不動産経済 FAX-LINE No.1259 2020.1.29

TECHNOLOGYDX 推進に必要な組織と人材戦略
麗澤大学客員准教授

宗健

DX とはで、鉱山向けのダンプトラック無人運行システム

最 近 は 、 IT 企 業 だ け で は な く さ ま ざ ま な 企など、次々に ICT 建機・サービスを投入している。

業 ・事 業 で DX（デジタルトランスフォーメーショ

リクルートも、1998 年頃から 2006 年頃にかけン）がバズワードとなっている。
DX は、スウェーデンのウメオ大 学 のストルタて紙 媒 体 の情 報 誌 が 中 心 の事 業 を、インターーマン教授が 2004 年に「IT の浸透が、ひとびネット中心の事業にダイナミックに切り替えた。との生 活 をあらゆる面 でより良 い方 向 に変 化 さ

スシローは、来店予約アプリ、注文用タブレッせる」という概 念 を提 示 したのが初 出 とされておトから RFID ＊ が埋 め込 まれた皿 、自 動 ラインにり、2018 年に経済産業省が策定した「DX 推進セルフ精算 システムなどを導入しており、データシステムガイドライン」では、「企 業 が ビ ジ ネ スを活 用 したマーケティングや仕 入 れ、店 舗 人 員

環境の激しい変化に対応し、データとデジ配置までＩT 技術が活用されている。

タル技術を活用して、顧客や社会のニーズを変革するとともに、業務そのものや、組企業文化･風土の改革はDX ではない

織、プロセス、企業文化・風土を変革し、とは言 うものの、コマツは相 変 わらずエンジニ

競 争 上 の 優 位 性 を 確 立 す る こ と 」と定 義 されアリング企 業 であり、リクルートも、リクナビ内 定ている。

辞 退 率 問 題 を起 こしたが、イノベーティブな企を基に、製品やサービス、ビジネスモデル

しかし、もっとシンプルに言えば、DX とは「デ業であることに変わりはない。スシローの企業文ータと IT を使いこなす」となる。

化 ・風 土 は投 資 ファンドによる買 収 によって、かなり変わっていると考えられるが、おそらく DX にDX 先進企業は昔からある取り組んだ結果ではない。

最近、DX の PoC（Proof of Concept：概念実DX では企 業 文 化 ・風 土 の改 革 は必 須 の条証）を始めた企業のニュースもよく聞くが、DX の件 ではないし、目 的 でもない。日 本 企 業 の文取り組みと成功事例は昔からある。

化 ・風 土 改 革 が必 要 であることは否 定 しないが、コマツは、GPS を使 って建 機 の稼 働 状 況 を

それは DX とは別の問題であり、DX と結びつけ把握する「KOMTRAX」を 2001 年から展開してると本質を見失いかねない。DX の目標は、「デおり、建 機 の販 売 ・保 守 だけではなく、予 防 保ータと IT を使いこなす」ことに絞り込んだ方が、守や稼働率向上のコンサルティングなどに事業おそらくうまくいく。

領 域 を大 きく広 げている。それを発 展 させる形
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DX･IT･AI の関係

いう批 判 も根 強 い。しかし、そもそも日 本 の IT

DX だけではなく、最近では AI にもさまざまな化 は、製 品 ・サービスや業 務 プロセスを改 革 す企業が取り組み、レガシーな IT システムの刷新るのではなく、IT に「置き換える」ことに力点を置の必 要 性 も指 摘 されている。さらに、データサイいてきたため、DX に対応できないのも当然だろ

エンティストも花形職業となって、これらの用語・う。

概 念 の関 係 性 は極 めて理 解 しにくくなっている。

そして、DX には、起点となる「何をやるのか」

AI の定 義 に明 確 なものはなく、最 近 では古というアイデアが必 要 であり、そのための手 段 として、IT・データサイエンス・AI がある。

典 的 な回 帰 分 析 等 も含 まれるようだが、本 来 はニューラルネットワーク（NN）を用 いた機 械 学 習

そのアイデアを思いつくのは、IT 部門（だけ）の手 法 である深 層 学 習 （Deep Learning）や、ラではなく、むしろ製 品 ・サービス開 発 部 門 やマンダムフォレスト・ブースティング・自然言語処理ーケティング部 門 だ が 、アイデアをなかなか生など近 年 発 展 した手 法 で実 現 されるアルゴリズ

み出せないことに DX の本質的な課題がある。

ムを指 すことが多 い。こうした技 術 要 素 としてのデータを用 意 して、組 織 をつくれば、データ

手 法 は、ビッグデータの処 理 と組 み合 わせて用サイエンティストや AI エンジニア、IT エンジニアいられる。

が、DX を実現 してくれるわけではないのである。

ビッグデータを扱うデータサイエンスは、AI とは完 全 に重 なるわけではなく、実 務 ではデータ

DX 推進組織はあった方がよい

定義の解析や異常値処理、正規化 、教師デー

DX に取り組む場合、日本企業ではまず組織タ作成などの地道な作業がその多くを占める。

をつくることから始 めることが多 いようだが、多 くそれらを実 際 のビジネスに実 装 するには、ITの日 本 企 業 の企 業 文 化 ・風 土 を考 えれば、組が 必 要 で 、 製 品 開 発 や サ ー ビ ス 開 発 、 BPR織をつくることは有効だろう。

