働き方の実現
新たなビジネスの創出
企業競争力の向上
2025年の崖問題への対応

ビジネスモデルや業務プロセスの変更により、業務効率・生産性の向上を図れます。収益性が高まれば、少ない手間でより多くの利益を得られるようになるでしょう。また、人が行っていた業務プロセスを機械やツールが代替することで、人手不足問題の解決にもつながります。さまざまな働き方に対応可能になれば、従業員の満足度向上も期待できます。

なお、DX推進の概要やメリットの詳細は以下をご覧ください。
⇒DX推進とは？メリットや推進するステップ、直面する課題と成功させるポイントを解説

業種別DXの推進事例24選

続いて、以下の業界別にDXの推進事例を紹介します。

製造業
食品・飲食業
小売・EC
IT・情報・通信業
金融・保険業
土木・建設・不動産業
化学
物流・交通・運輸業
医療・製薬業

製造業のDX推進事例

まず、製造業の以下企業におけるDX推進事例を紹介します。

ブリヂストン
クボタ
旭化成

ブリヂストン

ブリヂストンは、DX推進の一環で技能伝承システムを開発しました。技能伝承システムでは、熟練した従業員の高度な技術をカメラやセンサーで計測して、新人の教育に活用しています。また、データに基づくタイヤ摩耗予測技術の開発で、タイヤ交換業務の効率化に成功しました。

クボタ

クボタは、さまざまな経歴を持つ従業員を採用してDX推進を行っています。例えば、ARを用いて建設機械の故障を確認可能なアプリを開発し、業務効率化や質の向上を実現しました。また、ビッグデータやAIの活用も行っています。

旭化成

旭化成は、経営基盤の強化を目的にDX推進に取り組んでいます。具体的には、デジタルツインによるプラントの遠隔操作や故障対応により、作業の安全性と効率を向上させました。また、デジタル共創本部を設置して、各部門との連携体制を強化しています。

食品・飲食業のDX推進事例

次に、食品・飲食業の以下企業におけるDX推進事例を紹介します。

キリンビール
キユーピー

キリンビール

キリンビールでは、商品の安定供給を目的にSCM（Supply Chain Management）部を設立しました。SCM部ではMJ（未来の需給をつくる）プロジェクトを推進しており、その一環で資材需給管理アプリや製造計画作成アプリの開発・運用を行っています。

キユーピー

キユーピーは、製造した食品の品質検査にAIを導入しました。その結果、検査精度と速度の向上に成功しています。また、AIの追加学習も行っており、今後さらに精度・速度が高まると期待されています。

小売・ECのDX推進事例

続いて、小売・ECの以下企業におけるDX推進事例を紹介します。

アスクル
ユニクロ
資生堂ジャパン

アスクル

アスクルは、デジタル技術の活用によるDXでビジネスモデルの変革に成功しました。具体的には、生成AIを活用した商品開発や需要予測を行っています。また、デジタルネイティブ人材の積極採用と育成でDX推進を加速させています。

ユニクロ

ユニクロは、顧客視点で業務改革を行う「攻めのIT」を目指している企業です。具体的には、店舗への無人レジ導入やEコマースと実店舗の融合などによりDXを推進しています。また、リアルタイムの販売状況に応じて出荷する体制の整備も行っています。

資生堂ジャパン

資生堂ジャパンは、ECサイトと融合したオウンドメディアの改良に注力しています。具体的には、閲覧機歴などのデータ分析を行いサイトに流入した各ユーザーに合う情報提供を行っています。また、データでユーザーの表情を捉えるためのマーケティング施策も実施しました。

IT・情報・通信業のDX推進事例

続いて、IT・情報・通信業の以下企業におけるDX推進事例を紹介します。

KDDI
ソフトバンク
ニフティ

KDDI

KDDIは、DX推進本部の新設や戦略子会社の設立によりDXを推進して、新たなビジネスを創出しています。具体的には、法人向けのデバイスやデータ保護ソリューションを展開しました。また、データ管理やセキュリティに関する蓄積したノウハウを、顧客支援で役立てています。

