資料２

DX推進人材のスキルへの影響について
藤井保文
株式会社ビービット
一般社団法人UXインテリジェンス協会© beBit,Inc. All Rights Reserved.

1一般社団法人 UXインテリジェンス協会 事務局長
株式会社ビービット 執行役員CCO（Chief Communication Officer）

藤井 保文
YASUFUMI FUJII東京大学大学院修了。
上海・台北・東京を拠点に活動。国内外のUX思想を探究すると同時に、実践者として企業の経営者や政府へのアドバイザリーに取り組む。
政府の有識者会議、FIN/SUM、G1経営者会議など「アフターデジタル」に関する講演多数。
著作『アフターデジタル』シリーズ（日経BP）は累計21万部を突破。シリーズ最新作の『UXグロースモデル』では実践的な方法論を提示し、『アフターデジタルセッションズ』では世界のトップリーダーの議論を解説している。
ニュースレター「After Digital Inspiration Letter」では、UXやビジネス、マーケティング、カルチャーの最新情報を発信中。
https://afterdigital.bebit.co.jp/basic/article/newsletter© beBit,Inc. All Rights Reserved.

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株式会社ビービットについて
ビービットは『ユーザ体験（UX）の向上を通じて、社会をより良くする』事を使命とする、UX型DXのためのUXソリューション企業です© beBit,Inc. All Rights Reserved.

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ビービットのUXおよびDXにおけるポジショニング
グローバル先進UX知見をビジネス活用・業務SaaS化し「ユーザ視点での企画・実行能力」を提供できることがビービットのコアです。変革に留まらず新しいビジネス潮流をリードするUXの圧倒的なNo.1ブランドとなっています。
グローバル先進知見

UX xビジネスの融合

UX業務のSaaS化• アジアを中心としたプ
ラットフォーマ・有力
スタートアップとのネットワーク• 日本のUX知見に加え先進的な方法論・知見を豊富に蓄積• 中華圏の経営陣はMcKinsey, Roland
Berger出身• UXを戦略レベルまで昇華し、デザイン領域に留まらない体験起点の変革支援• 国内外で得たUX知見をSaaS化したプロダクトを展開• テクノロジー子会社のbeBit Techを持ち、台湾の有名エンジニアがCTOとして指揮書籍『アフターデジタル』●

顧客体験志向なデジタルトランスフォーメーションのバイブルとして、シリーズ累計22万部。

●

元経済産業省大臣にも書籍表紙のコメントをいただく。以降、政府系委員会にも著者のビービット
CCO藤井が多数所属。

ユーザ視点での企画・実行能力
UXの協会設立と資格試験

ビジネス戦略

サービスデザイン• ビジネスモデル転換• プラットフォーム戦略策定• 中核機能/サービスのデザイン（事業～デジタルアプリ
ケーション・プロダクト）

デジタルサービスグ
ロース業務• 攻めのシステム保守・運用業務の実現• UX/UI業務の強化

エンドトゥエンドで顧客企業の事業・人材変革を支援●

企業にUXアプローチを根付かせる協会（一般社団法人）を設立し、代表の遠藤が理事長、CCO藤井が事務局長を務める。

●

日本初めてのUXの資格試験「UX検定 基礎」を発表し、展開中。

企業のプロジェクト支援に留まらない活動で日本のDX/UX潮流の創造・社会浸透をリード© beBit,Inc. All Rights Reserved.

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アフターデジタルシリーズ
2019年から1年に1回、アフターデジタルシリーズの書籍刊行を行い、シリーズ累計で22万部を突破しています。

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5藤井保文AI影分身チャット
UX・DXの方法論や事例を解説するCCO藤井の分身AIを、一般公開しています。会話型AI制作サービス「miibo（ミーボ）」を使用し、『アフターデジタル』シリーズを含む50万字以上のUXナレッジを学習させ、最適な回答が出せるようにプロンプト、シナリオ設計、インターフェースの調整を行っています。

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4つの論点
本日の主たる対象は論点2ですが、それ以外の点と密接に関わるため、「UXデザイン」の観点から全体に渡ってご説明できればと思います。

1. 生成AIを活用したサービスの広がりと更なるDXへの活用に向けて
2. 生成AIがDX推進を担う専門レベルの人材に与える影響

3. 生成AIの利用による経験機会の喪失、実践的な教育の必要性について
4. 生成AIがビジネスモデルに与える影響とDXの加速© beBit,Inc. All Rights Reserved.

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１. 生成AIを活用したサービスの広がりと更なるDXへの活用に向けて© beBit,Inc. All Rights Reserved.