（Business Process Re-engineering：業務改革）

それは、多くの日 本 企業 では従 業 員 ひとりひといった概 念 を含 む広 い範 囲 のマーケティング

とりが自 由 に発 想 して、仕 事 に取 り組 めるようなと統合した取り組みが DX と呼ばれる。

企 業文 化 や風 土がないためである。例 えば、IT部門が DX に取り組みたいと思っても、目の前全部あわせてやるのがDXには目標管理された IT の仕事がある。マーケ
ティング部門が DX に取り組みたいと思っても、ITマーケティング

サーバーや統計ソフトの予算が自由に使えるわ

データサイエンス

けではない。そうした統 制・管 理 ・抑 制 の効 いたAI

状 態 から脱 却 するために、「DX をやれ」と言 われて「DX をやるしかない」状 態 の組 織 をつくれば、ある程度機能する可能性がある。
しかし、もちろん組織だけをつくっても DX がDX の起点はアイデア

実 現 するわけではない。DX 推 進 のためには、

日 本 企 業 の情 報 システム部 門 や SIer には起 点 となるアイデアを生 みだし、それを実 装 す「言 われたモノをつくるだけで受 け身 である」とることができる多 様 で多 能 な人 材 と、経 営 の理4

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解・支援が必要だからである。そして、DX 推進

越境人材の確保が最優先事項のための組織は横断的にならざるを得ず、経営

DX を一言でいえば、「データと IT をビジネスが伴走するために経営直下に置く必要がある。

で使いこなす」ことであり、そのためには IT 領域

そして、必 要 な知 識 ・ スキルを 持 ち、十 分 な経で豊 富 な経 験 があり、AI・データサイエンスもあ験 を積 んだ強 力 なリーダーでなければ、組 織 をる程 度 わかる、ビジネス（経 営）経 験 もあるような動かしていくことはできない。

越境人材を見つけ出し、必要な権限を与えることが最優先事項になる。

必要なのは越境学習

そのようなリーダーシップを発揮できる経験豊富 な越 境 人 材 がいて初 めて、AI に特 化 した若DX 推 進 のために必 要 なのは、どのような人手エンジニアを生かせる。

材 だろうか。日 本 の大 学 教 育 では、理 系 ・文 系の区 別 があったこともあり、社 会 人 になっても自こうした越 境 人 材 を見 つけ出 すことは極 めて

分 の専 門 分 野 以 外 に ついて学 ぶ意 欲 が極 め

難 しく、 い たと し ても 実 務 を 動 か せる 優 秀 な 人て乏しい。

材 が多 少 の年 収 のアップくらいで、リスクを冒 しIT 関係の人材は、データサイエンスや AI 技てまで転 職 するとは考 えにくい。必 要 なのは、術 者 も含 めて、ビジネスに対 して比 較 的 興 味 ・

若 手 のエンジニアに高 給 を用 意 することではな

関 心が薄 いことが多く、一 方 で、製 品・サービスく、経 験豊 富 な中 核となる越 境 人 材に、リスクを開発やマーケティング部門などの IT 部問以外補えるだけの待遇（年収 2000 万～3000 万円）

では、IT を学 ぶ意 欲 は極 めて乏 しい。さらに、と、活躍できるという期待を用意することだろう。

有能な IT 技術者は SIer に偏在しており、ユーザー企 業 にはあまりいない。筆 者 の研 究 でも、まずは経営者からSIer とユーザー企業 では、資 格 保 有 率や知 識チャレンジした優秀な越境人材が、経営者のレベル・経 験 年 数 に大 きな差 があることがわか

理解を得られず、短期間で退職するケースも少っている。

なくない。それは DX を推進するために必要なその結 果 起 きているのは、IT・AI・データサイIT・AI・データサイエンスの知 識 ・素 養 を持 ってエンスの専 門 領 域 と、情 報 システム部 を含 むユいる経営者が少ないことが原因だろう。

ーザー企 業 とのコミュニケーションの断 絶である。

優 秀な越 境 人 材の確保 と同 時に、経 営者 自エンジニアはビジネスのことが基 本 的 な知 識 や身が DX への理解を深めるために資格取得に用語からわからないことも多く、ユーザー企業は取り組んだり、修士・博 士課 程に挑 戦することもIT の専門用語はほとんど理解できない。

必要だろう。そして、このスタンスは何も DX に限

これでは、DX の起点となるアイデアがあったった話 ではない。経 営 者 自 身 が、常 に越 境 人としても、実 現するのは極めて難しい。この状 態材であるべきなのである。

を解決するには、エンジニアはビジネスを学び、ユーザー企業では IT を学ぶ、相互の越境学習＊を推 進 する必 要 がある。そして、短 期 的 には、線通信によって読み書き（データ呼び出し・登録・削除・両 者 の間 で、用 語 や概 念 の翻 訳 を行 えるコン更新など）を行う自動認識システム（例：JR 東日本スイカ）サルタントのような存在も必要だろう。
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RFID タグと呼ばれる媒体に記憶された個別情報を無