ソフトバンク

ソフトバンクは、DXの推進により全ての人がデジタルの恩恵を受けられる社会の創造を目指している企業です。多くの従業員がDX推進に取り組んでおり、貢献した従業員やチームを表彰する制度を設け、積極的な取り組みを促しています。また、多彩な業界のリーダーや異業種との連携を強めることで、新たな事業創出も行っています。

ニフティ

ニフティは、ポータルサイトへのパーソナライゼーションツールでCTR（クリック率）やCVR（コンバージョン率）の向上に成功しました。具体的には、CTRが4倍CVRが2.3倍に増加して、コンテンツ販売の月間売上は10％向上しています。

金融・保険業のDX推進事例

次に、金融・保険業の以下企業におけるDX推進事例を紹介します。

鹿児島銀行
ソニー損害保険
東海東京フィナンシャル・ホールディングス

鹿児島銀行

鹿児島銀行は、DX推進の一環で顧客向けのキャッシュレス決済アプリ「Payどん」を開発しました。また、鹿児島県とDX推進に関する連携協定を締結して、行政サービスのデジタル化支援を行っています。

ソニー損害保険

ソニー損害保険は、AIやセンシングなどの最先端テクノロジーを活用して事故リスクを計測する「GOOD DRIVEアプリ」を開発しました。専用デバイスを自動車に設置すれば、安全度合いを示す運転スコアや運転アドバイスが表示されます。

東海東京フィナンシャル・ホールディングス

東海東京フィナンシャル・ホールディングスは、DX銘柄2024に選出された企業です。DX推進に関するさまざまな取り組みを行っており、例えばAIを用いたデータベースマーケティングを行っています。データベースマーケティングでは、AIが顧客属性や保有銘柄と残高、コンタクト履歴などの顧客データとアンケート結果を連携させ、商品別購買確率予測リストを作成します。営業担当者がリストを活用することで、営業品質の均一化と生産性の向上に成功しました。

土木・建設・不動産業のDX推進事例

続いて、土木・建設・不動産業の以下企業におけるDX推進事例を紹介します。

八千代エンジニヤリング
大東建託
野村不動産ソリューションズ

八千代エンジニヤリング

八千代エンジニヤリングは、DX推進によりコンクリート護岸の点検・改修に成功しています。具体的には、画像を基にコンクリート護岸の劣化を検知するアプリケーションを開発しました。その結果、現場での工数を5分の1に削減でき、人が行うのと同程度の精度を実現しました。

大東建託

大東建託は、AIを用いた自動分類システムを開発して不動産賃貸物件に関する写真の分類・登録を効率化しました。従来、手作業で写真のカテゴリー分けを行い、1物件あたり5分から10分程度時間がかかっていました。開発したシステムの利用で1物件あたり70％作業時間効率化を効率化でき、1ヵ月あたり約3,000時間の工数削減に成功しています。

野村不動産ソリューションズ

野村不動産ソリューションズでは、DX推進の一環でBtoC向けマーケティングオートメーションツールを導入しました。また、AIを活用して、各ユーザーに応じた情報提供を可能にしています。

化学のDX推進事例

次に、化学の以下企業におけるDX推進事例を紹介します。

三菱ケミカルグループ
旭化成

三菱ケミカルグループ

三菱ケミカルグループでは、現場従業員の自主性を尊重した化学プラントDXを行っています。具体的には、自主参加可能なDX推進会議とデジタルツールの活用による情報共有プラットフォームを整備して、DX推進に関するモチベーションを高めています。

旭化成

旭化成は、DX推進を経営基盤強化における重要テーマの一つと捉え取り組みを行っています。特に、データ活用に重点を置いており、素材開発の期間短縮と高度化に成功しました。また、デジタル人材の育成や採用も強化しており、人材交流を促進する体制も整備しています。