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生成AIの活用における3段階
生成AIの活用は大きく3段階に分けられます。特に第3段階は市場原理を大きく変える可能性があり、取り組みの緊急度・重要度は共に高いと考えます。

【第3段階】対 顧客
顧客に対して提供するサービスに活用する• 現状VCの主な投資対象となっており新興プレイヤーの登場および競争の激化が予想される• 企画・実装の難易度が高く、取り組みが遅れている一方で、緊急度・重要度ともに高い【第2段階】対 業務
企業内の業務プロセスの品質および効率の向上に活用する

活用アイデアも出揃ってきており容易に実施できるため、多くの企業が取り組んでいる【第1段階】対 個人
個人が生産性を向上させるために活用する© beBit,Inc. All Rights Reserved.

9方針、社内浸透、市場投入の3つを同時に進める
第三段階の「顧客向けサービス」を、社内業務での活用の後に回すと、市場の変化スピードについていけずに「ルール・ガイドラインの見直し」「社内業務での活用」に戻ってしまいます。全て同時に動かすことが望ましいと考えます。

大企業のよくある生成AI活用サービス
実行ステップ

ルール・ガイドライン決め
基盤の整備

社内業務に閉じて活用

方針整備が済むまで社内メンバーには活用や実践はさせない

社外・顧客向けのサービスに活用

社内業務内での活用で慣れ、知見が貯まったらいよいよ社外展開

上記ステップで実行していると、変化が速すぎて3段階目に到達することには新たな状況が生まれ、ルールガイドラインや社内の慣れを待っているといつまで経っても3段階目には到達しない。
全ての段階を同時並行で進め、常時更新していく手法と体制が望ましい。

成功企業の実行方法

ルール・ガイドライン決め
基盤の整備

社内業務に閉じて活用

社外・顧客向けのサービスに活用© beBit,Inc. All Rights Reserved.

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同時に進めている成功ケース

前に進める上では、「誰を中核に置くか」が重要になります。生成AIの特徴は「専門家がいなくても、AIに専門家の代わりをやらせることができる」ことになるため、市場や価値に対するイメージを持ちながら勝手に実行してしまうような「意志の持ち主」が中核にいることが重要です。

進まないアプローチ

上手く進んでいるアプローチ

AIの専門家でチームを組成する✓

生成AIのチームを組成しようとするときに、AIの専門家を中心に集めて組織化する企業は、基本的にスピードが遅く、上手くいっていない。

✓

市場に対する価値や顧客・ユーザのイメージがないメン
バーでは、「生成AIでできること」は分かっても、実際の打ち手やアクションに生かせない。

企画者・実践者を集める✓

体験、ビジネス、技術それぞれの観点から「こんなことができるのでは」「これをやれば新しい価値が生まれるのでは」と考え、手元で実験してしまうようなメンバーが中核にいると、圧倒的にスピードが出やすい。

✓

意思決定プロセスを簡易化するために、研究所化するようなケースも見られる。

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２. 生成AIがDX推進を担う専門レベルの人材に与える影響© beBit,Inc. All Rights Reserved.

12全領域において重要な能力

UXデザインに限らず全領域において「専門性」をAIが補填するようになる一方、以下2つの能力があることが特に重要になると考えます。

越境・翻訳の力✓✓

少人数の専門家が集まって、クイックにサービスづくりができるようになった結果、「如何に領域横断的な動きができるか」「（オンライン・オフラインのような）相反するような領域を融合させて活動できるか」が重要に。
同時に離れた領域・多様な専門領域においてもコミュニケーションが可能なように翻訳をしたり、自らのやりたいことをAIに正しく落とすための翻訳をしたりする能力も必要に。

意志・具現化の力✓

前述のように、具体的に「こういうことが可能なのではないか」「顧客はこれに困っているのではないか」という具体的なイメージと意志、それを具現化する行動力のあるなしが明暗を分ける。

✓

特に「このレベルまで行かないと価値を感じられない」という品質基準があるかどうかがサービス品質を決める。

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デザイン人材における影響

これまで以上に「インターフェース上のデザインができること」よりも、「価値の基準を理解していること」とそのプロトタイピングに重きが置かれます。

既存サービスのペインやハードル把握トライアルする
領域指定の議論✓

実際にGPTを使用したリアルなプロトタイプ作成

検証ループ

クイックローンチ

顧客・ユーザの困りごとや状況理解、技術の組み合わせ、「どこまで行けば使い続けてもらえる価値を感じられるか」を、何度もプロトタイピングして実現することで、ようやく顧客・ユーザにとって意味のあるサービスを生み出すことが可能。

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３. 生成AIの利用による経験機会の喪失、実践的な教育の必要性について© beBit,Inc. All Rights Reserved.

