AIを活用してDXを成功させる方法とは？
事例と始める5つのステップを解説！
DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する上で、AIの活用は今や欠かせない要素となっています。しかし、「DX＝AI導入」と短絡的に捉えてしまうと、期待した成果が得られないケースも少なくありません。
DXはあくまでも事業成長や競争力強化、顧客価値の向上といった企業の目的を実現するために業務やビジネスモデルを変革する一連の取り組みのことであり、AIはその実現を支える数ある手段の1つです。近年は生成AIの進化により、業務効率化だけでなく、顧客体験の向上や新たな価値創出にもAIが活用されるようになっています。
この記事では、企業でDX推進、情報システム、事業企画、現場改善を担当する方に向けて、DXとAIの関係性を整理し、実際にAI活用によってDXを前進させている企業の事例を解説します。ぜひお役立てください。
1.DXとAIの関係性とは？
企業や組織の目的は、事業成長や競争力の強化といった成果を生み出すことにあります。 DXは、その目的を達成するために業務やビジネスモデルを変革する一連の取り組みであり、 AIはDXを推進・実行するための数ある手段の1つです。
DXは業務プロセスや顧客体験、ビジネスモデル全体を見直す取り組みであるのに対し、AIはデータ分析や予測、自動化といった特定の機能を担う技術です。両者は同列ではなく、DXという取り組みの中でAIが役割を果たす関係にあります。
ただし、AIはDXを実現するための万能な解決策ではありません。IoTやクラウド、5Gなど他のデジタル技術と同様に、適した業務や課題に活用してこそ効果を発揮します。特にAIは、人手では処理が難しい大量データの分析や高度な判断を支援できる点で有効です。
DX推進では「AIありき」ではなく、変革したい目的を明確にした上で、手段としてAIを位置付けることが大切です。
AI活用のひとつの事例として、「EC売上を最大化するAI活用」について、以下の動画で解説しています。
＼ クリックして動画をみる ／
2.AI活用によるDXの成功事例
AIはDXを実現するための有効な手段の1つであり、実際に多くの企業が業務効率化や付加価値創出につなげています。特に近年は、生成AIや需要予測AIの進化により、現場業務の支援からマーケティング、サプライチェーンまで活用範囲が広がっています。
ここでは、店舗運営、接客、広告、物流といった分野でAIを活用し、DXを前進させている企業の具体的な成功事例を紹介します。
ECサイトや不動産業界でのAI活用方法については以下でも解説しています。
2-1.AIアシスタントの導入による店舗運営の効率化（ファミリーマート）
株式会社ファミリーマートでは、人型AIアシスタントを活用し、店長業務の効率化と店舗運営力の向上を実現しています。2024年7月末時点で約7,000店舗に導入されている人型AIアシスタントは、店長が必要とする売場づくりや業務対応の情報を即座に提供する仕組みです。
2024年7月からは生成AIを搭載し、業務マニュアルを音声で検索できるようになりました。レジ操作やスタッフ育成、緊急時対応などを即時に確認できるため、問い合わせや確認作業の負担が軽減されています。さらに、過去の割引施策やクーポン企画の販売実績もAIで参照可能となり、データに基づく売場づくりや販売計画が可能になりました。
2-2.店舗活動の効率化に向けたチャットボット導入（資生堂）
資生堂ジャパン株式会社は、店頭接客を担うパーソナルビューティーパートナー（PBP）の業務効率化を目的に、生成AIを活用した独自チャットボットを導入しました。PBPが使用する情報検索端末「B-TAB」に組み込まれたこのチャットボットは、商品情報やプロモーション、社内ルールなどを自然言語で検索できます。
従来は営業担当や内勤部門に問い合わせていた情報取得が自己完結できるようになり、検索や確認にかかる時間が短縮されました。その結果、PBPはお客さまへの応対時間をより多く確保でき、接客品質の向上につながっています。