物流・交通・運輸業のDX推進事例

続いて、物流・交通・運輸業の以下企業におけるDX推進事例を紹介します。

日本通運
湯浅運輸
日本交通

日本通運

日本通運は、自動フォークリフトとオートレーターの連携により、夜間における出荷準備作業の自動化を実現した。また、繁忙時の入・出庫作業の補助にも活用しています。その結果、残業を年間3,000時間、人件費約1,000万円の削減に成功しました。

湯浅運輸

湯浅運輸は、ツール導入によるデジタル化で事務員の負担軽減に成功しています。ツールを活用した結果、ペーパーレス化を実現して書類整理業務がなくなり効率化を実現しました。また、改善基準告示に準拠した運行指示書を作成しやすくなり、コンプライアンス違反の防止にもつながっています。

日本交通

日本交通は、日本初のタクシー配車アプリを開発した企業です。日本交通のDX推進により同社の売上向上だけでなく、ユーザーの利便性が高まりタクシー業界の発展に貢献しています。また、余剰タクシーの抑制により、二酸化炭素の排出量軽減にも役立っています。

医療・製薬業のDX推進事例

最後に、医療・製薬業の以下企業におけるDX推進事例を紹介します。

児玉経堂病院
ほなみ薬局

児玉経堂病院

児玉経堂病院は、2021年から電子カルテを導入してDXを推進しています。電子カルテを導入した結果、情報を確認しやすくなりカルテ作成の負担軽減を実現して、従業員の帰宅時間が30分早まりました。働きやすさが向上して、従業員の定着率も高まっています。

ほなみ薬局

ほなみ薬局は、2014年から電子薬歴を導入してDX推進を行っています。電子薬歴の導入により、薬剤師の薬歴入力軽減に成功しました。また、過去処方した薬剤もわかりやすくなり、患者の安全確保も可能になっています。

DX推進が失敗する要因や課題

DX推進を行っている企業が少なくありません。ただ、DXの目的が曖昧なまま「システム導入だけ」で終わり、現場の業務が変わらないままになっている企業が多く存在します。
DX推進が失敗する要因や課題はさまざまですが、目的が不明確だったり理解しきれていなかったりすることが最大の要因です。「DX推進＝ITツールの導入」と捉えている企業や経営者は少なくありません。ツール導入はあくまで手段で、導入した上でなにをしたいかが重要です。

DXの推進に成功している企業の共通点とポイント

最後に、DXの推進に成功している企業の以下共通点とポイントについて解説します。

DXの本質的な理解
目的や長期ビジョンの明確化
経営層の理解と社内協力
スモールスタートとPDCAの徹底
外部パートナーの利用

DXの本質的な理解

DX推進に成功している企業はDXの本質を理解しています。DXの本質は「デジタル化」ではなく「業務変革」です。ITツールを導入して、業務を効率化することではありません。例えば、RPAによるバックオフィス業務の削減やデータ分析に基づく営業活動の最適化、AIを活用したセキュリティ監視の自動化など、業務プロセスの抜本的な見直しがDXの本質です。

目的や長期ビジョンの明確化

目的や長期ビジョンの明確化も、DX推進に成功している企業に共通する事項です。DXの推進は一朝一夕でできることではありません。時間をかけながら段階的に取り組む必要があります。ただ、時間がかかるほどモチベーションは低下して、目的を見失いがちになります。

DXを推進する際には、まず目的や長期ビジョンを明確にしましょう。明確な目的は取り組みを行う際の指針になり、手段の目的化を防ぎやすくなります。

経営層の理解と社内協力

DX推進の成功には、経営層の理解と社内協力も欠かせません。前述の通り、DX推進は時間がかかる取り組みです。また、長期的にみればコスト削減につながりますが、ツールの開発・導入や専門人材の採用・育成など先行投資が必要です。経営層が正しく理解するとともに、重要な経営課題と捉えて取り組みを行わなけば推進できません。また、最初は経営層の強烈なリーダーシップで推進する必要があります。