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つくる側に回る

前述のとおり、「価値の基準を判断する」という役割が必要になるため、生み出されたものが正しいかを判断する必要が出てきます。「つくる経験」と「そちら側に立つ意志」を十分に認識させ、その機会を設ける必要があります。

生成AIによって学習が不要になる？

生成AIをサービスづくりに生かすなら…

「ただ使うだけ」ではそうなる✓「生成AIがあるので勉強する必要がなくなる」というのは、使う側の論理としては実際そのようになると思われる。

✓「とりあえず聞けば出してくれる」という、使用者側のマインドセットでは、学習する意味はあまりない。

「つくる側」はむしろ知識が必要✓「書かれたコードが合っているか」「ビジネスプランとして妥当か」など、生成AIが生み出したものに対して価値判断をする必要がある。

✓つくる側に回るのであれば、つくる側の価値基準を知る必要がある。

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４. 生成AIがビジネスモデルに与える影響とDXの加速© beBit,Inc. All Rights Reserved.

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DXの過渡期
この5年ほど国内で急激な高まりを見せていたDXブームもようやく落ち着きつつあり、いよいよ「投資/試行錯誤フェーズ」から「これまでの投資による成果創出/リターンが求められるフェーズ」に転換しつつあります。

これまで：投資/試行錯誤フェーズ● デジタルサービスを活用した新たな試みによって、成功事例が次々と創出（スマホアプリなど）● デジタルを活用して何か新しいことに挑戦しないと、これから：成果創出/リターンフェーズ● デジタル領域へのこれまでの投資を活かして、売上 / 利益を向上させることが求められるフェーズに転換している

他社に置いていかれてしまう感© beBit,Inc. All Rights Reserved.

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内製マーケティングシステム
こうした流れの中で注目されているのが「内製マーケティングシステム」です。データ基盤に蓄積された行動データの分析結果を元に最適なタイミングで支援を行うことで、自社接点に滞留している既存顧客との関係を強化することが可能となります。新規顧客獲得のために広告費を投資する代わりに、既存顧客に向けて商品のレコメンドやキャンペーンの展開を行うなど、これまでファネル型マーケティングが果たしていた機能を代替し、支出を抑えつつ成果が出せるという利点があります。

● システム基盤・データ基盤の整備● 散らばっている顧客ID の統合● 新規事業や買収・アライアンスによる顧客接点増加と多様化● データ人材やUX 人材の採用およびチームの内製化© beBit,Inc. All Rights Reserved.

20DXのゾンビ化
しかし、「誰にどのような顧客体験を提供するのか」という顧客体験戦略が欠けたまま内製マーケティングシステムを構築しても、活用の見通しが立たないままデータが溜まっていく一方です。結果、成果もあがらずただ動いているだけの状態、「DXのゾンビ化」に陥ってしまいます。

顧客体験戦略の欠如
データは貯まるが活用の見通しが立たない

成果があがらず投資が無駄になる© beBit,Inc. All Rights Reserved.

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「生成AIで何しよう」から始めると使われないUXを作る
生成AIで新サービス/機能をつくるプロジェクトで難しいのは、どうしても生成AI起点で話を進めるため、使ってもらえる理由がなかったり、そもそも解決すべきペインポイントがなかったりすることです。

既にある機能への応用 → 価値が出やすい

全く新しいサービスの企画 → 価値を定義するところから既にあるサービスや機能に生成AIを活用する場合、価値は既に定義されているので実現しやすいし、受容されやすい✓ コールセンター✓ フィナンシャルプランナー✓ 転職エージェント「生成AIで何をするか？」から検討がスタートすると、使われないサービスになってしまうことが多い✓ 使ってもらえる理由がない✓ 解決すべきペインポイントがない✓ ターゲットとなる状況が存在しない© beBit,Inc. All Rights Reserved. 22

UX起点でDXを推進するために顧客接点を作るハードルが圧倒的に下がるため、前述のとおり以下3点を踏まえて高速に接点を作り、かつ更新し続けられる状態を作る必要がある。
✓ 顧客・ユーザの困りごとや状況理解✓ 技術の組み合わせ✓ どこまで行けば使い続けてもらえる価値を感じられるかの把握※なお、リリースしてそのまま放置になる企業が多く、それではサービスが成長しないため、新規事業の墓場のようにならないように注意が必要。

同時にデータ活用の幅は大きく広がる。「提供すべき顧客体験＝顧客にどのような成功体験・目的達成を実現してもらうか」さえ決定できれば、会話・自然言語も含む大量のデータで価値創出ができる可能性がある。

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