2-3.生成AIを使った広告の展開（パルコ）
パルコグループは、生成AIを全面的に活用した広告制作に挑戦し、DXをクリエイティブ領域へ広げています。2023年の「HAPPY HOLIDAYS」キャンペーンでは、人物、背景、映像、ナレーション、音楽までを生成AIで制作し、実写撮影を行わない広告を展開しました。
この広告は、生成AIを効率化目的だけでなく、表現の質を高めるために活用した点が評価され、デジタル・コンテンツ・オブ・ジ・イヤー’23で優秀賞を受賞しています。人とAIが共創することで、従来にない広告表現を生み出した事例であり、生成AIがDXの可能性を広げることを示しています。
2-4.AI活用によるサプライチェーンの最適化（イオン）
イオンリテール株式会社では、AIを活用して店舗運営からサプライチェーン全体の最適化を進めています。勤務計画を自動作成する「AIワーク」の導入により、シフト作成時間を約7割削減し、ペーパーレス化も実現しました。
さらに、AIによる需要予測を活用し、商品発注や価格調整の高度化にも取り組んでいます。来店者数や販売数を予測することで、欠品や廃棄の抑制につなげ、将来的には物流や生産領域まで最適化する構想です。単なる省人化ではなく、効率化によって生まれた余力を顧客体験の向上に充てる点が、DXとしての価値を高めています。
3.DXのためにAI活用を始めるためのステップ
AI活用によるDX推進は、思いつきやただ流行に乗る形で進めても成果にはつながりません。大切なのは、目的を明確にし、段階的に導入と改善を重ねることです。AI活用をDXにつなげるための基本的な流れは、次の5つのステップに整理できます。
【STEP1】AIを何のために用いるのか明確にする
まず取り組むべきは、AI導入の目的を明確にすることです。業務効率化、コスト削減、顧客体験の向上など、DXとして実現したい姿を定義し、その中でAIが解決すべき課題を整理します。AI導入そのものが目的になると、投資対効果が見えにくくなるため注意が必要です。
【STEP2】AIによるDX推進体制を整備する
次に、DXとAI活用を推進する体制を整えます。担当部門や責任者を明確にし、IT部門だけでなく現場部門も巻き込みましょう。社内に専門人材が不足している場合は、外部パートナーの活用も現実的な選択肢となります。
【STEP3】AIソリューションを選定する
目的と体制が定まったら、課題に適したAIソリューションを選定します。自社開発かSaaS型か、クラウドかオンプレミスかなどを比較し、コストや拡張性、運用負荷を総合的に判断します。可能であればPoCを実施し、実データで効果を確認することが望ましいです。
【STEP4】スモールステップで導入を進める
AIは一度に全社導入するのではなく、小規模な業務や一部拠点から始めることが大切です。限定範囲で効果検証を行い、現場のフィードバックを反映しながら段階的に適用範囲を広げることで、失敗リスクを抑えられます。
【STEP5】効果を計測して改善を繰り返す
導入後は、KPIを設定し、定量・定性の両面から効果を評価します。AIの精度や業務成果を継続的に確認し、必要に応じてデータやモデルを改善します。AI活用は導入して終わりではなく、改善を繰り返すことでDXの成果を高めていく取り組みです。
スモールスタートと継続的な改善を前提に進めることで、AIはDXを支える実践的な武器となります。
4.まとめ
DXにおけるAI活用は、業務の自動化や省人化にとどまらず、意思決定の高度化や顧客体験の向上など、企業価値を高める重要な役割を担っています。一方で、AI導入を成功させるためには、目的を明確にし、体制整備やスモールスタート、継続的な改善を行うことが不可欠です。
こうした取り組みを自社だけで進めるのが難しい場合は、AI活用に必要なデータ収集から分析、活用までを一貫して支援し、DX推進に伴走するサービスの活用も有効です。顧客接点領域の業務運用に対して伴走支援を行うサービス、顧客接点DXを支援するCXMOについては以下で紹介しています。ぜひあわせてご覧ください。