社内の協力も重要です。導入したツールを活用するのは現場の従業員です。どんなに有用性の高いツールを導入しても、活用されなけば意味がありません。目標を立てる際には、従業員にとってどのようなメリットがあるかも明確にして伝えると良いでしょう。

スモールスタートとPDCAの徹底

スモールスタートとPDCAの徹底も、DX推進に成功している企業の共通点です。DXの推進には初期費用や専門人材が必要となるため、いきなり大規模な取り組みをすることは困難です。また、一度にさまざまなことを変えると現場が混乱する恐れがあります。まずは「現場課題の可視化」から始め、段階的に自動化・効率化を実行していくと良いでしょう。スモールスタートすることで、失敗リスクも軽減できます。

またPDCAの徹底も重要です。DX推進が最初から上手くいくとは限りません。問題点を分析して改善を繰り返すことで、より多くの成果を得られます。

外部パートナーの利用

DX推進に成功した企業は外部パートナーを上手く活用しています。自社のみでDX推進を行う場合、ノウハウを蓄積するのに時間がかかりDX推進が遅れるでしょう。外部パートナーを活用すれば、専門的な知識やスキルを利用できるため、スムーズにDXを推進できます。また、失敗するリスクも軽減できるでしょう。まずは、外部パートナーの利用でノウハウを蓄積して、自走できるようになったら自社のみでDXを推進することがおすすめです。

DX推進の成功には、ツール導入ではなくプロセス設計＋自動化の戦略的支援が必要です。弊社SMSデータテックの「自動化コンサルティング」では、業務の可視化から自動化戦略の策定、ツール選定・導入支援までを一貫してサポートしています。「DXを進めたいけど何から始めればいいかわからない」とお考えの企業を伴走支援しているため、ご興味がある方はお気軽にお問い合わせください。

まとめ

DX推進とは、デジタル・トランスフォーメーションを実現するために、積極的な取り組みを行うことです。実施すれば、業務効率・生産性の向上やさまざまな働き方の実現、新たなビジネスの創出など多くのメリットを得られるでしょう。
ただ、DX推進を行う企業が多いものの、失敗している企業が少なくありません。DX推進で失敗する主な理由は、DXに関する本質的な理解ができていないことです。DX推進の成功には、目的・長期ビジョンの明確化や経営層の理解と社内協力、スモールスタートとPDCAの徹底が重要です。

また、外部パートナーを上手く活用すると良いでしょう。外部パートナーの活用は、DX推進のスピード向上や失敗リスクの軽減、ノウハウ蓄積に効果的です。弊社SMSデータテックではDX推進をサポートする「自動化コンサルティング」を行っています。ご興味がある方は、お気軽にお問い合わせください。

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DX推進とは？メリットや推進するステップ、直面する課題と成功させるポイントを解説

後藤 — Fri, 28 Nov 2025 01:00:00 +0000

DX推進とは、デジタルツールを活用してビジネスモデルや業務プロセス、組織文化の変革を行う取り組みを進めることです。2025年の崖問題や競争環境の激化、テクノロジーの進歩など、さまざまな要因で注目を集めています。実施すれば、業務効率化や人手不足問題の解決、新たなビジネスの創造など多くのメリットを得られるでしょう。

本記事では、DX推進の概要やメリットとステップ、直面する課題と成功のポイントについて詳しく解説します。DX推進について知りたい方、課題を感じている方は、ぜひ参考にしてください。

DX推進とは

DX推進とは、デジタル・トランスフォーメーション（Digital Transformation）を実現するために、積極的な取り組みを行うことです。そもそも、DXとはデジタル技術を用いてビジネスモデルを変革し、業務プロセスや企業文化・風土を革新して競争優位性を確立することを指します。

ここからは以下の事項について解説します。

DXの推進が求められている理由
DXとIT化の違い
3つのDX領域

DXの推進が求められている理由

DXの推進が求められている主な理由は以下の3つです。

2025年の崖問題
競争環境の激化
テクノロジーの進歩

順に解説します。

2025年の崖問題

2018年に経済産業省が発表したDXレポートの中で「2025年の崖」という言葉が発表され、注目を集めました。2025年の崖とは、人材不足や基幹システムの老朽化などが原因で、2025年以降年間最大12兆円の経済損失が生じる問題のことです。
基幹システムの複雑化・ブラックボックス化が進めば、維持や更新にコストがかかり、新たなビジネスモデルの創造・市場変化への対応が遅れる原因になります。DXを推進することで、2025年の崖問題の解決が求められています。

競争環境の激化

競争環境の激化も、DX推進が求められている理由の一つです。現代社会は、良いものを生産すれば売れる時代ではありません。消費者ニーズの多様化、変化の加速化が進んでおり、迅速かつ正確に顧客のニーズを汲み取り対応する必要があります。
また、グローバル化で競合他社も増加しています。DXの推進により、企業の競争力を向上させなければ事業の継続は困難です。

テクノロジーの進歩

DX推進が求められる背景には、テクノロジーの進歩も関係しています。AIやIoTなどの最新テクノロジーが登場し、日々進歩しています。性能が向上しただけでなく、導入もしやすくなりました。以前は、資金に余裕のある大企業しか最新テクノロジーを導入できませんでしたが、近年は中小企業の中にもAIなどを導入・利用する会社が増加しています。企業の大小や業種に関わらず、最新テクノロジーを活用したDX推進が必要です。

DXとIT化の違い

DXとIT化は混同されがちですが、両者は範囲やアプローチが異なります。IT化とは、デジタル技術を活用して既存の業務プロセスを最適化し、効率化やコスト削減を実現する手法のことです。一方、DXは単にITツールを導入して業務改善を図るだけでなく、ビジネスモデルの抜本的な改革を図ります。DXでは業務の効率化にとどまらず、付加価値や新たなビジネスの創造を目指します。

3つのDX領域

DXの対象領域は以下3つに分かれます。

プロセスDX
ワークスタイルDX
ビジネスDX

順に解説します。

プロセスDX

従来の業務プロセスを変革する領域です。具体的には、業務の可視化や自動化・高度化、ナレッジ共有などが該当します。DXの第一歩として、多くの企業が取り組んでいます。

ワークスタイルDX

労働環境を変革する領域です。例えば、デジタル技術を用いてテレワークの推進やタレントシェアリング、従業員体験の向上を実現します。時間や場所を問わず働ける環境を整え、多様な働き方を目指します。

ビジネスDX

既存ビジネスに付加価値を加えたり、新たなビジネスを創造したりする領域です。DXの最終段階で、ビジネスモデルの変革を目指します。

DXを推進する5つのメリット

続いて、DXを推進する以下5つのメリットについて解説します。

業務効率や生産性の向上
人手不足問題の解決
さまざまな働き方の実現
競争力の向上
新たなビジネスの創出

業務効率や生産性の向上

DX推進により業務効率や生産性の向上が可能です。手作業で行っていた業務をデジタル技術を用いて自動化すれば、収益向上に向けたコア業務に集中できる体制を整えられます。また、ヒューマンエラーも防げるでしょう。

人手不足問題の解決

人手不足問題の解決にもDX推進は有効です。デジタル技術で代替すれば人が行う業務を減らせます。人件費の削減も期待できるでしょう。

さまざまな働き方の実現

DX推進は、さまざまな働き方の実現にもつながります。DX推進による業務効率化で、従業員の負担を軽減して労働時間の短縮が可能です。また、時間や場所を問わず働ける環境を整えれば、リモートワーク・フレックスタイムなどの働き方も導入できます。

競争力の向上

DXの推進は企業競争力の向上にも効果的です。デジタルツールを活用してデータを蓄積・分析すれば、勘や経験に頼らない判断が可能になります。また、AIを用いた需要予測も実施できます。

新たなビジネスの創出

新たなビジネスの創出にもDXは役立ちます。既存ビジネスに費やしていた業務をDXで効率化すれば、新たなビジネスの検討・推進に割く時間を捻出できるでしょう。また、AIやビッグデータの解析により顧客ニーズを迅速につかむことで、新たなビジネスモデルを考案できます。

DXを推進する5つのステップ

DXを推進するステップは以下の通りです。

目的の明確化と共有
現状の分析
推進体制の整備
DX推進計画の策定と実行
効果の検証と改善

順に解説します。

1.目的の明確化と共有

まずは、目的の明確化が重要です。目的を定めなければ、デジタルツールの導入が目的となり本質的なDXの推進はできません。また、従業員の理解を得られないでしょう。DX推進でどのような価値を生み出すのか明確にして、社内で共有することが重要です。

2.現状の分析

続いて現状の課題を分析・整理します。具体的には、現状の業務プロセスや利用しているシステムの棚卸とボトルネックの明確化を行います。現場の従業員にもヒアリングを行うと良いでしょう。

3.推進体制の整備

目的や課題を明確にした後にDXを推進する体制を整備します。さまざまな部門のメンバーを参加させたプロジェクトを発足すると良いでしょう。また予算の確保も欠かせません。

4.DX推進計画の策定と実行

体制が構築できたら、どのようにDXを推進するか検討して計画を策定します。取り組みたい分野が多数ある場合には、優先順位を付け長期的に取り組むと良いでしょう。一度に全ての施策を実施するのは難易度が高く、現場の混乱を招く恐れもあります。計画ができたら、その計画に基づき実施します。

5.効果の検証と改善

定期的な効果の検証と改善も重要です。デジタル技術を用いて業務プロセスの改善に取り組んだら、期待する成果が上がっているかや問題がないかを確認しましょう。
最初から成果が出るとは限りません。問題がある場合には解消して、また検証と改善を繰り返すことで高い成果を得られます。

日本企業がDX推進で直面する主な課題

続いて、日本企業がDX推進で直面する以下の主な課題を紹介します。

危機感の欠如
コストの発生
IT人材の不足
複雑な業務
ツール活用の難しさ

危機感の欠如

日本企業がDXを推進する上で、危機感の欠如が取り組みを妨げるケースがあります。DXの推進は全社での取り組みが欠かせません。また、投資が必要となるため経営層の理解も必須です。ただ、中には危機感を抱いておらず変化を嫌う経営者や従業員が存在します。

コストの発生

コストの発生も、DXを推進する課題の一つです。低価格のデジタルツールも開発・提供されていますが、導入・利用には少なからずコストがかかります。自社用のAIや大型システムを開発する場合には、数千万円を超える費用が必要です。また、導入・開発後もランニングコストが発生して、企業の負担となるケースがあるでしょう。

IT人材の不足

IT人材の不足によりDXを推進できない企業も存在します。IT人材の需要が増している一方で、供給が追いついていないため確保が容易ではありません。また従業員の育成にも時間がかかります。

IT人材の不足状況に関する詳細は以下をご覧ください。
⇒日本のIT人材不足の実態とは？原因や対処法、エンジニアに求められるスキルを解説

複雑な業務

複雑な業務の存在もDX推進を妨げる要素です。付加価値の向上などを目的に、業務の変革を繰り返した結果、業務が煩雑化している企業が多く存在します。また、一部の担当者のみが業務を行いブラックボックス化している業務もあるでしょう。
業務が複雑化したり、ブラックボックス化したりしている場合、課題の分析が困難となり本質的な問題の抽出が難しくなります。DXを推進しようとしても、表面的な課題の解決のみに留まってしまうリスクがあるでしょう。

ツール活用の難しさ

ツール活用の難しさから、DXが進まないケースもあります。近年は、便利なデジタルツールが多数開発・提供されています。ただ、ツールが複数ありどれが自社に合うかの見極め難易度が向上しているでしょう。最適なツールを用いなければ、期待する成果は得られません。
また、ツール活用にはリテラシーが必要です。従業員のリテラシーが低い場合、便利なツールであっても効果を発揮できないでしょう。

DX推進を成功させるポイント

最後に、DX推進を成功させる以下のポイントを紹介します。

重要性の理解と問題意識の共有
目的と手段を間違えない
外部パートナーの利用
従業員の教育
スモールスタート
セキュリティの強化

重要性の理解と問題意識の共有

冒頭解説した通り、DXには組織変革が含まれています。社内における一部の人員のみが推進すれば実現できる取り組みではありません。まずは、経営層が問題意識を持ちDXの重要性を理解して、それを全従業員に共有することが重要です。現場の担当者を含め、全従業員が協力して取り組む体制を整えましょう。

目的と手段を間違えない

目的と手段を間違えないことも重要です。DXを推進しようとしている企業の中には、ツール導入が目的となっているところも少なくありません。ツールはあくまで手段で、目的はビジネスモデルなどの変革です。目的と手段を間違えないようにしましょう。

外部パートナーの利用

外部パートナーの利用も、DX推進を成功させるためには欠かせません。自社で専門人材を確保しようとすれば、多くの時間とコストがかかります。外部パートナーであれば必要なときのみ利用でき、DXを迅速に推進可能です。

SMSデータテックの自動化コンサルティングが支援できること

弊社SMSデータテックの自動化コンサルティングでは、業務の「自動化」を通して省人化や生産性の向上、コスト削減の実現をサポートしています。多種多様な専門知識を兼ね備えたITスペシャリストが多数在籍しており、以下のサービスで顧客のDX推進を実現します。

自動化よろず相談
自動化アセスメント（ECRSA）
自動化導入サポート

また、最適な自動化ソリューションの提案も可能です。

従業員の教育

従業員の育成もDX推進の成功に重要です。従業員全体のリテラシーを高めることで、デジタルツールをより有効活用可能になります。また、高度なツールを使いこなせるようになれば、新たな価値の創造もしやすくなるでしょう。

スモールスタート

スモールスタートするのも良いでしょう。いきなり大きな変革を起こすと、現場従業員の反発を招く恐れがあります。また、まずは小さくはじめ成功したら拡大するサイクルを繰り返すことで、失敗のリスクを抑えられます。

セキュリティの強化

DXの推進にはセキュリティ強化も必要です。特に、個人情報を取り扱う場合、漏洩すれば企業の信用やブランドイメージが低下する原因になります。デジタルツールを活用する企業が増えるとともに、サイバー攻撃が増加・高度化しているため、対策が欠かせません。

まとめ

DX推進とは、デジタルツールを活用してビジネスモデルや業務プロセス、組織文化の変革を行う「DX」を実現するために積極的な取り組みを実施することです。経済産業省がDXレポートの中で「2025年の崖」の問題を指摘し、基幹システムの複雑化・ブラックボックス化が進めば、2025年以降年間最大12兆円の経済損失が生じるとされています。また、競争環境が激化しているためDXを推進しなければ事業の継続が困難です。

DX推進を行えば、業務効率化や人手不足問題の解決、新たなビジネスの創造など多くのメリットを得られるでしょう。ただ、DX推進を行う上で専門人材の不足や複雑な業務、ツール活用の難しさなどが課題となっている企業も存在します。

自社での推進が難しい場合には、外部パートナーを上手く利用すると良いでしょう。弊社SMSデータテックの自動化コンサルティングでは、業務の「自動化」を通して省人化や生産性の向上、コスト削減の実現をサポートしています。DX推進に課題を感じている方は、お気軽にご相談ください。

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